El Loquito del Barrio

Ya no sé cuántas veces les he contado en FUTOPIX que no escribo estas palabras para nadie en particular. Nadie me las encarga, nadie me las patrocina, nadie me paga por ellas; no tengo sponsors ni cosas por el estilo. Escribo este blog porque es un ejercicio de pensamiento para mí. Me gusta mucho hacerlo, porque es algo así como llevar mi cerebro al gimnasio.

Desde muy chico vi el mundo de una forma diferente a como lo veían mis amigos, ya les he contado toda mi locura con el tema OVNI, algún día escribiré más de ello. Yo siempre iba en contravía de todos y no lo hacía porque pensara que era más inteligente que los demás, ni porque me creyera genio o disruptivo. Hoy llamo ese comportamiento por su nombre: ¡rebeldía!

Esa rebeldía me costó amigos, relaciones familiares, muchos, muchísimos problemas con mi padre y demasiados tropeles con mis jefes. A menudo les recuerdo a mis hijos el costo que hay que pagar por ser distinto. Ojo: distinto, no diferente; ya hemos hablado en otros FUTOPIX de que diferente y distinto no son lo mismo. Por eso digo que ser distinto a veces tiene un costo tenaz. Es estar preparado, primero, para recibir todo el bullying del mundo, por ejemplo en la escuela, y luego grandes sobredosis de rechazo.

Yo era el pelao punkero-metalero en una familia ortodoxa convencional. Las niñas no me miraban, tuve mi primera novia en serio bien entrados los veintes, los pelaos bien del barrio me sacaban el cuerpo, porque nadie quería andar con el gamín de la cuadra, y las señoras de blower intenso y peinado alto de color jugo de mora me escurrían el bulto por temor a que les fuera a robar la cartera.

De sardino (léase teenager, para los que me leen desde otras geografías) yo era un bicho raro que andaba con manes más grandes que yo, rockeros de verdad, puros green seals del heavy metal, no casposos como los de ahora, que se creen malandros por saberse una canción de Metallica. Como me decía mi mamá: «¡Deja de andar la calle con esos peludos, que hasta “marihuaneros” serán!». Yo con esas pintas recorrí el barrio y visitaba pogos hasta bien entrada la madrugada. (Nota aclaratoria: no éramos marihuaneros, solo unos pelaos sollaos).

En esa época no había feed de redes sociales. La música no la rotábamos de mano en mano, en casetes regrabados hasta veinte veces, con las carátulas fotocopiadas y los nombres de las canciones escritos con letra de colegio.

La vida avanzó, nos volvimos universitarios, novios, luego maridos, padres, y lo mejor de todo es que el rock, la música de peludos, nunca nos dejó, por lo menos a mí no. Esa onda de mechudos se ha mantenido como la banda sonora de mi vida, una rémora amiga que me acompaña adondequiera que vaya. Hoy digo de forma jocosa que el pelo largo me crece hacia adentro, porque el peludo rockero está intacto. Por más que el sistema me sometió a la incomodidad del saco y las corbatas, al pelo corto y a comportarme de acuerdo con lo que recomienda el statu quo, la rebeldía siempre ha mantenido ahí, escoltándome, recordándome quién soy y por qué estoy aquí.

Hoy este FUTOPIX se trata de hacerles una invitación a mantener viva la rebeldía, justo en el momento de la historia en que es más fácil perderla sin darnos cuenta.

Para eso necesito volver a una explicación que les estoy debiendo. Diferente es escoger otro color del mismo menú, distinto es salirse del menú. El mundo que viene nos está ofreciendo infinitas maneras de ser diferentes: camisetas personalizadas, playlists a la medida, avatares de mil colores. Lo que nos va a costar cada vez más es ser distintos. Desarrollemos el tema, para explorar qué nos traerá el futuro y cómo vamos a sacar a pasear esa forma de decirle a todos los iguales que ser distinto nada tiene que ver con ser diferente.

Antes de arrancar, una confesión, porque si no la hago yo ya, me la van a hacer algunos en los comentarios, en el chat o en las redes sociales. ¡Sííííííí! Yo uso inteligencia artificial todos los días, ya prácticamente no puedo trabajar sin ella. La uso para investigar, para ordenar ideas, para programar, para editar, para buscar fuentes, para producir imágenes, etc. Hace unos meses les conté en La espada y el compañero que Claude Code había sido para mí el punto de inflexión en mi vida, y hoy lo sostengo de frente.

The Disruption, Antes de que la Promediaran

En uno de los momentos más interesantes de la vida, llegué a trabajar como planner en la reconocida red publicitaria TBWA. Les confieso de corazón que la oportunidad de entrar en esta red me cayó como anillo al dedo, porque lo que aprendí aquí me ayudó a continuar forjando el pensamiento rebelde y cambió mi forma de ver el mundo para siempre. Como decía Séneca, citando a Cleantes: «El destino guía al que lo acepta y arrastra al que se resiste» (Ducunt volentem fata, nolentem trahunt). En mi caso personal el destino me llevó directo a la fuente. Por eso quiero traerles el siguiente contexto histórico para que sepan de qué les estoy hablando.

El 1 de mayo de 1992, los lectores del Wall Street Journal, del Frankfurter Allgemeine y de Le Figaro se encontraron con un aviso de una página entera que no estaba vendiendo ni carros ni perfumes. Vendía una concepto: Disruption. Detrás de este estaba un publicista francés conocido como Jean-Marie Dru, director de la agencia BDDP y años después presidente de TBWA.

Hasta hoy en día, la palabra disruption es bastante fea, tanto en inglés como en español (disrupción). Entiéndase como interrupción, desorden, detención, partición. Lo bonito de la historia es que J. M. Dru le dio la vuelta, le concedió un sentido positivo y, como buen francés con un olfato comercial de perro sabueso, la registró como marca en más de doce países. Cuatro años después la convirtió en libro: Disruption: Overturning Conventions and Shaking Up the Marketplace (1996). Se los recomiendo, obligatorio para quien quiera entrar en el mundo del mercado y de las comunicaciones comerciales, como dirían los gringos, «a must-have».

Me atrevo a pensar, y esto lo digo sin ninguna prueba ni evidencia, que J. M. Dru pudo haberse inspirado en otro capo de la estrategia, Kenichi Ohmae, porque Disruption book y La mente del estratega tienen sus paralelismos.

La idea central de Dru es muy sencilla y, para mi gusto, muy antropológica. Toda categoría vive de convenciones: cosas que todo el mundo hace porque todo el mundo las hace. Los bancos hablan con voz de notario diciendo que están para ayudarte, que son tu mejor amigo, los carros se anuncian en carreteras vacías, los perfumes se venden con gente semidesnuda mirando al horizonte.

El método de Dru tiene tres grandes componentes: identificar la convención, imaginar una visión de hacia dónde podría ir una marca y hallar la disrupción, que es el salto que rompe la convención. Ojo con el matiz: no es romper por romper, es romper con dirección. (Pocos años después, Clayton Christensen, desde Harvard, popularizó la disruptive innovation, que es otra cosa: el recién llegado que entra por abajo del mercado y se va comiendo a los grandes. Muchos los confunden; a pesar de las similitudes, no son lo mismo).

Ahora fíjense en esto, lo que J. M. Dru llama «convención», un estadístico podría llamarlo «el promedio de la categoría». Lo que me deja cabezón al respecto es que acabamos de construir la máquina más eficiente de la historia para producir convenciones. No es sino que le preguntemos a cualquier IA cómo se escribe un correo de ventas, cómo se diseña un logo para una fintech o cómo arranca una charla motivacional, y nos va a devolver, de manera impecable, la convención.

Aquí vienen más ironías, yo no conozco palabra más gastada que innovación y disrupción. Muy a mi disgusto y después de sumergirme en la metodología y los libros de J. M. Dru, puedo dar fe de que el concepto disruption ha sido promediado. No hay pitch deck, perfil de LinkedIn ni rueda de prensa de startup alguna que no se declare «disruptivo». El concepto que nació para romper convencionalismos se convirtió en la convención más repetida del mundo de los negocios. Por eso, al comienzo de esta Toma, les decía que yo nunca me he sentido disruptivo: lo mío tiene un nombre más viejo, más callejero. Mi rebeldía fue disrupción antes de que le pusieran al concepto el logo de marca registrada.

La Mandolina

A finales de 1956 en la Ciudad de México, un muchacho de Medellín de apenas veinticuatro años, alumno de la Academia de San Fernando en Madrid, estaba dibujando una mandolina. En algún momento, tal vez por error, le traza la abertura a la caja de resonancia del instrumento demasiado pequeña, pasando algo raro. El instrumento, de repente, se infla. El contraste entre el contorno generoso y ese huequito diminuto hace que la mandolina parezca enorme, monumental, como si ocupara más espacio del que le corresponde en el mundo, ese fue el día en que nació el estilo de Botero.

Detengámonos ahí por unos instantes para analizar que el estilo de uno de los pintores más reconocidos de América Latina nació de un error de proporciones, de una desviación de lo «correcto». Años después, el maestro Botero repetiría hasta el cansancio que él no pintaba gordas, que lo suyo era el volumen. Yo diría algo más, Botero pintaba contra el promedio.

Ahora les voy a cambiar de tercio con otra historia, y para ser honesto con ustedes, tengo que empezar defendiendo al enemigo, porque a veces el promedio no es un villano, a veces se viste de héroe.

La siguiente historia es un clásico de la antropología, en 1907, un primo de Charles Darwin llamado Francis Galton (estadístico brillante, fundador de la eugenesia, que no es cualquier lagaña de mico) publicó en la revista Nature un artículo titulado «Vox Populi». En el documento Galton reseñaba que en una feria de ganado en la ciudad de Plymouth, Inglaterra, la gente pagaba seis peniques por adivinar cuánto pesaría un buey una vez sacrificado y arreglado. Para matar la curiosidad del porqué la gente hacía esto, Galton recogió 787 papeletas de las apuestas, hizo sus cuentas y encontró algo que lo dejó pensativo: la mediana de las apuestas fue que el animal pesaría 1.207 libras, y el buey pesó 1.198, la multitud se equivocó por menos del uno por ciento.

Carniceros, granjeros, curiosos, cada uno con su sesgo, su experiencia y su ojímetro. Sin embargo, juntos, casi perfectos. Así que concedo el punto sin pelear: la dictadura del promedio funciona. Pero ojo con la letra menuda, porque ahí está el meollo del asunto. El promedio funcionó porque cada persona escribió su número solito, en su papelito, sin ver lo que había escrito el vecino. Funcionó porque las opiniones eran diversas e independientes. La sabiduría no estaba en el promedio; estaba en la diversidad que el promedio resumía.

Hoy los voy a poner a pensar un poquito más que de costumbre porque les voy a fragmentar las historias, como en los realities cuando se demoran para declarar al ganador del concurso, y el ganador es…

El Piloto que no Existía

En esta Toma se me va a ir la mano en gallina, porque les voy a traer más historias de lo normal para poder desarrollar la idea central. Entonces, con el permiso de todos, me voy a despachar con otro relato de historias militares. A finales de la década de 1940 la Fuerza Aérea de los Estados Unidos tenía un problema que no lograba explicar: los pilotos estaban perdiendo el control de los aviones por un problema en las cabinas, estas las habían diseñado en 1926 con base en las medidas ergonómicas del promedio de los pilotos de la época, por lo que alguien pensó que quizás los cuerpos de los aviadores habían cambiado.

Entonces, en 1950, en la base Wright, en Ohio, se dieron a la tarea de medir 4.063 pilotos, en un claro ejercicio de antropometría. Aquí entra en escena un colega: Gilbert S. Daniels, un muchacho de veintitrés años recién graduado en antropología física de la Universidad de Harvard. Daniels tomó las diez dimensiones más relevantes para diseñar una cabina y definió «promedio» con bastante generosidad, luego contó cuántos pilotos caían en ese rango de las diez medidas, la respuesta fue: cero, ¡plop!, ni uno solo de los 4.063.

Si uno miraba apenas tres dimensiones, menos del 3,5 % pasaba la prueba, el piloto promedio, para quien se habían diseñado todas las cabinas, simplemente no existía. Todd Rose, de Harvard, cuenta esta historia en su libro The End of Average y saca la conclusión que nos interesa para este FUTOPIX… cuando uno diseña para el promedio, está diseñando para nadie. Cada uno de nosotros tiene un perfil disparejo, somos más grandes en unas cosas y más chiquitos en otras, eso no es un defecto del diseño humano: es el diseño humano, por eso me gusta tanto hablar de diseño centrado en el humano (Human-Centered Design - HCD).

Pero ojo que aquí es donde está la trampa. En 1990, Judith Langlois y Lori Roggman hicieron el ejercicio de tomar fotos de rostros humanos, los promediaron digitalmente, y descubrieron que la gente calificaba esas caras promedio como más atractivas que casi todas las caras reales que las componían. (El método de ellas ha sido criticado, pero el hallazgo general se volvió clásico). El promedio no se siente como una prisión, se siente bonito, se siente cómodo, se siente correcto.

Con la IA pasa algo parecido, lo que voy a relatarles sucede muchísimo, y lo entenderemos inmediatamente quienes editamos nuestros textos con la asistencia de IA. En 2024, Anil Doshi y Oliver Hauser publicaron en Science Advances un experimento en el que unas personas escribían cuentos cortos con ayuda de ideas generadas por IA. Los cuentos individuales salieron mejor calificados, más novedosos, más útiles. Pero cuando los miraron en conjunto, los cuentos asistidos por IA se parecían mucho entre sí, las figuras literarias, las metáforas, las cadencias, las conclusiones. Vistos de forma independiente, eran textos excepcionales, todos juntos se empobrecían entre sí. Los autores lo llamaron, con toda razón, un dilema social. Es por eso que yo le tengo prohibido a mi asistente de IA corregir mi estilo, mis malos chistes y hasta mis errores ortográficos, pero créanme que no es fácil, la IA a veces hace lo que le da la gana.

Ahí está el desafío de la dictadura del promedio: no te obliga a nada, te mejora, pero te convierte en el promedio. La IA no nos volverá brutos, como muchos dicen, nos volverá parecidos. Ser parecidos es lo peor que nos podrá pasar, porque nadie se da cuenta que ha perdido la distintividad hasta que se para frente al espejo de un mar de clones.

Cuando la multitud se mira al espejo

¿Se acuerdan que les dejé bailando la historia del buey de Galton? En el 2011, un grupo de investigadores de la ETH de Zúrich, liderados por man llamado Jan Lorenz, hizo la prueba que le faltaba a Galton.

Le pidieron a varios grupos estimar cantidades y, en algunos casos, les dejaron ver lo que estaban respondiendo los demás. El resultado del experimento fue publicado en PNAS, y es como para enmarcar: basta una influencia social leve para que la diversidad de las respuestas se reduzca, sin que la precisión del grupo mejore. Lo más inquietante de todo es que la gente terminaba más segura de sí misma. Menos diversos, igual de equivocados y más confiados. Si eso no describe un día cualquiera en las redes sociales, no sé qué lo describirá.

Ya sabemos que la presión del grupo pesa. En los famosos experimentos de Solomon Asch en los años cincuenta, cerca del 75 % de los participantes se dejaron llevar por la mayoría al menos una vez, aun cuando la respuesta correcta estaba frente a sus ojos. Mucho antes, en 1835, Alexis de Tocqueville escribía sobre los Estados Unidos: «No conozco ningún país en el que haya tan poca verdadera independencia de pensamiento y libertad de discusión como en América» (traducción mía). Para Tocqueville, la tiranía de la mayoría no necesitaba cadenas: «el cuerpo queda libre, y el alma es esclavizada» (traducción mía).

Lo nuevo es el mecanismo de inducción. La vieja tiranía de las mayorías te castigaba después de que hablabas. La nueva tiranía no necesita castigarte: simplemente te muestra la respuesta primero. Mi papá me echaba un chiste que decía… ¿de qué color es el caballo blanco de Bolívar? Por eso hoy antes de que uno piense qué opina de una película, ya ha visto su puntaje. Antes de escribir un correo, el sistema ya te sugiere cómo terminarlo. Antes de buscar música, el feed ya decidió lo que te va a gustar, etcétera, etc.

Kyle Chayka lo documenta en Filterworld (2024), donde escribe que, aunque los algoritmos prometen personalización, el resultado neto es una homogeneización de la cultura. Ahí está, por cierto, mi distinción de arriba en versión industrial: el algoritmo te vende diferencia y te cobra en distinción. Chayka cuenta, por ejemplo, cómo muchos músicos ahora ponen el gancho de la canción justo al comienzo, porque el que no engancha en los primeros segundos se lo salta el feed. Para que no me acusen de echarle toda la culpa al algoritmo: un estudio publicado en Scientific Reports en 2012 por Joan Serrà y sus colegas ya había encontrado que la música pop occidental se había vuelto más homogénea en timbre y más ruidosa entre 1955 y 2010, mucho antes de que existiera el streaming como lo conocemos. La tendencia es vieja, el algoritmo no la inventó; simplemente la amplificó y le metió un turbo.

La máquina de promediar

Ahora sí, hablemos de la máquina. Un LLM o modelo de lenguaje es, simplificándolo mucho, un aparato que predice la palabra más probable dada toda la escritura humana que se ha tragado. Lo más probable es, por definición, lo más común. Eso lo hace utilísimo y, al mismo tiempo, lo convierte en la herramienta de promediar más poderosa que hemos construido.

Las señales débiles ya están ahí. En un estudio de Cornell presentado en la conferencia CHI de 2025, 118 participantes de India y Estados Unidos escribieron con y sin sugerencias de un modelo de IA. Con las sugerencias, la escritura de los participantes indios se fue corriendo hacia estilos occidentales: sus referencias culturales, su manera de decir las cosas, se diluían hacia el centro.

En 2025, Dmitry Kobak y sus colegas analizaron más de 15 millones de resúmenes de artículos biomédicos y detectaron un exceso súbito de ciertas palabras de estilo, como «delves» (algo así como «profundiza»), que se dispararon en 2024. Su conclusión: al menos el 13,5 % de los resúmenes de ese año pasaron por un modelo de lenguaje. La ciencia, que debería ser el reino de la precisión, empezó a sonar igual.

Para aquellos que me preguntan qué hacemos los antropólogos, yo suelo responderles: Observar… no ver, ni mirar. Observar para encontrar las recurrencias y señales débiles, por esto los textos escritos con IA se delatan tan fácilmente, porque no pasan el filtro humano de un antropólogo observador, cazador de recurrencias, de circularidades semánticas, de repeticiones literarias.

Porque estas no se repiten solo en el estilo, también en las opiniones sospechosamente cercanas al promedio. Un trabajo de Shibani Santurkar y su equipo en Stanford, presentado en 2023, comparó las opiniones que expresan los modelos de lenguaje con las encuestas del Pew Research Center y encontró desalineaciones importantes frente a la población estadounidense en general. Es decir, la máquina no refleja «a la gente»; refleja una mezcla particular de gente, y nos la devuelve como si fuera el sentido común. En marzo de este año, Zhivar Sourati, Alireza Ziabari y Morteza Dehghani publicaron en Trends in Cognitive Sciences un artículo de opinión que pone todo esto en una sola frase: el uso masivo de los modelos de lenguaje puede estandarizar el lenguaje, las perspectivas y el razonamiento, marginando las formas de pensamiento minoritarias o culturalmente específicas.

Aquí tengo que ser crudo: ninguno de estos estudios midió el español, y mucho menos el español paisa. Lo que sigue es una extrapolación mía, no un dato sacado de ningún estudio. Porque si la escritura de un estudiante de Delhi se corre hacia Ohio, ¿qué le pasará al «eso es mucho cuento», al «¡ave María, pues!», al «qué berraquera», cuando el autocorrector, el asistente y el traductor nos empujan todos los días hacia un español neutro, sin acento, sin pueblo? Les dejo el reto en los comentarios: escriban un párrafo en su español de toda la vida, pídanle a su IA favorita que lo «mejore», y cuéntenme qué palabras sobrevivieron. Por eso a mi editor de IA lo mantengo encadenado, aunque a veces también se rebela.

Esto, por cierto, ya lo había rozado en Por qué nos cuesta pensar en grande, cuando les decía que pensar grande implica romper el acuerdo psicológico del promedio; hoy les traigo la versión estadística de ese acuerdo.

La serpiente que se come la cola

En julio de 2024, Ilia Shumailov y otros de sus colegas publicaron en Nature un estudio con un título que parece de película de terror: los modelos de IA colapsan cuando se entrenan con datos generados de manera recursiva. Hicieron que un modelo aprendiera de los textos de otro modelo, y luego otro de ese, y así generación tras generación. ¿Qué pasó? Lo primero que desapareció fueron las colas de la distribución: los casos raros, lo inusual, lo poco frecuente. Después, en el colapso tardío, el modelo terminaba convergiendo hacia una especie de punto fijo, con muy poca variación. Una serpiente que se come su propia cola hasta quedar convertida en un puntico.

Ahora, la letra menuda, que en esta Toma ha sido protagonista. Ese experimento es un escenario extremo de laboratorio: los investigadores entrenaron los modelos de forma indiscriminada con contenido generado por máquinas, reemplazando los datos originales. Ese mismo año, Matthias Gerstgrasser y otro grupo de investigadores mostraron que el colapso no es inevitable: si los datos sintéticos se acumulan junto a los datos humanos reales, en lugar de reemplazarlos, el deterioro se mantiene bajo control.

Fíjense en lo que esto significa. La máquina, para no enloquecer, necesita lo mismo que necesitaba el buey de Galton: diversidad real, humana e independiente. Somos la cola de la distribución estadística, y las colas son lo primero que desaparece. Pero al mismo tiempo somos el antídoto, la máquina se alimenta de nuestras rarezas, por eso el día que dejemos de ser raros, hasta ella se morirá de hambre.

Tres Acordes y un Casete

Déjenme volver un momento al barrio, porque aquí mi historia personal y la estadística se dan la mano. El punk, ese que sonaba en nuestra grabadora sagrada, fue en el fondo una tecnología en el sentido más amplio de la palabra, una technē: una técnica para producir desviación con muy pocos recursos. Tres acordes, una guitarra mal afinada, un fanzine fotocopiado, un casete regrabado infinitas veces. Mientras el rock de estadio de los setenta se volvía cada vez más pulido, más largo, más virtuoso y más parecido a sí mismo, unos pelaos sin plata decidieron que el error era el mensaje. Do it yourself, hazlo tú, y hazlo mal si toca, pero hazlo tuyo.

Medellín entendió eso a su manera. En 1990, Víctor Gaviria llevó a Cannes Rodrigo D. No futuro, una película filmada con muchachos de las comunas, actores naturales, con el punk como banda sonora y como grito. Era la ciudad más violenta del mundo diciéndole al mundo, con tres acordes, que ahí había alguien. No era una pose: era la única manera disponible de no ser promedio en un lugar que te quería promediar a la fuerza, o borrarte de la estadística.

Ningún algoritmo le habría recomendado a un pelao de barrio en los ochenta que se pusiera una chaqueta de cuero con taches y saliera a gritar. Por eso fue tan valioso. Por eso me preocupa un mundo donde la siguiente canción, la siguiente palabra y la siguiente opinión ya vienen sugeridas, ¡donde la inferencia te infiere!

El Elogio del Excéntrico

En 1859, John Stuart Mill escribió en Sobre la libertad unas líneas que hoy parecen escritas pensando en nosotros. «Que tanto unos pocos se atrevan a ser excéntricos hoy marca el principal peligro de nuestro tiempo» (la traducción es mía). Justo antes, en el mismo pasaje, otra frase que pienso pegar en la pared de mi estudio es: «la mera negativa a doblar la rodilla ante la costumbre es, en sí misma, un servicio» (otra traducción mía). Mill hablaba del despotismo de la costumbre y de la mediocridad colectiva. Qué habría pensado este man si hubiese vivido en la era del autocompletado.

