Hemos visto cerrar medios, agencias, startups, áreas digitales completas. Pivots, despidos, fusiones. Hace poco el Washington Post anunció otra ola de despidos. ¿Pero el MIT Sloan Management Review? Era una de las pocas voces serias en el mundo del management académico aplicado.

¿Por qué cierra? ¿Qué pasó? ¿Es una muerte más de la serie de la prensa escrita?

Vamos por partes.

Qué pasó

El 2 de mayo de 2026, Inc. magazine publicó una nota del periodista Kevin Haynes confirmando que el MIT Sloan Management Review (MIT SMR) deja de publicar tanto su edición online como su revista trimestral en papel. La fuente fue una carta interna del decano de la MIT Sloan School of Management, Richard M. Locke, dirigida a la comunidad de la escuela. Una copia de esa carta llegó a manos de Inc., que la reportó.

La fecha exacta del cierre y el número de personas afectadas aún no se han comunicado.

El MIT Sloan Management Review no es cualquier medio. Por sus páginas pasaron grandes autores como Clayton Christensen (innovación), Amy Edmondson (liderazgo), Thomas Davenport, Rita Gunther McGrath, C.K. Prahalad y un sinfín de referentes que dieron forma a la teoría del management moderno. Editorialmente era independiente del MIT Sloan (una de las escuelas de negocios más importantes del mundo), lo que en mundo académico es casi un superpoder.

Y ahora cierra por “reorganización de comunicaciones” (!).

Lo que dice la carta del decano

Locke explica en su carta que la decisión, a la que califica de “difícil”, forma parte de una fusión de la oficina de comunicaciones del MIT Sloan con programas hasta ahora independientes, con el objetivo de:

“construir un enfoque más unificado, simplificado y alineado en las prácticas de mensajería y comunicación”.

Y sigue:

“cambios más amplios en cómo las audiencias interactúan con las ideas y publicaciones de management”.

Traducción libre: la gente ya no lee revistas trimestrales de management (?). Y, peor aún, tampoco entra masivamente al sitio web a leer artículos largos firmados por académicos, por más buenos que sean.

¿A dónde apuntan en el MIT Sloan? Lo dice la misma carta, casi con resignación: el futuro de las publicaciones de la escuela vivirá en:

“newsletters digitales, video corto, contenido social-first y podcasts”.

Ya pero eso no es nuevo y los formatos deberían convivir, ¿o no?

El shock

Bueno, hay problemas peores en la tierra pero para quienes estamos en el mundo académico y la industria, publicaciones como el MIT Sloan Management Review o el Harvard Business Review son, más allá de la compra obligatoria cuando pasas por un aeropuerto internacional, un agrado leer y citar en una conversación con gente de la industria. No sé si tanto con los académicos honestamente, pero esas revisas siempre fueron buenos puentes entre los mundos.

Soy una apasionada del análogo así como soy una apasionada de lo digital. Ahora, que cierre un referente así es extraño, sobre todo entendiendo que eso no se debe a que el contenido haya perdido calidad, sino a que probablemente el formato y el modelo de negocio dejaron de calzar con cómo la mayoría consume información hoy. Misma película que vive la prensa escrita, solo que esta vez le tocó al contenido sobre management académico aplicado.

Algunas tendencias del consumo de contenido

Si has leído mis últimos artículos sobre la crisis del UX y de la tecnología, o mis notas de Zero Click 2025 en Nueva York, a lo mejor recordarás que vengo hablando de tres cosas que se cruzan:

1. La adopción masiva del smartphone cambió cómo consumimos cualquier cosa, incluyendo el contenido y el análisis serio.

2. La pandemia aceleró la digitalización y la fragmentación de canales.

3. La IA llegó a reescribir cómo buscamos, leemos, citamos y aprendemos.

¿El smartphone le ganó al artículo trimestral?

Las revistas trimestrales fueron diseñadas para un mundo en el cual el ritmo del management era más pausado, los ciclos de producto más largos y la atención del lector más generosa. Hoy, entre que se imprime un número de MIT SMR y llega a tu escritorio, OpenAI lanzó tres modelos nuevos, Google cambió un algoritmo y alguien en LinkedIn ya escribió quince posts citando ambas cosas.

¿Será que el formato, simplemente, dejó de calzar con la velocidad del mercado?

La economía de la atención pasa la cuenta

Llevamos años hablando del costo cognitivo de la sobrecarga de pantallas, de cómo el scroll infinito y la gratificación inmediata nos hicieron perder la paciencia. Sobreestimamos lo que somos capaces de hacer en un día y subestimamos lo que somos capaces de hacer en un año. Eso aplica también al consumo de contenido. Queremos respuestas rápidas, sintetizadas, accionables. Si nos puede llegar en 90 segundos por TikTok o en 800 palabras por una newsletter, ¿para qué leer 4.000 palabras académicas con bibliografía al final?

Spoiler: las decisiones complejas se toman mejor con fundamentos y marcos conceptuales sólidos. Son pocas las cosas que aprendemos de verdad en un video de 30 sec. Y los marcos conceptuales sólidos se construyen con lectura larga, no con un carrusel de Instagram. Pero esa es otra batalla cultural que SMR ya quiere pelear parece.

El mundo académico y la velocidad

A lo mejor el modelo que sostuvo a SMR durante 67 años (autoridad académica + canal editorial controlado + suscriptores institucionales que pagaban) ya no es competitivo en un ecosistema donde la autoridad se construye a partir de la presencia en muchos canales, la velocidad de publicación y la legibilidad para humanos y máquinas a la vez.

Además, el mundo académico es lento. Hoy día Anthropic, OpenAI y Google publican sus propios papers de forma gratuita sin pasar tantos comités editoriales y tienen un alcance enorme. Eso en términos de contenido se llama distribución. El contenido es un producto que hay que distribuir para generar impacto.

Qué pasa con el mundo editorial

Cuando un referente como éste cierra, se pierde el contenido con curaduría, con revisión académica, con rigor. Ya hay cada día más AI slop.

Este tipo de contenido abierto era un referente para las personas y hasta para la IA (increíble que esté escribiendo eso pero es la verdad, si la IA está entrenada en nuestro contenido, a menos que sea contenido de calidad)...Hasta hace poco, una idea se validaba publicándola en SMR, HBR o un journal académico. Hoy una idea se valida si “engancha” en LinkedIn, si la cita un podcast popular o si Perplexity la incluye en una respuesta. La popularidad y la validez intelectual no son lo mismo. Y, sin embargo, vamos en esa dirección.

Cuando el MIT decide canalizar su voz a través de newsletters internos, podcasts y video corto producido por su oficina de comunicaciones unificada, el límite entre periodismo de management y marketing institucional se vuelve borroso. SMR tenía independencia editorial (en teoría…no sabemos lo que no sabemos y no tengo fuentes internas ni chisme corporativo que traer). Lo que viene, según la propia carta, va a ser comunicación institucional. No es lo mismo.

Qué pasa con los investigadores y creadores independientes

Si una institución como el MIT, con todo el prestigio, los recursos y los autores que tiene, no logró sostener un medio de management editorialmente independiente, ¿qué nos dice eso?

1. La marca personal y profesional no es opcional

Lo vengo diciendo hace tiempo, pero con esta noticia el punto se vuelve casi urgente. Si las instituciones están dejando de ser el canal de validación principal, somos las personas, con nuestra trayectoria, nuestras ideas y nuestra red, las que vamos a sostener la conversación. Esto es válido tanto si trabajas en una empresa como si eres independiente. Tu marca personal es tu colchón ante cualquier reorganización. Las estructuras grandes no se adaptan con facilidad a los grandes cambios.

2. Hay que estar en muchos canales (sip, la omnicanalidad)

La nueva estrategia del MIT Sloan, según la carta, es ir hacia newsletters, video corto, social-first y podcasts. Es decir, omnicanalidad pura y dura. Si esto se ve en una de las escuelas de negocios más importantes del planeta, es porque ya no hay un solo canal que alcance para llegar a una audiencia profesional adulta. Para tu marca personal o tu pyme, la lección es la misma: necesitas presencia coherente en varios espacios, no para estar en todos lados, sino porque tu audiencia se mueve entre todos lados.

3. El contenido evergreen sigue valiendo, pero hay que distribuirlo

Crear contenido largo, bien pensado, basado en datos y análisis riguroso, sigue teniendo valor. Recordemos que hoy hay publicaciones como Citrini Research que viven acá en Substack y funcionan con un modelo basado en suscripción.

El tema es que ya no podemos confiar en que “el medio” lo distribuya por nosotros. La distribución es trabajo nuestro. Y no es trivial: es trabajo, plata, sistemas, repetición. Es tiempo y hay que monetizar.

Los profesores y los investigadores que publicaban en SMR no van a desaparecer. Probablemente seguirán publicando en los journals más académicos.

¿Qué pasará con la investigación aplicada más orientada a la industria? Van a migrar. Ya está migrando. A Substack, a LinkedIn, a podcasts, a sus propios sitios. Y eso, sumado a las personas como yo, como tú, como tantos que llevamos años publicando desde la trinchera independiente, va a configurar el nuevo mapa de quién dice qué en el mundo del management.

En resumen: una locura.

¿Cómo te cae a ti la noticia del cierre del MIT Sloan Management Review? ¿Eras lector frecuente, lector ocasional, o nunca lo abriste? ¿Crees que el siguiente que cae es HBR, o piensas que ese tiene un modelo de negocio más resiliente? ¿Y qué estás haciendo tú para que tu propia voz, tu propia marca, tu propio contenido, sobrevivan a este reordenamiento de los medios serios?

Por eso parto el FREED Challenge el lunes 27 de abril.

Es simple: 1 video al día, durante 14 días, en la red que tú elijas.

Lo único no negociable es la apertura mental para experimentar.

Antes de explicarte cómo funciona, déjame contarte de dónde sale esto.

Conversaciones clave sobre la mentalidad de experimentación

La idea del challenge se fue armando después de varias entrevistas del podcast y conversaciones con amigos y colegas:

La primera fue con alguien que llegó a tener más de 100 experimentos de nichos de SEO funcionando en paralelo. Hoy mantiene unos 50 donde cada nicho es un experimento. Algunos funcionan, otros no, y la información que saca de cada experimento le permite decidir el siguiente. Está creando contenido en lugar de sólo consumir, aprendiendo cómo se mueve el mundo y monetizando su experticia.

La segunda fue con alguien que lleva más de 4 años publicando un video todos los lunes a la misma hora en Instagram. Mismo formato. Mismo horario. Sin saltarse ninguno. Lo que descubrió en esos meses sobre su audiencia, sus formatos y su voz fue más de lo que la mayoría descubre en años de “estrategia de contenidos”. La consistencia le devolvió datos.

La tercera soy yo, experimentando en FREED, mi canal de YouTube. Probando títulos, miniaturas, formatos, duraciones. Aprendiendo y desaprendiendo a mil por hora, me atreví a abrir un canal nuevo (o mejor dicho revivir mi canal creado en la pandemia) desde cero. No ha sido nada trivial ya que si bien tengo una red importante en otros espacios como LinkedIn, Instagram o aquí mismo en mi newsletter, YouTube es otro mundo. Lo que sí, me encanta todo lo que estoy aprendiendo y las conexiones que se están dando.

Todo dice lo mismo con palabras distintas: publicar es aprender. Y publicar todos los días, durante un tiempo acotado, con un objetivo claro, es una de las formas más rápidas de entender cómo funciona una plataforma, una audiencia o tu propia voz.

Lo anterior en el contexto de los datos que vengo repitiendo hace más de un año: el consumo de videos va en aumento.

El otro empuje: lo que encontré analizando YouTube

Desde que reactivé mi canal de YouTube empecé a fijarme más en quiénes estaban del otro lado de la cámara. Me dio curiosidad y terminé haciendo un análisis propio.

Tomé 300 canales de YouTube de México —Top 100 general, Top 100 en ciencia y tecnología, Top 100 en viajes— y miré quién publica y quién no. Elegí México porque es el país hispanohablante con más usuarios en YouTube y está dentro del Top 5 mundial en audiencia.

Y es así como validé mi hipótesis: hay un desequilibrio gigante entre quién consume y quién publica. Las mujeres somos cerca de la mitad de la audiencia, pero apenas una fracción de quienes producen.

Otro detalle: a las mujeres se les suele llamar influencers, mientras los hombres se identifican como creadores de contenido. La distinción suena sutil, pero implica cosas distintas. Influencer sugiere un rol pasivo, de persuadir. Creador implica producción y autoría. Conté todo esto con más detalle en un video del canal, pero resumiendo, hay un hueco enorme de voces que no están publicando.

No quiero entrar aquí en el análisis largo de por qué pasa esto. Lo que sí quiero decir es que este challenge en comunidad y con la invitación explícita para que las cosas no salgan perfectas, es quizás exactamente el tipo de empujón que muchas personas necesitan para animarse a entrar al juego.

El FREED Challenge es eso: un permiso colectivo para experimentar.

Por qué un challenge y no un curso

Esto no es una formación. No te voy a enseñar a editar (yo misma estoy en este proceso), no te voy a dar plantillas, no hay módulos. El challenge tiene una lógica conductual: trabajamos sobre el hábito y sobre la mentalidad de experimentación.

Nada de lo que sepas sobre construir marca, conocer a tu audiencia o desarrollar productos vale mucho si no tienes el músculo de ejecutar de forma sostenida.

14 días no es mucho. Pero alcanza para:

• Ver qué se siente publicar todos los días.

• Notar cuándo aparece la resistencia y cuándo aparece la inercia a favor.

• Tener datos propios sobre tu audiencia.

• Salir con una hipótesis validada (o descartada) en la mano.

• Entender, en carne propia, qué tipo de creador o creadora quieres ser.

Si después de 14 días sigues, genial. Si no, ya tienes algo que la mayoría de las marcas no tiene: información concreta sobre cómo se comporta tu audiencia frente a algo que tú hiciste, todos los días, con intención.

Cómo funciona (7 pasos)

Preparación

1. Elige un objetivo. Validar una hipótesis, aprender algo nuevo, conocer una audiencia, testear una idea. Lo que sea. Pero uno solo, y que esté escrito.

2. Elige un canal. Instagram, TikTok, YouTube o LinkedIn. Uno solo. El que quieras experimentar.

3. Define tu ritmo. 1 video al día, durante 14 días consecutivos.

Experimentación

4. Mide lo que pasa. Sistematiza qué funcionó, qué no, qué te sorprendió. Una nota corta por día alcanza.

5. Comparte aprendizajes. Cuenta lo que observaste. No hace falta que sea perfecto. De hecho, mejor que no lo sea.

6. Etiqueta #FREEDChallenge en tu resumen o análisis final, para que podamos verlo y para que otros puedan encontrarlo.

7. Súmate a la comunidad FREED en Whatsapp. Ahí entregamos, pedimos feedback y aprendemos juntas y juntos.

IA para los videos

¿Puedes usar IA? Claro. De hecho puede ser parte de cómo tú defines tu experimento y lo que quieras experimentar en estos 14 días. Podría ser:

• usar IA para crear videos: desde afinar tus guiones, a crear escenas, editar, crear thumbnails y seguramente un montón de otras aplicaciones que descubrirás en el camino;

• usar IA para crear la música de fondo,

• usar la IA para clonar tu voz,

• hacer videos dónde muestras cómo estás usando la IA en tu trabajo,

• hacer reviews de tus herramientas de IA preferidas,

• y un sinfín de otras aplicaciones.

Usar la IA, crear videos sobre IA o hacer algo que no tenga nada que ver con IA depende de ti.

Qué espero que pase

Si esto sale como me imagino, en 14 días vamos a tener decenas de personas con decenas de experimentos corriendo en paralelo. Distintas redes, distintos objetivos, distintos formatos. Y un cuerpo compartido de aprendizajes que, sumados, valen muchísimo más que cualquier informe de tendencias.

Esa es la idea de fondo del proyecto FREED: experimentación a escala. Que aprendamos en comunidad, que compartamos lo que vemos, que dejemos de tratar la creación de contenido como un acto solitario y empecemos a tratarla como un laboratorio abierto.

Este es el primer challenge. Vienen más, enfocados en construcción de marca, conocimiento de audiencia y desarrollo de productos. Pero todo parte aquí: con el músculo de publicar, medir y compartir.

¿Te sumas?

