Sí, ya sé que el titular es algo extraño, pero es la frase con la que comencé presentando ayer el Demo Day del proyecto DesafIA. Este proyecto de Innovación Abierta es un ejemplo de colaboración entre emprendedores, organizaciones empresariales y el Ayuntamiento de Madrid para promover la innovación en la ciudad.

Ayer se presentaron los resultados por parte de las startups de los ocho pilotos desarrollados para solucionar ocho problemas empresariales, utilizando la Inteligencia Artificial como tecnología transversal a todos ellos. Quiero felicitar el trabajo de todos los equipos representados por sus líderes, como son Alejandro González Gallardo, Alvaro Ortiz-Echagüe Tiagonce, Mar Pujadas, Victor Manuel Moran Rodriguez, Álvaro David Ortiz Marchut, Luis Aparicio, Vicente Agost Alcón y Germán Lahera. Felicidades por el trabajo realizado, esto es sólo un paso más.

En el evento, además de los bloques de los emprendedores, contamos la asistencia de Marco Bermudez Naveiras un joven chaval con varias iniciativas empresariales en el mundo de la IA Generativa para la construcción de puentes, que ha creado un movimiento de jóvenes emprendedores. Una brutalidad con tan sólo 14 años.

Además, contamos con la clausura de Angel Niño, que decir de una persona a la que admiro por su buen hacer en la ciudad de Madrid, y por su gran conocimiento del mundo de la tecnología y la digitalización. Mil gracias!!!!

Y gracias también a Sergio Madero Aparicio y Leyre Villaizan Herrero, unos cracks!!!! Y por supuesto a Patricia Sarasola y Manuel Enrique Lopez Galan, padres de la criatura!!!

Empecé con la termodinámica y la innovación, y clausuré diciendo: “Esto no es el final de nada, sino el principio de todo, el principio de DESAFIA 2026”. Espero que esto os sirva a muchos…😉

Hasta ahora teníamos la idea de que los modelos de lenguaje como Chat GPT o Gemini eran cajas negras, es decir, que no entendíamos bien lo que ocurría en su interior a la hora de generar la salida. Sin embargo, un artículo de investigación muestra evidencias de que esto no es así.

Un grupo de investigadores de universidades europeas demuestran que en los LLMs, lejos de ser algoritmos de caja negra, se puede conocer el prompt de forma exacta si accedemos al estado interno de los nodos. Me explico, aún no podemos el prompt de entrada conociendo la salida, pero si podemos conocer el prompt de entrada accediendo al estado de los nodos del algoritmo. De hecho, los investigadores han desarrollado SIPIT (Sequential Inverse Prompt via ITerative updates), un algoritmo capaz de saber el prompt de entrada consultando los nodos del LLM.

Esta es una de las ideas de Byung-Chul Han, nuevo Premio Princesa de Asturias y uno de los filósofos más influyentes del siglo XXI.

El año pasado leí uno de sus libros más celebres “La sociedad del cansancio”, y esta año 2025 leí también su libro “Vida contemplativa”. De la lectura de ambos libros publiqué varios artículos con diferentes reflexiones que os dejo más abajo, pero de cuyas ideas podría destacar las siguientes:

Las empresas que practican la innovación de forma recurrente están muertas pero aún no lo saben. La innovación es crucial para mantener la continuidad de toda empresa, y si no, analiza las empresas del SP500 en los últimos 25 años. La mitad de ellas ya no existen. ¿Qué es lo que falla? La innovación, sin duda. Si no cambias cuando todo lo que te rodea cambia, ya no aportas valor, y si no aportas valor desapareces.

Siempre ha ocurrido en el ámbito digital que los emprendedores busquen huecos en el mercado que las grandes empresas tecnológicas dejen pasar de largo al inicio. Es común que un emprendedor desarrolle un producto, y al tener un éxito relativo, la gran empresa tecnológica decide sacar una función más en su plataforma tecnológica (incluso a coste cero) que es justo el producto completo del emprendedor provocando su cierre.

Esto tiene un nombre y se llama “Sherlocking”, término que viene de un caso en que Apple copió una aplicación llamada Sherlock. En el contexto de la Inteligencia Artificial es habitual y podemos ver muchos ejemplos.

Este el caso de Jasper o Copy.ai, que se posicionaron como líderes en la generación de textos de marketing y Copywriting usando modelos de lenguaje, que luego ChatGPT y otros grandes como Microsoft copiaron generando un gran problema para los emprendedores. Otro caso es el de Onfido, empresa que utilizaba la IA para verificar la identidad de personas que más tarde adoptó AWS o Azure dentro de sus plataformas. También interesante el caso de emprendedores que se lanzaron a leer PDFs y tratarlos con IA o aquellos que lanzaron productos en el que a través de una foto personal sus sistemas te hacian variaciones para usos profesionales. Todos ellos cerrados porque los grandes han introducido en sus sistemas dichas funciones.

Esta misma semana hemos visto un ejemplo de Sherlocking, y es que Open AI ha lanzado Agent Builder,, un sistema para el diseño de automatizaciones y agentes de IA que pone muy en peligro el modelo de negocio de n8n. Agent Builder ha copiado la forma en que herramientas como n8n o Make diseñan agentes de IA, y lo hace a un coste prácticamente cero. Es cierto que n8n y Make te ofrecen la libertad de trabajar con muchos modelos LLM y Agent Builder no, pero quizás no sea suficiente para sobrevivir.

Si eres emprendedor, mis recomendaciones son: (1) No construyas un producto que solo haga una cosa (como resumir PDFs), construye una solución vertical y altamente integrada con otros servicios o plataformas; (2) Que tu producto esté sustentado en datos que sólo tu tengas. Los datos particulares son el gran valor que las grandes tecnológicas no tienen. Estrategias de Small Data; (3) Priorizar el canal. Si el valor principal de su aplicación está en la funcionalidad, será copiada, en cambio, si el valor está en dónde y cómo se distribuye, es más difícil de replicar; (4) Ajustar los modelos. Las grandes no entienden todos los negocios o sectores, ajusta el modelo con técnicas de Fine Tuning o RAG gracias al conocimiento que tienes. Si el modelo se hace mejor, tu producto tiene que ser mejor sin hacer nada.

Conclusión: busca lo que no ellos no quieren, busca ser mejor gracias a sus evoluciones, y no te centres en una funcionalidad. Integra y conoce bien tu cliente, y tu sector industria.