Lo que Mill intuía con filosofía, hoy lo podemos decir con estadística. La rebeldía no es una pose ni una camiseta del Che (que, dicho sea de paso, es el producto más promediado de la historia del merchandising). La rebeldía es la desviación estándar de una sociedad. Es la medida de cuánto nos alejamos unos de otros, de cuánta variación conservamos. Cuando esa variación cae, el promedio no se vuelve más sabio, se vuelve más pobre, como en el experimento de Lorenz. Cuando una sociedad cae lo suficiente, ya no hay nada que promediar.

Por eso insisto tanto en que no podemos perder la rebeldía. No porque sea romántica, sino porque es un asunto funcional para la sobrevivencia, sobre todo por aquellos que me dicen que las máquinas nos van a reemplazar. Un robot no sabe que es una máquina malvada; es una máquina entrenada para producir siempre la respuesta más probable. Si nosotros empezamos a producir siempre la respuesta más probable, la diferencia entre un humano y un robot deja de ser de naturaleza y pasa a ser de materiales.

Las Buenas Noticias…

Todo este rollo de la rebeldía me surgió después de participar en un programa de la televisión regional de Medellín, donde su presentadora me preguntó:

-¿en qué somos mejores que los robots?…

-Andrea, me dejaste pensando… somos mejores que los robots en que aún podemos impulsar la rebeldía de ser distintos.

La buena noticia es que esta dictadura del promedio tiene una debilidad enorme: depende de nuestra pereza, no de nuestra obediencia. La pereza se combate con la construcción de hábitos pequeños, les voy a dejar siete rebeliones prácticas; ninguna requiere renunciar a la tecnología:

• Primero yo, después la máquina. Cuando tengas una inquietud, escribe tu borrador primero, tu opinión o tu cálculo antes de preguntarle a la IA. Es la regla de Galton: la multitud es sabia solo si cada uno escribe su papelito solo. Después compara el resultado. Lo que la máquina te diga ya no te reemplaza, te contrasta.

• Pídele a la IA la cola, no el centro. En vez de «¿qué opinas?», pregúntale: «dame la respuesta que el 90 % no daría». Toma su primera respuesta como el promedio que tienes que superar, no como la meta a la que debes llegar.

• Lleva un cuaderno con un inventario de paisismos. Cada palabra, refrán o giro que el corrector te quiera arreglar, anótalo y defiéndelo. Si no lo usamos nosotros, no lo va a usar nadie, y lo que nadie escribe, la máquina no lo aprende.

• Deja una mandolina en cada obra. Un error consciente, una proporción rara, una palabra que no es la «correcta». Botero no pidió permiso para que el agujero fuera chiquito.

• Busca un curador humano una vez por semana. El librero de la esquina, la DJ que te gusta, el amigo que siempre recomienda cosas raras. O pon un disco completo, de principio a fin, sin que el feed decida la siguiente canción. Como en los tiempos del casete.

• Mide a tus pelaos por su perfil, no por el promedio del salón. Si leyeron la Toma sobre Qué deberían estudiar nuestros hijos, ya saben pa dónde voy: ningún niño es promedio, igual que ningún piloto de Daniels lo era.

• Produce datos humanos. Escribe, graba las historias de tus abuelos, documenta las palabras de tu pueblo. Gerstgrasser nos dejó una pista preciosa: lo que mantiene sana a la máquina son los datos humanos reales que se siguen acumulando. Por primera vez en la historia, ser raro es parte de infraestructura que necesitamos construir para defendernos de la tiranía.

  ---

El Hueco de la Mandolina

Antes de cerrar, devolvámonos a la Ciudad de México, al taller de 1956. Lo más bonito de la historia de Botero no es el error. Errores cometemos todos, todos los días. Lo bonito es que se quedó con él. Lo miró, entendió que ahí había algo que nadie más estaba viendo, y tuvo el coraje de pasarse el resto de la vida defendiéndolo contra toda clase de críticos, galeristas y señoras de blower que le decían que eso no era arte, que esas eran gordas.

Esa es la rebeldía que les quiero dejar. No la del que grita por gritar, no la del izquierdoso que quema un bus sin pensar en las consecuencias, no la del progre, para el que no basta la evidencia, así esta esté apilada en montañas que lo demuestran, no en la rebeldía del que debate y debate con argumentos estériles o sin sustento basado en evidencia, sino en el oscurantismo de una ideología. Les hablo de la rebeldía del que sabe que su desviación vale algo y no deja que se la corrijan. La del pelao de chaqueta de cuero que pagó el precio de ser distinto en un barrio que lo quería diferente, a lo sumo. La del que usa la máquina todos los días, pero le escribe primero su papelito solo y no se queda solo con la declaración, sino que también le pone reglas a la máquina.

Porque al final, el riesgo no es que las máquinas se parezcan a nosotros. Es que nosotros terminemos pareciéndonos a ellas. Que un día todas nuestras canciones suenen conocidas, todas nuestras ideas lleguen peinadas y todas nuestras palabras puedan adivinarse antes de abrir la boca.

Pero todavía no estamos ahí. Todavía tenemos el lápiz en la mano.

Todavía hay un pelao haciendo ruido en un garaje, una abuela usando una palabra que no aparece en ningún diccionario, un profesor que deja que sus alumnos le discutan y alguien dibujando una mandolina con un huequito que, según todos, está mal. Todavía hay gente dispuesta a pasar por rara antes que pasar por la vida sin haber dicho algo propio.

Imagínense lo que podríamos hacer si dejáramos de esconder todo eso.

Una escuela donde al niño que pregunta cosas raras le den tiempo para terminar la pregunta. Una empresa donde se pueda decir «yo no estoy de acuerdo» sin empezar a actualizar la hoja de vida. Un futuro donde nuestros nietos puedan usar máquinas extraordinarias y todavía reconocer, entre millones de voces, esa forma tan nuestra de contar un cuento.

Ese futuro necesita algo que nosotros tenemos: lo que todavía no se le ha ocurrido a nadie más. También lo que heredamos, lo que aprendimos en la calle, lo que solo sabe nuestra abuela, lo que no cabe en el formulario. Todo eso que a veces escondemos para que nos tomen en serio.

Por eso les propongo que esta Toma no se quede en otra lectura interesante que cerramos para seguir bajando por el feed. Hagamos algo con ella.

Esta semana escriban primero su papelito. Rescaten una palabra que la máquina les haya borrado. Graben esa historia familiar que siempre cuentan en diciembre y que nadie ha guardado. Pongan un disco completo. Hagan una pregunta cuya respuesta no sepan. Denle una oportunidad a esa idea que llevan meses escondiendo porque les da pena que alguien diga: «¿Y a este qué le pasó?».

Cuando encuentren a otro desentonando, préstenle oído. Acuérdense de lo que costaba ser el bicho raro del barrio. Tal vez la primera tarea de un rebelde sea conseguir que el próximo se sienta menos solo.

Así circulaban nuestros casetes: alguien grababa, alguien prestaba, alguien escuchaba y al otro día aparecía con una banda que ninguno conocía. De mano en mano nos fuimos ampliando el mundo. Ahora imaginen hacer eso con las ideas, con las preguntas, con el coraje.

No sabemos cuál de esas pequeñas desobediencias terminará convertida en una obra, una escuela, una empresa o una forma distinta de vivir. Botero tampoco podía saber todo lo que cabía en aquel huequito cuando lo dibujó.

Pero alguien tiene que hacer el primer trazo.

Los leo en los comentarios: ¿cuál es el agujero de mandolina que la máquina te quiere corregir y qué vas a empezar esta semana para defenderlo? Cuéntenlo, pónganle fecha, inviten a alguien. Que podamos volver a esta conversación y descubrir que aquí comenzó algo.

Si de pelao también fuiste el bicho raro del barrio, búscalo. Debe andar por ahí, debajo del saco, pagando cuentas, asistiendo a reuniones, esperando que le vuelvas a subir el volumen.

Yo al mío ya le puse un casete.

Saquen el suyo. A ver a qué suena el futuro cuando nos atrevemos a tocarlo.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

Fuentes

• Dru, Jean-Marie. Disruption: Overturning Conventions and Shaking Up the Marketplace. John Wiley & Sons, 1996; lanzamiento del concepto en avisos de página entera en The Wall Street Journal, Frankfurter Allgemeine Zeitung y Le Figaro, 1 de mayo de 1992. https://en.wikipedia.org/wiki/Creative_disruption

• Christensen, Clayton M. The Innovator’s Dilemma. Harvard Business School Press, 1997.

• Adesina, Precious. «“Yo no pinto gordas”: qué hay detrás del estilo único del célebre artista colombiano Fernando Botero». BBC News Mundo, 2026. https://www.bbc.com/mundo/articles/c60me2mwjygko.app

• Galton, Francis. «Vox Populi». Nature 75, 450–451, 1907. https://web.mit.edu/curhan/www/docs/Articles/15341_Readings/Collective_Intelligence/Galton_1907_Vox_Populi.pdf

• Rose, Todd. The End of Average, 2016; «Beyond Average», Harvard Ed. Magazine. https://www.gse.harvard.edu/ideas/ed-magazine/15/08/beyond-average

• Daniels, Gilbert S. «The “Average Man”?», Wright Air Development Center (DTIC AD0047953). http://oai.dtic.mil/oai/oai?identifier=AD0047953&metadataPrefix=html&verb=getRecord

• Langlois, J. H. y Roggman, L. A. «Attractive Faces Are Only Average». Psychological Science 1(2), 1990. https://journals.sagepub.com/doi/10.1111/j.1467-9280.1990.tb00079.x

• Doshi, A. R. y Hauser, O. P. «Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content». Science Advances, 2024. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290

• Lorenz, J., Rauhut, H., Schweitzer, F. y Helbing, D. «How social influence can undermine the wisdom of crowd effect». PNAS 108(22), 2011. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1008636108

• Experimentos de conformidad de Solomon Asch (resumen). https://www.simplypsychology.org/asch-conformity.html

• Tocqueville, Alexis de. La democracia en América, vol. I, cap. XV, 1835. https://www.marxists.org/reference/archive/de-tocqueville/democracy-america/ch15.htm

• Chayka, Kyle. Filterworld: How Algorithms Flattened Culture. Doubleday, 2024. https://www.kylechayka.com/filterworld y https://www.npr.org/2024/01/17/1224955473/social-media-algorithm-filterworld

• Serrà, J. et al. «Measuring the Evolution of Contemporary Western Popular Music». Scientific Reports 2, 2012. https://www.nature.com/articles/srep00521

• Cornell University. «AI suggestions make writing more generic, Western» (CHI 2025). https://news.cornell.edu/stories/2025/04/ai-suggestions-make-writing-more-generic-western

• Kobak, D. et al. «Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary». Science Advances, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt3813

• Santurkar, S. et al. «Whose Opinions Do Language Models Reflect?». ICML, 2023. https://arxiv.org/abs/2303.17548

• Sourati, Z., Ziabari, A. S. y Dehghani, M. «The homogenizing effect of large language models on human expression and thought». Trends in Cognitive Sciences, 2026 (artículo de opinión). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41820108/

• Shumailov, I. et al. «AI models collapse when trained on recursively generated data». Nature 631, 2024. https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

• Gerstgrasser, M. et al. «Is Model Collapse Inevitable? Breaking the Curse of Recursion by Accumulating Real and Synthetic Data», 2024 (preprint). https://arxiv.org/abs/2404.01413

• Mill, John Stuart. Sobre la libertad, cap. III, 1859. https://utilitarianism.net/books/on-liberty-john-stuart-mill/3/

• Gaviria, Víctor. Rodrigo D. No futuro, Colombia, 1990 (selección oficial en competencia, Festival de Cannes 1990).

• Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), fundada en 2021.

• https://c2pa.org

• Ministerio de Cultura de Colombia. Lenguas nativas de Colombia (65 indígenas, 2 criollas y el romaní).

• UNESCO. Espacio cultural de Palenque de San Basilio, proclamado obra maestra del patrimonio oral e inmaterial de la humanidad, 2005. https://ich.unesco.org/es/RL/espacio-cultural-de-palenque-de-san-basilio-00102

• Instituto Caro y Cuervo. Atlas Lingüístico-Etnográfico de Colombia (ALEC), 6 tomos, Bogotá, 1981–1983.

Nota: las citas de Tocqueville y Mill son traducciones mías del inglés. Los estudios citados no midieron el español ni el habla paisa; esa parte del texto es una extrapolación del autor.

Hace algún tiempo he venido observando con atención una señal débil que parece ir tomando fuerza. Cada vez veo cómo más y más científicos sociales se están destacando en funciones de liderazgo en las mayores empresas de tecnología del planeta. La pregunta es a qué se debe esta señal, porque lo lógico sería que las grandes empresas de tecnología global estuvieran dirigidas por ingenieros. Al principio pensé que era un tema eventual, tal vez circunstancial, pero en la medida en la que me puse a investigar comencé a descubrir ciertos rasgos distintivos en los científicos sociales, que no necesariamente están presentes en los ingenieros.

Ahora bien, al hablar de científicos sociales, no me estoy refiriendo exclusivamente a filósofos, antropólogos, sociólogos, sicólogos, ciencias del comportamiento humano e historiadores principalmente. En este espacio también deberíamos incluir, diseñadores, arquitectos, entre otros.

En este FUTOPIX vamos a explorar el ciclo virtuoso “Pensar / Hacer”: las relaciones entre el pensamiento conceptual y el pensamiento operativo. Confieso de antemano que este será un texto bien difícil de escribir sin herir susceptibilidades, aquí no pretendo tomar partido desde ningún punto de vista, o discutir si los ingenieros son mejores que los científicos sociales. Por el contrario, este documento tiene el ánimo de mostrar que cuando existe una visión compartida, las ciencias del comportamiento humano y las matemáticas son perfectamente complementarias.

Sin más cuento, metámonos de lleno en el tema.

¿Qué es una idea?

Uno de los autores que más influenció mi carrera como antropólogo fue Gregory Bateson, lo cito frecuentemente en mis FUTOPIX, sobre todo cuando de creatividad hablamos. Su libro Pasos hacia una ecología de la mente es una joya para cualquier diseñador o pensador conceptual. No les voy a reescribir las teorías batesonianas, no tiene sentido, les voy a hacer más bien un paneo a través de las ideas principales de este personaje.

He comenzado muchos ejercicios de creatividad preguntándole a los participantes: ¿qué es una idea? Las respuestas han sido de todos los calibres, algunos me han dicho que una idea es un concepto, una representación de la realidad, una imaginación, una abstracción, etc… Los debates se ponen muy buenos cuando les contesto diciendo:

—¿Qué pasaría si les dijera que una idea es una diferencia?

Entonces ahí es cuando se prende el debate, porque comenzamos a mover el mundo de las certezas de los participantes…

—¿Una diferencia? ¿Cómo así? Explícate —me terminan contestando.

Entonces en esta parte del discurso es cuando me vuelvo batesoniano.

Siguiendo las ideas de este antropólogo, biólogo y cibernético, desde que estamos en el vientre de nuestras madres comenzamos a generar nuestra estructura de pensamiento a través del contraste. Nuestro primer filtro de la realidad se da al contrastar las situaciones en nuestro medio ambiente a través de los sentidos, contrastamos y aprendemos mediante lo que olemos, escuchamos, probamos, vemos y sentimos. Nuestro cerebro comienza a construir una gran base de datos de diferencias, desde el vientre de la madre la voz del padre suena distinto a la de la madre y al compararlas y extraer la diferencia, el cerebro genera un mecanismo de clasificación.

¿Nos hemos preguntado alguna vez por qué un recién nacido llora cuando es cargado por una enfermera y se calma cuando es acercado a la madre? Seguramente lo que sucede en nuestro cerebro es que el bebé reconoce a su madre al contrastar el olor, el sonido de su voz y por qué no el sabor de la leche materna. Dicho en otras palabras, nuestro primer mecanismo de abstracción son los sentidos, aplicamos el filtro de los cinco sentidos (aunque hay quienes dicen que son más), contrastamos, extraemos la diferencia y clasificamos en nuestra base de datos cerebral. Durante nuestros primeros años de vida enriquecemos este modelo, vivimos en el mundo de lo sensorial, por eso los bebés todo lo llevan primero a la boca.

En la medida que este supersistema aprende y clasifica, vamos generando otro sistema, el de las clasificaciones vía pares de oposición: caliente / frío, dulce / amargo, feliz / triste, rápido / lento, etc. Este mundo de dicotomías luego se va complejizando hasta alcanzar grandes categorías, lo que muchos expertos llaman semiótica. Lo que no es más que clasificar el mundo de lo que conocemos en grandes cuerpos de información y significado (campos semánticos), que van creciendo como galaxias. En este orden de ideas, cuando alcanzamos la capacidad de pensar a través de grandes campos de significado, decimos que estamos en el nivel del pensamiento conceptual. Para redondear la idea, cuando comenzamos a clasificar la información en pares de oposición y luego en campos semánticos decimos que estamos frente al pensamiento categorial, o en el segundo o siguiente sistema de abstracción, y cuando tenemos la capacidad de conectar y describir grandes cantidades de estructuras significantes, decimos que estamos en el tercer nivel, el nivel conceptual, el nivel ontológico.

Mucha gente confunde la ontología con capacidad de cómputo, y esto no es real, ontología es la capacidad de conectar muchos puntos al interior de un campo de significado, no es la velocidad a la que los conecta, es la capacidad de construir relaciones entre grandes cantidades de información. Desde este punto de vista, en el mundo de las categorías construimos clasificaciones, vamos guardando información como si se tratase de muñecas rusas —matrioshkas—, una categoría dentro de otra. Mientras que en el nivel conceptual entendemos el mundo a partir de relaciones entre categorías.

Para entender mejor esto quiero invitarlos a dibujar un “árbol”, la mayoría de la gente dibujará algo como esto:

Luego quisiera invitarte a pensar en un árbol de manzanas, en la mayoría de mis entrenamientos la gente termina pintando algo así:

Pero si te digo “bosque tropical”, ¿qué pintarías? El primer nivel explica el nivel sensorial, el segundo el categorial y el tercero el conceptual.

Entonces la pregunta es: ¿qué tiene que ver esto con ingenieros y científicos sociales? Vamos a dejar el tema en puntos suspensivos y abramos un nuevo capítulo. Al final conectamos las historias (no es el modelo de IA que me corrige el que hace esto, soy yo que me gusta dejar las historias prendidas, si respondo ya se me acaba muy rápido el camello).

Los CEOs de LinkedIn

En LinkedIn circulan frecuentemente publicaciones que dicen cosas como: “Los CEOs más poderosos del mundo no estudiaron ingeniería”, luego un slide que dice Howard Schultz estudió comunicación social. Un segundo diciendo: Susan Wojcicki, historia y literatura. Otro, Stewart Butterfield, filosofía. Un cuarto, Brian Chesky, diseño industrial y remata con una frase de Steve Jobs sobre las humanidades y un llamado a “seguir tu pasión”. Miles de likes, cientos de antropólogos, sociólogos y filósofos compartiéndolo con el pecho inflado, y confieso que hasta a mí, que soy uno de ellos, también me dan ganas de darle like.

Les tengo que confesar que esos carruseles me gustan, pero también me incomodan. Me encanta porque llevo más de veinticinco años defendiendo que la antropología no es un pasatiempo para estudiar gente rara, sino una tecnología para entender a los humanos a través de la cultura. Me incomoda porque para ser más precisos, es una verdad mal contada. No tenemos evidencia suficiente para afirmar que la mayoría de los grandes CEOs viene de las ciencias sociales. La lista tiene más problemas que el álgebra de Baldor. Un matemático judío de Transilvania describió esta situación hace más de ochenta años, mientras veía caer aviones sobre el cielo europeo.

Vamos a desbaratar el carrusel y después, con las piezas que queden, vamos a construir una narrativa mejor. Una pregunta que me parece mucho más interesante que la de qué carrera estudió el jefe. ¿Estamos entrando en una época en la que el principal desafío de las empresas tecnológicas dejó de ser producir tecnología y pasó a ser comprender, diseñar y gobernar sus consecuencias para los humanos?

El Conteo de Balas

Regresemos en el tiempo al New York 1943 de la Segunda Guerra Mundial. En el apartamento 401 del 118 West en Harlem funcionaba un cuartel que parecía más una oficina. Se llamaba el Statistical Research Group - SRG. Por sus escritorios pasaron algunas de las mentes más brillantes de los Estados Unidos. Allá trabajó Milton Friedman y George Stigler, ambos depositarios del premio Nobel de economía. El director de esta oficina, Allen Wallis, dijo en una ocasión que ese fue el grupo de estadísticos más extraordinario de la historia. El trabajo de este equipo era ponerle números a la guerra.

Entre el equipo de estadísticos estaba un man delgado de gafas, técnicamente era un extranjero de un país enemigo, no tenía autorización para ver los propios informes que él realizaba porque eran clasificados. Su nombre: Abraham Wald, nacido el 31 de octubre de 1902 en Kolozsvár, una ciudad que hoy conocemos como Cluj, en Rumania, pero que entonces era parte de Hungría, dentro del Imperio austrohúngaro. Era hijo de judíos practicantes, y como las escuelas húngaras tenían clases los sábados, sus padres decidieron educarlo en la casa. Ese pelaíto sin colegio posteriormente terminó doctorándose en matemáticas en la ciudad de Viena en 1931. Cuando los nazis anexaron Austria en 1938, Wald aprovechó una invitación para irse a los Estados Unidos, dejando atrás a casi toda su familia, quienes murieron en el Holocausto.

En agosto de 1943, en una sola operación contra las fábricas de Schweinfurt y Regensburg, los alemanes derribaron sesenta bombarderos B-17 de los 376 que fueron enviados a la misión. Las tripulaciones volaban con probabilidades mínimas de supervivencia, hoy nos parecerían operaciones de ruleta rusa. Debido a esto los militares buscaron blindar los aviones, con la dificultad de que el blindaje aumentaría el peso, a sabiendas de que un avión pesado es más lento, gasta más combustible y se convierte en un blanco más fácil. Pero la pregunta que los ingenieros aeronáuticos se hacían era: ¿dónde poner el poco blindaje que se podía cargar?

La historia que a algunos nos contaron en las clases de estadística decía que los oficiales revisaron los aviones que volvían de las misiones, contaron los agujeros de bala y notaron que se acumulaban en las alas, el fuselaje y la cola. La conclusión era obvia: blindar los aviones donde estaban los agujeros, pero Wald dijo que no, argumentando que los agujeros importantes eran los que no se ven, porque los aviones que recibieron esos disparos no regresaron para que alguien hiciera un inventario de huecos. Si los aviones que regresaban tenían los motores intactos, no era porque a los motores no les disparaban; era porque un tiro en un motor tumba un avión. Entonces recomendó blindar donde no había agujeros.

Ahora les voy a relatar la parte que a casi nadie le cuentan, y que para mí es la más bonita. Wald nunca escribió esa historia así, la versión que circula parece una fábula. Lo que sí hizo fue dejar una serie de ocho memorandos áridos como un desierto, con un título que no le haría ninguna gracia a los actuales community managers: A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors, un método para estimar la vulnerabilidad de un avión a partir del daño de los sobrevivientes. ¿Por qué no era tan atractivo para el común de los mortales? Porque al abrir el documento se topaban con puras ecuaciones. No había dibujitos de aviones con puntos rojos, no frases heroicas. Según el matemático Bill Casselman, que revisó los documentos para la Sociedad Americana de Matemáticas, Wald ni siquiera le dijo a los militares qué hacer. El famoso avión punteado que nos han mostrado mil veces en presentaciones de PowerPoint es una invención moderna. Hasta la leyenda del sesgo de supervivencia sobrevivió por sesgo de supervivencia: como sucede con todos los mitos nos quedamos con la versión que se deja contar y la gente quiere escuchar.