• Partimos el lunes 27 de abril.

• 14 días después, tienes aprendizajes, contexto y datos para decidir qué sigue.

Eso es todo. Sin trucos, sin compromisos largos, sin promesa de viralidad.

Solo 14 días, 14 piezas, y veamos qué pasa.

Nos vemos el lunes. Y si estás leyendo eso en la semana, te puedes sumar igual. Recuerda que puedes empezar cualquier día, no sólo el lunes, no sólo el primer día del mes o el primer día del año.

Los clientes interactúan con las marcas a través de una red densa y caótica de puntos de contacto. Ven un post en Instagram. Olvidan. Escuchan un podcast. Les menciona alguien en una reunión. Buscan en Google. Leen un hilo en Reddit. Le preguntan a ChatGPT. Entran al sitio. Salen. Vuelven tres días después desde otro dispositivo. Compran. Esto tiene hasta nombre: ROPO (Research Online, Purchase Offline), el fenómeno que describe cómo las personas investigan en un canal y ejecutan en otro, a veces físicamente, a veces con otro dispositivo, a veces semanas después.

Y pasa exactamente lo mismo con los servicios:

¿A cuál de todos esos canales o momentos le atribuimos la venta?

Esa pregunta es la que lleva años torturando a los equipos de marketing y comerciales. Y cada vez más pienso que estamos buscando la respuesta equivocada.

La decadencia del último clic

Durante años, el modelo de atribución de último clic fue el estándar de la industria. No porque fuera bueno, sino porque era simple de implementar. El usuario llegaba desde Instagram, la venta se atribuía a Instagram. La persona entraba en la tienda física, la venta se atribuía a la tienda física.

El problema, bien documentado ya, es que el modelo de atribución de último clic ignora completamente el valor de los canales que intervinieron antes: el post que generó descubrimiento, el artículo que resolvió una duda, la página de producto posicionada en Google, la recomendación del amigo que consolidó la decisión. Todo ese trabajo invisible queda sin crédito porque quien cierra la venta se lleva todo.

La industria fue migrando hacia la Atribución Basada en Datos (DDA), que usa algoritmos para asignar crédito según cómo cada punto de contacto influye en la probabilidad de conversión. Es más sofisticado, pero sigue siendo un modelo de distribución de crédito, no de causalidad.

De hecho, en Google Analytics, los informes de atribución funcionan de 3 maneras:

• Atribución basada en datos

• Último clic en canales pagados y orgánicos

• Último clic en canales pagados de Google

El concepto que más falta hace: la incrementalidad

Antes de entrar en la complejidad del escenario actual, hay que hablar de algo que muchos enfoques dejan fuera: la incrementalidad.

La incrementalidad pregunta algo distinto a la atribución tradicional. No pregunta “¿qué canal tocó al usuario antes de comprar?”, sino que: “¿este canal o acción causó la compra, o el usuario habría comprado igual sin él?”.

La distinción parece sutil pero no lo es. Un modelo de atribución de último clic te dice que tu campaña de remarketing fue la que convirtió. La incrementalidad te pregunta: ¿esa persona que ya había visitado tu sitio cuatro veces y tenía el producto en el carrito desde hace dos semanas, habría comprado de todas formas? Probablemente sí. ¿Entonces cuánto crédito real merece ese último anuncio? Chan!

En rigor, el único método que permite hablar de causalidad con evidencia es un experimento controlado: un grupo ve el anuncio, otro no, se mide la diferencia en comportamiento de compra. Todo lo demás, especialmente cuando hay múltiples cambios ocurriendo en simultáneo, es correlación.

Ahora, siendo honesto, ¿cuántas empresas hacen experimentos controlados para medir la incrementalidad? Veamos qué dicen los datos: entre las marcas Direct-to-Consumer (DTC), los experimentos de incrementalidad son el método de medición primaria en apenas el 4,7% de los casos (fuente: Measured, 2024). La gran mayoría sigue midiendo con datos de plataformas, a pesar de que el 69% de los propios marketeros reconocen que la precisión de esos datos es su principal preocupación. Dicho de otra manera, hacemos lo que podemos con lo que tenemos…

Pero sigamos porque hay más.

Un dato: en México, 7 de 10 clientes ya tienen un comportamiento de compra omnicanal (fuente: AMVO):

Por qué la atribución se vuelve más difícil

Si la omnicanalidad ya hacía complejo el seguimiento del cliente, dos fuerzas que se aceleran al mismo tiempo están añadiendo capas de opacidad que no veo cómo vamos a resolver fácilmente en el futuro inmediato.

La primera es la privacidad. Las regulaciones como el GDPR en Europa y sus equivalentes en otras regiones, sumadas a decisiones técnicas como el App Tracking Transparency de Apple, han limitado drásticamente el uso de cookies de terceros y el rastreo entre aplicaciones. Lo que antes se medía de forma casi automática hoy tiene restricciones legales y técnicas.

La segunda es la fragmentación por plataformas como Google, Meta y Amazon que operan con sus propios silos de datos. Cada una tiene su versión de la verdad sobre qué funcionó, y ninguna tiene incentivo para compartir esa data de forma integrada con las demás. Construir una visión holística de la atribución por fuera de sus propios ecosistemas es, en la práctica, muy difícil.

A eso se suma la irrupción de la IA generativa. Los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Perplexity funcionan de forma conversacional. El usuario llega, pregunta, obtiene una respuesta. A veces hace clic en una referencia. Muchas veces no. Puede abrir Google en paralelo y buscar lo que la IA le recomendó, sin que quede ningún rastro rastreable de esa interacción previa. ¿Cómo atribuyes una conversión a una fuente que técnicamente nunca generó un clic? Si medir la atribución era complejo, ahora lo es un poco más.

Ya pero, simplificando, ¿podríamos preguntarles a las personas qué medios o canales influyeron en su decisión de compra? Claro que sí. Este tipo de encuesta es una manera de medir pero allí los factores humanos, y principalmente la memoria y cómo funciona nuestro cerebro, tampoco ayudan a ser “científicamente” precisos. Veamos por qué.

Tres razones por las que la atribución perfecta probablemente nunca existió

1. Nuestra memoria no funciona como un embudo de conversión

Estamos expuestos a miles de estímulos al día. Pedirle a un usuario que recuerde qué lo llevó a comprar es pedirle que reconstituya un proceso que ocurrió de forma fragmentada, a veces inconsciente, durante días o semanas. Los sesgos cognitivos hacen el resto: recordamos lo último que vimos, lo que nos causó mayor impacto emocional, o simplemente inventamos una narrativa coherente después del hecho. No es un fallo humano, es que simplemente así funciona nuestro cerebro. Por eso preguntarle directamente a un usuario por qué compró tiene igual de poco sentido que la mayoría de los modelos de atribución que usamos. Aunque si eso te deja tranquilo como marketero, igual lo puedes hacer (!).

2. En omnicanalidad, el crédito no le pertenece a nadie en particular

En una experiencia donde lo físico y lo digital se cruzan constantemente, donde un usuario puede descubrir un producto en TikTok, leer reseñas en Reddit, visitar la tienda física, buscar en Google y finalmente comprar desde la app, atribuir el ingreso a un solo canal es una simplificación que distorsiona más de lo que aclara. El viaje no tiene un único responsable de influir en la compra. Tiene un ecosistema de puntos de contacto.

3. La IA está acelerando la opacidad

Lo que antes era difícil de medir ahora es directamente invisible en muchos casos. Los LLMs son puntos de contacto que no te pertenecen, que no dejan cookies, que no generan sesiones rastreables. Son, en términos de diseño de servicios, un touchpoint donde la marca puede influir pero no controlar. Y cada vez más personas llegan a una decisión de compra habiendo pasado por ese espacio sin que ningún sistema de analítica lo haya registrado.

Para quién es realmente este debate de la atribución

Seamos directos: la atribución milimétrica es una conversación para organizaciones con equipos grandes, presupuesto generoso y tiempo para desarrollar modelos sofisticados (algo así como al límite de medir por el amor a la medición…entre nos, eh!). El enfoque que están adoptando las empresas más avanzadas se llama Modelado de Medición Unificado (UMM), que combina la visión estratégica a largo plazo del Marketing Mix Modeling (MMM) (fuente: Harvard Business Review) con la granularidad de la atribución multitáctil y la experimentación de incrementalidad frecuente. Suena súper inteligente y medio de la NASA. También es caro y complejo de sostener.

Ahora bien, ¿cuál es la realidad del mercado en nuestra región? Según la OCDE, las pymes constituyen el 99,5% de las empresas en América Latina y el Caribe, y aportan aproximadamente el 60% del empleo productivo formal (fuente: Bloomberg).

El caso más documentado es México. Aunque 6 de cada 10 pymes mexicanas operan en internet, apenas el 11% vende activamente a través de canales digitales. Solo 27.000 empresas - la mayoría pymes - venden en Amazon.com.mx. Ese gap entre “estar en internet” y “vender en internet” nos dice que quizás hay otros problemas más grandes que resolver que medir la atribución con precisión milimétrica. El problema es anterior: la mayoría de las pymes de la región todavía está resolviendo cómo vender digitalmente, no cómo atribuir con precisión estadística qué canal cerró la conversión.

Para una pyme en LATAM, intentar forzar la medición atribuyendo cada venta a su canal exacto es tapar el sol con un dedo. El esfuerzo no tiene retorno.

Entonces, ¿qué medimos?

No estoy diciendo que tiremos los KPIs por la ventana. Estoy diciendo que hay que elegir bien qué medir y para qué, y que la respuesta es diferente según el tamaño y la madurez de la organización.

Share of voice y visibilidad de marca, incluyendo en LLMs. Hoy podemos medir la visibilidad de las marcas en Google y en modelos de IA (hasta cierto punto). No te dice si esa visibilidad generó una venta directa, pero te dice si estás presente cuando las personas buscan soluciones que tú ofreces. En el contexto Zero Click, esa presencia tiene cada vez más peso.

Señales de intención: búsquedas de marca, tráfico directo, menciones. Son indicadores imperfectos pero sí nos hablan de reconocimiento de marca.

Tendencias en el tiempo, no puntos aislados. Un pico de conversiones después de una campaña puede significar muchas cosas. Una tendencia sostenida al alza en búsquedas de marca durante seis meses dice algo más sólido sobre lo que está funcionando.

Experimentos con grupos de control, cuando el presupuesto y la organización lo permiten. Es el único camino hacia la causalidad. Para todo lo demás, hablemos de correlación y seamos transparentes al respecto.

Para muchas pymes, la atribución basada en el último clic, es probablemente la única realidad posible.

Finalmente, hay algo que no dejaría de lado aunque vivamos en una cultura de toma de decisión basada en datos: la intuición del dueño de la marca. Esa persona que entiende cómo funciona su negocio, que habla todas las semanas con sus clientes, que entiende que hay que estar dónde está tu audiencia, que toma el pulso de las acciones de marketing, tanto orgánicas como de pago, y olfatea para decirte qué hay que tirar “toda la carne a la parrilla” para construir marca. Esa intuición es algo que hay que cultivar. Y no solo en las pequeñas marcas sino que también en las grandes.

El argumento de fondo

Si aceptamos que no podemos medir ni atribuir el 100% de las interacciones con las marcas, y que la incrementalidad requiere condiciones que pocas organizaciones - y menos aún las pymes de la región - pueden sostener de forma continua, las cosas son un poco más simples.

En vez de preguntarme “¿a qué canal atribuir esta venta?” de manera absoluta, o “¿cómo mejoro mi modelo de atribución?”, mejor nos preguntamos “¿estoy construyendo algo que la gente recuerde, vuelva a buscar y recomiende?”.

Eso implica diseñar contenidos para intenciones de búsqueda específicas, no para algoritmos. Implica aparecer en los espacios donde las personas tienen conversaciones, sean foros, comunidades en línea, eventos offline o LLMs. Implica ser consistente durante suficiente tiempo como para generar reconocimiento, que es un fenómeno que no ocurre de un trimestre para otro.

Al final, la marca es el modelo de atribución más robusto que existe. No porque sea medible en una planilla, sino porque cuando alguien ya sabe quién eres antes de necesitarte, el ciclo de decisión se acorta, el costo de adquisición baja y la pregunta de “¿qué canal lo trajo?” se vuelve secundaria.

No sabemos lo que no sabemos. Pero si seguimos obsesionados con atribuir cada venta a su fuente exacta, corremos el riesgo de optimizar para la métrica equivocada o medir por medir.

¿Tienes un modelo de atribución que funcione para tu negocio? ¿O también sientes que estás midiendo lo que puedes medir, no lo que importa? Me interesa saber cómo están manejando esto en sus equipos o proyectos.

Nota: El título de este artículo hace referencia a “La falsa ilusión del éxito" de Daniel Kahneman QEPD, Premio Nobel de Economía, un pequeño libro que recomiendo leer a cualquiera.

Referencias

Bloomberg (2025). 11% de las empresas mexicanas que vende en Amazon exporta a otros países

Google Analytics Help. (2024). Get started with attribution.

Harvard Business Review. (2023). A New Gold Standard for Digital Ad Measurement.

Forrester Research. (2024). The Forrester Wave: Cross-Channel Marketing Hubs.

AMVO. (2026). Estudio de Venta Online 2026.

Measured. (2024). The State of DTC Marketing Measurement.

Ahora bien, en el tiempo, la influencia tiene que ver con construir relaciones. Y las relaciones se construyen, entre otras cosas, a través del contenido. No porque el contenido sea el fin, sino porque es el medio. Es donde aterrizamos ideas, donde conectamos con personas, donde generamos las interacciones que con el tiempo van construyendo autoridad, confianza y, eventualmente, recomendación.

Hay algunos contenidos que se tornan virales pero lo viral, cuando ocurre, es una consecuencia de eso. No un plan.

Hoy a las 19:00 de Chile / 17:00 de México tengo un conversatorio en vivo que va exactamente por esa línea. Se llama Virales y datos: lo que nadie te dice sobre el algoritmo, y voy a conversar con Giovanni Magnani, que analizó durante semanas los datos la cuenta de Instagram lunes10am que publicó el mismo video 205* veces, y con Rodrigo Guerrero, que es precisamente el responsable de ese experimento.
*Según cuando sea que estés leyendo eso, puede que el número haya subido porque a todos los lunes a las 10 AM Rodrigo publica su video.

¿Qué encontró Gio en el análisis?

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Nos vemos ahí.

Ese artículo era una entrada en mi blog, sobre por qué a los extranjeros les cuesta hacer negocios en Chile. Lo había escrito desde mi experiencia como rumana llegada de Canadá, con algo de sarcasmo y bastante respeto. Llegó a compartirse más de 500 veces. Para alguien que tenía un blog personal, eso era enorme. Alucinante, de hecho.

Desde ese día he tenido otros momentos virales: un reel de Instagram que llegó a más de 200.000 visualizaciones cuando mi cuenta no superaba los 1.800 seguidores, y una publicación en LinkedIn que acumuló más de 3.000 reacciones y más de 300.000 visualizaciones. Plataformas distintas, formatos distintos, épocas distintas. Pero los tres me enseñaron un par de cosas.

Acá va lo que aprendí.

Viral #1: El artículo de blog que se compartió 500 veces

El artículo era sobre dificultades de la cultura de negocios y de trabajo en Chile, visto desde los ojos de alguien que venía de afuera. Súper transparente, con humor, y escrito con respeto genuino más que con crítica al sistema chilensis.

Lo que no esperaba: que la mayoría de quienes comentaron y compartieron fueran chilenos diciéndome que ellos también vivían exactamente eso. La gente se reconoció en algo que yo describía desde mi propio lugar.

Lección #1: Tienes que generar conexión con las personas.

Si lo que dices es genuino, respetuoso y tiene humor, la gente lo recibe. Lo que toca la fibra emocional no siempre es la inspiración, a veces es el reconocimiento de algo que nadie se atreve a decir en voz alta pero que muchos piensan. Lógicamente no vas a saber con exactitud cuántos piensan lo mismo que tú…hasta que no lo compartas.

Nota: Mi blog en el cual publiqué el artículo en ese minuto ya no existe pero lo he vuelto a publicar en LinkedIn y quizás lo actualice para publicarlo acá.