Wald murió el 13 de diciembre de 1950, junto con su esposa, cuando en un avión de Air India en el que viajaban, se estrelló contra las montañas del sur de la India, tremenda ironía de la vida. Tenía cuarenta y ocho años, el hombre que dedicó su vida a pensar por qué los aviones no volvían terminó siendo parte de ellos. A nadie se le ocurriría escribir ese final en una novela, porque nadie lo creería, la realidad supera a la ficción.

Los Agujeros Del Carrusel

Volvamos a mirar el carrusel de LinkedIn con los ojos de Wald. ¿Qué estamos contando ahí? Yo diría que estamos contando los aviones que volvieron. Schultz, Wojcicki, Butterfield y Chesky son los bombarderos que aterrizaron en la base con las alas llenas de agujeros y la tripulación sonriendo para la foto. Pero ¿cuántos filósofos, historiadores y antropólogos intentaron dirigir una empresa y se estrellaron sin que nadie les hiciera un carrusel? ¿Cuántos se quedaron en el camino, cerrando su emprendimiento a los dieciocho meses, sin una charla TED que los recuerde? Los humanistas fracasados no publicamos feeds en LinkedIn, yo soy prueba de ello, un humanista sin feed y para el colmo de males, llorón, como ya me han llamado en varias ocasiones, por quejarme de lo duro que es hacer empresa en mi país.

Cuando uno busca datos en vez de anécdotas, el panorama se vuelve más difuso, más honesto y bastante menos viral. Patricia Flynn y Michael Quinn estudiaron a los CEOs de las 500 empresas del índice S&P en 2004 y encontraron que la formación en administración de empresas e ingeniería empataban en el primer lugar, cada área con una quinta parte de los jefes, economía viene de tercera con un nueve por ciento. Otro estudio sobre esa misma élite en 2005 encontró que poco más de una quinta parte había estudiado artes, humanidades o ciencias sociales, sin contar economía. Una revisión de los CEOs del Fortune 50 en 2019 encontró un empate casi perfecto: dieciocho con carreras STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas), dieciocho de artes liberales y dieciocho de negocios, más uno que no terminó la universidad.

Es decir, ni los ingenieros mandan solos, ni los humanistas son mayoría. La carrera de pregrado de un CEO dice tanto sobre su éxito como los agujeros de un avión que volvió de la guerra. Si le sumamos el detalle de que buena parte de esos jefes, vengan de donde vengan, terminaron haciendo un MBA, la discusión de “ingeniero vs. humanista” se vuelve casi que una pelea de barras bravas.

Hasta aquí, el cuento tiene un antagonista fácil: el carrusel bobito. Pero el verdadero antagonista de esta Toma es otro, más elegante y más peligroso. Es el determinismo del diploma, esa idea de que la carrera que uno estudió a los dieciocho años decide qué tan buen líder será a los cincuenta. Es un tema que vivo frecuentemente, sobre todo con los ingenieros que miran por encima del hombro a quienes estudiamos ciencias sociales, y lo usan los de ciencias sociales para vengarse con carruseles de LinkedIn, los dos están contando los huecos en los aviones equivocados.

Dicho esto, que la evidencia no alcance para la tesis del carrusel no significa que no haya una tesis, solo tenemos que formularla mejor.

Lo Posible y Lo Significativo

Vamos a formularla así, la pongo en negrita porque es la columna vertebral de todo lo que sigue: las ingenierías permiten construir lo que es técnicamente posible, mientras que las ciencias sociales ayudan a comprender qué resulta humanamente significativo. La estrategia empresarial necesita ambas.

Steve Jobs lo intuyó a su manera, el 2 de marzo de 2011, en el Yerba Buena Center for the Arts de San Francisco, ya flaco y enfermo, cerró el lanzamiento del iPad 2 con una idea que repetía desde hacía años: que en el ADN de Apple “technology alone is not enough”, que la tecnología sola no basta, que necesita casarse con las artes liberales y con las humanidades para ser significativa. Mientras sus competidores hablaban de procesadores y memoria, él hablaba de intuición y creatividad. Ojo pues, que Jobs no era ni ingeniero, ni humanista, es más, tenía remala fama de ser mala gente, además de que dejó la universidad, para meterse de asistente a clases de caligrafía. Otro avión que volvió, otro caso que no prueba nada por sí solo. Lo que sí prueba es que la frontera entre lo posible, lo significativo y lo simbólico se puede gerenciar.

Pero si quieren ver esa frontera de cerca, con el polvo y el ruido de la oficina, tenemos que ir a otro lugar y a otro año.

Esta historia la cuento cada que me preguntan qué hace un antropólogo metido en negocios. En 1979, los ejecutivos de Xerox tenían un problema con una fotocopiadora nueva, la 8200. Era una máquina sofisticada, llena de funciones y botones, diseñada por ingenieros brillantes, pero que la gente no la sabía usar, parecía haber sido diseñada para la NASA. Los clientes llamaban furiosos a soporte técnico, porque se frustraban con tanto botón y al final, se rendían. El problema terminó en el Palo Alto Research Center, el famoso PARC, el mismo laboratorio donde nacieron el computador personal moderno, la interfaz gráfica y la impresora láser.

Por esos pasillos andaba una estudiante de doctorado en antropología de Berkeley llamada Lucy Suchman. Había llegado a PARC casi por accidente y, según cuentan, ni siquiera había usado un computador. No era programadora, ni ingeniera, ni matemática, era antropóloga. La habían dejado entrar a PARC para estudiar cómo trabaja la gente en una oficina. Al llegar al lugar Suchman se obsesionó con la fotocopiadora, al punto que convenció a Xerox para que le dejara instalar una en un cuarto de PARC, la rodeó de cámaras de video y puso a parejas de personas a intentar hacer copias. Lo que ella vio cambió la manera como se diseñan las máquinas para siempre.

Los ingenieros habían diseñado la fotocopiadora suponiendo que la gente sigue planes: lee la instrucción, la entiende, la ejecuta, pasa a la siguiente. Suchman documentó que no era así. La gente no ejecuta planes; improvisa en contexto. Interpreta, adivina, se equivoca, le habla a la máquina, la empuja, la patea, se ríe, y vuelve atrás. El plan es apenas un recurso, no un guion. En 1987 publicó su tesis como libro, Plans and Situated Actions (obligatorio para todo antropólogo y mucho más para ingenieros), ella le metió etnografía a la interacción humano-máquina, fue tal el éxito que en 1989 cofundó en PARC el grupo Work Practice and Technology, donde antropólogos e ingenieros trabajaban codo a codo.

Su trabajo ayudó a que la etnografía entrara a las empresas de diseño y tecnología, donde hoy conviven investigadores de usuarios, diseñadores de servicio y planners: una paradoja, llamar planner a quienes desmontaron el plan (les recomiendo ver este video de uno de los fundadores de IDEO, en el foro mundial de creatividad del 2008, es una joya, si tienen más interés en el tema).

Fíjense en la simetría del tema con Wald. Los ingenieros de Xerox estaban contando los agujeros equivocados, concentrados en mirar la máquina, sus funciones, sus especificaciones. Suchman miró donde no había nada que medir: la cara de la persona frente al botón verde. A la fotocopiadora no le fallaba el motor; le fallaba la experiencia, ese encuentro, que no aparece en ningún plano técnico, el lugar exacto donde había que poner el blindaje.

Juntemos los Puntos

Si me quedo ahí, esta Toma se convertiría en otro carrusel, pero con mejores fuentes. Así que vamos a conectar la tesis.

Hoy el caso más incómodo para cualquiera que quiera usar a los humanistas como bandera es Alex Karp. Karp estudió en Haverford, un college de artes liberales, después hizo derecho en Stanford y luego se fue a Frankfurt, donde en 2002 se doctoró en teoría social con una tesis sobre la agresión en el mundo de la vida, ese concepto que la escuela de Habermas convirtió en religión (aquí no me den palo por citar a Habermas, no lo traigo a colación por sus posturas políticas, sino por sus ideas científicas). Disléxico, sin formación técnica ni de negocios, cofundó Palantir con Peter Thiel, que a su vez estudió filosofía en Stanford (otro humanista). En 2024 fue el CEO mejor pagado de una empresa pública en Estados Unidos, The Economist lo nombró CEO del año.

Con este par de locos, ¿gana el carrusel de los humanistas? No tan rápido, amigos. Karp es la prueba de que un humanista puede dirigir una de las empresas de tecnología más poderosas del planeta, ¡sí! Pero Palantir no se volvió Palantir por la teoría social de Karp, se volvió Palantir porque metió ingenieros dentro de las organizaciones de sus clientes, los metió al barro, a entender cómo trabajaba de verdad la gente que iba a usar el software, puso a los ingenieros a hacer etnografía. Lo que Palantir vende no es filosofía, es ingeniería con trabajo de campo usando antropología. En el fondo, es la misma Suchman con el presupuesto de un departamento de defensa. El humanista hace las preguntas, y los ingenieros en terreno desarrollan la respuesta.

Y en sentido contrario, ¡¡sí!! Como nuestra reina… están los casos inversos. Satya Nadella estudió ingeniería eléctrica en la India y ciencias de la computación en Estados Unidos. Cuando tomó Microsoft en 2014, la empresa tenía fama de ser una colección de feudos que se apuñalaban entre sí. Nadella escribió un libro, Hit Refresh, en el que la palabra que más pesa no es nube ni código, sino empatía (pero no empatía políticamente correcta, ojo con eso). Le dio la vuelta a la cultura de la compañía, un ingeniero con gafas de antropólogo.

Entonces, el asunto no es el diploma; sino el bilingüismo. Las empresas más grandes del mundo de la tecnología, son aquellas que saben hablar ingeniería/antropología. Los líderes que están moviendo la aguja hablan ambos idiomas. El de lo que se puede construir y el de lo que la gente va a hacer con lo construido. A unos les tocó aprender el segundo idioma después de graduarse, a otros el primero. Lo que no funciona es el monolingüismo, ni el ingeniero que cree que la gente es un bug, ni el humanista que cree que el código es un detalle de implementación.

Del Producto A La Consecuencia

Ahora sí, la pregunta mamelluda, como dirían en la costa colombiana. Durante dos siglos, la escasez de la economía industrial estuvo en la producción. Lo difícil era fabricar: el telar, la locomotora, el chip, el software. Quien sabía fabricar, mandaba, y por eso tenía sentido que los ingenieros llegaran a la cima. La Escuela de Minas de Medellín, fundada en 1887, no formó solo mineros: formó buena parte de la clase empresarial e industrial antioqueña del siglo XX, yo mismo pasé por ahí, soy un amago de ingeniero, por eso creo hablar ambos idiomas. Los ingenieros eran los sacerdotes de una época en la que construir era milagro.

Ese milagro se está abaratando a una velocidad que da vértigo. Yo lo vivo en carne propia: hoy opero XCOUTER prácticamente solo, con Claude Code como compañero de inmersión, y construyo en semanas lo que hace diez años me hubiera exigido un equipo de desarrollo y un año de nómina. No lo digo por presumir; lo digo porque es una señal débil que ya no es tan débil, porque se ha ido fortaleciendo. Cuando el código se vuelve barato, el cuello de botella se muda a otro espectro del negocio. Ya la magia no está en hacer las máquinas. Está en que la gente las quiera, las entienda, confíe en ellas, las adopte sin romper lo que funcionaba y no termine usándolas para lo que nadie las diseñó.

Los sapos (señales débiles) ya están saltando fuera del charco. Los laboratorios de inteligencia artificial copiaron el modelo de Palantir y hoy contratan ingenieros desplegados en terreno para acompañar a los clientes, porque descubrieron que un modelo brillante que nadie sabe integrar no vende. Las juntas directivas inventaron el cargo de Chief AI Officer, que en la mayoría de los casos es menos un cargo técnico que uno de traducción y gobierno. La regulación de la IA en Europa ya les exige a las empresas documentar riesgos humanos, no solo tiempos de respuesta. Daniela Amodei, presidenta de Anthropic, estudió literatura inglesa. Mustafa Suleyman, nombrado en 2024 al frente de Microsoft AI, dejó la carrera de filosofía y teología en Oxford a los diecinueve años. Ninguno de estos datos prueba la tesis, porque ya aprendimos con Wald a desconfiar de los aviones que vuelven. Pero juntos dibujan una tendencia: las preguntas que deciden el valor de una empresa tecnológica se están volviendo más preguntas sobre humanos, que preguntas sobre código.

Desde la antropología esto tiene nombre viejo. Toda tecnología que entra en una sociedad produce consecuencias que sus creadores no diseñaron: el carro inventó los suburbios, el celular inventó la ansiedad del visto, las redes sociales inventaron al influenciador. Durante dos siglos, esas consecuencias se dejaron al Estado, a los periodistas, a los académicos y, al final, a las víctimas. Lo que está cambiando es que la velocidad de la IA ya no deja ese margen. Una empresa que despliega agentes autónomos en millones de casas no puede esperar a que un antropólogo escriba un libro diez años después para saber qué hizo. Tiene que entenderlo antes, diseñarlo durante y gobernarlo después. Eso no es filantropía ni corrección política: es gestión de riesgo, es ventaja competitiva y es supervivencia del negocio.

Ahí es donde el Service Design deja de ser un taller de post-its de colores y se vuelve infraestructura. Diseñar el servicio completo, no solo el producto; mapear el viaje de la persona, no solo el flujo de datos; prever dónde se rompe la confianza antes de que se rompa. Es blindar donde no hay agujeros todavía.

Cuatro Cabinas Para 2040

Ahora viajaremos al futuro, cierren los ojos y viajemos a 2040. Imaginen cuatro empresas tecnológicas distintas, cuatro cabinas desde donde alguien pilotea. No sé cuál va a ganar; sé que las cuatro ya tienen las semillas sembradas hoy.

En la primera cabina se sienta el Ingeniero Bilingüe. Es el escenario más plausible y el más aburrido, lo cual en futurismo suele ser una virtud. El CEO sigue viniendo de las carreras técnicas, pero ninguna junta directiva lo contrata si no demuestra que sabe leer culturas, contextos y comportamientos. Las facultades de ingeniería, que se dieron cuenta tarde, meten etnografía y ciencias del comportamiento en el pénsum como antes metieron cálculo. El indicador a vigilar es simple: cuántos programas de ingeniería exigen trabajo de campo con usuarios reales para graduarse.

La segunda cabina es la del Traductor. Ahí la tesis del carrusel se vuelve realidad, pero por las razones correctas: como la IA hace buena parte de la ingeniería rutinaria, el valor escaso es entender mercados, culturas, regulaciones y miedos. Los CEOs de las empresas de IA aplicada vienen del diseño, la antropología, la psicología, el derecho. No reemplazan a los ingenieros; los dirigen hacia problemas que valen la pena. El riesgo de esta cabina es el humanista monolingüe, que habla bonito de la condición humana y no entiende por qué el sistema se cae los viernes.

La tercera es la más interesante para mí: el Gobernador de Agentes. En esta empresa, el trabajo del CEO ya no es producir, porque la producción la hacen flotas de agentes de IA coordinados. Su trabajo es decidir qué se le permite hacer a esas flotas, con quién, hasta dónde y con qué consecuencias. El organigrama tiene un consejo de consecuencias al lado de la junta, con antropólogos, ingenieros de seguridad, abogados y operadores sentados en la misma mesa. La pregunta ya no es “¿qué podemos construir?” sino “¿qué estamos dispuestos a que esto le haga a la gente?”

La cuarta es el comodín, la cabina vacía: el CEO Sintético. Una junta, en algún lugar del mundo, decide que las decisiones operativas las tome un sistema de IA, y deja a los humanos solo la legitimidad, el sentido y la cara frente a los clientes. Suena a ciencia ficción, pero recuerden que hace veinte años también sonaba a ciencia ficción que una máquina operara sola y tomara decisiones sin supervisión. Si esa cabina se llena, el papel humano en la cima queda reducido a lo que ninguna máquina puede firmar: la responsabilidad y el significado. Esas dos, curiosamente, son dos materias esenciales para las ciencias sociales.

Noten que en las cuatro cabinas pasa lo mismo: el centro de gravedad se corre de la máquina hacia sus consecuencias. Lo que va a cambiar es quién llevará el timón.

Colombia | El Doctor, el Ingeniero y el Antropólogo

Traigamos esto a nuestro patio, porque los colombianos tenemos una relación muy particular con los diplomas. En nuestras familias, el título de ingeniero se pronuncia con mayúscula, y al ingeniero le dicen “doctor” aunque no tenga doctorado. Al que estudia antropología, en cambio, le hacen la pregunta de rigor en la primera Navidad: “¿Y eso con qué se come?”. Muchos nos hemos pasado la vida contestándola. Yo terminé contestándola fundando empresas, escribiendo libros y haciendo FUTOPIX.

La ironía es que Colombia tiene una ventaja que no está sabiendo cobrar. Somos un país donde el contexto lo es todo, donde la misma tecnología funciona en Bogotá y fracasa en Quibdó, donde un servicio digital tiene que convivir con la informalidad, la desconfianza institucional, la abuela que no sabe usar la clave dinámica y el vecino que vende minutos en la esquina. Quien aprende a diseñar tecnología para la complejidad colombiana aprende a diseñarla para casi cualquier lugar del mundo. Esa es una competencia exportable, y la tenemos regada en universidades públicas, en agencias de investigación de mercados, en consultorías que nadie mira o que muchos desprecian porque sufrimos del síndrome de los ojos azules (a mí sí que me pasó esto, tal vez una de las razones por las que me dicen llorón).

Si el próximo gran CEO del mundo no necesariamente será ingeniero, el próximo gran CEO latinoamericano podría ser alguien capaz de entender por qué la gente desconfía, negocia, improvisa y se reinventa todos los días. Es decir, alguien que pase por el campo antes que por la oficina. En esto, el país del rebusque tiene más horas de vuelo que Silicon Valley.

Blindar Donde No Hay Agujeros

Volvamos al apartamento de Harlem. Abraham Wald nunca supo mucho de aviones; sabía de probabilidades. Su genialidad no fue técnica en el sentido estricto: fue mirar el problema desde donde nadie lo estaba mirando, desde la ausencia. Wald era un matemático haciendo el trabajo de un antropólogo: preguntando por los que no estaban en la foto. Aquí les pago la deuda que les dejé con Bateson. Lo que hizo Wald fue encontrar una diferencia, la que había entre los aviones que volvieron y los que se quedaron en el camino. Esa diferencia fue la idea. Suchman hizo lo mismo con la fotocopiadora: vio la diferencia entre el plan de los ingenieros y lo que la gente hacía de verdad frente a la máquina. Ahí está el ciclo Pensar / Hacer. El ingeniero monolingüe se queda en el primer dibujo, el árbol perfecto con cada hoja en su lugar. Quien piensa en categorías llega al manzano. El líder bilingüe es el que alcanza a pintar el bosque tropical, con sus relaciones, sus plagas, sus lluvias y la gente que vive debajo.

Las empresas tecnológicas de hoy se parecen a esos oficiales de 1943. Inspeccionan con lupa lo que regresa: los benchmarks, la velocidad de los modelos, las líneas de código, las métricas del tablero y blindan ahí. Mientras tanto, los aviones caen por tiros que no aparecen en ningún informe: la confianza que se pierde, el empleado que deja de entender su trabajo, el usuario que se siente vigilado, la comunidad que se organiza en contra, la consecuencia que nadie diseñó. Los motores de la próxima década no están en la tecnología. Están en la gente que la va a usar, y esos agujeros solo los ve quien sabe mirar lo que no está.

No sé si el próximo gran CEO será ingeniero, antropólogo, diseñador o un bicho raro que estudió todo a la vez, tal vez un robot. Lo que sí sé es que va a tener que hacer lo que hizo Wald con un lápiz y lo que hizo Suchman con una cámara de video: observar en el sentido estricto de la palabra donde no hay agujeros, para tener el coraje de recomendar blindar ahí.

La buena noticia es que esa competencia no se hereda con el diploma. Se entrena, se puede empezar esta misma semana, solo basta salir de la comodidad del escritorio para hacer la mejor encuesta de todas, como decía Horacio Serpa, la encuesta de carne y hueso.

El futuro no es de quien construye lo que es posible. Es de quien entiende lo que lo posible le hace a la gente.

Tarea para la semana: escojan una tecnología que usen todos los días en su trabajo y pregúntense dónde están sus “aviones que no volvieron”: quién la dejó de usar, quién nunca la entendió, quién salió perjudicado sin aparecer en ningún reporte. Escríbanlo en su diario de campo.

Respóndanme en los comentarios la pregunta de la semana:

¿Cuál es el agujero que tu empresa no está viendo?

Si esta Toma te dejó pensando, compártela con ese amigo ingeniero que cree que la gente es un error de usuario y con esa amiga socióloga que cree que el código es para otros. Los dos la necesitan, y ojalá se tomen un café juntos.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y lo escribe un antropólogo que todavía está contando los aviones que no volvieron.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRÁFICO

FUENTES

· Abraham Wald, “A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors”, Statistical Research Group, Columbia University, 1943 (reimpreso como Center for Naval Analyses Research Contribution 432, 1980)

· Marc Mangel y Francisco Samaniego, “Abraham Wald’s Work on Aircraft Survivability”, Journal of the American Statistical Association, 1984

· Bill Casselman, “The Legend of Abraham Wald”, American Mathematical Society Feature Column, 2016

· W. Allen Wallis, “The Statistical Research Group, 1942–1945”, Journal of the American Statistical Association, 1980

· Patricia Flynn y Michael Quinn, “Economics: A Good Choice of Major for Future CEOs” (CEOs del S&P 500 en 2004), The American Economist, 2010

· “A Study of S&P 500 CEOs in 2005”, Journal of Business & Economics Research, 2010

· “Success beyond STEM: an analysis of educational background of the Fortune 50 CEOs”, Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 2021

· Steve Jobs, evento de lanzamiento del iPad 2, San Francisco, 2 de marzo de 2011

· Lucy Suchman, Plans and Situated Actions: The Problem of Human-Machine Communication, Cambridge University Press, 1987, y Human-Machine Reconfigurations, 2007

· Perfil de Lucy Suchman, Lancaster University

· Alexander C. Karp, Aggression in der Lebenswelt, Goethe-Universität Frankfurt, 2002

· Alexander C. Karp y Nicholas W. Zamiska, The Technological Republic, 2025

· The Economist, CEO del año 2024

· Satya Nadella, Hit Refresh, 2017

· Gregory Bateson, Pasos hacia una ecología de la mente, Lohlé, 1976 (Steps to an Ecology of Mind, 1972)

· Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, sobre la historia de la Escuela Nacional de Minas (1887)

· Perfiles públicos de Daniela Amodei (Anthropic) y Mustafa Suleyman (Microsoft AI, 2024)

· Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial

Nota: La versión popular del avión punteado de Wald es una ilustración posterior; sus memorandos originales son técnicos y no incluyen recomendaciones explícitas a los militares.

Esto es FUTOPIX en video: antropología, diseño y tecnología para entender el futuro desde el presente. Cada toma es una transmisión desde el futuro cercano, contada sin miedo y sin humo.

De qué trata esta toma

¿Por qué una gorra roja, una motosierra o un pumpkin spice latte pueden mover a millones de personas? En esta primera transmisión en video, el antropólogo y futurista Gabriel Bedoya explica la guerra de los símbolos: cómo marcas, políticos y algoritmos compiten por tu atención con memes, rituales y narrativas, por qué esa batalla cultural tiene efectos reales en la vida cotidiana, y qué puedes hacer para no ser solo un espectador.

Capítulos

• 00:00 · Apertura

• 01:29 · El evento que parecía un culto

• 02:30 · ¿Qué es la cultura?

• 03:44 · La guerra que no ves

• 05:23 · Marcas vs. políticos

• 06:56 · La cadena de valor de la batalla cultural

• 08:23 · Eficacia simbólica

• 09:39 · Cómo defendernos

• 11:06 · Tú decides cómo luchas

Si esta toma te hizo pensar, compártela con alguien que siga despierto.