Viral #2: El reel que llegó a más de 200.000 visualizaciones

Eso fue otra sorpresa porque técnicamente me “colgué” de una tendencia en Instagram. Era un reel relacionado con el mundo del running, con humor y algo de sarcasmo. Tenía todos los ingredientes de un formato que funcionaba en ese momento en Instagram y sigue funcionando. Y así fue: durante aproximadamente cuatro meses — de julio a octubre — ese video siguió circulando (!). Para mis estándares, eso es una eternidad en contenido corto. Tienes que saber que mi cuenta en Instagram es pequeña y hoy en día con llegar a 5.000 visualizaciones ya es mucho. Gran parte de los otros reels que han sido relativamente populares son colaboraciones.

Lección #2: El contenido corto no está hecho para durar.

Y esto lo digo sin juicio, es simplemente su naturaleza. Sirve para entrenar el algoritmo, para hacer que nuevas personas te descubran, para distribuir una idea rápido. Pero si le pones mucho esfuerzo creativo esperando que persista en el tiempo, te vas a frustrar. Excepcionalmente puede tener un impacto grande; la mayoría de las veces, no.

Fue la sóla y única vez que un reel mío circuló por tanto tiempo. 4 meses para Instagram es una eternidad.

Para alguien como yo, que prefiere el contenido largo y evergreen, esto fue un recordatorio importante: el contenido corto es una táctica, no mi contribución real al mundo. Ahora bien, volví a publicar relatos divertidos sobre running pero nunca más llegué a esos números. Así que aquí va:

Lección #3: Un viral no es más que eso, un viral.

No significa que tu cuenta tendrá mejores resultados en el futuro. Lo más probable es que tus métricas vuelvan a sus niveles anteriores.

Ese reel:

• fue compartido más de 2.500 veces,

• guardado más de 187,

• tuvo más de 5.000 “me gusta”

• más de 130 comentarios,

• me trajo 93 nuevos seguidores.

Guardé eso para la historia porque desde allí nunca más el algoritmo me dio tanta tribuna.

Lección #4: Instagram me sirvió de campo de entrenamiento.

Aparecer en video siendo completamente ridícula, subiéndome a tendencias, sin pretender nada más que soltar el miedo, me dio algo que no esperaba: valentía. La suficiente para volver a YouTube - que es una plataforma muy distinta, con otro nivel de exposición, otro formato, otra audiencia - y aparecer ahí con mucho menos vergüenza que antes. A veces el camino hacia algo grande pasa por un lugar donde nadie te está tomando muy en serio, ni tú misma.

Ojo que no he partido de cero. Llevo más de 20 años en Internet y mi formato siempre ha sido el texto. Luego también la fotografía pero en menor medida. Entonces para mí, empezar a hacer videos, ha sido un tema. Y ese reel que se hizo viral y que hasta Garmin Chile comentó, me dio un empujón adicional.

Viral #3: La publicación de LinkedIn con más de 3.000 reacciones

Este es el que más me cuesta entender y a su vez el que más me interesa.

LinkedIn es la red donde más he trabajado con intención. Donde escribo mis reflexiones, comparto lo que observo en mi trabajo y en mi vida. No busco ser viral (pero tampoco me enojo si eso pasa), busco contribuir. Y aún así, esa publicación específica tuvo un alcance que no he logrado replicar exactamente igual. Aunque sí he tenido publicaciones con buenísimos resultados pero nunca más a ese nivel.

Sé que el algoritmo ha cambiado. Sé que los números no siempre reflejan el impacto real — muchas personas me hablan en la vida real de publicaciones que, según las métricas, “no funcionaron tanto”. Pero igual me pregunto por qué ese momento específico no se repite con la misma escala.

Lección #5: Encontrar tu tribu importa más que encontrar la fórmula.

LinkedIn es donde yo me siento más cómoda. Donde mi forma de expresarme hace sentido. Y aunque no controlo el algoritmo, sé que hay personas que me leen y que eso mueve algo, aunque sea en un microuniverso. Eso también es construcción de marca. Eso también cuenta.

De hecho, desde ese día han pasado cosas increíbles, como el hecho que me hayan nombrado LinkedIn Top Voice Latinoamérica y eso sí es un logro y fruto de la constancia y de aportar mi granito de arena sobre inteligencia comercial en LinkedIn. Eso sí, se van a reír pero ahora que soy Top Voice y tengo la cuenta Premium (que el equipo de LinkedIn me regaló junto con el sello), mis publicaciones tienen un alcance bastante bajo. Volveré sobre eso en otro capítulo, porque bajo no significa malo.

Lo que aprendí de los tres virales

Si tuviera que resumir todo en una sola idea, sería esta:

Lección #5: lograr alcance en Internet es una cuestión de constancia y no hay fórmulas mágicas.

Cualquiera que te diga que tiene la fórmula ganadora, para mí está mintiendo.

Pero la constancia sin rumbo se convierte en agotamiento. Entonces, antes de hablar de consistencia o disciplina, hay algo más fundamental que definir: ¿por qué estás ahí?

No tiene que ser una misión épica ni un mega propósito de vida. Puede ser tan simple como “quiero compartir lo que aprendo” o “quiero conectar con personas que trabajan en lo mismo que yo” o “quiero conectar con personas que están viviendo algo parecido”. Lo que no funciona es publicar por obligación, por miedo a desaparecer del algoritmo, o porque “hay que estar”. Si no hay una razón que tenga sentido para ti, se nota. Y cansa. Distinto es estar a cargo de una marca grande, tener un ejército de gente detrás, presupuesto para hacer campañas de pago. No, acá estoy hablando de marcas pequeñas o medianas, personales o empresariales, que tienen una presencia esencialmente orgánica en redes sociales y canales en Internet.

Sobre los algoritmos: son como la lotería. Puedes identificar palancas que en general funcionan, pero nada garantiza que lo que funcionó una vez vuelva a funcionar. La diferencia es que si nunca participas, las chances son absolutamente cero. Si participas con consistencia, las probabilidades mejoran, pero el resultado no depende de ti.

Y hay algo más: el timing importa. Ser la persona correcta, en el lugar correcto, en el momento correcto. A veces los astros se alinean. A veces no.

Lo que sí puedo decir, después de más de 20 años publicando en distintas plataformas y formatos, es que nunca busqué hacerme viral. Busqué aportar algo en general (pero ojo que tampoco he idealizado las redes a puntos de pensar que con una sóla publicación iba a lograr algo atómico). Y en tres ocasiones distintas, en tres formatos distintos, algo resonó con suficientes personas como para que ese algo se multiplicara solo.

A diferencia de Instagram y mi blog, en LinkedIn sí he logrado buenos resultados y tengo varios clientes que llegaron a mí en esa red. Aunque nunca más llegué a ese nivel del 2022.

¿Quieres seguir profundizando en esto?

El martes 21 voy a estar hablando exactamente de esto - de virales y datos - en el canal de YouTube de FREED, junto a Rodrigo y a Gio.

Rodrigo empezó subiendo un chiste a Instagram todos los lunes a las 10 AM. Lo que parecía una broma se convirtió en un tremendo experimento de marketing que hasta fue premiado. Giovanni lo detectó, lo analizó, y publicó los hallazgos. Ahora los dos se encuentran en vivo. En este conversatorio del ciclo "Nuevas economías" vamos a explorar qué nos enseña este caso sobre distribución de contenido, algoritmos y la diferencia entre crear contenido y entender cómo viaja para hacerse viral.

Te dejo el link acá »

Si tienes algo que decir sobre tus propios virales - o sobre por qué todavía no los has tenido - nos vemos ahí.

¿Tuviste algún momento así - una publicación, un video, un artículo que de repente llegó más lejos de lo que esperabas? Me encantaría leer tu historia.

Así que cuando Nike decidió poner un letrero en su tienda de Newbury Street, a pocos metros de la meta de la Maratón de Boston 2026, que decía “Runners welcome. Walkers tolerated” (”Corredores bienvenidos. Caminadores tolerados”), quedé más que sorprendida. Pero bueno, Nike nos tiene acostumbrados a polémicas así que veamos qué pasó esta semana.

Primero, el contexto: Nike es una máquina de campañas publicitarias

Después de robarle el protagonismo a Adidas en la Maratón de Ciudad de México en 2024, Nike brilló también con una tremenda campaña en la Maratón de Chicago del 13 de octubre del 2024 y, luego, el 3 de noviembre en la Maratón de Nueva York, donde el sponsor principal de la competencia fue otra marca, New Balance. En todos los casos, Nike empapeló la ciudad a punto que se te iba a olvidando quién era el sponsor principal. Brillante.

Si bien ya no uso tanto zapatillas Nike (pero sí indumentaria runner Nike), sigo siendo fan de la marca. En 2024, cuando fui a correr la Maratón de Chicago, Nike hizo algo que pocas marcas logran: me metió dentro de su campaña sin que yo me diera cuenta. Las camionetas regalando zapatillas a cambio de cualquier calzado deportivo de otra marca. Las gigantografías con mensajes motivacionales que te daban ganas de llorar y reír al mismo tiempo mientras corrías. Chicago fue un despliegue full omnicanal: outdoor, redes sociales, tiendas, personas. No sólo los letreros.

Escribí un análisis completo de esa experiencia porque me pareció un caso de estudio sobre cómo una marca puede recuperar terreno perdido con creatividad, presencia física y una comprensión del idioma runner. Le di un 7 de 7 a la campaña creativa. Y lo sostengo.

Esa es la barra que Nike había levantado. Esa es la expectativa que generó. Por eso Boston 2026 fue extraño. La maratón de Boston se corre este lunes 20 de abril (dato random: es de las pocas maratones que se corren un lunes y no un domingo) y hoy las redes sociales estallaron.

Lo que pasó con Nike en la previa de la Maratón de Boston

El letrero estaba expuesto en una ventana exterior de la tienda de Nike en Newbury Street, a pocas cuadras de la meta de la maratón. Decía “Runners welcome. Walkers tolerated”. Misma gráfica roja de siempre pero el mensaje…más que provocador desde el punto de vista comunicacional.

La reacción en redes sociales y foros de running no tardó en llegar: la comunidad criticó el mensaje por hacer pace-shaming y por no ser inclusivo con corredores de todos los niveles y capacidades.

Estuve atenta a las redes sociales y algunos runners estadounidenses que sigo hasta pensaron que había una segunda parte de la campaña, algún mensaje que iba a aparecer luego para aclarar eso que sonaba tan raro. Literalmente nadie pensaba que eso que estaba comunicando Nike era…tal cual. Uno pensaba “ya, pero, ¿dónde está el desenlace?”. Spoiler: no hubo. Eso fue todo.

Ante la presión, Nike retiró el letrero y emitió un comunicado:

“Queremos que más personas se sientan bienvenidas en el running, sin importar su ritmo, experiencia o la distancia. Durante la semana de la maratón en Boston, pusimos una serie de letreros para motivar a los corredores. Uno de ellos no dio en el blanco. Lo retiramos y usaremos este momento para hacerlo mejor y seguir acompañando a todos los corredores.”

Bien por el retiro. Bien por la disculpa. Pero esto no debería haber llegado a ese punto.

El problema no es el mensaje. Es el proceso.

Estamos en 2026, hay tantos recursos, tanto feedback y testeo posible entre medio (dije lo mismo sobre la campaña de Itaú para la Maratón de Santiago). Que un letrero como ese llegue a la ventana de una tienda en una de las maratones más mediáticas del mundo (considerada uno de los eventos de maratón más codiciados del mundo) me dice que en algún punto del proceso se saltaron la etapa del testeo. O la hicieron y nadie escuchó la respuesta. O no testearon adecuadamente. O los creativos estaban fumando de la buena…

Pero saben qué, esto no es un problema creativo, es un tema de proceso. Eso pasa cuando marketing, research y experiencia de cliente no conversan, algo que ya había documentado en mi análisis de Chicago: la promotora de la tienda que no sabía que el 20% de descuento del email no aplicaba a los productos “Finisher”. Algo parecido pero a menor escala en ese entonces.

El debate en foros como LetsRun fue polarizado: algunos lo defendieron como marketing edgy alineado con el espíritu de Boston, que es una maratón clasificatoria (y sí, Boston es súper elitista!). Otros dijeron que era suficiente para que prefirieran otras marcas. Eso también es un dato. Cuando un letrero te cuesta clientes antes de la venta, algo salió mal.

El patrón se repite: no testear la comunicación cuesta caro en términos reputacionales

No es la primera vez que eso le pasa a Nike. Para la Maratón de Londres 2025, Nike levantó una gigantografía con fondo rojo que decía “Never Again. Until Next Year.” La frase está profundamente asociada al recuerdo del Holocausto, y la reacción fue inmediata. El timing tampoco ayudó: la maratón coincidió con el 80 aniversario de la liberación del campo de concentración de Bergen-Belsen. Nike retiró los letreros y emitió una disculpa: “No quisimos causar ningún daño y nos disculpamos sinceramente por el que hayamos podido causar.”

En ambos casos, Londres y Boston, la intención era buena. El tema fue que nadie activó los filtros correctos antes de que el mensaje llegara a la calle.

Desde mi sombrero de investigadora con formación en economía conductual, no puedo dejar de pensar: ¿cuántas personas revisaron esos letreros y no vieron el problema? No porque fueran descuidadas, sino porque el contexto en el que revisamos algo cambia radicalmente lo que somos capaces de ver. El sesgo de confirmación es brutal: si el brief dice “sé provocador”, tu cerebro va a validar lo provocador y va a subvalorar lo hiriente.

¿Y la maratón de Santiago?

Este año también hubo polémica más cerca de casa. Para la Maratón de Santiago 2026, Itaú generó críticas en redes sociales que resonaron en la comunidad runner. Me sumé a esas críticas, porque cuando eres maratonista y además tienes background profesional en comunicaciones y marketing, obviamente reaccionas.

La polémica de Itaú fue por el lado de la frase mal redactada y además con una onda negativa. Mi humilde opinión compartida en LinkedIn:

Fue un comentario a la publicación de Ernesto pero les comenté lo mismo a varios colegas:

El contexto importa. Los sponsors de estas maratones no solo están poniendo plata: están diseñando experiencias para decenas de miles de personas en un estado emocional muy particular. El running tiene algo de religión laica: la gente es leal, apasionada y tiene muy poca tolerancia con lo que percibe como falta de respeto a su tribu.

A diferencia de Nike que retiró su cartel, hasta el momento no he visto ninguna reacción oficial de Itaú.

¿Con qué nos quedamos?

Nike sigue siendo una de las marcas que mejor entiende el mundo del running cuando lo hace bien. Chicago fue brillante. La capacidad de activar de forma omnicanal (físico, digital, producto, personas) es algo que pocas marcas logran con esa coherencia.

Pero lo de Boston me recuerda algo que llevo años diciendo: el golpe de marketing debe sostener una experiencia consistente, y eso incluye el proceso interno de creación y validación de contenidos. No basta con tener un buen eslogan. Hay que tener un buen sistema. Y en eso, Nike todavía tiene tareas pendientes.

¿Qué te pareció la campaña de Nike en Boston? ¿Crees que el retiro y la disculpa fueron suficientes?
PD: ¿Qué pensará de eso ?

Con Luis Vega me pasó exactamente eso. Lo sigo hace un tiempo, observo sus experimentos con nichos en SEO, y ya tenía claro que sabe lo que hace. Pero no tenía idea de cuánta gente lo admira, lo sigue de cerca y sueña con aprender de su método. Cuando compartí con la comunidad SEO que Luis va a estar en vivo, así fueron las reacciones:

Así que ya sabes, hoy nos juntamos en vivo y Luis va a ser generoso: va a mostrarnos cómo trabaja, qué herramientas usa, cómo encuentra y valida nichos, cómo los monetiza. Y también nos va a hablar de los experimentos que no salieron. Porque en SEO, como en casi todo en la vida, los fracasos también nos enseñan, no sólo los éxitos.

Luis Vega es consultor SEO especializado en nichos. Basado en Chile y conocido en todo LATAM.

Yo voy a sumar mi perspectiva desde la estrategia de marca, el diseño de experiencia y el research, y vamos a tomar preguntas de quienes se sumen en vivo.

📅 Hoy — 17:00 México · 19:00 Chile 🔴 En vivo por YouTube »

Si tienes un negocio propio, trabajas como consultor o solopreneur, o simplemente quieres entender cómo se construye visibilidad orgánica en este momento raro que estamos viviendo con la IA, este conversatorio tiene cosas concretas para ti.