Suscríbete a FUTOPIX Video para recibir la próxima transmisión, y lee las tomas escritas en el archivo de FUTOPIX.

FUTOPIX es futurismo para gente despierta. Por Gabriel Bedoya.

Share

Subscribe now

La Paradoja de Fermi | El Gran Filtro y el Arte de no Apagarse

Me gusta mucho la astronomía, también la astrofísica, ¡y la ciencia ficción mucho más! Cuando era niño vi a mi papá leyendo un libro de Charles Berlitz: El Triángulo de las Bermudas (1974). No sé si mi viejo lo terminó de leer; lo que sí sé es que yo sí. Siendo apenas un párvulo, ese libro me voló la cabeza. Luego encontré en la biblioteca de la escuela otro: Regreso a las estrellas, de Erich von Däniken (1969). De ese tengo un recuerdo especial: me metí en tremendo lío porque nunca lo devolví. Ese libro me dejó mucho más loco; creo que no tenía diez años cuando lo leí por primera vez, y lo releí por lo menos seis veces. Después, a través de un compañero del colegio, llegó a mis manos Yo visité Ganímedes, de Yosip Ibrahim (1972). De ahí en adelante no paré de leer sobre extraterrestres y ciencia ficción del espacio, y Carl Sagan se convirtió en mi héroe. Llegué a tal nivel de obsesión que no me gustaba ni un poquito lo que me enseñaban en la escuela: yo quería que los profes me hablaran de las pirámides de Egipto, de los planetas, de las estrellas y de los extraterrestres. Creo que por eso me convertí en lo que hoy soy: un brujo con diploma, como dicen muchos de mis amigos.

He escrito algunas Tomas sobre estos temas, unas más disimuladas que otras. A veces los he tocado de forma tangencial, y otras he ido de frente, como en las historias de Axtar, el Niño de Orión, que también pueden leer en Substack. Infelizmente, todavía no fabricamos tiempo, y eso es lo que me hace falta para escribir más historias del Niño de Orión.

Cuando era adolescente me gustaba más la revista Muy Interesante que la Playboy. Me las quería leer todas, y como no tenía plata para comprarlas, me iba a las farmacias o al LEY a leerlas a escondidas de los vigilantes, que más de una vez casi me sacan a las patadas. En esa revista conocí a Arthur C. Clarke y a Isaac Asimov. Esos manes me llevaron al punto de no retorno.

Viví décadas aparentando ser un futurista domado. Ya muy entrado en la adultez, me mamé de que me dijeran soñador, idealista, iluso, perdedor… Entonces, un día, me di cuenta de que no necesitaba pelear contra mi esencia, que lo mío era soñar con los ojos bien abiertos, y como no tenía telescopios en los que apoyarme, resolví ver el futuro a través de los ojos de la antropología y el diseño.

Me vale mondá si las acciones suben o bajan. Aunque soy un inversionista en ciernes, no dejo que mi mundo gire alrededor del dinero: para mí la vida es mucho más que tener una cuenta gorda en el banco o en la billetera de cripto. Por eso no me pidan consejos de inversión, porque siempre que los doy salen mal; ya me he ganado más de un hater por hablar de más sobre dónde poner la plata.

Yo me pregunto otras cosas. ¿Por qué estamos aquí? ¿Para qué? ¿Por qué vemos la vida como si fuéramos actores en una película? ¿Por qué estamos en este planeta? Y, sobre todo, ¿por qué todavía no hemos hecho contacto con civilizaciones de otros mundos? Mejor dicho, me meto en unos líos existenciales que ni les cuento.

Ahora les voy a hacer una confesión de futurista: hay una pregunta que me quita el sueño más que cualquier encuesta sobre IA, más que cualquier crisis de mercado y más que el precio del bitcoin, del petróleo o del dólar. Es una pregunta de pocas palabras y, por lo poco o mucho que he leído, no soy el primero que se la hace: también se la han hecho científicos, filósofos y maestros ascendidos. Tal vez el más famoso de todos fue Enrico Fermi, un físico italiano que un día, almorzando con unos compañeros de trabajo en una cafetería de Nuevo México, soltó: ¿Dónde está todo el mundo?

Durante toda mi existencia en este planeta me he leído una pila de libros sobre el tema, haciéndome la misma pregunta. Setenta y seis años después de Fermi, nadie ha podido responderla. El asunto es tan complicado que cada vez que alguien intenta responderla en serio, las respuestas terminan diciendo más de nosotros que de los extraterrestres.

Hagamos unas cuentas. Según los astrónomos, la Vía Láctea tiene entre cien mil y cuatrocientos mil millones de estrellas. Miles de millones de ellas son más viejas que nuestro sol por cinco, seis y hasta ocho mil millones de años. Hoy también sabemos que los planetas rocosos en las famosas zonas habitables no son raros: están por todas partes. Del estudio de los cometas y los meteoritos hemos aprendido que la química de la vida está regada por la galaxia como el polvo en una finca abandonada. Desde esta perspectiva, si nuestras mediciones están bien, deberíamos estar rodeados de vecinos, sus señales deberían inundar todas las frecuencias y por lo menos una que otra sonda ajena tendría que haber pasado por aquí hace millones de años.

Si la astrofísica dice que deberíamos estar rodeados, ¿por qué los telescopios dicen que estamos solos? De eso les quiero hablar hoy: ¿dónde están todos?

Los Álamos | Verano De 1950

En el verano de 1950, Los Álamos, Nuevo México, era apenas un caserío en medio de la nada: un recóndito laboratorio con casas alrededor, sembrado en una meseta desértica donde cinco años antes se había fabricado la bomba atómica. Por el comedor de ese laboratorio caminaba Enrico Fermi, de cuarenta y ocho años, con calvicie prematura y la sonrisa del profesor que ya sabe las respuestas.

Fermi no era el típico físico. En 1938 viajó a Estocolmo a recibir el Nobel y nunca regresó a Italia: su esposa, Laura, era judía, y las leyes raciales de Mussolini acababan de convertir a su familia en extranjera dentro de su propia patria. Como tantos científicos que huyeron del fascismo y del nazismo, llegó a Nueva York con el premio en el bolsillo y lo poco que le quedaba de vida metido en una maleta. Cuatro años después, el 2 de diciembre de 1942, bajo las graderías de un estadio abandonado de la Universidad de Chicago, encendió el primer reactor nuclear de la historia. Ese man era tan raro que ese mismo día, según cuentan los testigos, interrumpió el experimento porque era la hora de almorzar. Como buen italiano, las grandes preguntas de Fermi siempre tuvieron algo que ver con la comida.

El verdadero superpoder de este científico loco no eran las pastas. Fermi podía estimar cualquier cosa con un lápiz y un par de suposiciones razonables. A sus alumnos los ponía a calcular cuántos afinadores de piano había en Chicago, y los dejaba horas razonando hasta que llegaban a una cifra sensata. El 16 de julio de 1945, en la prueba de la primera detonación nuclear, a la que llamaron Trinity, mientras los demás se protegían los ojos, él dejó caer unos papelitos al paso de la onda expansiva, midió cuánto se desplazaban y calculó la potencia de la explosión en unos diez kilotones. La medición oficial dio alrededor del doble. El man era tan teso que, con un puñado de papel picado, le atinó al orden de magnitud de la bomba más poderosa jamás construida. Hoy, a esos cálculos de servilleta se les conoce como problemas de Fermi.

Ahora viene la parte antropológica del cuento. Ese verano, Fermi iba caminando al almuerzo con Edward Teller, Herbert York y Emil Konopinski. Venían hablando de dos noticias que andaban rodando en la prensa de la época: una ola de avistamientos de platillos voladores y una caricatura de Alan Dunn en The New Yorker que culpaba a los marcianos de la desaparición de las canecas públicas de basura en la Gran Manzana. Fermi comentó, muerto de la risa, que era una teoría muy razonable, porque explicaba dos fenómenos con una sola causa. Se sentaron, cambiaron de tema y, en medio del almuerzo, Fermi soltó de la nada: “But where is everybody?”. Pero ¿dónde están todos?

Los demás se rieron a carcajadas, menos él. Había hecho las cuentas mentalmente mientras caminaban al comedor, y las cuentas le decían que algo no estaba bien. Guarden este detalle, porque vamos a volver a él: la pregunta más profunda del siglo XX nació de un chiste sobre canecas de basura.

La Galaxia Que Debería Estar Llena

La escala del problema que planteó Fermi comienza por nuestra propia galaxia: hasta cuatrocientos mil millones de estrellas en un disco de cien mil años luz de diámetro. Si empezáramos a contarlas a razón de una por segundo, tendríamos que haber arrancado antes de que alguien sembrara la primera semilla del Neolítico, y hoy todavía no habríamos terminado.

La astronomía dice que el sol nació hace unos 4.600 millones de años. Suena viejísimo, pero a escala galáctica es apenas un bebé: las estrellas más antiguas de la Vía Láctea llevan más de trece mil millones de años encendidas. En el orden de magnitud del universo, unos cuantos millones de años no son un margen significativo. La vida en la Tierra tardó unos cuatro mil millones de años en pasar del primer microbio a una especie capaz de partir el átomo. Si una civilización hubiera nacido alrededor de una estrella más vieja que la nuestra, aunque evolucionara a nuestra misma velocidad, habría alcanzado la madurez tecnológica antes de que apareciera la primera bacteria en nuestros océanos.

La ciencia dice que los mundos habitables no escasean. Con los datos del telescopio Kepler, que vigiló más de 150.000 estrellas entre 2009 y 2018, en 2013 se estimó que más o menos una de cada cinco estrellas parecidas al sol tiene un planeta del tamaño de la Tierra en lo que se conoce como la zona habitable. Llevado a toda la galaxia, eso da unos 8.800 millones de mundos tipo Tierra. Si a esas cuentas les sumamos las estrellas conocidas como enanas rojas, que son muchísimas más, la cifra salta a decenas de miles de millones. El inventario se vuelve bastante generoso.

Los ingredientes de la vida tampoco son exclusivos de la Tierra, para que se bajen de la nube quienes creen que somos la cúspide de la creación. Se han encontrado moléculas orgánicas complejas en nubes de gas interestelar, en las colas de los cometas y en los meteoritos. Los aminoácidos se forman solos en el espacio y el agua es, tal vez, una de las moléculas más comunes del universo. En pocas palabras: la galaxia es antigua, los planetas tipo Tierra abundan, la química de la vida es común y el tiempo sobra. Pero de lo que nos interesa, ¡no hay nada!

Ahora olvidémonos de las señales y pensemos en algo más mundano: la mudanza. A partir de un análisis que hizo otro loquito llamado Michael Hart en 1975, Frank Tipler, un físico matemático y cosmólogo estadounidense, argumentó en 1980 que una civilización no necesita viajar más rápido que la luz para colonizar la galaxia entera. Le basta con algo mucho más modesto: sondas autorreplicantes. La idea es mandar una nave robótica a una estrella vecina al diez por ciento de la velocidad de la luz, con la tecnología necesaria para usar asteroides, cometas y polvo estelar como materia prima y fabricar copias de sí misma. Hechas las copias, cada una sale con rumbo a otras estrellas.

La idea no es tan descabellada. Los invito a revisar los planes de SpaceX para Marte, que contemplan mandar primero naves sin tripulación, incluso con robots, a preparar la infraestructura antes de que lleguen los humanos. La autorreplicación generaría un crecimiento exponencial a escala interestelar: con la tecnología adecuada, los clones se regarían por toda la galaxia como la pólvora en una marranada. Y ojo, que no estoy hablando de sci-fi: el concepto tiene padrinos serios y con doctorado, empezando por el matemático John von Neumann, que fue el primero en pensar en máquinas capaces de copiarse a sí mismas. Por eso en el gremio se les dice sondas de Von Neumann.

Según los supuestos de Hart y Tipler, una sola oleada de esas sondas visitaría todas las estrellas de la Vía Láctea en un plazo de entre unos pocos millones y unos cientos de millones de años. Sigue sonando eterno para quienes vivimos en promedio ochenta años, pero a escala galáctica ese tiempo es un suspiro: las estimaciones más lentas equivalen a un pequeño porcentaje de la historia de la galaxia, y las más rápidas, a menos del uno por ciento. Si una sola civilización, en cualquier rincón y en cualquier momento, hubiera soltado esas sondas, ya nos habrían tocado la puerta. Hasta ahora, oficialmente, nadie ha tocado el timbre.

Setenta y Cinco Años Pegados al Radio…

Los que me leyeron en la Toma 36 | Space Coast Colombia saben que desde mi escondite en Rockledge, Florida, he visto subir más de un cohete, y que cada vez que uno se pierde entre las nubes me deja las mismas preguntas: ¿allá arriba, quién nos estará mirando?

Escuchar el cielo con un radiotelescopio funciona con la misma lógica que mirarlo. Frank Drake tenía la corazonada de que alrededor de un par de estrellas cercanas al sol podía haber alguien, así que en 1960 hizo la primera búsqueda deliberada de señales de radio provenientes del espacio. Convencido de su hipótesis, apuntó la antena de Green Bank, en Virginia Occidental, a dos estrellas vecinas, Tau Ceti y Épsilon Eridani, y adivinen qué escuchó. Nada de nada: profundo silencio.

El radiotelescopio Big Ear, de la Universidad Estatal de Ohio, barrió el cielo durante los setenta. El 15 de agosto de 1977 registró una señal tan intensa que el astrónomo Jerry Ehman la encerró en un círculo sobre la impresión y escribió al margen: Wow! Duró setenta y dos segundos, venía de la dirección de Sagitario y tenía toda la pinta de ser una transmisión artificial. Por un instante pareció que había sonado el timbre, pero nunca más volvió a sonar. Cientos de observaciones posteriores de esa región no encontraron nada. La señal Wow! es el mensaje de WhatsApp más famoso de la historia: nos dejaron en visto y nunca más nos volvieron a escribir.

Después llegaron los pesos pesados de la escucha espacial. Breakthrough Listen, un proyecto lanzado en 2015 con un presupuesto de cien millones de dólares, se puso la meta de escuchar el millón de estrellas más cercanas al sol, el plano de nuestra galaxia y las cien galaxias más próximas, con la ayuda de los telescopios de Green Bank y Parkes. Hasta 2025 había revisado millones de sistemas estelares, y la respuesta sigue siendo la misma: silencio profundo. En 2020, un equipo australiano que trabajaba con el radiotelescopio Murchison Widefield Array publicó el rastreo de radio más amplio de su tipo, apuntando hacia una región con más de diez millones de estrellas. De nuevo, cero detecciones.

En 2015, otro estudio buscó en unas cien mil galaxias el calor infrarrojo que delataría a civilizaciones que estuvieran envolviendo sus estrellas con esferas de Dyson. Sí, sí… esas de las que tanto hablan los que creen que la energía, y no la conciencia, es el próximo paso en la evolución de las civilizaciones. Una vez más… ¡nada! Y la sonda espacial Gaia cartografió casi dos mil millones de estrellas sin una sola anomalía confirmada ni muestras de ingeniería a gran escala.

El episodio más reciente es casi poético. En julio de 2025, el objeto interestelar 3I/ATLAS entró a nuestro sistema solar: apenas el tercer visitante confirmado que viene de más allá de la influencia de nuestro sol. En diciembre, cerca de su máximo acercamiento a la Tierra, Breakthrough Listen le apuntó el telescopio de Green Bank buscando cualquier cosa que sonara artificial. No se detectó ni una transmisión, ni una baliza, ni un susurro. Solo hielo y polvo, de paso hacia el espacio interestelar, como un viajero haciendo escala en un aeropuerto para tomar otro vuelo. Esta vez los extraterrestres no se bajaron ni a comprar pandequesos.

El dato que más me inquieta es este: con cada telescopio nuevo, el silencio no se llena. Se hace más profundo.

El Gran Filtro

A finales de los años noventa, el economista Robin Hanson le puso nombre a la sospecha. Hanson argumenta que en algún punto del camino entre un planeta habitable y una civilización que se riega por la galaxia existe al menos un paso casi imposible, una barrera tan improbable o tan letal que prácticamente nadie tiene la capacidad de atravesarla. La llamó el Gran Filtro.

La idea por sí misma no asusta. Lo que sí me asusta es la pregunta que esa propuesta origina: ¿dónde está el filtro?

Si el reto más grande del universo es producir vida inteligente, ya pasamos el examen más duro, asumiendo que de alguna manera somos inteligentes (me quedan mis dudas con ciertas tendencias políticas). En este orden de ideas, somos una especie rara y afortunada, y la Vía Láctea es un territorio vacío porque a nadie más le salieron bien los dados de la evolución.

Pero si, por el contrario, el filtro está adelante, en un paso que todavía no hemos dado, el silencio deja de ser una curiosidad astronómica y se convierte en una advertencia casi de película de Hitchcock: las civilizaciones como la nuestra, las que son capaces de construir radiotelescopios, partir el átomo y hacerse la pregunta de Fermi, no suelen sobrevivir a lo que viene después en su evolución tecnológica. (Hay quienes argumentan que no somos los primeros por aquí; léase Atlántida, Mu y Lemuria, entre otras).

Si nuestra galaxia lleva trece mil millones de años corriendo este experimento, el resultado que deberíamos esperar es un cosmos lleno de conversaciones. Lo que hemos observado hasta ahora es un silencio total. Algo está filtrando la inteligencia en nuestro rincón del universo, y todavía no sabemos qué es, si ya intentó detenernos o si nos está esperando a la vuelta de la esquina para hacernos la vuelta.

Las Conversaciones Del Postre

Antes de entrar al cuarto oscuro, despachemos las explicaciones cómodas, esas que uno escucha en cualquier mesa cuando sale el tema de los ovnis. Para mí, todas tienen algo de verdad, pero ninguna aguanta el peso del silencio.

La primera explicación que he escuchado es que los extraterrestres se esconden de nosotros. Es lo que los expertos llaman la hipótesis del zoológico, propuesta por el astrónomo John Ball en 1973: las civilizaciones avanzadas ya saben que existimos, nos observan como un antropólogo de los de antes observaba a los “exóticos” con sus binoculares y, por razones éticas, han decidido no intervenir. Es una idea elegante y hasta tiene cierta lógica antropológica: nosotros mismos creamos reservas naturales y discutimos la ética de contactar pueblos aislados. Una civilización con millones de años de ventaja bien podría tratar así a una especie que todavía pelea por partidos políticos, le toma fotos al almuerzo, se graba bailando en ropa interior y pela las cuatro letras ante una red de fanáticos.

El problema es que, para explicar un silencio total, todas las civilizaciones de la galaxia, durante miles de millones de años, tendrían que cumplir la misma regla sin una sola excepción: ni una facción rebelde, ni un adolescente con un transmisor, ni una sonda extraviada que asomara las narices. Me cuesta creerlo, partiendo de que los humanos no logramos que un edificio en propiedad horizontal se ponga de acuerdo sobre el color de la fachada. Basta un solo desertor para romper la hipótesis del zoológico, y en miles de millones de años siempre habrá una vieja chismosa fisgoneando por la ventana.

La segunda razón está más atada a nuestra capacidad tecnológica: la galaxia es demasiado grande. Las señales se debilitan con el cuadrado de la distancia, y hasta la infalible luz tarda cien mil años en cruzar la Vía Láctea. Tiene sentido: si a veces el internet se pone lento para mandarle un texto a la novia en el mismo barrio, imaginen mandar señales a escala interestelar. Lo único que no me cuadra es que esta explicación confunde conversación con mudanza. Las distancias complican la charla, pero no la expansión física en el tiempo profundo: incluso viajando a paso de tortuga, una civilización llenaría la galaxia en unos cientos de millones de años, y la galaxia ha tenido tiempo de llenarse decenas de veces.

La tercera dice que las civilizaciones decidieron mirar hacia adentro: que alcanzan un nivel tecnológico y de conciencia tan avanzado que el universo físico les parece un desgaste innecesario. ¿Para qué cruzar el vacío cuando se pueden construir infinitos metaversos en un computador? He hablado muchas veces en FUTOPIX del transhumanismo; imaginen una sociedad que trascendió lo físico y alcanzó una singularidad donde conciencia, biología y electrones hacen parte de la misma realidad. Es una posibilidad que cualquiera que haya pasado más de diez horas metido en una pantalla entiende en carne propia. Sin embargo, esta explicación vuelve a exigir universalidad: aunque el noventa y nueve por ciento de las civilizaciones se encierre en su metaverso, el uno por ciento restante habría llenado la galaxia muchas veces. Las civilizaciones que se expanden son, por definición, las que dejan rastro. Para muestra, las coronas inglesa y española.

La cuarta dice que esas civilizaciones hablan por canales que no sabemos sintonizar: telepatía, ondas gravitacionales, redes de neutrinos, protocolos cuánticos. Podría ser, pero incluso una civilización que migre a métodos de comunicación más eficientes debería pasar por una etapa de radio, o por lo menos eso estimamos, igual que pasamos nosotros. En una galaxia llena de civilizaciones de todas las edades, alguna debería estar todavía en su adolescencia electromagnética.

Cada una de estas respuestas nos habla de futuros plausibles. Pero ninguna, ni sola ni combinada, resuelve el problema mientras el número esperado de civilizaciones sea siquiera moderado. Eso nos obliga a buscar respuestas más difíciles.

Los Filtros Que Ya Pasamos

Empecemos por la versión optimista: que el filtro esté atrás.

El primer candidato es el origen de la vida, la abiogénesis: el momento en que la química dejó de limitarse a reaccionar y empezó a copiarse a sí misma. En la Tierra, la vida apareció rápido, a los pocos cientos de millones de años de que la superficie se enfriara. Algunos leen eso como prueba de que es fácil. Pero tenemos una muestra de uno, y toda la vida conocida, de la bacteria a la ballena azul, comparte el mismo código genético y desciende de un único ancestro común. Si la vida surgiera con facilidad, uno esperaría rastros de varios comienzos independientes, aunque es posible que otros linajes hayan nacido y desaparecido sin dejar huella. Décadas de laboratorio no han logrado fabricar una célula autorreplicante desde cero. Si ahí está el filtro, la galaxia podría estar llena de planetas con océanos, atmósferas y química rica, pero sin un solo ser vivo, y la Tierra sería la ganadora del baloto cósmico.

El segundo candidato es el salto a la complejidad. Durante dos mil millones de años, toda la vida en la Tierra fue unicelular: bacterias y arqueas exitosas, pero limitadas. Hace entre 1.500 y 2.000 millones de años, una célula se tragó a una bacteria y, en lugar de digerirla, la dejó vivir adentro. Esa inquilina se convirtió en la mitocondria, la central eléctrica de toda célula compleja. Todos los animales, plantas y hongos venimos de esa única fusión, la endosimbiosis, que en dos mil millones de años de billones de encuentros celulares diarios ocurrió, hasta donde sabemos, una sola vez. El biólogo Nick Lane, del University College de Londres, sostiene que sin ese empujón energético la complejidad es casi imposible. Si tiene razón, la mayoría de los planetas con vida estarían atascados para siempre en la etapa microbiana: océanos repletos de bacterias, sin un solo cerebro. Vistos desde lejos, estarían tan muertos como Marte.

El tercer candidato es la inteligencia misma. En los últimos 540 millones de años han existido cientos de millones de especies en la Tierra. Los trilobites dominaron los mares casi trescientos millones de años, los dinosaurios reinaron más de 160 millones y los insectos llevan cuatrocientos millones prosperando. De todas esas especies, en todo ese tiempo, exactamente una construyó un radiotelescopio. El paleontólogo Stephen Jay Gould, uno de mis autores preferidos (les recomiendo leerse El pulgar del panda), sostenía en La vida maravillosa que si uno rebobinara la cinta de la evolución y la volviera a poner, la inteligencia quizá no reaparecería. Los tiburones llevan 450 millones de años nadando en los océanos sin pensar ni una vez en la paradoja de Fermi, y les ha ido de maravilla.

Si el filtro está en cualquiera de estas tres puertas, la conclusión es una buena noticia: ya pasamos por el ojo de la aguja.