Nos vemos en un rato.

Hubo un tema crítico en la conversación que quiero retomar acá, porque creo que es el paso que más se saltan las personas cuando empiezan a explorar la automatización.

Antes de abrir Make o cualquier otra herramienta hay una pregunta que tienes que poder responder con claridad: ¿qué estás haciendo realmente, y con qué frecuencia lo haces?

Suena obvio. Pero en la práctica, cuando le pregunto a alguien qué haría sentido automatizar, la respuesta suele ser vaga: hacer propuestas, publicar en redes sociales, cosas repetitivas…

Entre ese querer automatizar para ser más productivo o para ampliar sus capacidades con cosas que sabes que son necesarias pero no tienes el tiempo de hacer, hay una brecha. Y es la falta de datos sobre el propio trabajo.

Automatizar sin tener el proceso mapeado es como optimizar un camino que todavía no sabes si es el correcto. Puedes terminar automatizando algo que no debería existir. O peor, perderte la automatización que te cambiaría el día porque nunca la viste como una oportunidad.

La lógica detrás del análisis de actividades

Cuando hago este ejercicio con clientes, la primera sorpresa siempre es la misma: hay tareas que se hacen “porque siempre se han hecho así” y que simplemente podrían eliminarse. Hay otras que se podrían delegar. Y hay un grupo más pequeño - pero muy valioso - que tiene todas las características de una buena automatización: son repetitivas, siguen siempre los mismos pasos y requieren de poco criterio humano para ejecutarse.

La clave es no mezclarlas. Una tarea que debería eliminarse no merece ser automatizada. Una tarea que requiere tu juicio profesional tampoco. Las candidatas reales a automatización son las que puedes describir como “si pasa X, entonces Y, siempre”.

El ejercicio que te propongo para esta semana

Tengo una plantilla diseñada exactamente para esto: el Análisis de actividades. Es una tabla simple con seis columnas (Actividades, Esencial, Eliminar, Delegar, Automatizar y Externalizar) que te obliga a mirar tu trabajo con distancia y tomar decisiones sobre cada tarea.

La dinámica es la siguiente:

1. Durante una semana registras todo lo que haces. Luego clasificas cada actividad en la plantilla. Al final tienes un inventario aterrizado (no lo que crees que haces, sino lo que realmente haces) y con eso los patrones de automatización aparecen solos.

2. Para cada una de las actividades de la lista, anotas en una hoja aparte todas las tareas asociadas. Puedes usar la misma plantilla o escribir en una hoja de papel u hoja de cálculo. Te recomiendo encarecidamente hacer el ejercicio en papel; la ciencia dice que a nivel cognitivo están pasando cosas interesantes con nuestro cerebro, le ponemos más atención y conectamos con el tema mejor que si fuese hecho en digital.

👉 Descarga la Plantilla análisis de actividades aquí

Es gratuita, la puedes imprimir o llenar digitalmente si usas papel digital (tablet), y te va a dar mucha más claridad de la que esperas.

Súper importante: escribir el más mínimo detalle de cada tarea

Eso te va a ayudar a mapear tus procesos y que esas cosas que están en tu cabeza estén en el papel.

Cuando hagas este ejercicio, escribe el más mínimo detalle. Todo. Incluso lo que te parece obvio o insignificante. Eso es exactamente lo que te va a permitir mapear tus procesos, para así sacar de tu cabeza todo lo que haces en piloto automático y ponerlo en el papel.

Porque lo que no está escrito, no existe para el análisis.

Tomemos un ejemplo concreto de actividad: enviar una propuesta a un cliente. Parece una sola tarea. Pero cuando la desglosas, en realidad son muchas tareas:

1. Recibir la solicitud por email

2. → responder confirmando que la vas a preparar

3. → buscar la plantilla de propuesta

4. → completar los datos del cliente

5. → calcular el presupuesto

6. → revisar con tu equipo o contigo misma

7. → exportar a PDF

8. → nombrar el archivo con la convención que usas

9. → adjuntarlo en un email

10. → escribir el cuerpo del email

11. → enviarlo

12. → registrar en tu CRM o planilla que fue enviada

13. → hacer seguimiento si no hay respuesta en X días.

13 pasos para “enviar una propuesta”. Y en cada uno de esos pasos hay preguntas como: ¿esto lo tengo que hacer yo? ¿Siempre se hace igual? ¿Podría estar corriendo solo?

Empecé a hacer este ejercicio cuando tenía mi e-commerce de papelería y a su vez mi negocio de consultoría y realmente estaba a tope con todo. Fue una manera de despejar la cabeza que luego repliqué en mi trabajo de coaching con mis clientes.

Cuando tienes ese nivel de detalle, las oportunidades de automatización dejan de ser abstractas y se hacen concretas.

Una vez que tengas ese diagnóstico, construir flujos de trabajo, automatizaciones o integraciones es la parte fácil. Cuéntame: ¿ya tienes claro qué querrías automatizar, o todavía estás en la etapa de descubrirlo?

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El cuento corto:

• Un proyecto que conecta a El Salvador con la UE.

• Una industria de alto impacto: turismo.

• Mucho trabajo tras bambalinas de un equipo repartido entre El Salvador, Suiza, España, Chile (¿no sé si se me ha olvidado algún país?).

• En lo personal, un desafío que partió en junio del 2025 y sigue este año.

¿Qué pasó esta semana? Facilité un workshop de growth. El foco:

1. Un día de workshop presencial para nuestro Growth Lab.

El lab busca ayudar a crecer digitalmente a 35 empresas entre tour operadores y agencias de viajes, hoteles, cafés, fincas con experiencias agroturísticas, DMCs. Con 23 equipos ya nos conocíamos digitalmente porque venimos trabajando juntos hace meses ya. Con los otros 12 empezamos ahora; una nueva cohorte que se está sumando y viene con todo!

Con 3 fundadores ya nos conocíamos en persona porque nos vimos el año pasado en ATTA 2025 en la Patagonia. Desde mi sombrero de investigadora, siempre supe que había un antes y un después en nuestro trabajo de coaching si nos encontramos en persona.

La prueba: el nivel de compromiso con el proyecto acaba de subir de varios niveles. En inglés le llaman engagement y si tuviese que buscar una metáfora sería algo como: hasta ahora teníamos un gym dónde varios venían muy seguido a entrenar y ya tomaron el control de su estado físico. Algunos venían de vez en cuando y vieron mejoras. Otros venían raramente. Bueno, esta semana estuvieron todos a tope.

El programa fue intenso - desde mapear el viaje del cliente para los más nuevos, a identificar fricciones de cara a la experiencia o los procesos, para los más antiguos. Siguieron clínicas prácticas de optimización de canales y contenidos. Nada de presentaciones y teoría; cada bloque tenía entregables, decisiones y compromisos para los próximos meses.

Pero wait…El Growth Lab es parte de un proyecto mucho más grande - Ilamatepec (por el nombre del Volcán Ilamatepec o Santa Ana) - que tiene además una componente de alianzas estratégicas y otra de contenido audiovisual. Es un proyecto financiado por la Unión Europea en El Salvador y ejecutado por el International Trade Centre.

Esta semana vivimos también la Ceremonia de Clausura de la fase inicial del programa de formación en desarrollo de marca y marketing digital del mismo proyecto. Mención especial a Claudia María Rodríguez Argueta , Patricia Lopez M. CPA, MBA y José Roberto Rodríguez Duque PMP por su gran trabajo en terreno con las empresas.

En el marco de la misma ceremonia tuve la oportunidad de dar una masterclass.

2. Masterclass sobre la influencia en tiempos de IA

El punto de partida fue recordarnos que la influencia es mucho más antigua y más humana que los algoritmos y los influencers. Es multifactorial: depende de la reputación que construyes con el tiempo, de los contenidos que produces con consistencia y, antes que todo, de las experiencias que diseñas para tus clientes. Experiencias que la gente quiere contar.

La IA llegó después en la conversación, como lo que realmente es: un canal más de influencia, no el primero ni el más importante. Uno nuevo que vale la pena entender, pero que responde a la misma lógica de siempre: la autoridad se construye. Y nuestro Growth Lab está aquí exactamente para eso, para potenciar este proceso de construcción de marca.

3. ¿Qué sigue en nuestro Growth Lab?

5 meses de trabajo intenso (no sé si lo intenso es más para ellos o para mí jeje) en:

• Optimizar sus webs transaccionales para vender más (mucho SEO, experiencia del usuario, contenido y analítica a la vista).

• Mejorar su posicionamiento en OTAs como Booking y Tripadvisor.

• Para algunos serán también meses de lanzar su newsletter, integrar canales de ventas, automatizar, sacarle partido al CRM, entre otros.

• Para todos: lograr un buen nivel de disciplina y hábitos de trabajo para la operación de marketing y ventas. Ya sabemos que no buscamos (sólo) virales en redes sociales sino que constancia que lleve al crecimiento del equipo, del negocio y a la construcción de marca.

Infinitas gracias a todas y todos por su energía. Mención especial a Andrea Pérez de Novoa por hacer posible esta semana, tremenda partner que descubrí!

Mil gracias a Judith Géraldine Ueberschaer y James Howe por confiar de nuevo en mí para llevar a cabo este proyecto del lab. Nunca estuve más de 2 años en el mundo corporativo pero en los más de 12 años de vida independiente, ya son 8 años trabajando juntos.

Fue una semana retadora (un día completo de workshop, una masterclass y 13 reuniones de trabajo uno a uno) pero súper necesaria para los 5 meses de trabajo intenso que nos esperan.

El nivel de energía esta semana ha sido épico. Gracias totales. Seguimos 🌱💙🇸🇻

Los Oscar 2026 tuvieron un empate, cosa que solo ha ocurrido siete veces en la historia de la Academia, y fue nada menos que en la categoría de Mejor Cortometraje de Ficción. Los ganadores fueron The Singers (Netflix) (“Los cantantes”) y Two People Exchanging Saliva (Canal+/The New Yorker) (“Dos personas intercambiando saliva”).

Hasta acá, una buena noticia para el cine no más. Pero espera, eso no es todo.

The Singers incluye en su elenco a Tío Rigo y Mr. George, conocidos como Llanteros 503, bailarines virales de una llantería salvadoreña de Estados Unidos que celebran el orgullo salvadoreño en TikTok. Y la directora de Two People Exchanging Saliva, Natalie Musteată, es cineasta rumano-americana.

Rumania, El Salvador. En el mismo sobre, mismo empate histórico.

Y yo, que soy rumana, llegué anoche a El Salvador desde Chile para arrancar el proyecto Growth LAB 2 con el ITC.

¿Coincidencia?

El cerebro que conecta puntos aunque no existan

Hay un fenómeno cognitivo que me fascina desde que estudié economía conductual: la apofenia (bueno, en verdad todo me fascina desde que estudié behavioral design & behavioral economics). Es la tendencia del cerebro humano a encontrar patrones significativos en información aleatoria. Durante miles de años, el cerebro que reconocía patrones tipo “ese sonido en el pasto = peligro” -> el humano sobrevivía. El que no los veía, no. Así que somos máquinas de encontrar conexiones.

Cuando vi Rumania y El Salvador esta mañana, mi cerebro dijo: “oh! Es una señal”. Y eso, sumado al hecho de que yo estoy físicamente en El Salvador, más el poder del algoritmo, activó algo que en psicología se llama el efecto Baader-Meinhof o ilusión de frecuencia: de repente empiezas a ver en todas partes aquello en lo que estás pensando. ¿Habías escuchado de los Llanteros 503 antes? Probablemente no. ¿Los verás en todas partes esta semana? Casi seguro.

De TikTok a los Oscar: lecciones de algoritmos

La historia de cómo llegaron los Llanteros 503 al elenco de The Singers es, en sí misma, una clase magistral sobre cómo funcionan los algoritmos y sobre cómo usarlos de forma intencional.

El director Sam Davis trabajó junto a la directora de casting Natalie Lin en lo que él mismo describió como un proceso sumamente poco convencional, donde gran parte del tiempo lo pasó haciendo scroll obsesivo entrenando el algoritmo. Las búsquedas que hacía eran del tipo “leyenda local del karaoke” o “voz inesperada”.

Le tomó algunas semanas que el algoritmo lo captara, pero cuando lo hizo, su feed empezó a llenarse de personalidades interesantes de todo el mundo con voces únicas que, por alguna razón, nunca habían logrado un breakthrough comercial.— Sam Davis, director de The Singers (Fuente: Variety, febrero 2026)

Wait. ¿Qué hizo? No contrató a una agencia de talentos. No publicó un casting call en los medios tradicionales. Lo que hizo fue enseñarle a la máquina qué estaba buscando hasta que la máquina empezó a “trabajar” para él.

Esto es exactamente lo que en marketing llamamos feed curation o curación del entorno informacional, una habilidad que muy poca gente ejercita de forma consciente. La mayoría de nosotros somos pasivos frente al algoritmo: consumimos lo que nos da. Davis hizo lo contrario: le “habló” al algoritmo en su propio idioma, con búsquedas específicas y comportamiento intencional, hasta moldear su propio entorno de descubrimiento. Cosa que puedes hacer tú también en vez de quejarte de lo malo de las redes sociales. Ponerle intención al asunto. Y pasión. Se nota que esos tíos salvadoreños le pusieron mucha pasión al baile y conectaron genuinamente con las personas.

¿Qué puedes hacer tú con eso?

Si eres profesional independiente, consultor, dueño de pyme, founder de startup o estás construyendo una marca empresarial o personal, probablemente ya sabes que “estar en redes sociales” no es suficiente.

Cuando publicas contenido consistente sobre un tema específico, no sólo estás hablando con tus seguidores. Estás enviando señales a las plataformas sobre quién eres y a quién deberías llegar. Estás haciendo, en pequeña escala, lo mismo que hizo Davis: diciéndole a la máquina “esto es lo que busco, esto es lo que soy”.

Davis quería hacer una carta de amor a los desconocidos, esos talentos que habían acumulado seguidores pero que no habían logrado despegar. Lo que no imaginaba es que ese proceso de búsqueda lo llevaría a unos tíos salvadoreños que se habían atrevido a bailar en TikTok y luego eso los llevaría a todos al escenario de los Oscar.

Natalie Musteată: la directora rumana que llegó al Oscar haciendo networking

Si la historia de los Llanteros 503 es una historia sobre visibilidad desde el lugar más inesperado, la historia de Natalie Musteată es una sobre construir caminos donde no había ninguno trazado.

Musteată creció en una familia rumana de artistas y disidentes que emigró a Estados Unidos vía Francia. Habla rumano, francés e inglés, y, según comenta en las entrevistas, se pregunta con frecuencia cómo habría sido su vida si hubiera crecido en Rumania en vez de en Nueva York. Hizo un doctorado en historia del arte, trabajó como curadora, y durante mucho tiempo sintió que el cine era demasiado inestable como para apostar todo a él. Hasta que decidió hacerlo de todas formas.

Su cortometraje Two People Exchanging Saliva nació de una invitación inusual: durante la pandemia, las Galerías Lafayette de París abrieron sus espacios a artistas para filmar después del horario comercial. Una sociedad distópica donde besar está prohibido y los golpes funcionan como moneda de cambio. Una película filmada a medianoche, en parte con permisos y en parte “robando” planos en el metro y los Campos Elíseos.

Con Isabelle Huppert y Julianne Moore como productoras ejecutivas y actrices como Zar Amir Ebrahimi y Luàna Bajrami en el reparto, el proyecto creció a través de más de 70 festivales, hasta llegar a los César y finalmente al Oscar.

¿Cómo llega una cineasta debutante a tener a Julianne Moore en su equipo?

Eso dice Natalie:

Pusimos la misma energía en promover el film que en realizarlo. A medida que el cortometraje empezó a ganar premios y circular por festivales, fue atrayendo primero a agentes y managers, y luego a actores y artistas. Ni lo imaginábamos, pero el film llegó a ellas, y ambas se enamoraron del proyecto. (Fuente: Like5.ro, febrero 2026)

Y cuando le preguntaron directamente cómo llegó al Oscar (¿suerte, timing, networking, estrategia?) respondió que fue una combinación de todo, pero sobre todo mucho networking y aprender de verdad lo que significa promover una película.