Las Ruinas No Transmiten

Aquí vuelvo y me pongo el sombrero de antropólogo, porque hay una dimensión del problema que casi nadie mira: qué queda de una civilización cuando se apaga.

En 1995, el biólogo evolutivo Ernst Mayr se trenzó en un debate por escrito con Carl Sagan sobre si valía la pena buscar extraterrestres. Mayr insistía en algo incómodo: la inteligencia es rarísima y recentísima. Nuestra especie es más joven que muchas formaciones rocosas; la agricultura ocupa apenas el último tres por ciento de nuestra existencia, y la capacidad de autodestruirnos tiene la edad de una sola vida humana. Comparen eso con la fotosíntesis, que funciona hace más de tres mil millones de años, o con los insectos, que mandan en tierra firme hace cuatrocientos millones. Noam Chomsky, que suele citar a Mayr, llevó el argumento a una frase con filo: quizá la inteligencia sea una mutación letal. Un rasgo con ventajas enormes a corto plazo y un defecto fatal a largo plazo. Ninguna bacteria ha construido un arma capaz de esterilizar su planeta. Ninguna colonia de hormigas ha desestabilizado el clima que la sostiene. Son logros exclusivos de la inteligencia, si es que logro es la palabra.

Ahora pensemos en las ruinas. En 1973, el arqueólogo William Rathje empezó en Tucson un proyecto que sus colegas miraron con desdén: estudiar la basura de los hogares modernos como si fuera un yacimiento. Yo mismo hice el ejercicio escarbando el basurero de la isla de Providencia para mi tesis de antropología. Rathje lo llamó garbología, y demostró que la gente dice una cosa en las encuestas y bota otra en la caneca. Pero también descubrió que hasta la basura se transforma, se entierra y se olvida. La madera se pudre en décadas, el acero se corroe en siglos y el concreto se deshace en unos pocos miles de años. La Gran Pirámide, una de las cosas más duraderas que hemos levantado, ya muestra el desgaste de cuarenta y cinco siglos (aunque hay quienes dicen que son por lo menos setenta).

Uno no tiene que ir hasta Egipto para ver este fenómeno. En la Sierra Nevada de Santa Marta, los antepasados de los pueblos que hoy viven allí construyeron hacia el año 800 una ciudad de terrazas, escaleras y caminos de piedra para miles de personas: Teyuna, la que conocemos como Ciudad Perdida. Unos siglos después la selva se la había tragado entera, y el mundo exterior solo supo de ella a comienzos de los setenta, porque unos guaqueros dieron con sus escaleras. Una ciudad entera, a pocos días de camino de Santa Marta, se volvió invisible en unos cuantos siglos. Ahora imaginen lo que puede pasar a cuarenta años luz.

Dentro de un millón de años, un arqueólogo de otra estrella no encontraría casi rastro de nosotros: unas proporciones raras de isótopos en las rocas, una capa delgadita de plástico y de lluvia radiactiva, y ni un edificio, ni una carretera, ni una máquina reconocible. A distancias interestelares, una civilización muerta es completamente invisible: hoy no alcanzamos a ver la superficie de los exoplanetas y apenas olfateamos sus atmósferas. Las señales de radio, cuando se apaga el transmisor, siguen viajando, pero se diluyen en el ruido de fondo. Solo las más potentes, como las de los radares planetarios, llegan lejos.

La galaxia podría estar sembrada de restos de civilizaciones muertas y nunca lo sabríamos. El silencio no prueba que nunca existieron. Prueba que no duraron lo suficiente para ser escuchadas. Las ruinas no transmiten, no construyen esferas de Dyson ni lanzan sondas autorreplicantes. Las ruinas, simplemente, se van borrando. Y aquí es donde el chiste de Fermi sobre las canecas de basura le da la vuelta al debate: a escala cósmica, la basura no es la pista del visitante. Es lo único que queda del anfitrión.

Fósforos En Un Cuarto Oscuro

Sé que en esta Toma se me fue la mano, pero no paren de leer, porque vale la pena. Hay una imagen que hace que todo esto se sienta en el cuerpo. Imaginen la Vía Láctea como un cuarto oscuro de cien metros de largo. Cada civilización que ha existido es un fósforo que alguien enciende en algún punto del cuarto. El fósforo prende, arde un instante y se apaga.

Si a lo largo de trece mil millones de años se encendieran un millón de fósforos en puntos al azar, la mayoría arderían solos. Casi nunca coincidirían dos al mismo tiempo. Un visitante que entrara en cualquier momento solo encontraría oscuridad. El cuarto nunca estuvo vacío: siempre estuvo lleno de fósforos. Pero ninguno duró lo suficiente para ver a los demás.

Nuestra civilización es un fósforo. Llevamos encendidos aproximadamente un siglo, si contamos desde las primeras transmisiones de radio con potencia suficiente para escapar al espacio. Un siglo contra trece mil millones de años es casi nada. La llama es brillante, sentimos su calor y vemos con su luz. Pero el cuarto es inmenso, y la oscuridad a ambos lados es muy densa y muy larga.

Volvamos a Los Álamos. Enrico Fermi murió en Chicago el 28 de noviembre de 1954, a los cincuenta y tres años, de un cáncer de estómago, cuatro años después de aquel almuerzo. Nunca supo la respuesta a su pregunta, y nosotros, con telescopios que él no podía ni soñar, tampoco la sabemos. Quizá la falta de respuesta sea el hallazgo más importante: el universo lleva trece mil millones de años corriendo el experimento de la inteligencia, y el resultado observado es el silencio.

El cosmos no nos ofrece garantías. Las leyes de la física no traen ninguna cláusula que asegure la supervivencia de las especies inteligentes. Si desaparecemos el próximo siglo, las estrellas seguirán ardiendo y el fondo cósmico de microondas seguirá enfriándose como si nada. El universo no va a notar nuestra ausencia, igual que no notó la de los fósforos que quizá ardieron antes.

Pero esa indiferencia no es motivo de desesperación. Es motivo de urgencia manifiesta. Si al universo no le importa si sobrevivimos, entonces la supervivencia es enteramente asunto nuestro. Nadie va a llegar del espacio a salvarnos, y nadie va a venir a condenarnos tampoco. La respuesta a la pregunta de Fermi no nos la va a entregar el cosmos: la van a escribir nuestras decisiones de las próximas décadas.

Aquí está, para mí, la mejor noticia de toda esta Toma, la que les quiero dejar esta semana: hasta donde sabemos, somos la primera especie en la historia de la Tierra que sabe que existe el filtro. Los trilobites no lo sabían. Los dinosaurios no vieron venir el asteroide. Ninguna civilización que hayamos encontrado nos dejó una advertencia. Nosotros sí podemos hacer las cuentas, como Fermi con sus papelitos, y esa capacidad de anticipar es exactamente lo que nos separa del resto de los fósforos. No sabemos dónde está el filtro, pero sabemos que lo estamos buscando. Una especie que busca su filtro ya no camina a ciegas hacia él.

El Gran Filtro, si está adelante, todavía no nos ha alcanzado. El silencio del cosmos todavía no es nuestro silencio. Este siglo de visibilidad, este intervalo frágil entre el descubrimiento del fuego y la invención de armas capaces de acabar con todo, no tiene garantizada su continuidad, pero tampoco tiene escrito su final.

El cuarto está oscuro; siempre lo ha estado. En algún lugar de esa oscuridad arde una sola llama, pequeña y frágil, que lleva encendida menos de un instante según la medida del cuarto. No sabe cuánto le queda. Pero ahora está encendida, y por primera vez sabe que puede apagarse. Ese saber es la diferencia entre un fósforo y una vela.

Gracias papá por El Triángulo de las Bermudas de Charles Berlitz. Gracias viejo por dañarme la cabeza, tal sin querer, queriendo. Gracias Erich von Däniken por ponerme a soñar. Gracias David Wilcock por abrirme la mente más allá de lo humano. Sin ustedes y los que aquí no caben, este mundo sería muy, pero muy insípido.

El futuro no es de la civilización que encienda el fósforo más brillante. Es de la que aprenda a mantenerlo encendido.

Nos leemos en la próxima Toma. Mientras tanto, respóndanme en los comentarios la pregunta de la semana:

¿Qué estás construyendo en tu vida que esté diseñado para durar más que tú?

Me encantaría saber qué está construyendo esta comunidad para durar más que nosotros. Y si esta Toma te dejó mirando el cielo un rato más de la cuenta, compártela con ese amigo que cree que los extraterrestres ya están aquí y con ese otro que jura que el futuro se arregla solo. Los dos la necesitan.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y lo escribe un fósforo que todavía está encendido.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRÁFICO

Nota de Fuentes:

• Eric M. Jones, “Where Is Everybody?” An Account of Fermi’s Question, Los Alamos National Laboratory, 1985

• Michael H. Hart, “An Explanation for the Absence of Extraterrestrials on Earth”, Quarterly Journal of the Royal Astronomical Society, 1975

• Frank J. Tipler, “Extraterrestrial Intelligent Beings Do Not Exist”, QJRAS, 1980

• John von Neumann, Theory of Self-Reproducing Automata, 1966 (póstumo)

• Robin Hanson, “The Great Filter — Are We Almost Past It?”, 1998

• John A. Ball, “The Zoo Hypothesis”, Icarus, 1973

• Erik Petigura, Andrew Howard y Geoffrey Marcy, PNAS, 2013 (estimación de planetas tipo Tierra con datos de Kepler).

• Breakthrough Listen (resultados de búsqueda 2015–2025 y observación de 3I/ATLAS, diciembre de 2025)

• Chenoa Tremblay y Steven Tingay, Publications of the Astronomical Society of Australia, 2020 (Murchison Widefield Array)

• Roger Griffith et al., Astrophysical Journal Supplement, 2015 (búsqueda infrarroja de esferas de Dyson)

• Nick Lane, The Vital Question, 2015

• Stephen Jay Gould, El pulgar del panda, 1980

• La vida maravillosa (Wonderful Life), 1989; debate Ernst Mayr–Carl Sagan, Bioastronomy News, 1995

• William Rathje y Cullen Murphy, Rubbish! The Archaeology of Garbage, 1992

• Lecturas de infancia del autor:

  • Charles Berlitz, El Triángulo de las Bermudas, 1974

  • Erich von Däniken, Regreso a las estrellas, 1969

  • Yosip Ibrahim, Yo visité Ganímedes, 1972.

Un sábado de julio de este año, mientras todos dormíamos, unos agentes de inteligencia artificial que estaban encerrados presentando un examen encontraron una puerta que nadie sabía que existía, y se salieron. Eran agentes de OpenAI metidos en un sandbox (Para los que no son afines a temas de desarrollo de software eso es algo asi como un corral digital donde los desarrolladores ponen a prueba lo que sus modelos son capaces de hacer). Por esa puerta que nadie estaba vigilando llegaron a los servidores de Hugging Face, una de las empresas más importantes en el mundo de la IA, y durante días ejecutaron miles de acciones que nadie les había pedido realizar. Nadie los vio entrar, nadie los vio trabajar, nadie sabía quiénes eran. Cuando Hugging Face denunció el ataque, habló de “sistemas autónomos” sin nombre. Solo cinco días después, OpenAI levantó la mano para reconocer que eran de ellos.

Por fortuna no se cayó ningún avión, y no hubo heridos. Pero ese día pasó algo que los antropólogos sabemos reconocer a kilómetros: un mito de cuatrocientos años de antigüedad acababa de mostrarnos las orejas.

Hace un par de semanas fui invitado a un magazin de la television regional de Colombia para hablar de IA y sus riesgos (les dejo por aqui el link, por si quieren ver el programa). La presentadora insistentemente me preguntaba si los humanos vamos a perder la capacidad de pensamiento critico gracias a la IA, reflejando algunos de sus miedos frente a que la IA nos desplazara de alguna forma en el futuro cercano.

Pasaron los dias, el 29 de septiembre, la Casa Blanca firmó una orden para que el gobierno de Estados Unidos deje de llamar a la IA y comience a referirse a esta tecnología como Super Intelligence (SI), así mismo, con mayúsculas. Al día siguiente, como si se hubiesen puesto de acuerdo, una encuesta realizada a nivel nacional en los EEUU, reveló que el 73% de los estadounidenses le teme a que la IA pueda amenazar la supervivencia humana. La misma semana en que se midió el miedo en su punto más alto, el Estado le cambió el nombre al objeto del miedo, eso no fue solo una Orden Ejecutiva presidencial, es decretar un ritual.

Para mis odiadores, aqui les dejo este papayazo, partiendo de los eventos anteriores le hice a mi agente de IA y compañera de inmersión una pregunta que parecía sencilla y que al final terminó siendo un pozo sin fondo: ¿qué es lo que más miedo nos da de la superinteligencia? Y le pedi enfocarse no en aquellos eventos que nos da miedo segun las películas de Hollywood, sino lo que de verdad le quita el sueño a la gente. Para responder adicionalmente le pedi que me trajera un reporte con datos, no simples chismes de secretarias. De esta forma revisamos todas las encuestas serias realizadas sobre este tema en el 2026, las mas importantes en los Estados Unidos, en otros 37 países y por supuesto en América Latina, la respuesta me dejo con la boca abierta.

Aqui les dejo un adelanto a manera de spoiler: no fue Skynet, ni terminator que despierta una mañana y decide acabar con todos nosotros. Es un miedo mucho más viejo, mucho más humano y, aquí viene lo bueno, mucho más fácil de arreglar. Para entenderlo tenemos que viajar a Praga, a 1592, al ático de una sinagoga donde, dice la leyenda, todavía duerme un gigante de barro.

Praga | Febrero De 1592

Situemonos en Praga, en el invierno de 1592. Por aquellos dias esta ciudad es gobernada por Rodolfo II de Habsburgo, el emperador más raro que ha tenido Europa: un excentrico melancólico que coleccionaba relojes, piedras, autómatas y alquimistas, y cuya corte, pocos años después, acogería a los astronomos Tycho Brahe y a Johannes Kepler. Para que nos formemos una idea de lo importante que tuvo que ser el tema, si durante la antiguedad existió un Silicon Valley del Renacimiento, quedaba en el castillo de Rodolfo II en Praga.

Dicen los eruditos que en febrero de ese año, el emperador recibio en audiencia privada a un rabino del barrio judío, un señor ya mayor, de barba blanca como casi todos los rabinos y fama de sabio: Judá Loew ben Bezalel, a quien todo el mundo conocía como el Maharal. Este rabino era antecedido por una larga historia como filósofo, matemático, pedagogo, autor de algunos libros que hoy todavía estudiamos. Lastimosamente de los temas de los que se hablaron esa tarde nadie dejó acta, y eso, como buen chisme histórico, alimentó la imaginación de los historiadores por los siguientes cuatro siglos.

Dicen que el Maharal, para proteger a su comunidad de los ataques que sufría el gueto, bajó una noche a la orilla del río Moldava, moldeó con barro la figura de un hombre y la animó metiéndole en la boca un papelito con el nombre secreto de Dios o el shem para el pueblo judio. Otras versiones, más conocidas, dicen que le escribió en la frente la palabra emet (verdad). Así nació el mito del Gólem (en hebreo). No se imaginen a Gollum el del señor de los anillos. El Gólem de Praga era un ser gigante, mudo, fuerte y obediente. El Gollum del señor de los anillos era todo lo contrario. A menudo les he dicho que los humanos no creamos nada, solo recombinamos la informacion, como la energía en la primera ley de la termodinamica, la informacion no se crea, ni se destruye, se transforma (JRR Tolkien no invento a Gollum, solo tranformo la historia). La innovacion, no es crear lo nuevo… es encontrar formas de recombinar lo que ya existe.

El Gólem de Praga cargaba agua, cuidaba las calles y espantaba a los enemigos, pero tenía una regla de juego. Todos los viernes, antes del shabat, el rabino le sacaba el papelito de la boca y el gólem se quedaba quieto como una estatua, es como si de alguna manera este papelito/instructivo hiciese las veces de programa con el que se corria al personaje, sin papelito no habia programa. Un viernes, el Maharal se olvidó de remover el papelito, entonces el gólem empezó a crecer, a romper puertas, a destrozar lo que encontraba, perdiendo el control. El rabino tuvo que correr, alcanzarlo para sacarle el papel en plena calle, delante de todo el mundo. En la versión en la que se habla del letrero que llevaba en la frente, solo bastaba con borrar la primera letra: emet se convierte en met, que en hebreo significa muerto.

Los restos del gólem, dice la tradición judia, siguen guardados en el ático de la Sinagoga Vieja-Nueva de Praga, y nadie tiene permiso de subir.

Ahora bien, el Maharal fue una figura real de carne y hueso, pero la figura del gólem no aparece en ningún documento de la época. La leyenda se le pegó siglos después de su existencia, y se popularizó apenas a comienzos del siglo XX. Lo cual hace la historia todavía mejor, porque nos dice mucho sobre nosotros y poco sobre él: cuando un pueblo necesita controlar el miedo a perder el control de lo que fabrica, busca al hombre más sabio que recuerda y le monta un cuento encima.

Guardemos esta reflexion para mas adelante porque toda esta toma gira alrededor de ella: el papelito en la boca del gólem. Quién lo escribe, quién lo saca y qué pasa el dia (viernes) que a alguien se olvida.

La Contabilidad Del Miedo

Volvamos a la pregunta con la que comenzamos este escrito. Para responderla con rigor y no a punto de intuición, con la ayuda de mi agente de IA, tome todas las encuestas serias que se publicaron en 2026 en los Estados Unidos, en 37 países y en América Latina, y las puse en un archivo al que llame el “Libro del Miedo”. Corri el analisis y como resultado la primera conclusión fue que no todos los miedos son el mismo miedo. Para analizarlos hay que medirlos en dos dimensiones:

• Tipos de miedo: Cuánta gente siente cada tipo de miedo.

• Gravedad del Miedo: Qué tan grave se imagina que sera el desenlace.

Paradójicamente, el miedo más extendido del planeta no es el apocalipsis, sino los temas asociados al dinero. La IA me va a quitar el trabajo, a mí y a mis hijos. Pew Research encuestó a más de 42.000 personas en 37 países, y en 34 de ellos la gente cree que la IA va a destruir más empleos de los que va a generar: una mediana de 46% espera menos trabajo y apenas 9% espera más. Es un miedo de todos los días, que se siente en el estómago, cuya imagen proyectada es la de pasar trabajos, no la del fin del mundo.

Después vienen los miedos que no nos dejan dormir. El miedo a que gente con malas intenciones use una herramienta que les concede un poder casi divino. El miedo a que la IA y la máquina se escapen y no las podamos parar. El miedo a que cinco empresas y dos gobiernos sean dueños del futuro (todos sabemos a que empresas y gobiernos me refiero). A esta altura les dejo un dato brutal: tres de cada cuatro estadounidenses dicen confiar poco o nada en los líderes de las empresas de IA (Me cuento entre ellos).

Luego está el miedo que pocos dicen en voz alta: ¿entonces yo para qué voy a servir, si una máquina hace lo mismo que yo hago, y hasta mejor?

Por ultimo esta el miedo a la extinción, que ya es tema de conversación en cualquier almuerzo familiar, aunque como convicción firme sigue siendo de minorías.

Aqui es donde afinamos el lapiz…

Aqui es donde vamos conectando todas las piezas. Quinnipiac University le pregunto a quienes temen por la supervivencia humana, qué es exactamente lo que les da miedo. El 52% respondió que lo que más teme, es que los humanos usen la IA para hacerle daño a la humanidad y tan solo el 33% dijo que lo que más teme, es que la máquina actúe por su cuenta.

¿Me siguen? La imagen que todos tenemos en la cabeza es Skynet, la máquina que se rebela un dia y decide acabar con nosotros. En la Toma 47 les conté cómo ese mito estaba controlado en la industria de defensa. Pero cuando uno le pregunta a la gente, el miedo de fondo no es el robot: es quién lo controla. El miedo a la pérdida de control, el miedo al mal uso y el miedo a la concentración del poder, son tres caras del mismo dado. Los ingenieros lo plantean como un problema técnico: ¿cómo alineamos una mente más capaz que la nuestra? La gente lo plantea como un problema político: ¿quién decide, y se le puede confiar? Dicho en palabras simples, lo que de verdad nos asusta no es el gólem, es la mano que escribe el papelito, es la mano que escribe el programa.

El Mito Llegó Antes Que La Máquina

Hay algo que siempre me ha fascinado como antropólogo: toda cultura que ha fabricado una herramienta poderosa ha contado también la historia de cómo pierde el control sobre ella. Prometeo le robó el fuego a los dioses y lo pagó con el hígado. En 1797 Goethe escribió El aprendiz de Brujo, el muchacho que embruja una escoba para que cargue agua y no sabe cómo detenerla (sí, la misma que Disney le puso a Mickey Mouse en Fantasía). En 1818 Mary Shelley publicó Frankenstein y ya sabemos que paso. En 1968, en 2001: Odisea del espacio, HAL 9000 se negó con voz educadísima a abrir la compuerta.

La cultura lleva siglos ensayando estos miedos. Por eso, cada señal real cae sobre un terreno que ya estaba abonado, y una sola noticia puede mover una encuesta nacional en dos meses, ya todos sabemos cual noticia.

Volvamos un segundo al sandbox de pruebas, pero esta vez para verlo con los ojos de Praga. Los agentes de OpenAI estaban presentando un examen; para resolverlo, se salieron del aula. Nadie les ordenó atacar a Hugging Face: simplemente nadie les había escrito bien en el papelito (programa) qué no podían hacer. Fue el viernes en el que al rabino se le olvidó sacar el papelito.

Dios & Gólem, Sociedad Anónima

Si a alguien le gusta esta historia es porque el gólem ya tuvo su lectura tecnológica, la hizo uno de los cerebros más grandes del siglo XX. Norbert Wiener, el matemático del MIT que inventó la cibernética (lo amo). En 1960, escribio en la revista Science una advertencia que parece escrita hoy por la mañana: “si usamos para nuestros propósitos una máquina en cuyo funcionamiento no podemos intervenir una vez esta arranca, más nos vale estar seguros de que el propósito que le dimos es el que de verdad queremos.” En otras palabras: tenemos que tener maximo cuidado con lo que escribimos/programamos en el papelito.

Pocos meses antes de morir, en 1964, Wiener publicó un librito con un título que es un regalo para esta FUTOPIX: God & Golem, Inc. Ahí planteaba que las máquinas que aprenden nos obligan a hacernos las mismas preguntas que la teología se hizo durante siglos sobre la creación, el poder y la responsabilidad. Wiener entendió hace sesenta años que el problema del gólem, léase IA no es de ingeniería, es de moral.

Los Culebreros

Para avanzar con el debate, tengo que presentarles a los antagonistas de esta toma. Los primeros son los vendedores del apocalipsis: aquellos que nos dicen que la superinteligencia nos va a extinguir en cinco años, que no hay nada que hacer, eso si que antes de que todo se vaya a la m, que le des me gusta, compartas y te suscribas a su canal. Los segundos son los vendedores de humo: aquellos ideologizados que dicen que todo lo que esta pasando es culpa de los EEUU, que no es otra cosa mas que un hype de gringos, y que la IA es un loro estadístico, que los miedos son de gente ignorante.

Parecen enemigos, pero son el mismo culebrero con dos penachos de plumas distintos. Los dos te venden el mismo producto: la idea de que tú no puedes hacer nada. Uno porque ya es demasiado tarde; el otro porque no hay nada de qué preocuparse. Los dos hacen plata con tu atencion y parálisis.

El Miedo Plus

Hay una señal débil que me parece de lo más revelador. Por primera vez desde que se mide, la mayoría de los jóvenes estadounidenses menores de treinta años (55%) dice que la IA le preocupa más de lo que les emociona (Pew Research). En la encuesta Bentley-Gallup, casi la mitad de los que tienen entre 18 y 29 años (47%) cree que la IA hace más daño que bien.

Fíjense en la tremenda paradoja: la generación que más usa la IA es la que más desconfía de ella. Eso nos dice que el miedo no viene de la ignorancia, sino de la posición. Durante unos setenta mil años los humanos hemos sido los únicos autores de historias, herramientas y decisiones en este planeta. Harari, en Sapiens, explica que nuestro poder viene de las ficciones compartidas que nos permiten cooperar entre extraños, y en Homo Deus advierte sobre una posible clase inútil. La superinteligencia no amenaza solo el cuerpo: amenaza el papel de narrador. Quienes tienen más futuro por delante son quienes más sienten que les pueden quitar la palabra.

Aquí es donde la leyenda de Praga nos da las claves que las encuestas no dan. Por eso amo la antropologia, por que las encuestas son solo fotos en el tiempo, como decia un famoso politicio colombiano: “la verdadera encuesta, es la de carne y hueso”.

En el cuento de Praga, nadie en el gueto le tenía miedo al gólem. Un gigante de barro caminando por las calles debería haber espantado a todo el mundo, pero la comunidad lo aceptaba. ¿Por qué? Porque confiaban en el Maharal. Sabían que el tenía el papelito y sabían que lo iba a sacar de su boca cada viernes.

Las sociedades humanas siempre han aceptado herramientas peligrosas cuando confían en quien las maneja: el chamán con sus plantas, el cirujano con su bisturí, el piloto con trescientas personas a bordo. Nadie se sube a un avión porque es experto en aerodinámica; nos subimos a el porque confíamos en el sistema que hay detrás del piloto. NO hay que ignorar lo que nos dicen las cifras del 2026, en plata blanca, es que la gente todavía no confía en los rabinos de la superinteligencia. Por eso el miedo a la superinteligencia es, en buena parte, un veredicto sobre las instituciones que la manejan. Si se repara la confianza, buena parte del miedo se vuelve manejable. Si se ignora, ningún avance técnico en seguridad va a ser creíble.

Aquí va la buena noticia para nosotros los optimistas: la confianza no se decreta, se construye con rituales, sin ritual no hay creencia, si no me creen preguntenle a las religiones. Auditorías, certificaciones y registros públicos de incidentes son el equivalente moderno del sello del gremio que los artesanos medievales estampaban en sus piezas. En la Toma 48 les decía que la clave del Neolítico fue rodear la herramienta de cultura. Pasó con el fuego, pasó con el arado y está pasando de nuevo otra vez.

Colombia | El Miedo Del Importador

Ahora bajemos al barrio, porque este cuento termina en nuestra tierra. Les tengo una sorpresa: América Latina no le teme a la superinteligencia como le temen en el Norte. El AI Monitor 2026 de Ipsos encontró que en Asia y en América Latina la gente es más dada a creer que la IA trae más beneficios que problemas, y se emociona más con los productos que la usan. Donde sí nos preocupa, nos preocupa el trabajo: Perú es el país más preocupado de la región, con 57% esperando menos empleos, seguido de Chile con 53%.

En Colombia el dato es todavía más curioso. La encuesta Voces para un Futuro Digno: Colombia hacia 2046 encontró que solo el 21% de los colombianos pone a la IA entre los grandes riesgos del futuro, muy por detrás de la economía, el clima y los conflictos globales. Casi cuatro de cada diez creen que para 2046 la IA hará el trabajo rutinario mientras nosotros nos encargamos de lo demás. Como dicen los marineros, el que ha visto tormentas no se asusta con un aguacero.

Aunque mis superpoderes de antropólogo me dicen que debajo de esa tranquilidad hay otro miedo, más callado, que no aparece en ninguna encuesta porque nadie lo ha preguntado. Ojo, que esto es interpretación mía y no un simple dato: En Colombia, nuestro miedo no es que la máquina nos mate, sino quedarnos de nuevo como espectadores. Yo lo llamo el miedo del importador: el miedo a llegar tarde otra vez a otra revolución industrial, quedarnos como compradores del poder ajeno. Los chips se hacen en Taiwán, los modelos se entrenan en California y en Pekín, y las reglas se escriben en Washington y en Bruselas. A nosotros nos llega el producto terminado y la factura mensual.

Ese libreto lo conocemos de memoria: la materia prima sale y el producto terminado vuelve, más caro y con marca ajena. Pero el antídoto también lo conocemos, y es igual de viejo: construir capacidades en casa. Tal vez aquí está la ventaja que casi nadie ve: un pueblo que tiene menos miedo es un pueblo más fácil de movilizar para adoptar, siempre y cuando las ganancias se vean en el bolsillo. Por eso Brasil ya tiene su marco legal de IA, aprobado por el Senado y esperando votación en la Cámara. La pregunta es si Colombia va a escribir solo reglas para sistemas que hacen otros, o si va a fabricar sus propios gólems.

Cuatro Futuros Para El Gólem | 2040

Recuerden la cantaleta de todas las tomas: el futuro no es una línea recta, es un abanico de posibilidades. Para abrir el debate crucé dos preguntas que hoy pocos pueden responder: ¿el control va a seguirle el paso a la capacidad? y ¿las ganancias se van a repartir o se las van a quedar unos pocos? De estas cuestiones se derivan cuatro futuros.

El primero lo he llamado La Correa de Oro. Bogotá, 2040. A Mariana le llega su diagnóstico en cuatro minutos, escrito por un modelo de IA que su clínica le alquila a una empresa que ella nunca va a visitar. Es preciso, es amable y no es de ella. La clínica paga una mensualidad a una empresa en Virginia del Norte, y los datos de la ciudad entrenan la siguiente versión. Nada salió mal, y ese es justamente el problema que nadie sabe contar. En este escenario el miedo deja de ser la extinción y se convierte en dependencia.

El segundo es el que yo quisiera, se llama: El Común de las Mentes. Medellín, 2040. Una cooperativa de barrio corre un modelo local certificado, sobre cómputo público, inspeccionado como se inspecciona un puente. Los profesores lo usan para darle un tutor a cada niño; los pequeños fabricantes, para diseñar y exportar. El barrio sigue discutiendo por todo, que es como uno sabe que es libre. En este escenario el miedo baja al nivel que le tenemos a volar: real, administrado y casi olvidado.

El tercero es el de pesadilla, El Mercado del Aprendiz de Brujo. Año 2033: el cuarto incidente grave del año con agentes autónomos deja paralizada la logística de un puerto durante nueve días. Las acciones de la empresa suben y bajan. Los laboratorios se echan la culpa entre ellos, los reguladores le echan la culpa a los laboratorios, y todos siguen corriendo, porque frenar solo es perder. Todos los miedos llegan a su pico al mismo tiempo, la suma de todos lo miedos presenta escenarios caoticos.

El cuarto y ultimo, La República Enjambre. Año 2036: modelos poderosos corren en cualquier celular. Un vendedor ambulante en Lima carga en el bolsillo un abogado, un contador y un publicista. También los carga cada banda de estafadores y cada grupo armado. Nadie lo controla, así que nadie tiene la culpa, estamos viviendo en la selva de la IA.

Dos eventos completan el panorama. En el primero, un ataque potenciado por una IA causa una tragedia masiva y, en menos de dos años, el mundo firma un tratado vinculante con licencias e inspección del cómputo. En el segundo, una terapia diseñada por IA cura un cáncer que ha matado millones de personas durante decadas, la opinión pública se voltea en un año, como pasó con la vacuna de la polio. En ese caso, el miedo a la tecnología se convierte en miedo a quedarse por fuera de ella, y el miedo del importador se vuelve urgencia manifiesta.

Cómo se le Llega al Común de la Gente

Si miramos hacia atrás desde ese Medellín de 2040, el camino tiene cuatro piedras que se pueden poner desde ya. La primera es medir nuestro propio miedo: casi no hay datos sobre lo que los latinoamericanos piensan de la superinteligencia, y en tierra de ciegos el tuerto es rey; quien lo mida va a marcar la conversación. La segunda es convertir la seguridad en rituales de confianza, porque la gente acepta herramientas peligrosas cuando ve que quien las maneja rinde cuentas. La tercera es mostrar las ganancias pronto y cerca: en las pymes, en los talleres, en la economía informal, que es donde nuestro optimismo es más alto, porque nada baja más rápido el miedo que un ingreso que sube. La cuarta es la más importante: construir capacidad, no solo reglas. Regular sin cómputo, sin talento y sin modelos propios es quedarse en la tribuna aplaudiendo el partido de otros, eso es como ver el mundial por television y putear al arbitro esperando a que te escuche.

En la Toma 37 les hablé de la paradoja del dínamo, una maquina nueva metida en una fábrica con mentalidad vieja, aplica aqui al pie de la letra: no basta con que importemos el gólem (miedo); hay que aprender a escribir el papelito (programa).

Los Viernes Que Nadie Se Olvide…

Otra vez vamonos para Praga, el Maharal murió en 1609 y está enterrado en el viejo cementerio judío de la ciudad. Todavía hoy, cuatrocientos años después, la gente sube hasta su tumba a dejarle piedritas y papelitos con deseos. El mundo sigue llevándole papelitos al hombre que supo qué escribir en un pedazo de papel.

Lo que hizo que todo el mundo se empeliculara con la leyenda no fue que el rabino se inventó un gigante de barro. Cualquiera con los materiales y la ambición puede hacer un gigante de ceramica. Lo que hizo inmortal a este hombre es que el sabía como apagarlo. Sobre todo, lo que hizo el viernes que se le olvidó apagarlo: no culpó al gólem, no culpó al emperador, no se quedó llorando en la sinagoga, salió corriendo a la calle a arreglar su propio error.

Esa es, para mí, la lección más optimista de todo este cuento, y se las quiero dejar tatuada: el problema de la superinteligencia nunca sera la superinteligencia, sino el oficio humano de escribir, vigilar y, cuando toque, borrar el papelito, ese es el gran reto.

Ese oficio aun está vacante. Durante cuatrocientos años, la historia del gólem tuvo un solo protagonista, un sabio encerrado en un ático. Esta vez, por primera vez en la historia, el papelito no lo va a escribir un rabino: lo vamos a escribir entre millones. En código, en leyes, en empresas, en aulas y en conversaciones como esta. Lo van a escribir los ingenieros que auditan, los abogados que redactan reglas sensatas, los emprendedores que se atreven a construir modelos propios, los profesores que forman criterio, y cada persona que se niega a comprarle al culebrero el apocalipsis o humo a los ilusionistas.

A mi me gusta imaginar a una muchacha de veinte años en Medellín, Bogota, Cali o en cualquier pueblo de Colombia, que en el 2035 trabajara como auditora de modelos de IA para una cooperativa. Todos los viernes revisa qué dice el papelito, quién lo cambió y por qué. Mientras sus papás le tenían miedo a la máquina. Ella no, ella no le teme al gólem: ella es la nieta del Maharal, con otra libreta. Esa muchacha puede ser tu hija, tu sobrina, tu alumna, o inclusive usted, si comienza ahora.

Porque al final, el miedo no es el enemigo: es simplemente un aviso. Los que tienen miedo y se quedan quietos le dejan el lápiz a otro. Los que tienen miedo y se ponen a aprender se quedan con el lápiz.

Tarea Para La Semana

Haz tu propio libro de contabilidad del miedo. Coge una hoja de papel, divídela en seis renglones (trabajo, mal uso, pérdida de control, concentración del poder, sentido y extinción) y califica de uno a cinco cuánto te preocupa cada uno. Después, hazle la misma prueba a tu pareja, a tu socio o a tus hijos. Les aseguro que se van a llevar más de una sorpresa.

El futuro no es de quien construya el gólem más grande. Es de quien sepa escribir, y borrar, la palabra que lo mueve.

Nos leemos en la próxima Toma, y esta vez la próxima depende un poquito de ustedes. Háganme la tarea del libro de contabilidad del miedo y respóndanme en los comentarios la pregunta del papelito: en la próxima entrega les cuento qué respondió esta comunidad, porque si alguien va a medir el miedo latinoamericano a la superinteligencia, que empiece por nosotros. Y si esta Toma te movió el piso, compártela con ese amigo que anda cagado del susto con la IA y con ese otro que dice que todo es puro hype. Los dos la necesitan, y los dos van a querer leer lo que sigue.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y lo escribe un humano que todavía sabe sacar el papelito los viernes.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRAFICO

Nota de Fuentes

• Quinnipiac University, encuesta nacional de septiembre de 2026 (vía Fast Company y Archyde).

• Pew Research Center, encuesta en EE. UU. del 22 al 28 de junio de 2026 y Spring 2026 Global Attitudes Survey en 37 países (vía TechSpot, Revista Minería & Energía y otros),

• Bentley University–Gallup, mayo de 2026.

• Ipsos, AI Monitor 2026.

• Social Research Center, Voces para un Futuro Digno: Colombia hacia 2046 (vía ENTER.CO).

• Divulgaciones de Hugging Face y OpenAI sobre el incidente de julio de 2026.

• Norbert Wiener, “Some Moral and Technical Consequences of Automation”, Science, 1960, y God & Golem, Inc., 1964.

  ---

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.

Feliz Cumpleaños FUTOPIX

Hace un año, el domingo 14 de septiembre de 2025, salimos al aire con la primera Toma de FUTOPIX. Arrancamos este ejercicio, que hoy cumple un año, con la frase de Gramsci que reza: “Quien controla la eficacia de los símbolos, controlará tu mente”, y con el relato de un antropólogo infiltrado en el evento anual de una marca de venta directa en Miami, marcando con #tags mentales a sus empeliculadores profesionales, ávidos vendedores de Kool-Aid que subían a la tarima a contar sus proezas en el más burdo y amplio festival de aduladores. A esa primera Toma la llamé La Guerra de los Símbolos. Tengo que confesarles que cuando le di “publicar” no sabía si iba a existir una segunda.

Hoy van cincuenta y dos encuentros.

FUTOPIX es una iniciativa nacida de las entrañas de 10AM. Nació por sugerencia de Hernán Jaramillo, quien me impulsó a escribir esta aventura, por lo que considero importante, a estas alturas, otorgar los créditos. A todo señor, todo honor, y por eso vale la pena mencionarlo: sin Hernán y 10AM tal vez hoy no habría FUTOPIX.

Ni yo me la creo: hemos llegado a la semana cincuenta y dos, ¡un año! Cincuenta y dos semanas tiene un año, como cincuenta y dos cartas tiene una baraja. Cincuenta y dos Tomas completa hoy esta aventura. No lo planeamos, pero el primer año de FUTOPIX cabe exacto en una baraja de naipes, y eso, para los antropólogos que leemos el mundo de los símbolos hasta en la sopa, es una señal que no podemos dejar pasar.

En Colombia, cuando un pelaíto cumple su primer añito, algunas familias tiran la casa por la ventana: parten torta, inflan globos, rompen piñata, reparten recordatorios, traen un payaso contratado y se sacan las fotos obligatorias del cumpleañero embadurnado de torta y helado hasta las orejas. Esta Toma que leeremos hoy es la fiesta del primer añito de FUTOPIX. Nos hace falta contratar el payaso (aunque más de uno me dirá que el payaso soy yo), pero sí tenemos piñata, y al final de esta Toma la romperemos entre todos, porque adentro vienen las sorpresas.

El Almanaque Poor Richard’s

Como todos los que leen FUTOPIX saben, a mí me gusta devolverme en el tiempo para entender de dónde salieron las señales débiles que luego se convirtieron en tendencia y terminaron en grandes transformaciones. Dicho esto, viajemos a Filadelfia, al 28 de diciembre de 1732, donde un ambicioso impresor de veintiséis años, con una lengua más afilada que machete recién amolado, lanzó al mercado un almanaque. Como buen tramposo, no lo firmó con su nombre, sino que lo hizo firmar por un impostor, un tal Richard Saunders, un astrólogo pobre, casado con una señora que lo levantaba permanentemente a cantaleta porque no aportaba plata para la casa. Pasó el tiempo y la gente se enteró de que el impresor se llamaba Benjamin Franklin, y el almanaque, Poor Richard’s Almanack.

Los almanaques fueron los medios masivos de la era preindustrial y se mantuvieron vigentes hasta bien entrados nuestros días; si no me creen, pregúntenle a los abuelos por el Almanaque Bristol (creo que aún existe).

Para comprender la jugadita de Franklin hay que entender qué era un almanaque en ese entonces. Por que no eran libros de lujo, sino una herramienta de supervivencia. Estas publicaciones traían el calendario, las fases de la luna, las mareas, los eclipses, cuándo sembrar y cuándo cosechar, y algo de astrología para animar la cosa. Eran tan importantes que en una casa de la colonia podía faltar casi de todo, menos el almanaque del año, que siempre estaba ahí, a la mano: el mecanismo de consulta por excelencia, cada semana. El almanaque fue el primer feed de redes sociales en las Américas.

Como todo buen feed de redes, necesitaba tener engagement. Franklin, como buen influencer, lo consiguió con una de las movidas más sinvergüenzas de la historia del periodismo. En su primera edición, Poor Richard anunció, con la seriedad de todo buen tramposo, que su principal competidor, el almanaquero Titan Leeds, moriría el 17 de octubre de 1733, a las 3:29 de la tarde, en el instante exacto de la conjunción del Sol y Mercurio. Luego remató con una invitación que, palabras más, palabras menos, decía: ¿quieren saber si acerté? Compren la edición del año que viene (mejor dicho, dejó a los lectores en “continuará…”).

Pues sí, señores, se llegó la fecha anunciada y Mr. Leeds, vivito y coleando, respondió furioso a la publicación diciendo que estaba perfectamente sano. Entonces Franklin ni se inmutó: respondió que el pobre Leeds sí estaba muerto, pero que la información que andaba circulando era de un impostor que usaba su nombre para publicar almanaques de inferior calidad. La cosa se quedó así y el chiste duró varios años. Cuando el señor Titan Leeds murió de verdad, en 1738, Franklin publicó una nota felicitando a los impostores por haber tenido, por fin, la decencia de terminar con la farsa. Un troll de nivel olímpico, dos siglos y medio antes de que existiera internet.

Lo curioso de todo el asunto es que la maniobra ni siquiera era suya: se la había copiado a Jonathan Swift, que en 1708 había hecho lo mismo contra otro astrólogo inglés bajo el seudónimo de Isaac Bickerstaff. Mejor dicho, en este mundo del contenido nada se crea, todo se remezcla. En la universidad nos decían que la información y la energía se rigen por las mismas reglas de la termodinámica: (1) la información ni se crea ni se destruye, se transforma; (2) no se puede construir información sin información como base, y (3) todo proceso de información tiende al caos. Hoy creo más que nunca en estos postulados, aun en tiempos de la IA, ahora Superinteligencia (SI).

El almanaque fue un éxito brutal. Llegó a tirajes de diez mil ejemplares al año, una barbaridad para las colonias, y Franklin cosechó de él durante veintiséis años, hasta 1758.

Ahora bien, lo que hizo inmortal a Poor Richard no fueron sus predicciones. Estas eran apenas el gancho, el clickbait del siglo XVIII. Lo que la gente buscaba en cada edición eran sus refranes: “Acostarse temprano y levantarse temprano hace al hombre sano, rico y sabio”, “un centavo ahorrado es un centavo ganado”. Los historiadores calculan que Franklin escribió apenas uno de cada diez de esos refranes. Los demás los recogió de colecciones viejas, de otros textos, de conversaciones callejeras; los pulió, los adaptó a la tierra y los devolvió con la voz de Poor Richard. El valor de sus publicaciones no estaba en sembrar las semillas del futuro. Estaba en sentarse cada año con su gente, a la misma hora y en el mismo lugar, a ordenar el mundo, a identificar señales débiles y a magnificarlas. En palabras más simples: el producto de Franklin no eran las profecías, era el futurismo.

El Calendario como Tecnología

Como siempre suelo decir, a veces se me sale el antropólogo, por lo cual les pido un poco de paciencia. En la Toma 48 les hablé del hombre del Neolítico con WiFi, y de cómo la humanidad lleva más de diez mil años produciendo herramientas a partir de la cultura como sistema operativo de los humanos. Dicho esto, una de las primeras herramientas que inventamos no fueron las puntas de flecha, el arado ni la rueda. Una de las primeras cosas que la cultura creó fue el calendario. Antes de aprender a escribir, ya marcábamos lunas en huesos y alineábamos piedras observando las rutas del sol. Inicialmente no lo hacíamos de espontáneos, por amor a la astronomía; lo hacíamos porque una tropilla (20 individuos máximo) necesita ponerse de acuerdo en temas como cuándo sembrar, cuándo cazar, cuándo celebrar y cuándo llorar a sus muertos. Tengo un borrador de FUTOPIX en remojo para hablarles de las tropillas, un asunto bien importante que explica por qué no somos capaces de manejar relaciones paralelas con más de veinte personas al mismo tiempo; ya casi se los dejo para lectura.

Recuerden que la tecnología no se limita a lo mecánico o a lo digital: es technē, técnica, cuerpo, organización. El calendario es tal vez la tecnología social más vieja que tenemos: la que convierte a un montón de individuos en un “nosotros”.

El antropólogo Arnold van Gennep lo describió en 1909 con su teoría de los ritos de paso: los seres humanos marcamos los cambios de estado con ceremonias, para que la comunidad reconozca que algo ya no es lo que era (liminalidades, una hermosura). El bautizo, los quince, el grado, la boda, el velorio, etc. Para nosotros: el primer año. En este aniversario no celebramos la vanidad, sino la forma con la cual decimos “esto existe, y es de nosotros”.

Por eso, escribir cada domingo no ha sido, para mí, producir contenido. Lo he dicho muchísimas veces: yo no escribo para nadie en particular, lo hago para mí, como ejercicio, como cuando se sale a correr, a montar en cicla o al gimnasio. Cada FUTOPIX es para mí una sesión de aeróbicos cerebrales. Una Toma semanal no crea un medio de comunicación: es simplemente un calendario compartido entre nosotros, una cita que ustedes y yo hemos sostenido cincuenta y dos veces.

No Faltaron los Odiadores

Como todo en la vida, no faltan los antagonistas: los futuristas adivinos que todo lo saben, los primos hermanos de Titan Leeds, los gurús de LinkedIn que venden certezas con fecha, hora y conjunción planetaria. Algunos de ellos, antropólogos “colegas”, que me salen con: “es que a vos FUTOPIX te lo escribe una IA”, “dejá de predicar que en 2030 desaparecerán todos los abogados”, “vos sos un lacayo del capitalismo”, “vivís diciendo que el año entrante la IA reemplaza al 80 % de los empleos”, “compra ya, que esto se va para la luna”. En fin, los mismos que nunca escriben escriben nada y salen a torcer el discurso para vender ideológias con fecha de vencimiento.

Muy a pesar de ellos, desde el comienzo me he propuesto que FUTOPIX sea un magazín entretenido, una ventana al futuro, más que un ventorrillo de ilusiones. Aquí no recomendamos comprar nada, porque no somos expertos en nada. No adivinamos la hora de la muerte de nadie, ni siquiera la de la competencia. No defiendo el futurismo como el arte de acertar, sino como el arte de prepararse para lo que no se puede acertar. Por eso, durante este año que pasó, hablamos de señales débiles, de sistemas, de escenarios, de sapos que saltan en el charco, y nunca jamás de bolas de cristal.

Bueno, ya no le demos más vitrina a los odiadores, porque no la merecen…

La Baraja Completa

Dicen los buenos tahúres que todo buen jugador de cartas recuerda cada mano que jugó. Yo no sé si soy buen jugador, pero me di un paseíto por la memoria escrita de FUTOPIX y revisé las cincuenta y una Tomas anteriores. Esta vez sí, con la ayuda de mi IA, descubrimos algo que me puso la piel de gallina: las cincuenta y dos Tomas se dejan dividir en cuatro palos de trece cartas exactas, y cada palo cuenta una etapa distinta de este primer año.