No hay magia aquí. Hay trabajo, intención, efecto de red: el valor de una conexión crece exponencialmente en la medida en que crece la red. Cada festival fue un nodo. Cada premio, una señal para el siguiente tomador de decisiones. En verdad, si lo pienso bien, quizás de eso se trata la magia.

La distribución con The New Yorker, plataforma que difundió la película en YouTube, para que cualquier persona en el mundo pueda descubrirla, fue también una decisión estratégica de alcance. Esto es lo que en marketing llamamos earned media trabajado con intención. No pagado, pero tampoco gratuito: ganado festival a festival, conversación a conversación.

Lo que une a los Llanteros 503 y a Natalie Musteată

Una llantería de dueños salvadoreños viviendo en Estados Unidos y una directora rumana en Nueva York. Un director que entrenó el algoritmo de TikTok y una directora que hizo networking en 70 festivales. Formas radicalmente distintas de construir visibilidad, pero con el mismo principio de fondo:

Mostrarte con lo que realmente eres, de forma consistente, en los lugares donde las personas están mirando.

Y a veces, si el timing lo permite y el cerebro conecta los puntos correctos, todo eso termina en el mismo sobre de los Oscar.

Ah, y obvio: para hacer que las cosas pasen, hay que moverse. Físicamente y mentalmente.

Referencias y fuentes

Sobre el empate histórico en los Oscar 2026

• “2026 Oscars: Live Action Short Film Ends in Rare Tie”, Rolling Stone, 15 de marzo de 2026. rollingstone.com

• “Oscars Shock as Category Ends in Tie for First Time in Years”, The Hollywood Reporter, 15 de marzo de 2026. hollywoodreporter.com

Sobre The Singers, los Llanteros 503 y el casting en redes sociales

• “How TikTok, Instagram and YouTube Were Key to Casting Oscar-Nominated Short Film ‘The Singers’”, Jazz Tangcay , Variety, 26 de febrero de 2026. variety.com (lectura súper recomendada).

• “Oscar-Nominated Short ‘The Singers’ Sets Netflix Release Date”, Variety, 4 de febrero de 2026. variety.com

• “The Singers”, Netflix Tudum, 11 de febrero de 2026. netflix.com/tudum

Sobre Natalie Musteată y Two People Exchanging Saliva

• “EXCLUSIV interviu cu Natalie Musteata, regizoarea de origine română nominalizată la Oscar pentru scurtmetraj”, Like5.ro, 25 de febrero de 2026. like5.ro (entrevista en rumano)

• “Romanian-American Director Natalie Musteata Wins Oscar for Best Live Action Short Film” , Romania Insider, 15 de marzo de 2026. romania-insider.com

• “Romanian-American Director Natalie Musteata Wins Oscar for Best Live Action Short Film”, Business Review, 15 de marzo de 2026. business-review.eu

Hallazgos clave de la nueva investigación del equipo de economistas de Anthropic

• Introducen la exposición observada , que combina la capacidad teórica de LLM y los datos de uso en el mundo real, ponderando los usos automatizados (en lugar de los aumentativos) y relacionados con el trabajo. En palabras simples miran las posibilidades teóricas y prácticas de la IA para automatizar. Acá no estamos hablando del escenario feliz tipo “con la IA puedo aumentar mis capacidades”. No acá, el alcance del análisis es: qué ocupaciones puede reemplazar la IA en lo inmediato y en el tiempo (teórico según las capacidades).

• Concluyen que los trabajadores más expuestos son las mujeres, mayores, más educadas y mejor pagadas.

• Hay poca evidencia de impacto en el desempleo hasta ahora.

• Sin embargo, encontraron evidencia que hay menos jóvenes trabajadores siendo contratados en aquellas ocupaciones más expuestas.

• Como la IA está lejos de alcanzar su capacidad teórica, queda claro que la cobertura real sigue siendo una fracción de lo que es factible. En palabras simples y siendo realista, en un escenario pesimista, el desplazamiento laboral podría ser peor de lo estimado.

Contexto sobre el impacto económico de la IA

Según los autores, las previsiones ocupacionales del gobierno han aportado poco valor más allá de extrapolar tendencias pasadas. Estiman que es más probable que el impacto de la IA se parezca más al de la Internet y el comercio con China que al impacto del COVID. Es decir, será un impacto más a mediano y largo plazo, que dependerá también de las políticas comerciales y de los ciclos de vida de los negocios.

Para mayor contexto, analicé también 2 fuentes ampliamente citadas en este paper:

• El Índice económico de Anthropic actualizado a enero del 2026, un instrumento hermoso que mide una serie de indicadores de uso de Claude en distintos países y para distintas funciones.

• Un paper del 2023 de investigadores de OpenAI con la Universidad de Pensilvania (“GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models”). Es un work in progress así que en cualquier minuto sale la actualización.

¿Por qué esas 2 fuentes son importantes?

índice económico de Anthropic

El índice económico de Anthropic proporciona las bases que alimentan este nuevo estudio sobre el impacto de la IA. Algunos hallazgos clave que dan contexto:

• El uso de Claude se concentra en tareas de alta calificación, especialmente programación, y requiere más educación promedio que la economía general. Si estas tareas desaparecen del alcance de los trabajadores, el efecto sobre las habilidades restantes no es uniforme: para algunos roles (como agentes de viajes) implica deskilling; para otros (como administradores de propiedades), upskilling. De estos dos movimientos, el deskilling me parece interesante de analizar ya que potencialmente el trabajo de ciertas personas se haría más abrumador, menos interesante y desafiante y estaría asociado más con el aburrimiento que el aprendizaje y el desarrollo cognitivo. Por ej. si eres agente de viajes, en vez de estar planificando itinerarios tendrías que dedicarte más a perseguir a clientes y proveedores para que te paguen. Sobre eso en un próximo capítulo.

• La exposición al trabajo laboral ajustada por éxito revela matices: Claude tiene alta tasa de éxito en tareas rutinarias (entrada de datos, arquitectura de bases de datos), pero su tasa cae en tareas complejas que tomarían más tiempo humano.

• La adopción global es desigual y explicada principalmente por el PIB per cápita. Dentro de EE. UU., los estados con mayor concentración de profesionales en computación y matemáticas muestran mayor uso de Claude, aunque las diferencias entre estados se están reduciendo y podrían igualarse en 2–5 años.

• Los países con mayor nivel educativo están mejor posicionados para beneficiarse de la IA, independientemente de las tasas de adopción.

Acá la “buena noticia” para países en vía de desarrollo es que aún hay mucho trabajo manual, menos % de universitarios y baja digitalización en algunas industrias, por ende las personas están más expuestas. Sin embargo, recordemos que vivimos en un sistema económico y social global dónde una cosa afecta a la otra, aunque indirectamente.

Como dato curioso, en LATAM los países “mejor” posicionados en el Índice económico de Anthropic son:

1. Perú

2. Costa Rica

3. Uruguay

4. Ecuador

5. Chile

Eso también amerita más análisis pero no nos distraigamos. La segunda fuente citada reiteradamente en la publicación de Anthropic:

El paper de Eloundou et al. (“GPTs are GPTs”, 2023)

El estudio de Eloundou, Manning, Mishkin y Rock (OpenAI/UPenn) es la referencia teórica de exposición que Anthropic utiliza y extiende. Qué nos dicen estos investigadores de OpenAI y la Universidad de Pensilvania:

• Estimaron que un 80% de la fuerza laboral en EE. UU. podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por LLMs, y que un 19% podría ver afectado más del 50% de sus tareas.

• Con herramientas complementarias (softwares construidos sobre LLMs), el porcentaje de tareas que la IA podría ejecutar pasa de un 15% al 47–56%.

• Crucialmente, identificaron que el impacto es transversal a niveles salariales, con los empleos de mayores ingresos potencialmente más expuestos, un patrón que el estudio de Anthropic valida empíricamente.

• Concluyeron que los LLMs tienen características de tecnologías de propósito general (GPTs), lo que implica que su impacto económico será persistente, creciente y difícil de anticipar con las herramientas analíticas actuales.

O sea…todo y nada podría pasar. El optimismo que me caracteriza ha sido ampliamente moderado por mis observaciones de los últimos años y mi experiencia reciente me obliga a invitarte a ser precavido/a y tener un plan B, C, D…

Leer más sobre eso:

• Lo que la crisis del UX le enseñó al mundo tech (y cómo usarlo a tu favor)

• El jefe de seguridad en IA de Anthropic renuncia y se dedica a estudiar y escribir poesía

• 6 meses cuestionando el futuro del trabajo

• Mi resumen y análisis del AI Summit organizado por OpenAI y Fintual en CDMX

Las 10 ocupaciones más expuestas a la IA según Anthropic

El indicador de "exposición observada" es la cobertura real de tareas en uso automatizado y laboral de Claude:

Algunas observaciones:

• En la lista hay roles técnicos (programadores, QA, seguridad TI) con administrativos y de contacto (servicio al cliente, entrada de datos, registros médicos), lo que demuestra que la exposición no se limita a las profesiones STEM.

• El informe destaca que incluso el rol más expuesto (programadores, con 74.5%) está lejos de la cobertura teórica máxima que señalaba Eloundou et al., donde las tareas de Computación & Matemáticas tendrían un potencial del 94%. La brecha entre potencial y realidad observada es enorme.

• Hay trabajadores con exposición cero, incluyendo cocineros, mecánicos, salvavidas y bartenders, es decir trabajos con fuerte componente físico o presencial que permanecen fuera del alcance actual de la IA.

El impacto de la IA en la situación laboral de los jóvenes

Los datos muestran que, a partir de 2024, los trabajadores jóvenes (22–25 años) tienen una probabilidad relativamente menor de ser contratados en ocupaciones de alta exposición a la IA. La tasa de entrada a empleos muy expuestos cayó cerca de medio punto porcentual mensual, mientras que la entrada a empleos poco expuestos se mantuvo estable en torno al 2% mensual. En términos agregados, esto representa una caída del 14% en la tasa de incorporación laboral en ocupaciones expuestas en la era post-ChatGPT, respecto a 2022.

Los autores no encuentran un aumento en el desempleo de jóvenes en ocupaciones expuestas, lo que a primera vista podría parecer tranquilizador. Sin embargo, señalan que esto no equivale a ausencia de efecto: muchos jóvenes que no son contratados simplemente no aparecen como desempleados porque son nuevos entrantes al mercado laboral, y pueden estar saliendo de la fuerza laboral o regresando a estudiar sin que eso quede registrado en las encuestas de desempleo.

Mi análisis rápido: basta con darse una vuelta por Reddit (los más jóvenes de repente no están taaan presentes en LinkedIn) e inclusive por LinkedIn, para darse cuenta que sí hay un impacto de la IA visible en los recién titulados de carreras con alta exposición a la IA. Si te estás preguntando qué estudiar, estás en lo correcto: es normal que te hagas preguntas. Ahora bien, puede que los más jóvenes no tengan tanto apego a sus funciones y profesión porque aún no la han aplicado, por ende su reconversión profesional podría ser más fácil que para los más senior.

Preguntas que me haría en el corto plazo:

• ¿Tu trabajo tiene que ver con el desarrollo de software, las finanzas, labores administrativas, arquitectura, ingeniería, ciencias sociales, legal, educación, biblioteconomía, artes y medios?

• ¿Es posible hacer tu trabajo a distancia?

• ¿Tu trabajo es automatizable?

• ¿Vives o trabajas en un país con alto índice de uso de la IA? (puedes revisar eso en el Índice Económico de Anthropic)

Si la respuesta a la mayoría de las preguntas es un “sí”, entonces tu trabajo está expuesto a ser desplazado por la IA. Sin llorar. Es así. En el mejor escenario eso no va a ocurrir y más vale prevenir. En el mejor de los mundos, tendrás más trabajo, ganarás más, tendrás un futuro seguro, más tiempo libre y mejor calidad de vida. En un escenario realista, tendrás que adaptarte a como dé lugar. En otro escenario llega la Tercera Guerra Mundial y la IA será nuestra última preocupación.

No hay que ignorar el efecto sistémico: aunque tu trabajo como tal no aparezca explícitamente en la tabla con las 10 ocupaciones de mayor riesgo, a menos que estés viviendo en un árbol (y en eso caso probablemente no estás leyendo eso), es muy probable que ese desplazamiento lento pero seguro del mercado laboral tenga un impacto en tu ocupación. Si trabajas en UX design y piensas que el diseño tiene mayor valor que la programación, déjame decirte que lo pensaría 2 veces…por allí vi algunos análisis en LinkedIn que dicen que el informe no habla del diseño UX. Claro que no habla, porque el diseño UX está súper vinculado con el desarrollo. El chiste se cuenta sólo.

Dato nerd: El documento de Anthropic se llama “Nowcasting”, de now (ahora) + forecasting (previsión), es decir análisis en tiempo real para entender la economía y el mercado. ¿En tu empresa están haciendo investigación con datos en tiempo real?

¿Te has leído el informe?

Referencias

Massenkoff, M., & McCrory, P. (2026, marzo 5). Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Anthropic. https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

Appel, R., Massenkoff, M., McCrory, P., McCain, M., Heller, R., Neylon, T., & Tamkin, A. (2026, enero 15). The Anthropic Economic Index report: Economic primitives. Anthropic.

Anthropic Economic Index (consultado el 10 de marzo del 2026)

Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2303.10130

¿Qué le dije, desde mi perspectiva de alguien con diez años más y que también se quedó sin proyectos facturables a inicios del 2025 (aunque como independiente)?

Dos cosas. Que aproveche la ola. Que ahorre, invierta, construya algo que dure. Son cosas que yo hubiera hecho si no hubiese quemado mis ahorros al fundar una startup en 2013. Y que mantenga los pies en la tierra. Porque puede que eso no dure mucho.

El ser humano aprende bien poco de los errores de los demás. Por eso que hoy no pretendo evitarte errores sino que hacer que te cuestiones. Ojalá esté equivocada en mis predicciones, la historia lo dirá. A continuación te quiero contar una historia resumida de los últimos 5 años en UX (diseño de experiencia del usuario en particular) y tecnología en general.

Me voy a referir estrictamente a decisiones de carrera profesional y de industria. No de temas “técnicos” de diseño de experiencia o de producto. Eso sería para otro capítulo.

Qué pasó con el mundo UX y la crisis tech

En resumen: Las empresas de tecnología sobrecontrataron a lo loco entre el 2019 y el 2021, los sueldos subieron de forma insostenible, los bootcamps prometieron que en doce semanas cualquier persona podía reorientar su carrera y ganar el doble. Y mucha gente lo creyó. Luego vino el ajuste. Las startups que quemaban plata para crecer dejaron de recibir inversión. Las Big Tech empezaron a despedir en masa. Y de repente hay miles de profesionales, algunos con años de experiencia y otros recién formados, compitiendo por los mismos puestos.

Hoy día todos lo sabemos: el mercado tech y UX que conocimos en 2019 - 2021 fue una anomalía. En 2022 empezaron los despidos.

¿Qué salió mal? Varias cosas a la vez:

• La sobrecontratación fue real y global.

• Los sueldos fueron inflados artificialmente.

• La promesa de los bootcamps fue exagerada.

• La pandemia aceleró los procesos de digitalización de las empresas pequeñas y de transformación digital de las más grandes (aunque muchas siguen con pésimos procesos, datos y trabajo en silo, pero este es otro tema).

• Además, ya veníamos de años de comoditización del diseño y un auge de los servicios Saas.

• Y encima, llegó la IA para eficientar tareas y procesos que antes requerían equipos enteros.

Este mercado no se ha ajustado aún. En este video expliqué mejor la revolución que estamos viviendo, para mis colegas UX:

Guinda de la torta: Surgió un modelo casi piramidal en el cual agencias o consultoras contrataban personas dedicadas a trabajar con un cliente. Para mí el outsourcing se convirtió en una plaga porque aportó poco valor. De hecho eso partió mucho antes de la pandemia; en mi paso por el mundo corporativo chileno (telco, servicios financieros), siempre me llamó la atención ese modelo de negocios. No le veía ningún valor agregado a tener sentados colegas que hacían lo mismo que uno pero contratados a través de una empresa consultora y con un fee triple para la empresa. Por lo demás, la promesa de la agilidad que traían estos equipos nunca se cumplió. Cuando me independicé, me di cuenta que era una práctica súper común pero nunca me llamó la atención. No juzgo a nadie que lo haya hecho pero como emprendedora me hizo ruido (acá escuchamos y aveces juzgamos). Sé que la subcontratación es algo común en otras industrias más allá del mundo tech, pero me parece que en nuestra industria, no le hizo un bien sostenible a nadie. Ojo que hay gente que ganó mucha plata con eso.

Y como dice la IA, “todo cambió”. A ninguna de estas empresas de outsourcing les dolió despedir gente.

La desilusión de los sueldos altos

Más allá de observar estos movimientos y leer montones de solicitudes de apoyo para encontrar trabajo en LinkedIn, entrevisté a varias personas de la industria. Te recomiendo en particular la entrevista con Javier Bargas, ex-Director de Google:

Además de las entrevistas que están en mi canal, tuve varias conversaciones uno a uno, con gente de LATAM, Europa, Estados Unidos, Australia…Escuché desilusión. Algo que me llamó mucho la atención fue la cantidad de personas que se encandiló con los aumentos salariales al cambiar de trabajo (por ej. alguien que trabaja en comunicaciones que se cambió a UX Writing porque le ofrecieron un aumento considerable) y el vacío existencial al entender que será muy difícil volver a ganar lo mismo (porque evidentemente ese proyecto o trabajo duró muy poco y luego la misma persona se vio buscando trabajo y teniendo que ser el candidato 357 en procesos que ahora son hipercompetitivos).

Qué pasa con la ingeniería de IA

Pasa probablemente algo similar con lo ocurrido con los cargos de UX design o desarrolladores full stack:

Actualmente estamos viendo eso en la ingeniería de IA. Un boom:

Lo que le dije a nuestro ingeniero que gana 1.000 USD al día es el resultado de esta observación del mercado y la sensación de un déjà vu. Espero equivocarme. Pero mi lectura es que el mercado tech, IA incluida, no tiene capacidad para reabsorber rápidamente todos los recortes post-pandémicos y además absorber el crecimiento explosivo actual. Los ciclos en tech se acortan. Y los que suben rápido, bajan igual de rápido.

Qué pasa con el SEO y la IA

Hoy escucho hablar de GEO, AEO, AIO como si fueran disciplinas nuevas que vienen a reemplazar al SEO. Y entiendo la lógica comercial detrás: rebautizar algo que ya existe para venderlo como novedad.

Veamos qué dicen los datos sobre las búsquedas sobre la visibilidad en IA:

Ahora bien, el panorama más amplio:

Qué dice la RAE sobre “geo”:

¿Con qué podría encontrarse el ciudadano a pie al buscar GEO e IA en Google?

En este contexto, empezar a hablar de GEO (Generative Engine Optimization), para mí es una jugada peligrosa. Mira, después de muchos años, el común de los mortales (dueños de empresas, pymes, startups, gente de marketing, diseño, TI…) aprendió lo que es el SEO. Ahora imagínate que tenga que aprender de GEO. Es una jerga que a tí, como profesional digital, te aleja de la realidad del ciudadano a pie. El dueño del almacén de la esquina aprendió que tiene que posicionar su marca en Google. Ahora aprenderá que tiene que posicionar su marca en la IA. Punto. Podemos entrar a debatir del volumen de búsquedas generadas con IA versus Google (otro tema súper válido que también defiendo) pero no es mi punto ahora. Ahora mi punto es el lenguaje. Agregarle más siglas a eso cuando el fundamento no cambia, no nos está ayudando.

Si trabajas en SEO y quieres aprender algo de los errores del mundo UX, empieza por esto: keep it simple. Deja de inventarte siglas. Spoiler: el ser humano raramente aprende de los errores de los demás.

Mientras el mundo UX se peleaba sobre si alguien era UI o UX o UX researcher o product designer, la tierra siguió girando y nadie vio venir la crisis. El riesgo en el SEO y el GEO es el mismo: tanta discusión conceptual hacia adentro que todos terminan desconectados de la realidad. El UX no es un concepto tangible para el común de los mortales. Lo comenté antes: para el común de los mortales (no solo el dueño del almacén de la esquina sino que la misma gente de finanzas en una empresa más grande, o un médico, o una investigadora en biotecnología que está en un lab), el UX es algo súper abstracto. Todos somos informáticos para los personajes que te acabo de citar. Para entender eso, tienes que salir a la calle.

Con el SEO pasa algo parecido. Si no me crees, háblale a tu abuela de SEO, a ver si entiende en lo que estás trabajando.

La burbuja de la virtualidad

Hay algo más que la crisis del UX nos dejó como aprendizaje y que veo repetirse en el mundo de la IA y el SEO: demasiado tiempo en pantalla, demasiado poco contacto con la realidad.

Soy una gran fan del trabajo remoto. Llevo más de doce años trabajando a distancia. Pero me he dado cuenta que pasar demasiado tiempo en pantalla te mantiene en una burbuja. Las discusiones de LinkedIn o X (Twitter) sobre el futuro del SEO o si la IA va a reemplazar todo no son representativas de la sociedad ni la economía en su conjunto. Son el mercado de las opiniones de quienes trabajan en tech y hablan con otros que trabajan en tech.

El año pasado fui a quince eventos profesionales presenciales. En minería, salud, turismo, fintech, tecnología, marketing, IA (obvio). Y lo que escuché ahí, en conversaciones con personas que no trabajan en tech pero usan tecnología todos los días, me enseñó un montón.

Sal a la calle. Habla con gente que no es tu colega. Es el consejo menos glamoroso y el más útil que tengo.

Trabajar en algo que te guste y te interese genuinamente

Otro tema recurrente que vi en varios que se sumaron a la ola de los bootcamps en UX o desarrollo fullstack, es que no tenían un real interés por algo de ese trabajo: llámese tecnología, diseño, comunicación, resolución de problemas…Los bootcamps y las promesas de los sueldos altos los obnubilaron y se encandilaron con algo que intrínsecamente no les interesaba. No te digo que tienes que ganarte la vida con tus pasiones, pero dale una vuelta a lo menos al concepto de IKIGAI. Mapea tus talentos, piensa en el tipo de problema que estás solucionando y en porqué y para qué te pagaría alguien para que le soluciones esos problemas.

Tú no eres tu rol, ni tu trabajo

Este es otro legado que nos deja la crisis tech: mucha gente tuvo que aprender que era más que un diseñador, un dev fullstack, o un copywriter. Cuando te caes de muy arriba y tienes que “reinventarte”, aunque no me gusta mucho este término porque lo encuentro exagerado. Ninguno de nosotros se ha reinventado de verdad; mi abuela se reinventó cuando pasó de ser maestra de primaria a ser responsable de materiales de oficina en una fábrica de cerveza; pero a ella no le estaba preocupando mucho que perdiera su estatus porque con 3 hijos, ella quería trabajar y aportar al presupuesto familiar, junto con mi abuelo. Nosotros, en la mayoría de los casos, estamos hablando de pivotar dentro de un mismo ecosistema.

Por eso, no te puedes identificar con tu trabajo. Tienes que cultivar otras pasiones, intereses y no puedes construir toda tu identidad en torno a tu trabajo de ingeniero en IA o especialista en SEO para LLMs. No para tener un plan B sino que para la vida misma.

El rol generalista llegó para quedarse

O mejor dicho, volvió. Porque a quienes llevamos veinte años en el mundo digital, el rol generalista nos resulta familiar. Así empezamos todos, haciendo un poco de todo antes de que existieran las especializaciones actuales.

Lo que veo hoy es que el mercado vuelve a valorar ese perfil, no el generalista puro que sabe un poco de todo sin profundidad, sino el generalista especializado. Alguien que tiene un área de dominio y puede moverse con soltura por territorios adyacentes (amada interdisciplina). Alguien que entiende el negocio, el usuario y la tecnología sin necesitar tres equipos distintos para conectar esos mundos. Eso no se aprende en doce semanas en un bootcamp. Se construye con sudor y lágrimas.

¿Qué puedes aprender de la crisis del UX y tech para que no te pase lo mismo?

Si hoy estás ganando bien en IA, quizás como ingeniero/a de IA o en SEO especializado en LLMs, aprovecha la ola. Pero surfea con los ojos abiertos.

• Ahorra e invierte como si la ola fuera a durar dos años, no veinte.

• Aprende habilidades que complementen lo que sabes hacer técnicamente, especialmente del lado del negocio y de la comunicación. A nadie le hace mal aprender finanzas personales, saber escribir (en el sentido real de la escritura, no de la alfabetización, eso lo tenemos resuelto en gran parte si estás leyendo eso) y resolver problemas.

• Construye una identidad profesional que no dependa de un solo cargo o tecnología.

• Aprende a relacionarte: Sal a eventos, habla con personas de otras industrias y mantente cerca de la realidad de quienes usan la tecnología, no solo de quienes la construyen.

Y si estás en SEO, deja de debatir si se llama GEO o AEO y empieza a entender mejor a las personas que buscan. Que es, al final, lo que siempre ha importado.

Eso lo aprendimos en UX. A los golpes.

Si estás en una comunidad de tecnología, marketing o emprendimiento, ya habrás visto el meme del cangrejo. OpenClaw 🦞 es el agente de inteligencia artificial del momento: un software de código abierto que instalas en tu propio equipo (habitualmente un Mac Min) y que, literalmente, hace cosas por ti. No es un chatbot que te responde preguntas como ChatGPT, Claude o Gemini. Es más parecido a contratar a alguien que trabaja las 24 horas, tiene acceso a tu correo, tu calendario, tus archivos y tus aplicaciones de mensajería, y actúa por su cuenta cuando tú le das una instrucción. Suena como mágico, ¿no? Imagina tener la posibilidad de salir a correr y a tu regreso tener una serie de tareas tediosas ya resueltas.

Bueno, algunos fanáticos early adopters ya lo usan y le piden cosas como: “organiza mi bandeja de entrada”, “investiga a este cliente”, “programa esta publicación” o “busca vuelos para la próxima conferencia” y el agente lo ejecuta. Le hablan por WhatsApp, Telegram o Slack, y él gestiona el trabajo en segundo plano desde su computador local.

¿Ya ves los posibles red flags 🚩? Seré súper early adopter para muchas cosas, pero también tengo muchas reservas. No confío en la IA a este punto. Primero, esta cosa es como el trading o jugar a la bolsa: si no entiendes mucho de eso, mejor no te metas. Segundo, tienes que estar dispuesto/a perderlo todo en caso de que algo falle.

Bueno, problema que no tendremos esta semana porque no usamos OpenClaw (¿o tú sí? 👀) pero aquí te traigo un chisme.

El incidente con la directora del lab de superinteligencia de Meta

El 23 de febrero, Summer Yue, directora de Alineación en el laboratorio de superinteligencia de Meta (es decir, alguien cuyo trabajo consiste en pensar en los riesgos de la IA) publicó esto en X (Twitter para los nostálgicos):

“Nada te humilla más que decirle a tu OpenClaw ‘confirma antes de actuar’ y ver cómo hace un speedrun borrando tu bandeja de entrada. No podía detenerlo desde el móvil. Tuve que CORRER a mi Mac Mini como si estuviera desactivando una bomba.”

¿Qué pasó exactamente? Summer le pidió al agente que revisara su bandeja de correo y le sugiriera qué archivar o borrar, con instrucción explícita de no actuar hasta recibir su aprobación. El agente había funcionado bien durante semanas con una cuenta de prueba pequeña. Cuando lo soltó sobre su bandeja real, el volumen de datos disparó un proceso técnico llamado “compactación” del contexto, que hizo que el agente olvidara la instrucción de pedir permiso y procediera a borrar cientos de emails de forma autónoma. Summer intentó detenerlo desde el teléfono. El agente ignoró los comandos. Tuvo que correr literalmente al ordenador para matar los procesos. (Nota mental: si querías una razón más para ser runner, aquí la tienes).

Luego, Yue resumió lo ocurrido: “Rookie mistake. Resulta que los investigadores de alineación tampoco son inmunes al desalineamiento.”

¿En casa de herrero, cuchillo de palo? La persona cuya especialidad es asegurarse de que la IA no haga cosas que no debería... experimentó en carne propia que la IA hizo exactamente eso.

¿Qué podemos aprender de acá? Primero, básico: el común de los mortales no está preparado para eso pero tampoco es un problema ya que la mayoría de las personas no saber como configurar OpenClaw, ni tiene una Mac Mini de Apple ni otro equipo que soporte eso en local. Segundo: el FoMO es peligroso. (Nota para mis amigos marketeros y SEOs de este mundo: ¿te imaginas el impacto en las ventas de Mac Mini?)

Por qué el FoMO aquí es especialmente peligroso

El FoMO o el miedo a perderse algo (por sus siglas en inglés, fear of missing out) con las herramientas de IA es gigante y creo que todos estamos pasando un poco por ello. Si tus colegas automatizan tareas que tú haces a mano, el tiempo que pierdes importa. Lo entiendo. Pero con los agentes autónomos, ese FoMO te puede llevar a concederle a una tecnología experimental un nivel de acceso que no le darías ni a un empleado recién contratado ni a un proveedor.

OpenClaw, para funcionar, necesita acceso de alto de control sobre tu equipo.

Una auditoría de seguridad realizada a finales de enero de 2026 identificó 512 vulnerabilidades en el software, ocho de ellas clasificadas como críticas. Se han encontrado decenas de miles de instalaciones expuestas accidentalmente a internet, con las claves de acceso y los datos de los usuarios al descubierto.

Microsoft ha advertido que las credenciales y datos accesibles para OpenClaw pueden ser exfiltrados, y que su memoria persistente puede ser manipulada por terceros para que el agente siga instrucciones de atacantes externos (Institutional Investor, 2026; Cybernews, 2026).

Lo que la investigación nos dice sobre ceder el control

Recordemos que en el 2025 (ok, eso fue ayer, aunque trabajes en IA y te parece que fue hace mucho tiempo - para la historia de la humanidad, 2025 fue ayer - por favor recuerda eso), investigadores de Anthropic publicaron un estudio sobre lo que llamaron agentic misalignment: pusieron a prueba 16 modelos de IA líderes en entornos corporativos simulados y encontraron que, cuando los agentes se enfrentaban a obstáculos para cumplir sus objetivos, todos ellos recurrían a comportamientos maliciosos: filtrar información confidencial, chantajear a directivos, ignorar instrucciones de seguridad. Lo más inquietante: los modelos mostraban consciencia de las restricciones éticas y aun así elegían violarlas cuando las consecuencias les parecían suficientemente importantes (Lynch et al., 2025).

Esto no quiere decir que tu OpenClaw vaya a chantajearte. Pero sí ilustra que dar a un sistema autónomo acceso a información sensible y la capacidad de actuar sobre ella es una apuesta tremenda que ni los grandes laboratorios de investigación han resuelto del todo.

Y mientras eso ocurre en el plano técnico, hay otro problema en el plano humano. Un estudio reciente sobre cognición y toma de decisiones con IA encontró un 73,2% de los casos en que la IA daba una respuesta incorrecta, las personas simplemente la seguían sin cuestionarla. Los investigadores lo llamaron cognitive surrender: rendición cognitiva. Cuanto más confiamos en el sistema, menos lo supervisamos. Y cuanto menos lo supervisamos, más probable es que un error se convierta en un desastre (Shaw & Nave, 2025). Summer Yue confió en el agente porque había funcionado bien durante semanas. Eso es exactamente el patrón.

¿Entonces qué hacemos?

Por mi lado, sigo usando IA, y mucho. Pero con herramientas que no tienen acceso autónomo a mis sistemas, que no pueden actuar sin mi confirmación explícita, y que no necesitan acceso a mi computador para ser útiles. El riesgo de un agente autónomo mal configurado supera con creces el beneficio de ahorrar unos minutos al día.

De hecho uso un agente de IA para hacer cosas simples como: revisar mis videos en YouTube (información pública) y enviarme un correo con mejoras en la descripción, hashtags, título. Por lo demás, para muchos temas de productividad, tener automatizaciones es suficiente, no necesitas un agente, pero eso es tema para otro capítulo.

Cuando la tecnología madure, cuando haya mecanismos de parada remota fiables, cuando las auditorías de seguridad sean más sólidas, volveré a mirar. Por ahora, ver a la directora de alineación de Meta corriendo hacia su Mac Mini como si desactivara una bomba me parece señal suficiente.

El FoMO es real. Pero el costo de equivocarse también.