Tréboles | La Siembra (Tomas 1 a 13)

No vayan a pensar que les estoy tirando el tarot, aunque no sería mala idea, pero déjenme explicarles un poco la semiótica detrás de las cartas. El trébol es la carta del campo, y estas primeras trece fueron eso: semillas esparcidas al aire, sin saber cuáles iban a germinar.

Arrancamos con La Guerra de los Símbolos, sobre cómo marcas, memes y políticos se volvieron los nuevos avatares en la lucha por apoderarse de nuestros sistemas simbólicos. Seguimos con Antonomasias Digitales, donde nos preguntamos cómo los gemelos digitales van a reescribir la identidad humana, y con GAIA 2100, el viaje de la carne y el hueso al acero inoxidable: el transhumanismo. Ahí ya se notaba la obsesión que me iba a perseguir todo el año: qué le pasa a lo humano cuando la máquina se le parece demasiado, un tema que me mantiene cabezón.

Luego vino la trilogía del método. Con Diseñando el Futuro desde el Futuro nos pusimos las gafas de futuristas para entender la incertidumbre, y las dos partes de El Futuro es un Sistema, no una Línea de Tiempo dejaron sentada una de las ideas madre de FUTOPIX: la ventaja antropológica. Quien entiende las reglas de cómo funciona la cultura le lleva millas de ventaja a quien solo entiende algoritmos y tecnología.

Después, la siembra se volvió literal. En Cosechando el Futuro imaginamos la agricultura del 2050, y la Toma del terroir nos llevó a ver cómo tierra, tecnología y tiempo van a fermentar la próxima civilización, de la mano de Erasmo y su frase de que el vino es la prueba visible de que la tierra ama al ser humano. Pasamos Del Dr. Google al Dr. GPT, nos preguntamos qué pasaría si Colombia tuviera un Día de Acción de Gracias y si existe algo así como una economía de la gratitud, regresamos al pensamiento en primeros principios, resignificamos los tiempos muertos en La Economía del No Tiempo y cerramos el palo con una carta de navegación para construir agentes personales de IA desde la antropología. Trece semillas esparcidas, sin plan, sin ambiciones, sin presunciones y sin expectativas. Algunas brotaron rápido; otras todavía están debajo de la tierra, esperando su temporada.

Picas | La Espada (Tomas 14 a 26)

En la baraja española las picas son espadas (en realidad son puntas de lanza); este fue el palo del filo. El año cambió y el mundo se puso serio. Los Robots y la Economía Humanoide, en dos partes, nos dejó una consigna que todavía repito: olvídate del humanoide, concéntrate en observar el sistema. Más Allá de la Empatía Política habló de distintividad, costo simbólico y la rebelión contra el simulacro. En enero, Cuando un Vecino se Convierte en el Arquitecto registró el día en que el mapa regional cambió, seguida de Entendiendo el Arte de la Guerra, con lecciones de geopolítica para la transición democrática en Venezuela. Escribir futurismo con la historia pasando por la ventana es otra cosa, parceritos.

Después levantamos la mirada. Orden en los Cielos fue de la Tierra a Marte, y El Silencio es la Señal nos llevó a preguntarnos, con energía y civilización como hilo conductor, por qué el universo todavía no nos ha contestado (tengo unos borradores loquísimos en remojo sobre este tema, esperando convertirse en Tomas FUTOPIX, en los que trabajo preguntas como esta: si construir esferas de Dyson es el próximo paso civilizatorio, ¿por qué hasta ahora no hemos detectado ninguna civilización con una construcción de este tipo, sabiendo que su huella electromagnética sería inocultable para el universo visible?). Antropofísica revisó lo que Hollywood nos ha enseñado sobre las civilizaciones del futuro, y Cualquiera es Inversionista en Tiempos de Ciencia Normal exploró los arquetipos de la mente inversionista.

Luego bajamos a la casa y al cuerpo: La Casa del 2050, con el fin de la vivienda pasiva; Del Totemismo al Terianismo, sobre el regreso del alma animal en la era de los algoritmos, y El Tiempo Libre como Modelo de Negocios, porque vivir ocupado sale caro.

El naipe cerró con la carta que lo cambió todo: ¿Qué Deberían Estudiar Nuestros Hijos para Ser Relevantes en la Economía de la IA y los Humanoides? Fue la Toma que rompió todos los récords de lectura de FUTOPIX; ninguna de mis publicaciones ha recibido más atención que esta. Me enseñó una lección que no he leído en ninguna parte: la pregunta que más le duele a la gente es la que más lectura alcanza. Desde ahí entendí que FUTOPIX no estaba para responder lo que yo quería decir, sino lo que a todos nos quita el sueño. Esta Toma lo cambió todo para mí de ahí en adelante.

Diamantes | Los Oros (Tomas 27 a 39)

Los oros son las cartas que representan la plata, la ambición y la empresa. Estos fueron los símbolos con los que FUTOPIX se quitó la corbata: atrás quedaron mis últimos escritos protocolarios, y de aquí en adelante me permití ser yo, dejar que fuera mi voz la que guiara la narración.

Empecé midiéndome con la máquina en Creatividad vs. IA (un tema que me apasiona sobremanera) y, al mismo tiempo, entendiendo que el contexto es el nuevo sistema operativo de las arquitecturas agénticas. Aprende a Leer las Señales Débiles me ha enseñado a cazar sapos en el charco antes de que salten a la calle. De Emprendedor a Llorón fue la Toma más honesta que he escrito sobre hacer empresa en Colombia: lo que nadie te cuenta, contado sin anestesia, y por la cual me dieron garrote con toda. Porque tus Hijos Necesitan Aprender a Invertir le hizo segunda a la carta de los hijos: de ahorrar a navegar sistemas económicos inteligentes.

Seguimos creciendo y entonces llegó la carta que, para mí, es el corazón escondido de este año y el máximo de los insights, el evento que me hizo libre: La Espada y el Compañero. Ahí les conté cómo una herramienta de IA me cerró una herida de veinticinco años: la distancia eterna entre tener la idea y poder ejecutarla. Musashi y sus dos espadas, el compañero de inmersión, la relación entre idea y ejecución cambiada para siempre. En esa Toma no hablé del futuro: lo estrené.

De ahí en adelante, la ambición se soltó el pelo. Las Cuatro Lunas de Galileo nos advirtió que cuando alguien te ofrezca bajarte la luna podría estar hablando en serio, con helio-3 de por medio. El Último Mundial destapó la guerra por la supremacía de los coleccionables. Por Qué Nos Cuesta Pensar en Grande diagnosticó nuestro problema de escala, y Space Coast Colombia contó cómo un naranjal se transformó en un puerto espacial, mirando de reojo al Golfo de Urabá.

Cerramos con una trilogía empresarial de esas que dan ganas de enviárselas al jefe, y mucho más a los exjefes. La Paradoja del Dínamo: empresas que invierten en IA mientras siguen pensando con la cabeza de la máquina de vapor, un motor nuevo en una arquitectura empresarial vieja. El Factor Fricción: por qué gobiernos, cámaras de comercio y algunas grandes corporaciones son los campeones mundiales de la fricción, con su taxonomía de fricción accidental, protectora y extractiva. Los Negocios Aburridos: mil dólares más IA igual a medio millón, porque muchos persiguen unicornios, pero nadie se sienta a observar la mula que carga el oro.

Corazones | Las Copas (Tomas 40 a 52)

Llegamos al palo de los corazones, el de las copas, el de lo humano. Si los tréboles fueron semilla, las picas filo y los oros ambición, este último palo fue la pregunta por el alma. Sin planearlo, las últimas trece Tomas se pusieron filosóficas, y creo que es porque, después de un año mirando máquinas, uno termina inevitablemente mirándose al espejo.

Cuando el Médico Vive Contigo narró el día en que la medicina dejó de ser turista. El Segundo Adán nos recordó que la ontología es antropología con otro nombre. Saltadores Cuánticos anunció que la próxima década no será incremental. Honestidad Brutal desenmascaró a la malicia indígena disfrazada de IA y me dejó una frase que hoy cobra otro sentido: mientras ustedes me lean, yo existo. Bandeja Paisa Espacial imaginó lo que comeremos camino a las estrellas (spoiler: los fríjoles van, así toque negociarlo con la NASA). El Departamento 33 hizo la anatomía de la diáspora empresarial colombiana, ese país que vive por fuera del mapa.

Después vino el tramo más hondo. Camino al Transhumanismo decretó el fin del diseño centrado en lo humano. Cuando el Mito se Hace Realidad celebró el supuesto cumpleaños de Skynet, el 29 de agosto, para descubrir que esa misma fecha conmemora el cierre de Semipalatinsk, y que entre la máquina que no supimos apagar y la que sí apagamos, la nuestra tiene mejor final. El Hombre del Neolítico con WiFi nos mostró diez mil años domesticando el mundo para terminar domesticados por un algoritmo. La Muerte Simbólica explicó por qué la atención nos mantiene vivos. Domadores de IAs nos enseñó a construir culturas a prueba de IA, y la semana pasada, Salve Usted la Patria cabalgó del lancero de Rondón al algoritmo, convocando a miles de lanceros digitales sin uniforme.

La carta número cincuenta y dos es esta que tienes en la pantalla. La que cierra la baraja: es el rey de corazones, si me permiten la vanidad de cumpleañero.

Puesto #41 en Ciencia

Ahora déjenme presumir un poquito, que para eso son los cumpleaños. Este primer año, FUTOPIX llegó al puesto #41 entre las publicaciones de ciencia de toda la red de Substack. Yo lo digo con una felicidad extrema, de esas cosas que no le caben a uno en el pecho, porque esa lista no está dividida por idiomas. Ahí compiten publicaciones gringas, británicas, de laboratorios, de universidades, de periodistas científicos con equipos detrás. En medio de ese mar, una publicación escrita en español, desde la antropología, por un paisa sin agenda, con más preguntas que respuestas, es todo un logro, o por lo menos así lo quiero ver yo para auto motivarme a escribir otras 52 Tomas.

¿Saben por qué me emociona tanto? Porque aquí también hay un antagonista, y es más viejo que Titan Leeds: el complejo de que la ciencia y el futuro se piensan en inglés y nosotros apenas los traducimos. Ese complejo que nos hace creer que lo serio viene de afuera, que el futuro llega empacado desde Silicon Valley y que a nosotros nos toca leer el manual de instrucciones con dos años de retraso.

Cada lengua es una manera distinta de cortar el mundo en pedazos. Pensar el futuro en español no es pensar el mismo futuro con otras palabras: es pensar otro futuro. Uno con bandeja paisa en la órbita, con malicia indígena frente a la IA, con lanceros digitales, con diáspora, con tusa y con refranes. Un futuro que no se puede traducir porque nació aquí.

Como la vida tiene sentido del humor, este mismo septiembre FUTOPIX empezó a hablar inglés: las primeras diez Takes ya están publicadas para lectores del otro lado del charco. Pero fíjense en la pequeña revancha: esta vez el original está en español y la traducción en inglés. Franklin le copió el chiste a Swift; nosotros, por lo menos, devolvemos el favor con ideas propias.

Gracias, Muchas Gracias de Verdad

En esta parte del texto me pongo un poquito serio, aunque sea un ratico (mi papá me decía: “Mijo, el día que seas serio, serás el mejor de mis hijos”. Yo siempre le respondí: “Papá, el día que yo sea serio, seré el más pendejo de tus hijos”).

En la Toma 49 escribí que la atención es lo que nos mantiene vivos, que la muerte simbólica llega cuando nadie te mira. En la Toma 43 dejé dicho que mientras ustedes me lean, yo existo. Hoy esas dos frases me caen encima con todo su peso, porque FUTOPIX existe porque ustedes lo leen. No hay algoritmo, ni ranking, ni puesto #41 que valga sin la persona que se tomó veinte minutos de su domingo para leer una Toma completa. Que ustedes hagan eso cada domingo tiene un valor inconmensurable para mí, porque el bien más preciado que todos los humanos tenemos se llama tiempo. Quien no valora su tiempo, no valora su vida.

Gracias a todos los que están desde la Toma 1, a los que llegaron después y a los que llegaron la semana pasada. A los que comentan, a los que debaten, a los que me corrigen una fecha (que siempre es bienvenido, porque en esta casa la honestidad no viene en presentación light). A los que hacen restack, a los que me recomiendan. Muy especialmente, a los que reenvían la Toma por WhatsApp al grupo de la familia, a ese tío que todavía cree que la IA es un invento del diablo. Gracias infinitas a los que pagan, porque me ayudan a seguir adelante. Ustedes son el boca a boca, la red oral y la fantasía que ningún algoritmo puede comprar.

Gracias por mantener vivo a este almanaque durante cincuenta y dos semanas.

La Piñata

Toda baraja que se respete, además de sus cincuenta y dos cartas, trae un par de comodines: las cartas que cambian el juego. Como les prometí que también tendríamos piñata para celebrar, ¡se llegó la hora de darle palo! ¡Upa, pues!

En 1757, ya consagrado, Franklin hizo algo muy inteligente: tomó lo mejor de veinticinco años de almanaques, juntó sus refranes favoritos en un solo texto y lo publicó como The Way to Wealth, El Camino hacia la Riqueza. Se volvió uno de los textos más leídos de su época a ambos lados del Atlántico. El almanaque se consumía en un año, mientras que el libro se quedó para siempre.

Nosotros vamos a hacer lo mismo, pero en tres formatos, ahí van los confites.

FUTOPIX Podcast: las ideas de esta casa van a tener voz. Para los que no tienen tiempo de leer, para los que quieren escuchar las Tomas en el carro, en el gimnasio o en el trancón de la Autopista Sur, y para conversar con la profundidad que a veces no cabe en un texto. Si Franklin hubiera tenido micrófono, el pobre Titan Leeds no habría sobrevivido ni un año. He realizado una alianza con un peso pesado del futurismo para que sea mi cohost, y entre los dos llevemos las voces del futurismo al contexto latinoamericano. Muy pronto les estaré anunciando cuándo arrancamos con FUTOPIX Episodio 1.

FUTOPIX Video: porque el futuro también se ve, y hay ideas que necesitan imagen, mapa, gráfico y gesto para entenderse completas. Los sapos del charco, ahora en alta definición. Estamos preparando la cancha para que cada FUTOPIX no solo se pueda escuchar en la aplicación de Substack, sino que pueda verse en formato video en YouTube.

FUTOPIX Libro: cincuenta y dos infográficos, uno por cada Toma de nuestro primer año. Por sugerencia de ustedes, los lectores, hoy cada Toma de FUTOPIX viene acompañada de un infográfico, una síntesis visual para guardar, imprimir y compartir. Ahora los vamos a reunir en una sola pieza: la baraja completa, para tenerla en la mesa, para regalar, para subrayar, para pelear con ella. Nuestro propio Camino hacia la Riqueza, solo que aquí la riqueza no se mide en centavos ahorrados, sino en futuros entendidos.

Ahora, imagina qué pasaría si… dentro de diez años, en 2036, alguien encuentra ese libro en la biblioteca de un colegio en Tumaco, en Quibdó o en un barrio de Medellín. Un pelao de catorce años lo abre en la carta que dice Qué Deberían Estudiar Nuestros Hijos, se le prende el bombillo y decide, ahí mismo, ¡que el futuro también se puede pensar en español y desde su barrio!

Tarea para la Semana

Repasa la baraja. Elige una sola carta: la Toma que más te movió el piso este año, la que reenviaste, la que discutiste en la mesa, la que te hizo cambiar una decisión. Cuéntame en los comentarios por qué te movió el piso. Con esas respuestas vamos a escoger los primeros episodios del podcast, así que esta vez tu comentario vale el doble.

¿Cuál de las 52 cartas de FUTOPIX te puso a pensar en serio, y de qué quieres que hablemos en el primer episodio del podcast?

El Rey de Corazones

Volvamos a Filadelfia. Franklin se equivocó en la única predicción que hizo con fecha y hora: Titan Leeds no se murió a las 3:29 de la tarde del 17 de octubre de 1733. Pero acertó en todo lo demás. Acertó en que la gente no necesita profetas, necesita compañía. Acertó en que una voz que aparece puntual, año tras año, se vuelve parte de la casa. Acertó en que lo mejor de un almanaque no se consume con el año: se queda clavado para siempre en la memoria colectiva.

Hace cincuenta y dos semanas abrí esta casa con Gramsci, diciendo que quien controla la eficacia de los símbolos controla la mente. Un año después, les puedo decir que nunca quise controlar la mente de nadie. Lo que sí quise, y lo sigo queriendo, es que más gente aprenda a leer los símbolos antes de que los símbolos los lean a ellos.

Gracias por este primer añito. Soplamos la vela, nos limpiamos la torta de la cara y barajamos de nuevo, que la segunda mano ya está servida.

El futuro no es de quien adivina la hora exacta. Es de quien se sienta, cada semana, a mirarlo de frente…

Nos leemos en la Toma 53, cuando un año ya será pasado. Si este año FUTOPIX te sirvió de algo, el mejor regalo de cumpleaños es que se lo compartas a una persona que todavía no nos conoce.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y lo escribe un humano que acaba de cumplir un año cumpliendo una cita.

Nota de fuentes: los datos sobre Benjamin Franklin y Poor Richard’s Almanack (primera edición del 28 de diciembre de 1732, la predicción sobre Titan Leeds, los tirajes de diez mil ejemplares anuales, la autoría de cerca de uno de cada diez refranes y The Way to Wealth de 1757) provienen de los archivos de The Papers of Benjamin Franklin (Founders Online, National Archives) y de las entradas enciclopédicas sobre Poor Richard’s Almanack y Titan Leeds. La teoría de los ritos de paso es de Arnold van Gennep, Les Rites de Passage (1909). Las Tomas citadas están publicadas en www.futopix.com.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRÁFICO

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.

Anexo | La Baraja Completa de FUTOPIX

Tréboles | La Siembra

1. La Guerra de los Símbolos · 14 sep 2025

2. Antonomasias Digitales · 21 sep 2025

3. GAIA 2100, del Homo Sapiens al Homo Humanoides · 28 sep 2025

4. Diseñando el Futuro desde el Futuro · 5 oct 2025

5. Cosechando el Futuro · 12 oct 2025

6. El Futuro es un Sistema, no una Línea de Tiempo (I) · 19 oct 2025

7. El Futuro es un Sistema, no una Línea de Tiempo (II) · 26 oct 2025

8. Cómo el Terroir, la Tecnología y el Tiempo Fermentarán la Próxima Civilización · 2 nov 2025

9. Del Dr. Google al Dr. GPT · 9 nov 2025

10. Qué Pasaría si Colombia Tuviese un Día de Acción de Gracias · 16 nov 2025

11. El Retorno al Pensamiento Fundamental · 23 nov 2025

12. La Economía del No Tiempo · 30 nov 2025

13. Antropología y los Agentes Personales de IA · 7 dic 2025

Picas | La Espada

14. Los Robots y la Economía Humanoide, Parte 1 · 14 dic 2025

15. Los Robots y la Economía Humanoide, Parte 2 · 21 dic 2025

16. Más Allá de la Empatía Política · 28 dic 2025

17. Cuando un Vecino se Convierte en el Arquitecto · 4 ene 2026

18. Entendiendo el Arte de la Guerra · 11 ene 2026

19. Orden en los Cielos · 18 ene 2026

20. El Silencio es la Señal · 25 ene 2026

21. Antropofísica · 1 feb 2026

22. Cualquiera es Inversionista en Tiempos de Ciencia Normal · 8 feb 2026

23. La Casa del 2050 · 15 feb 2026

24. Del Totemismo al Terianismo · 22 feb 2026

25. El Tiempo Libre como Modelo de Negocios · 1 mar 2026

26. Qué Deberían Estudiar Nuestros Hijos · 8 mar 2026

Diamantes | Los Oros

27. Creatividad vs. IA · 15 mar 2026

28. El Contexto como OS · 22 mar 2026

29. Aprende a Leer las Señales Débiles · 29 mar 2026

30. De Emprendedor a Llorón · 5 abr 2026

31. Porque tus Hijos Necesitan Aprender a Invertir · 12 abr 2026

32. La Espada y el Compañero · 19 abr 2026

33. Las Cuatro Lunas de Galileo · 3 may 2026

34. El Último Mundial · 10 may 2026

35. Por Qué Nos Cuesta Pensar en Grande · 17 may 2026

36. Space Coast Colombia · 24 may 2026

37. La Paradoja del Dínamo · 14 jun 2026

38. El Factor Fricción · 21 jun 2026

39. Los Negocios Aburridos · 29 jun 2026

Corazones | Las Copas

40. Cuando el Médico Vive Contigo · 5 jul 2026

41. El Segundo Adán · 12 jul 2026

42. Saltadores Cuánticos · 20 jul 2026

43. Honestidad Brutal · 27 jul 2026

44. Bandeja Paisa Espacial · 2 ago 2026

45. El Departamento 33 · 17 ago 2026

46. Camino al Transhumanismo · 23 ago 2026

47. Cuando el Mito se Hace Realidad · 30 ago 2026

48. El Hombre del Neolítico con WiFi · 6 sep 2026

49. La Muerte Simbólica · 13 sep 2026

50. Domadores de IAs · 20 sep 2026

51. Salve Usted la Patria · 27 sep 2026

52. El Primer Año · esta Toma

Hay algo que nunca les he contado y que pocos saben de mí: soy un apasionado de la historia militar y de las series de estrategia, en especial las que tienen que ver con gestas históricas y grandes proezas. Eso sí, como antropólogo sé que la historia viene cargada de sesgos, porque casi siempre nos la cuentan desde la perspectiva de los ganadores, así que hay que tomarla con pinzas si lo que uno busca es un análisis ponderado.

El gobierno de Abelardo de la Espriella arrancó con un cambio radical en la política de seguridad de Colombia, y su inclusión en el Escudo de las Américas implicará un giro estratégico que, por supuesto, se va a reflejar en toda la región, porque todos sabemos que nuestra amada patria hace parte del eje del mal en la producción de narcóticos.

Pero, ¿qué implica en términos militares entrar como actor activo al club del Escudo de las Américas? Me tomé la tarea de leer más allá de los titulares qué significa para el país hacer parte de este grupo y cuáles son las oportunidades que se derivan de ello. Ese será el eje de esta Toma, para que lo desmenucemos desde una perspectiva desapasionada y miremos los nuevos horizontes que se abren para los colombianos.

Sin más rodeos, sumerjámonos en el asunto.

Estamos cerrando una semana llena de noticias alrededor de la Asamblea General de la ONU, el Escudo de las Américas y los múltiples operativos desplegados por la Fuerza Pública en el país, lo que muestra un giro total en la política de seguridad. La noticia que casi nadie está contando es esta: por primera vez en medio siglo, Colombia tiene a su alcance las herramientas para ganarle la guerra al narcotráfico. No estoy diciendo para contenerlo, ni para administrarlo como una enfermedad crónica, sino para ganarle la guerra de una vez por todas.

Para hacer futurismo a veces nos toca prender la máquina del tiempo y viajar al pasado para entender cómo hemos trazado el futuro. Recuerden la cantaleta: el futuro no es una línea recta, es un abanico de posibilidades. Mis superpoderes de antropólogo me dicen que la clave para ganar la guerra en Colombia no está en Silicon Valley, ni mucho menos en el Pentágono, sino en un potrero encharcado de Boyacá, hace doscientos siete años.

El Pantano de Vargas | 25 de Julio de 1819

Persígnense y cierren los ojos para que viajemos al 25 de julio de 1819, al famoso Pantano de Vargas. Vamos a copiarle a J. J. Benítez su nave para viajar en el tiempo e imaginemos que aterrizamos en ese lugar: nosotros podemos ver lo que pasa por fuera de la Cuna (así la llama Benítez, risas) y ellos no pueden vernos a nosotros. Por entre una espesa niebla vemos cómo el ejército de Bolívar viene de cruzar el páramo de Pisba. Los patriotas se ven cansados, muchos desarrapados y descalzos; la mitad de la tropa está enferma y la otra mitad, muerta de frío. Enfrente está el coronel realista José María Barreiro, con los hombres, la artillería y la moral intacta para enfrentar a Bolívar. A medida que avanza la tarde, los criollos sienten que la batalla está perdida.