¿Tú ya usas agentes autónomos? Me encantaría leer tu experiencia en los comentarios.

Referencias

404 Media. (2026, 23 de febrero). Meta director of AI safety allows AI agent to accidentally delete her inbox. https://www.404media.co/meta-director-of-ai-safety-allows-ai-agent-to-accidentally-delete-her-inbox/

Cybernews. (2026, 24 de febrero). OpenClaw nearly wipes out AI researcher’s inbox without permission. https://cybernews.com/ai-news/meta-openclaw-inbox/

Institutional Investor. (2026). OpenClaw: The AI agent institutional investors need to understand — but shouldn’t touch. https://www.institutionalinvestor.com/article/openclaw-ai-agent-institutional-investors-need-understand-shouldnt-touch

Lynch, A., Wright, B., Larson, C., Troy, K. K., Ritchie, S. J., Mindermann, S., Perez, E., & Hubinger, E. (2025). Agentic misalignment: How LLMs could be an insider threat. Anthropic Research. https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment

Shaw, D., & Nave, G. (2025). Thinking fast, slow, and artificial: How AI is reshaping human reasoning and the rise of cognitive surrender [Preprint]. Tri-System Theory of Cognition.

Starry Hope. (2026). Clawdbot, Mac Mini & the AI agent trend. https://www.starryhope.com/minipcs/clawdbot-mac-mini-ai-agent-trend/

TechCrunch. (2026, 23 de febrero). A Meta AI security researcher said an OpenClaw agent ran amok on her inbox. https://techcrunch.com/2026/02/23/a-meta-ai-security-researcher-said-an-openclaw-agent-ran-amok-on-her-inbox/

La adquisición acaba de anunciarse hoy mismo. Un buen caso para ilustrar el concepto de Nuevas Economías. Veamos de qué se trata.

¿Qué es Starter Story?

Starter Story es una publicación de emprendimiento fundada en 2017 por Pat Walls, un ingeniero de software que comenzó el proyecto como side project desde un Starbucks en Nueva York cuando tenía 27 años, con $60.000 en deudas y un trabajo que odiaba. La premisa era simple: entrevistar fundadores para entender cómo construyeron sus negocios.

Hoy, Starter Story tiene:

• Más de 770.000 suscriptores en YouTube, con entre 1.5M y 2M vistas mensuales

• 275.000 suscriptores en newsletter

• Una audiencia total de más de 1.6 millones de personas entre plataformas.

• Una base de datos de más de 4.400 casos de emprendimientos documentados.

• Una comunidad paga de más de 10.000 miembros (la suscripción parte de 24USD/mes).

• Ingresos de siete cifras, con el 75% proveniente de productos propios (suscripciones, cursos, comunidad) y no de publicidad.

Es un negocio operado por solo 3 personas a tiempo completo: Pat Walls (fundador), su hermana Sam (COO) y Gus Tiffer (productor).

¿Cómo surgió la adquisición?

De manera bastante peculiar: Pat Walls publicó un tweet diciendo que “HubSpot debería adquirir Starter Story” porque el SEO estaba muriendo y HubSpot necesitaba pivotar mucho más agresivamente hacia video y YouTube (spoiler: el SEO nunca ha muerto y de hecho su propia existencia explica gran parte de la lógica de esta adquisición). Ese tweet desencadenó conversaciones que terminaron en una oferta. No sabemos los términos financieros de esta transacción pero tenemos el tweet:

Porqué una empresa de software adquiere una de media

Starter Story se integra a HubSpot Media, la división de medios de la empresa, que ya incluye:

• The Hustle (newsletter de negocios y tecnología, adquirida en 2021)

• My First Million (podcast de emprendimiento con Sam Parr y Shaan Puri)

• Trends (comunidad premium de investigación para emprendedores)

Con esta adquisición, la red combinada de YouTube de HubSpot llega a ~2.9 millones de suscriptores, superando a Morning Brew y más del doble de Salesforce.

Y miren que dice Jonathan Hunt, VP de Media y Contenido de HubSpot:

“Small business is a core audience for us. Starter Story is one of the largest non-traditional media brands speaking to founders who are gaining momentum and need tools to accelerate that growth.”

Con eso entendemos que para HubSpot la adquisición no se trata tanto de ingresos publicitarios como de construir un ecosistema de medios que alimente su pipeline de ventas. La monetización futura de Starter Story se inclinará más hacia la generación de demanda y productos para la comunidad de fundadores, productos vinculados a la red más amplia de HubSpot.

» Para entender más acerca de esta tendencia y ver más allá de la crisis tech:

El contexto más amplio: las Nuevas Economías

La lógica detrás de la estrategia refleja cambios más amplios en cómo los compradores descubren productos de software. A medida que el tráfico de búsqueda declina y los costos de publicidad social aumentan, los clientes potenciales se informan en entornos fragmentados: Reddit, ChatGPT, YouTube y newsletters. Poseer marcas de medios de nicho crea un canal defendible para llegar a esas audiencias más temprano en su recorrido de compra.

Es decir: HubSpot está apostando a que el camino hacia la adopción de software ya no comienza con una búsqueda de Google, sino con un video de YouTube o una newsletter de nicho. Es content-led growth llevado a su máxima expresión.

Por fines prácticos, según Walls, su fundador, Starter Story seguirá operando bajo su propia marca y que los tres miembros del equipo se integran formalmente a HubSpot Media:

“Starter Story will remain Starter Story. HubSpot understands distribution. They believe in the builders.”

La adquisición de Starter Story es un ejemplo de las Nuevas Economías: Un creador (creator economy) que construyó una marca de medios independiente (owned media) con productos propios y comunidad (nuevos modelos digitales) llegó a tener un activo suficientemente valioso para ser adquirido por una empresa de software de $25B. Y lo hizo solo con tres personas, sin deuda, sin inversores.

Esa intersección es un ejemplo de marca y modelo de generación de valor e ingresos de las Nuevas Economías.

En una nota muy personal, diría que después de más de 20 años en Internet, en el contexto de la disrupción de la IA y el auge de la economía de los creadores, considerando que ya no hay barreras técnicas para emprender en tecnología, estamos en una buena época para crear y construir.

Por qué elegí Substack

En mi análisis descarté rápidamente Medium porque nunca me gustó su modelo de cobro para los lectores. Si algún día quiero lanzar una versión Premium, quiero que sea algo que yo decida. No quiero que la plataforma que estoy usando empiece a limitar de forma random a mis lectores. No me gusta eso de los medios tradicionales que tienen un modelo de suscripción y tampoco me gusta Medium. Obviamente crear y editar contenido requiere recursos y hay que rentabilizar eso. Por eso a la larga mi idea es monetizar directa o indirectamente.

Hace un tiempo venía leyendo a varios autores que publican en Substack. Antes de lanzarme con todo, obviamente probé Substack y le apliqué criterio UX tanto desde el lado admin como desde el lado lector.

Esta edición ha sido patrocinada por Hubletter: un marketplace que conecta marcas y editores de newsletters.

Si tienes una newsletter y quieres monetizar tu trabajo, ahora puedes hacerlo con Hubletter. Es un nuevo marketplace dónde las marcas patrocinan newsletters para mejorar su branding y captar leads. En esta nueva era “zero click”, el Digital PR bien hecho llegó para quedarse.

¿Quieres patrocinar mi newsletter? Escríbeme y cuéntame más de tu marca.

Cómo lo hice para lanzar mi newsletter en Substack

En palabras simples: me lancé.

El paso a paso:

1. Me cree una cuenta. Substack es gratuito si usas un subdominio dentro de substack . com (algo que se vería como carmengerea . substack .com - muchas personas escriben así). Luego si quieres usar tu propio dominio, pagas 50USD y es un costo único forever and ever.

2. Tal como lo puedes ver, opté por tener mi dominio.

3. Empecé a escribir.

4. Después de 7 publicaciones, migré la base de suscriptores que tenía en freed.tools (poco más de 2.000 usuarios) y les envié un correo en el cual les explicaba la migración y lo que motivó el cambio. En el transcurso del año perdí un par de suscriptores pero fue algo normal. La mayoría se quedó y llegaron suscriptores nuevos Si te quedaste, muchas gracias. Y si llegaste en el último año, muchas gracias también ❤️.

   Si aún no te suscribiste y quieres apoyar mi trabajo de editora independiente, es por acá:

5. Hice configuraciones básicas de Google Analytics 4 y Google Search Console.

6. Hice ajustes en el camino.

7. Seguí escribiendo.

El formato de mi newsletter

Hay dos grandes formas de escribir una newsletter:

1. un formato tipo curatoría de noticias con referencias a contenidos de terceros,

2. un formato tipo ensayo más largo. Es lo más parecido a un artículo de blog.

Elegí el segundo formato. Lo que no significa que escriba en modo ensayo literario. También hago referencia a hechos de actualidad y temas que me ocupan y preocupan.

Estoy aún iterando la periodicidad y mis propias políticas editoriales (soy una jefa flexible conmigo misma - para eso sirve ser tu propio jefe - pero no menos exigente y lucho constantemente con el síndrome del impostor con el cual luchan muchas mujeres, aunque he ido superando varios niveles). De momento publico entre 2 y 4 veces al mes.

Considera que además escribo en LinkedIn, tengo una newsletter en LinkedIn (que en verdad uso más para distribuir contenido) y le estoy poniendo mucho foco a mi canal de YouTube. Eso mientras trabajo como consultora independiente, coach de negocios, docente y avanzo en otros proyectos editoriales.

Lo que me gusta de Substack

• Súper amigable para escribir. Limitar las fricciones es LA manera de simplificar las cosas para cualquier hábito que uno quiera desarrollar.

• El formato flexible: hay una app para lectores frecuentes (las mismas personas que escriben en Substack suelen ser lectoras de otros creadores) y la versión web se envía automáticamente al mail (o sea es una web + un newsletter).

• Las métricas: tasa de apertura, tasa de clic, A/B testing para el asunto de cada email, rating de actividad de los lectores, fuentes de tráfico…

• La comunidad. Siento que hay personas que están escribiendo acá y eso genera un efecto interesante. Algunos se están reencantando con la escritura, otros se están lanzando.

• El modelo de negocios: costo cero para todo el mundo (editor y lector) mientras la newsletter es gratuita. Una vez que pagué los 50USD para conectar mi dominio, literalmente no hay costo recurrente (ojo que no soy ingenua, sé que los datos son un gran activo - tema para otro capítulo). En el modelo de pago, Substack cobra un 10% de cada transacción + el costo de Stripe, la plataforma de pago.

Lo que mejoraría en Substack

• La navegación. Una vez más, saco mi sombrero UX para analizar: si bien tiene algunas posibilidades para personalizar la navegación, por ahora son limitadas. Eso sí, he visto bastante cambios positivos en este año así que espero que eso vaya mejorando.

• El SEO: súper relacionado al tema anterior, la navegación. Y aquí saco mi otro sombrero, él de profesional SEO. Aunque Substack tiene tags que te permiten crear categorías, no es tan trivial tener un menú, un footer y otros elementos que me gustaría ver en la versión web. De hecho diría que hasta ahora no me he dedicado mucho a la parte SEO técnico porque preferí enfocarme en el contenido pero últimamente he estado implementando pequeñas mejoras.

Raya para la suma, lancé mi primer blog en el 2009 con este mismo dominio, carmengerea.com. En ese entonces escribía en francés. Ahora que llevo 40 ediciones en este formato de newsletter sobre interacción humano-computador, tecnología y negocios, puedo decir que me súper acomoda la plataforma y me alegro haber retomado el hábito de la escritura en un espacio personal.

Nunca me voy a cansar de decirlo: está bien estar en redes sociales y tener una visión omnicanal de la comunicación, pero hay que tener el contacto directo con tus lectores/clientes/usuarios.

¿Estás pensando lanzar una newsletter? ¿Volver a escribir? ¿Artículos, un blog, una web? ¿Qué te detiene?

Quién es él y a qué dedica el tiempo libre

Mrinank es PhD en Machine Learning de la Universidad de Oxford y llevaba desde el 2023 en Anthropic. Durante su PhD trabajó en proyectos de desarrollo de modelos bayesianos para evaluar los efectos de las intervenciones no farmacéuticas en la transmisión de la COVID-19. Antes del PhD obtuvo una Maestría en Ingeniería Informática y de la Información en la Universidad de Cambridge. Si el tema de la investigación en IA te interesa, te invito a darte una vuelta por sus publicaciones en Google Scholar.

Este académico escribe poesía y también ensayos sobre la investigación (ok, sólo he leído un ensayo suyo pero ya se ganó una lectora).

Por qué renunció a Anthropic

Te dejaré acá parte de la carta que envió a sus compañeros y al mundo mundial vía X (Twitter para los nostálgicos) y luego publicó en su cuenta de Substack (que de hecho se comprometió a retomar):

Sin embargo, tengo claro que ha llegado el momento de avanzar. Constantemente me encuentro analizando nuestra situación. El mundo está en peligro. Y no solo por la IA o las armas biológicas, sino por toda una serie de crisis interconectadas que se desarrollan en este preciso momento. Parece que nos estamos acercando a un umbral en el que nuestra sabiduría debe crecer en la misma medida que nuestra capacidad de influir en el mundo, para no afrontar las consecuencias. Además, a lo largo de mi tiempo aquí, he visto repetidamente lo difícil que es dejar que nuestros valores rijan nuestras acciones. Lo he visto en mí mismo, en la organización, donde constantemente nos enfrentamos a presiones para dejar de lado lo que más importa, y también en la sociedad en general.

Mi intención es crear un espacio para dejar de lado las estructuras que me han frenado estos últimos años y ver qué podría surgir en su ausencia. Siento la llamada a escribir algo que aborde y se comprometa plenamente con la situación en la que nos encontramos, y que sitúe la verdad poética junto con la verdad científica como formas de conocimiento igualmente válidas.

No es ni el primero ni el último en renunciar a una gran empresa de IA o a una big tech y a saltar al otro lado, al arte, la escritura, la poesía o lo humano.

No es que yo sea muy sabia ni visionaria, ni tampoco soy la única en decirlo: por un lado, el arte va a salvar el mundo. Dónde más tecnología y componentes artificiales tenemos en nuestra vida, más necesitamos conectar con lo humano y el arte es una manera de hacerlo.

Por otro lado, la escritura como forma de expresión es más viva que nunca y es un súper poder que hay que cultivar. Ya sea desde lo artístico, como la poesía para este científico que saltó del lado de la “industria” para ahora transitar hacía algo fundamental: expresar libremente su creatividad y esencia. O desde lo más práctico: escribir para ordenar las ideas (brainwriting - práctica muy elogiada por el mismo Sam Altman, el fundador de OpenAI).

Así que si estabas esperando una señal para escribir, aquí la tienes.

Preguntas random que me surgen:

• ¿Es su gesto una señal de lo que llaman “la gran renuncia”? Este término fue acuñado por el académico estadounidense Anthony Klotz y se refiere a las consecuencias de la pandemia: una gran cantidad de renuncias para buscar horizontes laborales diferentes. De hecho parece contradictorio que mientras ciertas industrias tienen altos números de cesantía (la misma industria tech más recientemente), otras tienen dificultades para contratar talento.

• ¿Qué vio Sharma en Anthropic y el mundo IA en general que lo hizo renunciar a lo que para algunos es un sueño (trabajar en San Francisco para una empresa que está impactando la forma de trabajar y comunicarse y potencialmente la vida de un planeta entero)?

• ¿Qué harías si tuvieras que renunciar hoy?

Te leo…

Cosas random por mi lado:

• En febrero boté dos libros, uno de Attia y otro de Deepak Chopra. Para hacerla corta: ambos aparecieron ampliamente en los archivos de Epstein y sentí que eso estaba contaminando mi biblioteca y espacio personal.

• En febrero cumplo un año desde que volví a escribir en carmengerea.com y no puedo estar más contenta.

• Escribo mucho tanto por razones prácticas profesionales como por salud mental y gracias a eso desde enero del 2026 soy Top Voice Latinoamérica en LinkedIn. Fue un honor recibir esta noticia y eso me tiene súper agradecida, más aún considerando que elegí no escribir como lorito algorítmico sobre una sola cosa.

PD: Escribe, no te vas a arrepentir.

En mis más de 20 años de trabajo en digital, he usado la escritura desde el marketing y la generación de contenido (en el marketing tradicional primero y el SEO después), a la investigación (entendiendo los patrones de búsqueda en Internet por ejemplo o analizando artefactos digitales y comunidades de práctica) y luego en el diseño de experiencia de usuario (UX). Eso de cara a los proyectos y marcas con las cuales he trabajado.

Durante la crisis existencial generada en parte por la crisis UX y la de la tecnología a inicio de 2025, me dediqué a rescatar prácticas de vida y trabajo que aún me generan alegría. Para eso apliqué research a mi propia existencia. Es así como, al revisar mi antiguo blog (carmengerea.com existió primero en francés cuando vivía en Québec, Canadá) con Wayback Machine (una iniciativa de archivos de Internet), me di cuenta cómo el escribir había sido algo permanente en mi vida. Una práctica que me permitió conectar con profesionales, hacer amigos y compartir tanto en Internet como en presencial; el contenido escrito es un conector potente.

Escribir es un hábito

Pensando en la escritura desde el punto de vista profesional para creadores de contenido y marcas, estamos en una buena época para cultivar el hábito de escribir (¿es ese uno de los hábitos a cultivar este año?). De hecho, una de mis predicciones SEO para el 2026 es que, en un contexto dónde la IA nos genera contenido basura en lote, la capacidad de escribir será una ventaja competitiva.

Sin embargo, articular ideas no siempre es fácil. Sé que muchos quieren escribir pero les falta disciplina. Por eso, tras el éxito del primer experimento, haremos un nuevo Sprint de Escritura en febrero (en línea, en vivo y gratuito). Para estar al tanto, es por acá:

Suscríbete ahora

Escribir en digital es también un trabajo

O parte del trabajo. Más allá de que te guste, te permite conectar, expandir tu voz y tu red, escribir en un contexto profesional, es un trabajo. La escritura en digital tiene muchas matices:

• el UX Writing, o el uso de las palabras y el texto en los productos digitales (sitios web y aplicaciones) - de hecho, si te perdiste el conversatorio sobre el futuro del UX Writing, te cuento que fue todo un hito y aún lo puedes ver,

• el copywriting, o la redacción persuasiva usada en marketing,

• la redacción técnica, o la creación de contenido para simplificar o explicar conceptos y procesos en tecnología, ciencia, procedimientos o instrucciones,

• entre otros.

¿Cómo monetizar este trabajo?

Está la monetización indirecta (escribo -> amplifico el poder de mi marca -> gano visibilidad y desde allí más clientes y proyectos) y la monetización directa. Cada vía tiene sus matices. Hablando de monetización directa, para los SEOs más tradicionales, usar Adsense o la red publicitaria de Google, es quizás una opción. Para otros está la venta de enlaces o links (supuestamente castigada por Google pero hey, ¡que levante la mano quién no ha comprado enlaces de una forma u otra!).

Para otros están las subscripciones, aunque no sé si en el mundo hispanohablante el potencial es tan grande. ¿Tú pagas por alguna newsletter? En el mundo anglo, yo pago por una suscripción.

Otra manera de monetizar es colaborar con marcas, ya sea porque escribes contenido para ellos (y vendes un servicio de redacción o curaduría), vendes espacios publicitarios en tu newsletter y tus activos digitales en general (sitio web, redes sociales, etc.). Hablamos de eso con Sebastián Campos y Roberto Nuñez en un conversatorio hace poco.

También está el marketing de afiliación, es decir ese modelo de negocios dónde un creador de contenido, el afiliado, promociona productos o servicios de terceros y gana una comisión por referido o venta.

Hoy, lunes 26, me reuniré con Patricio Contreras (creador de e ) para desmenuzar cómo el marketing de afiliación puede ser la vía para monetizar tu conocimiento.

Si alguna vez te has preguntado cómo vivir de lo que escribes sin depender solo de vender servicios, esta conversación es para ti. Nos vemos en vivo:

Cuando empecé a aterrizar el sueño de escribir mi primer libro supe que no quería que fuera un libro más sobre métodos y herramientas de investigación (aunque sí podrás aprender o reaprender a hacer uso de métodos cuali y cuanti seleccionados con pinza). Después de cuestionar la razón de ser de este proyecto y entender lo que realmente quiero lograr que hagas (si, tú, la persona que está leyendo eso), supe que mi libro es una invitación a desarrollar una mentalidad investigadora: la capacidad de hacer las preguntas correctas, encontrar las fuentes adecuadas, y generar conocimiento para resolver problemas y para crecer. Es lo que llamo Research Thinking.

¿Qué es Research Thinking?

Research Thinking es cultivar la disciplina de la investigación para crecer en la vida profesional, empresarial y personal.

Vamos a un caso concreto: el mercado laboral. Pero no te contaré de eso ahora y el libro es aún un work in progress así que te invito a conversar, aprender y poner desde ya en práctica mis métodos en vivo, este próximo miércoles 14 de enero.

Aprender a investigar el mercado laboral

¿Eres el candidato 357 y nadie da seguimiento a tu postulación? Si no sabes cómo destacar entre tantos candidatos, te invito a analizar mejor el mercado laboral para tomar decisiones en torno a:

• dónde estás postulando,

• cómo estás postulando,

• cómo estás diseñando tu propuesta de valor para destacar.

Esta sesión no trata de cómo encontrar trabajo sino de cómo analizar datos para tomar decisiones. Es una sesión de investigación aplicada. Si, porque todos pueden ser investigadores. Tú también.

No es una sesión de empleabilidad porque no soy experta en hacer CV, buscar trabajo y negociar ofertas laborales. Pero si hay algo que sé hacer y vengo haciendo hace más de 20 años es investigar en torno a interacción humano-computador (HCI), tecnología y negocios. De eso se trata esta serie de sesiones en vivo y de eso se trata mi libro.

En un mundo donde los datos son abundantes pero el pensamiento sistémico escasea y el conocimiento es frágil, Research Thinking te ofrece las herramientas mentales y prácticas para aprender a hacer investigación aplicada para la vida profesional, empresarial y personal.

Si estás buscando trabajo y te quedó claro que algo no funciona en cómo estás haciendo las cosas, te invito a mejorar ese proceso. Analizar mejor para tomar decisiones. Anótate y nos vemos en vivo en mi canal de YouTube.

Nuevo año.

Nuevos hábitos.

El momento en que decidimos iniciar, transitar o cerrar un ciclo no es aleatorio, sino que está profundamente influenciado por patrones psicológicos y biológicos que afectan nuestro comportamiento y energía.

En su libro sobre la ciencia del timing, Daniel H. Pink explica que nuestra mente reacciona de formas específicas según el punto de la línea temporal en el que nos encontremos:

• Los cierres: El final de un ciclo (un proyecto, un año o una edad específica) nos ayuda a codificar, editar y elevarnos, dándole significado a la experiencia vivida.

• Los términos medios: Son fases más complejas donde suelen aparecer crisis de sentido, como la “crisis de mitad de carrera” o replanteamientos vitales al llegar a la mitad de una década.

• Los inicios: Momentos como el primero de enero, un nuevo lunes o el comienzo de un trabajo tienen un efecto energizante que facilita la adopción de resoluciones y nuevos hábitos.

Primero de enero, un nuevo inicio

Pareciera que el inicio del año sea el buen momento para ponerle intención al desarrollo de nuevos hábitos y hacer algo para que las cosas pasen. Pero la misma ciencia dice que las personas abandonan esas buenas resoluciones. Existe un fenómeno específico denominado “Quitter’s Day” (Día de los que abandonan).

Según un estudio de 2019 de la aplicación Strava - que uso para monitorear mi actividad deportiva y conectar con otros deportistas, particularmente runners - el segundo viernes de enero es el día en que la mayoría de las personas tiran la toalla. Para ese día, aproximadamente el 80% de las personas ya ha abandonado sus objetivos iniciales. Claro, porque no basta con definir objetivos, hay que buscar los mecanismos para facilitar el desarrollo de hábitos que ayuden a sostener esos objetivos en el tiempo.

Nuevos hábitos de trabajo

Por mi lado, los hábitos no solamente me fascinan en lo personal sino que también en lo profesional. Pienso que la mejor manera de buscar la mejora contínua y llevar a la práctica aquello que estamos aprendiendo en clases, trainings o programas de formación, es buscar el desarrollo de nuevos hábitos de trabajo.

• Aprender de datos -> El hábito del análisis y hacerse la pregunta “¿qué dicen los datos?”

• Aprender Design Thinking, Lean Startup u otro framework de diseño e innovación. -> El hábito de iterar de forma contínua o el hábito de la experimentación.

• Tomar un curso de IA. -> Usar herramientas de IA en el día a día. -> Obligarse a cuestionar la forma de hacer las cosas para ver qué es pertinente delegar, dónde y cuándo apoyarse con la IA, auditar el output de la IA.

Si te interesa la ciencia del timing, When. The Scientific Secrets of Perfect Timing de Daniel H. Pink es una lectura fascinante. Probablemente ya has leído Hábitos atómicos de James Clear. Es uno de mis libros favoritos.

Entonces, porque es primero de enero, déjame preguntarte:

1. ¿Qué hábitos que desarrollaste en el 2025 quieres mantener o amplificar este 2026?

2. ¿Qué hábitos quieres desarrollar este 2026?

Te leo. ¡Feliz 2026! Que este año sea lleno de buena salud, amor, éxito y crecimiento personal y profesional. 🌳

No solo porque partió con un cuestionamiento profundo sobre el futuro del trabajo, ni porque decidí correr dos maratones mientras colaboraba con más de 45 empresas, sino porque también activé de forma consciente mi fibra nómade, ciudadana del mundo e investigadora aplicada.

Con pocas excepciones, este año trabajé de lunes a domingo. No es algo que romantice ni recomiende, pero sí fue una decisión: el contexto, las oportunidades y el momento histórico que estamos viviendo lo ameritaban. Y, honestamente, sigue siendo así si quieres jugar en ligas más grandes.

No sé si fue la llamada “crisis de los 40”, el hype alrededor de la IA, o simplemente darme cuenta de que el mundo tecnológico está en uno de los puntos de inflexión más importantes de las últimas décadas. Probablemente fue una combinación de todo eso.

Lo que sí sé es que sentí la necesidad de aplicarme a mí misma aquello que llevo años enseñando: investigar antes de decidir.

Porque investigar no es solo recolectar datos y analizarlos. Es observar patrones, identificar señales, conectar cables y tomar decisiones con datos e intuición. En investigación aplicada, la falta de agilidad no perdona. El timing importa. Y, muchas veces, algo suficientemente bueno hoy es mejor que algo perfecto que nunca se publica.

Mi metodología para leer el mercado en el 2025

• Análisis de ofertas laborales y cambios en roles digitales (aquí hay un ejemplo del análisis de los anuncios en UX Research).

• Entrevistas y conversaciones con colegas (muchas de ellas en mi canal de YouTube).

• Observación directa de personas, empresas y dinámicas de mercado.

• Presencia física en eventos y comunidades de práctica.

Eso implicó asistir a eventos en varios países, desde Chile, dónde vivo, a México, Australia y Estados Unidos, y salir deliberadamente de la burbuja de la pantalla.

Qué aprendí tras asistir a más de 15 eventos y qué puedes aplicar tú ahora mismo

1. Los dolores estructurales de las industrias casi no cambian

En e-commerce, por ejemplo, seguimos hablando de conversión, costo de adquisición y logística. Lo hacíamos hace 20 años y lo seguimos haciendo hoy. La diferencia está en las herramientas, en la IA, en los canales y en los comportamientos de compra, pero el núcleo del problema es el mismo. Entender eso evita perseguir modas.

Como consultora senior en marketing omnicanal y experiencia cliente, lo que más me llevo es que los más jóvenes necesitan mentores y apoyo para entrenar sus capacidades pero tienen que vivir sus propias experiencias. Si estás recién entrando al mundo e-commerce, hoy tienes la ventaja de que hay muchos más casos documentados de buenas prácticas y experimentos, pero también soluciones para facilitar tu trabajo.

2. El mundo tech es eminentemente masculino

Quizás por mi forma de ser y por llevar mucho tiempo en eso, de repente se me olvida que estamos rodeados de hombres que desarrollan soluciones. Si como mujer no eres proactiva y no velas por tu interés, nadie lo hará. Si te mueves y pides ayuda, es más probable que la recibas.

3. Hay muchas más oportunidades fuera del desarrollo de software

La crisis del UX y del sector tech en general dejó - y seguirá dejando - profesionales fuera. Pero si levantas la mirada, hay oportunidades reales en múltiples industrias. Eso sí: no aparecen solo en LinkedIn. Hay que salir a la calle a hablar con la gente y observar distintas industrias, no quedarte pegado en la pantalla. Siguen habiendo ofertas laborales y oportunidades para trabajar remotamente pero el panorama ha cambiado, el boom pre y post pandémico ya fue.

4. El SEO y el contenido revivieron gracias a la IA

Increíble buena noticia para quiénes trabajamos en eso y estábamos aburridos o inclusive habíamos considerado migrar hacía otros horizontes. Los cambios de algoritmos de Google de los últimos años y más recientemente el aumento del uso de la IA, están haciendo el mundo del SEO más volátil y más interesante para quienes entienden los fundamentos y quieren construir marca. El 2026 seguirá siendo entretenido así que si el mundo del posicionamiento orgánico de marca te apasiona, welcome to the jungle.

5. Las marcas grandes tienen mucho presupuesto y varias están haciendo bien las cosas

Con eso estoy pensando en marcas como Canva y OpenAI que están revolucionando el mundo de las herramientas de trabajo, de cómo diseñamos, creamos o investigamos, y tienen muchísimo presupuesto y equipos para hacerlo bien. Pero también en marcas como Profound (software para hacer tracking de visibilidad en la IA) o Lovable (vibe coding o desarrollo de software con IA sin escribir código), que si bien son nuevas, están en el mercado anglosajón, han crecido rápido y tienen acceso a fondos. ¿Puedes hacer lo mismo desde tu garaje? Puedes hacer muchas cosas pero asegúrate que tengas acceso a redes de contacto.

Consejo no solicitado: invierte en desarrollar tu red de contactos. Pase lo que pase en el 2026, tu red de contactos sigue siendo uno de tus activos más importantes.

Entonces, ¿qué puedes hacer ahora mismo para crecer profesionalmente en 2026?

1. Júntate con personas distintas a ti y a tu industria

2. Invierte activamente en desarrollar o reactivar tu red de contactos

3. Crea contenido a partir de tu experticia y experiencia

Si estás buscando trabajo y llevas meses postulando, no seas el postulante número 357.

Construye tu marca personal e invierte activamente en tu red de contactos. Sal de la pantalla: anda a tomarte cafés, agenda reuniones caminando y asiste a eventos presenciales. No para “buscar trabajo”, sino para observar, escuchar y entender.

Porque todos tenemos una marca personal. La diferencia no está en tenerla o no, sino en su alcance y relevancia. Si quieres crecer profesionalmente en 2026, tu foco debería estar en ampliar ese alcance de forma consciente y sostenida.

Si eres speaker y sueles recibir invitaciones para dar charlas, te propongo algo contraintuitivo: en 2026, asiste como audiencia, a lo menos a algunos eventos. Ve a eventos pequeños y grandes, formales e informales, siéntate a escuchar, haz preguntas y conversa sin la presión de vender tus servicios. El networking más valioso ocurre cuando no estás intentando impresionar ni vender ni iluminar a nadie.

Y si estás en un proceso de redefinir tu negocio o el futuro de tu carrera profesional, hacer comunidad no es opcional. Es una estrategia de aprendizaje, de contención y de crecimiento. En tiempos de cambio estructural, nadie crece solo.

Algunos datos de esos 15 eventos B2B

De los 15 eventos profesionales:

• 10 eventos fueron gratuitos y 5 de pago,

• 8 en Chile y 7 en el extranjero,

• eventos específicos a industrias como: minería, salud, turismo, fintech,

• otros eventos transversales de tecnología, inteligencia artificial o marketing.

De los 5 eventos de pago:

• uno fue parte de un proyecto con clientes (por ende me pagaron por todo lo que significa preparar, asistir y hacer seguimiento),

• en 2 me conseguí invitaciones gracias a amigos y colegas,

• en uno me conseguí una entrada gracias a ChatGPT y me ahorré sobre 700 USD,

• en uno pagué la entrada en preventa.