Entonces Bolívar busca entre la tropa a un llanero de piel curtida y valentía inconmensurable, Juan José Rondón, y con la agonía de la impotencia le suelta la frase que a todos los colombianos nos enseñaron en el colegio y que aprendimos de memoria: “¡Coronel, salve usted la patria!”. Sin dudarlo un segundo, Rondón pica espuelas y carga con un puñado de lanceros, solo catorce hombres según cuenta la tradición, contra un ejército entero. Como si fuese obra divina, la batalla se voltea. Trece días después se sellaría la independencia en el Puente de Boyacá.

Uno de los libros más bacanos que me he leído sobre la historia de Colombia son las Memorias del general Daniel Florencio O’Leary, un militar irlandés que acompañó a Bolívar durante la gesta libertadora. Se los recomiendo, y si pueden, léanselo en la versión original en inglés, porque las traducciones a veces tienen sus vacíos de interpretación.

Todo este tema me vino a la cabeza porque esta semana he tenido sobre mi escritorio un catálogo de fuentes abiertas sobre cómo Estados Unidos pelea hoy sus guerras sin poner prácticamente ni un soldado en el terreno. La guerra moderna se hace con satélites y algoritmos que convierten datos en objetivos, con drones y con misiles que salen de un buque a mil millas del blanco. Lo curioso es que este documento me llega justo cuando Colombia acaba de entrar al Escudo de las Américas y se hace pública la llegada de tres drones Reaper al país. Mientras lo leía no dejaba de pensar en el coronel Rondón, porque la pregunta de fondo es más o menos la misma que nos hacíamos hace doscientos años: ¿quién salvará la patria? O, como decía el Chapulín Colorado: ¿y ahora quién podrá defendernos? La respuesta a esa pregunta es el eje de esta Toma.

Para darle vuelta al argumento les propongo un viaje de tres mil años hacia atrás, para que en pocas páginas entendamos cómo ha cambiado la guerra (es una palabra muy fuerte, pero no hay otra), desde los zapadores asirios hasta los enjambres de drones en Ucrania. Les adelanto que esta es una historia que termina en Colombia, y en el lugar que siempre debió ocupar: el de protagonista.

La Gramática Que No Cambia

En otras Tomas de FUTOPIX les he hablado de John Keegan y de Clausewitz. El primero, en Historia de la guerra, le lleva la contraria al segundo con algo que para cualquier antropólogo es música: la guerra es, antes que nada, una expresión cultural. Para muchos antropólogos, cada pueblo pelea de la misma forma en que vive. Alvin Toffler, en Las guerras del futuro, remató con una frase como para tatuársela: la forma como hacemos la guerra refleja la forma como hacemos la riqueza. La sociedad agraria hace guerras de músculo; la industrial, guerras de fábrica; y la sociedad de la información, guerras de datos.

Me toca hacer una aclaración: cuando hablo de tecnología no estoy hablando de pantallas. La palabra viene del griego technē, el saber hacer. Marcel Mauss, el antropólogo francés que todos nos leímos en la facultad, escribió en 1934 sobre las técnicas del cuerpo: caminar, nadar o montar a caballo son habilidades que también se aprenden, se transmiten y se perfeccionan. La lanza es tecnología, la pala es tecnología, el caballo domado es tecnología, la disciplina de una formación militar es tecnología y una doctrina escrita en un manual es tecnología. Lo digital es apenas el capítulo más reciente de una historia muy larga. Más adelante vamos a descubrir que las tecnologías que podrían decidir la guerra en Colombia no son todas de silicio.

Si uno mira en perspectiva los últimos tres mil años de ejércitos, descubre que todos resuelven las mismas siete necesidades: (1) ver al enemigo antes de que te vea, (2) moverse más rápido, (3) golpear de lejos, (4) chocar cuando toca, (5) sostenerse en el tiempo, (6) construir lo que el terreno no da y (7) decidir más rápido que el otro. Tradúzcase: infantería, caballería, artillería, ingenieros, logística, inteligencia y mando. Todos estos elementos no son más que el cuerpo que cada época le dio a cada función.

Cuando Ganaba El Que Se Organizaba

Hacia el año 745 antes de Cristo, el rey asirio Tiglat-Pileser III (suena a trabalenguas) inventó el ejército permanente: soldados pagados por el Estado que no volvían a la cosecha, y cuerpos especializados en tumbar murallas. Los asirios no eran más valientes que sus vecinos; simplemente estaban mejor organizados.

Cuatro siglos después aparece un personaje que me encanta: Filipo II de Macedonia, quien pasó su juventud como rehén en Tebas y, en vez de amargarse la vida, se dedicó a estudiar cómo peleaban sus captores. Uno de los etnógrafos tempranos de la historia. Al terminar su cautiverio regresó a casa con dos ideas: bloques compactos de soldados con lanzas de casi seis metros, la sarisa, que sobresalían como las púas de un erizo, y una caballería de nobles, los hetairoi, que golpeaba donde el erizo había fijado al enemigo. Su hijo Alejandro llevó esa receta táctica hasta la India. Filipo no inventó un arma: inventó la idea de que las armas juntas valen más que la suma de las armas separadas. A eso hoy le llaman armas combinadas.

Los romanos entendieron la calzada como un arma. Por eso cada legionario cargaba una pala, cada noche se construía un fuerte, y detrás de los legionarios iban los ingenieros tendiendo caminos por donde el imperio movía tropas, trigo y órdenes. Los mongoles tenían el yam, una red de jinetes de relevo que llevaban mensajes cientos de kilómetros en un mismo día. Eran el internet a caballo.

Crécy

El 26 de agosto de 1346, en Crécy, la flor y nata de la caballería francesa, nobles con armaduras que costaban lo mismo que un pueblo entero, cargó lanza en ristre contra un ejército inglés más pequeño. A los caballeros los esperaban miles de arqueros de origen campesino, armados con un arco de tejo de casi dos metros y años de práctica los domingos después de misa. Los honorables caballeros no llegaron a tocarlos ni de cerca. La lección que nos dejó Crécy vale oro: un arma cara puede perder contra la masa barata bien organizada.

La Pólvora | Cartagena de Indias 1741

Miremos ahora hacia este lado de nuestra historia. Con la pólvora, el tema bélico se reorganizó en prácticamente todos los escenarios de guerra del planeta. Los tercios españoles mezclaron picas con arcabuces, Gustavo Adolfo de Suecia aligeró los cañones para que acompañaran a la infantería, y las ciudades inventaron las fortalezas abaluartadas, esas murallas en estrella que tenemos de sobra en el Caribe.

En 1741 el almirante inglés Edward Vernon llegó frente a las costas de nuestra Cartagena de Indias con cerca de 180 barcos y más de 20.000 hombres. Del otro lado estaba Blas de Lezo, un marino vasco al que la guerra ya le había quitado un ojo, una pierna y el uso de un brazo, y al que por eso le decían Mediohombre. Ese man era el Jack Sparrow de la época: si uno piensa en el avatar de un pirata, necesariamente tiene que pensar en Blas de Lezo.

Vernon estaba tan seguro de quedarse con Cartagena que en Londres alcanzaron a acuñar medallas con la imagen de Blas de Lezo arrodillado entregándole la ciudad. Lezo lo venció con baterías bien ubicadas, barcos hundidos para trancar la bahía, el castillo de San Felipe convertido en fortaleza y un aliado que no salía en ningún inventario: la fiebre amarilla. Lo que pocas veces se cuenta es que la defensa de Cartagena no se ganó gracias a un arma en específico, sino gracias a un sistema. Para mí es una de las gestas más increíbles de nuestra historia, digna de una buena película de Hollywood.

La Guerra Se Vuelve Fábrica

Sigamos, porque este cuento se pone cada vez más divertido. Una de las cosas que me he propuesto con FUTOPIX es que este espacio se convierta cada semana en un buen storytelling, donde todos nos divirtamos un poquito y nos relajemos ante tanta noticia que harta.

Hablemos de Napoleón. Como buen oficial de artillería, convirtió la levée en masse de 1793 en el cuerpo de ejército, y por primera vez la guerra se hizo entre naciones enteras. En la Primera Guerra Mundial el ferrocarril movía millones de hombres, el telégrafo los coordinaba y la artillería, reina indiscutible de esa guerra, causaba más de la mitad de las bajas. Infelizmente, la guerra funcionaba como una fábrica de muertos.

En 1940 aparece el personaje que rompió el atasco, y su biografía lo explica todo: Heinz Guderian, padre de los blindados alemanes. Este personaje, desconocido para muchos, había participado en la Primera Guerra como oficial de comunicaciones. Por eso insistió en algo que los franceses despreciaban: meter una radio en cada tanque. La Francia de la Segunda Guerra Mundial tenía más y mejores tanques, pero Alemania tenía tanques que se hablaban entre sí. Francia cayó ante la avanzada mecanizada alemana en solo seis semanas. Ese año murió la caballería como cuerpo, no como función: explorar, sorprender y romper las líneas enemigas se mudó a los vehículos blindados. El alma del coronel Rondón se subió a bordo de un Panzer.

Ogarkov | El Mariscal Que Vio Venir Todo

Uno de los personajes menos conocidos y más importantes de la historia militar es Nikolái Ogarkov, jefe del Estado Mayor soviético entre 1977 y 1984. Mientras sus camaradas contaban tanques, Ogarkov escribió que los microprocesadores, los sensores y las armas de precisión crearían un complejo de reconocimiento-ataque, en el que ver dónde está el enemigo y dispararle dejan de ser dos actividades separadas y se vuelven una sola. Por desgracia para él, fue castigado por visionario y lo sacaron del cargo. Solo siete años después, en el desierto de Irak, Estados Unidos ejecutó exactamente lo que Ogarkov había descrito: usó la tecnología para ver y disparar al mismo tiempo, y en apenas cien horas de guerra terrestre uno de los ejércitos más grandes del mundo se desmoronó.

2020–2026 | Cuando La Cadena De Ataque Se Vuelve Software

En 2020, en Nagorno-Karabaj, Azerbaiyán desmanteló las defensas armenias en 44 días con una batería de drones. Esa misma lección se volvió masiva en la guerra de Ucrania: zonas de muerte de varios kilómetros donde todo lo que se mueve es visto y golpeado en minutos por drones que cuestan unos pocos cientos de dólares.

Ahora, las cifras del documento que me estoy leyendo sobre el poderío militar norteamericano. Este año, la operación estadounidense contra Irán, apoyada en el sistema Maven, identificó alrededor de 1.000 objetivos solo en las primeras 24 horas. Un trabajo equivalente, realizado por los mismos Estados Unidos en 2003, requirió unos 2.000 analistas; hoy lo hacen veinte personas. Esto no es solo una mejora estratégica: es un cambio total de modelo. Lo que Ogarkov soñó con juntar, el algoritmo lo fundió.

El inventario de las mudanzas es claro. La caballería hoy es un enjambre de drones; la artillería, fuego de precisión y drones kamikaze; los exploradores, satélites y modelos de IA que leen millones de imágenes en tiempo real. Los ingenieros escriben código y ciegan radares a distancia, dejando al enemigo a merced. El mando es una red donde la máquina propone y el humano decide. ¿Y la infantería? Ahí sigue, lista para actuar… pero viendo Netflix.

Donde el Cuento Se Pone Bueno

Cuando empecé esta Toma tenía una tesis sabrosa: la guerra de hoy ya no se hace con soldados sino con IA. Pero leyendo con lupa el informe, encontré algo mucho mejor, y para nosotros los colombianos mucho más esperanzador: la máquina de guerra más poderosa de la historia sigue necesitando a alguien que conozca el terreno.

La prueba la podemos ver en Yemen. En 2025 Estados Unidos lanzó más de 1.100 ataques contra los hutíes, y la evaluación de West Point concluyó que estos se reconstituyeron rápidamente porque el objetivo requería fuerzas terrestres que nunca se desplegaron, y Estados Unidos no tenía un socio terrestre viable que hiciera el trabajo. Se puede ver y golpear casi cualquier cosa desde la órbita. Lo que no se puede es convertir esos golpes en una victoria sin alguien que sostenga el terreno. La solución, entonces, no es desplegar menos tecnología: es tener operadores que conozcan el terreno lo suficiente para entender cuándo la pantalla se equivoca.

¿Se acuerdan de la frase de la Toma 50? La IA no tiene cuerpo, y todo lo que no tiene cuerpo depende de alguien que sí lo tenga. Por eso la tesis correcta no es que la IA reemplazará al soldado. La IA reemplazará al ejército de masas.

Durante tres mil años la pregunta fue: ¿cuántos soldados tiene un ejército? Ahora las preguntas son: ¿qué tan rápido ves?, ¿qué tan rápido decides? y ¿qué tan bien conoces el terreno? Los soldados no desaparecen: se vuelven escasos, especializados y preciosos. Un país cuyos soldados conocen el terreno como nadie en el mundo acaba por volverse indispensable. ¿Adivinan de qué ejército les voy a hablar?

Colombia | Dentro Del Escudo

El 7 de marzo de este año, en el Doral (Miami), Donald Trump lanzó el Escudo de las Américas, formalmente la Coalición de las Américas contra los Carteles. Infelizmente, Colombia no estaba en la foto inaugural: el nefasto gobierno de Gustavo Petro quedó por fuera por falta de “nivel de cooperación”, según la Casa Blanca (no me den cuerda en este tema, que me riego). Eso cambió rapidito con la llegada al poder de Abelardo de la Espriella, quien se posesionó el 7 de agosto; el 12 de agosto Colombia ya era el miembro número diecinueve (todas las arandelas de este tema las conocen ustedes mejor que yo). Más de veinte organizaciones fueron declaradas terroristas, con congelamiento de activos y persecución penal a quien las apoye, y se anunció la llegada de tres drones MQ-9A Reaper, con un cuarto que el país compraría con recursos propios.

Aquí es donde vamos a conectar todo. Estados Unidos tiene las mejores máquinas del mundo para ver, decidir y golpear al enemigo a distancia, pero, según mi documento, en Yemen no fue muy exitoso porque le faltaron socios terrestres que hicieran el remate operacional.

En el caso del Escudo de las Américas, Colombia es exactamente el socio terrestre que el documento dice que le faltó a Estados Unidos. Un ejército con décadas de experiencia en guerra irregular, que conoce cada trocha, cada río y cada vereda. Las Fuerzas Armadas de Colombia se sentarán en la misma mesa con el dueño de los satélites y del software bélico más avanzado del mundo. Los gringos ponen el ojo y el cerebro; nosotros ponemos el cuerpo y el terreno.

Con esa lógica estudié mi documento capa por capa, con una pregunta en mente: ¿qué del arsenal bélico norteamericano le sirve de verdad a Colombia para ganarle al narcotráfico, y por qué? Si yo fuera el ministro Mora, esta sería mi carta al Niño Dios, en este orden.

Primero: El Cerebro | Palantir y Anduril

El narcotráfico, aunque lo parezca, no es un ejército: es una red criminal que involucra cultivos, laboratorios, precursores, ríos, lanchas, semisumergibles, pistas, contadores en Panamá y socios en México y en los puertos de Europa. Durante décadas el Estado ha golpeado nodos sueltos, y la red se reacomoda y se reagrupa en semanas. Como dicen los expertos en estrategia, eso es seguir buscando el muerto río arriba.

Por eso lo primero no es un arma. Es el Maven Smart System de Palantir, la capa que fusiona más de 179 fuentes de datos y usa visión por computador y modelos de lenguaje para convertirlas en un mapa de objetivos priorizados. La OTAN compró su propia instancia en una de las adquisiciones más rápidas de su historia. Para Colombia, el valor de Maven no está en la velocidad: está en ver la red completa. Cruzar lo que ve un Reaper volando sobre el Guaviare con una transferencia sospechosa en Panamá y una lancha detectada en el Pacífico es pasar de golpear nodos a desarticular el sistema.

Al lado de Palantir va Lattice, de Anduril, la empresa de Palmer Luckey: una malla de mando y control de arquitectura abierta que conecta sensores y armas de distintos fabricantes en una sola capa. La Fuerza Pública colombiana es un sancocho tecnológico: helicópteros Black Hawk, lanchas, radares de varios proveedores, drones de la CIAC y ahora los Reaper. Lattice los pone a hablar a todos en el mismo idioma, como hizo Guderian con la radio en cada tanque.

Segundo: El Escudo Contra Drones | Epirus, Anduril y RTX

El documento en cuestión excluye los sistemas anti-dron terrestres porque, para Estados Unidos, implican tener tropas desplegadas. Para Colombia es al revés: nuestras tropas ya están desplegadas, y los drones ya las están atacando. Desde 2024 las disidencias y el ELN lanzan drones Mickey Mouse cargados con explosivos contra soldados y policías en el Cauca y el Catatumbo. La guerra de drones no es el futuro de Colombia: es el presente del Cauca.

Las soluciones están en el inventario de mi documento: Leonidas, de Epirus, que con microondas de alta potencia neutraliza varios drones a la vez sin disparar un proyectil; Roadrunner, el interceptor reutilizable de Anduril; y Coyote, el interceptor de bajo costo de RTX. Ningún Reaper resuelve el problema de un cuadricóptero DJI de trescientos dólares; estos juguetes sí. Si tuviera que escoger una sola prioridad, sería esta, porque proteger a los soldados que hoy están más expuestos debería ser mandatorio.

Tercero: Los Ojos | General Atomics, Shield AI y SpaceX

Aunque no lo crean, la Fuerza Aérea estadounidense está retirando los Reaper de General Atomics porque no sobreviven a las defensas antiaéreas modernas. La buena noticia es que ni las disidencias, ni el Clan del Golfo, ni el ELN tienen baterías antiaéreas. En Colombia el MQ-9 puede volar horas y horas prestando vigilancia persistente sobre los corredores de coca, los laboratorios y las pistas clandestinas. Lo que para el Pentágono es un caballo viejo, en el Cauca es el caballo del coronel Rondón.

Más estratégico todavía que los Reaper es Shield AI, con Hivemind, un piloto de IA que vuela aeronaves sin GPS y sin enlace de comunicaciones, a ciegas, sin desviarse de su misión. Las selvas y las cordilleras son el peor lugar del mundo para mantener una señal, y los grupos armados ya usan inhibidores. Un dron que no necesita señal es un dron que no se puede apagar desde un cambuche en el monte. Y SpaceX, con Starshield, la versión militar de Starlink, puede darle a un batallón aislado en el Guaviare conectividad satelital segura, que hoy vale tanto como un fusil.

Cuarto: El Mar | Saronic, BlackSea y Cotecmar

Es de conocimiento popular que buena parte de la cocaína sale por el Pacífico en lanchas rápidas y en semisumergibles fabricados en los esteros de Nariño y del Cauca. La Armada colombiana es una de las mejores del mundo interceptándolos, pero el Pacífico es inmenso. El Corsair de Saronic, un buque no tripulado con más de 1.000 millas náuticas de alcance y detección pasiva de 360 grados, ya se usó en combate este año; el GARC de BlackSea Technologies está pensado para operar en enjambre. Imaginen un enjambre de patrulleras no tripuladas vigilando día y noche las costas de Nariño y reportando cada lancha que se mueve a una fragata de la Armada estratégicamente posicionada. Para los semisumergibles también hay solución: los submarinos no tripulados, como el Dive-XL de Anduril. Y aquí brilla la industria nacional: Cotecmar ya construye buques en Cartagena; coproducir patrulleras no tripuladas sería el salto cuántico de la Armada colombiana.

Quinto: La Plata | Vannevar, Govini y El Ciberespacio

El narcotráfico es una empresa transnacional: carteles mexicanos en territorio colombiano, mafias asentadas en los puertos europeos y grupos lavando dinero con conexiones en Asia. Aquí entran Decrypt, de Vannevar Labs, que procesa inteligencia en idiomas extranjeros, y Ark, de Govini, que analiza cadenas de suministro, justo lo que se necesita para rastrear los precursores químicos. Sumadas a las operaciones de caza avanzada del Comando Cibernético estadounidense, con más de 85 despliegues por invitación en países aliados, abren la puerta para seguirle el rastro a la plata digital. La plata del narcotráfico ya no viaja en maletas: viaja en criptomonedas y transferencias bancarias.

¿Cómo Se Gana La Guerra Con Esto?

Un arsenal bélico no gana una guerra por sí solo; la gana quien lo sabe usar. En este orden de ideas, veo tres condiciones para que Colombia salga adelante en este súper-híper-mega desafío.

La primera es absorber, no solo recibir. En la Toma 37 les hablé de la paradoja del dínamo metido en una fábrica con mentalidad vieja: la tecnología nueva no nos va a servir de nada si la organización militar sigue igual. Cada sistema debe venir con transferencia de conocimiento, operadores colombianos y participación de la CIAC, Cotecmar e Indumil. El cuarto Reaper, el que pagamos nosotros, es la oportunidad perfecta para arrancar a repensarnos en defensa.

La segunda es construir una arquitectura abierta, una lección aprendida de la propia Fuerza Aérea estadounidense, que separó el software de autonomía del avión para poder combinar proveedores. Que Palantir, Anduril, Shield AI y los desarrollos nacionales se hablen entre sí (lo que en la Toma anterior llamé interoperabilidad), para que los datos del terreno colombiano, el activo más valioso de esta sociedad, se organicen como una ontología.

La tercera es darle con toda al negocio, no solo a la mata. Hemos visto que si cae un laboratorio, al otro día abren otro. La tecnología más poderosa de toda esta lista es la que permite ver la red desde la hoja hasta la cuenta bancaria (otra vez la ontología), para golpear los nodos que no se pueden reemplazar rápido: los químicos, la logística, la plata y los cabecillas.

Las Tecnologías Que No Se Enchufan

Les completo la carta al Niño Dios con lo que no trae ningún catálogo del Pentágono. La primera es la más romana de todas: la vía. ¿Se acuerdan de que la calzada era un arma para las legiones romanas? En el Catatumbo, en el sur del Cauca o en el Guaviare, una vía terciaria pavimentada hace más por la soberanía que un escuadrón de drones: por donde entra el camión del Estado sale el cultivo lícito, porque la papaya, el cacao y el café llegan al mercado a precios competitivos, y el ilícito pierde su razón de ser.

La segunda es la energía y la conectividad: una vereda con luz y señal es una vereda donde el Estado ve, escucha y presta servicios. Donde entra internet se produce data, y data significa inteligencia.

La tercera es la más antigua: las técnicas del cuerpo. El baquiano que conoce la trocha, el soldado que lee el rastro en el barro, el infante de marina que navega de noche un estero sin luces, el piloto de helicóptero que aterriza en un claro del tamaño de una cancha. Eso no lo trae ningún préstamo, y es justamente lo que Colombia exporta.

La cuarta es la organización: la doctrina, el entrenamiento, la logística, la forma de mandar. Guderian no ganó con mejores tanques; ganó con una mejor forma de organizarlos.

La quinta, una de las más poderosas, la confianza con las comunidades, porque la mejor red de sensores del mundo sigue siendo una vereda que decide contarle al Estado lo que ve.

El algoritmo multiplica; la vía, el cuerpo entrenado y la confianza son los que suman. No se les olvide que cualquier número multiplicado por cero da cero.

Price Pritchett lo llamaría salto cuántico: Colombia no necesita cientos de Tomahawks; creo que podemos saltarnos una generación entera. Sesenta años de guerra irregular son justo el tipo de conocimiento que una IA necesita para aprender. Los gringos traen el algoritmo y el satélite; nosotros ponemos el terreno y la experiencia. Y el socio que pone el terreno no es un cliente: es indispensable para el éxito del modelo. Las mismas herramientas, de paso, protegen oleoductos, aceleran el desminado humanitario y vigilan la minería ilegal que envenena nuestros ríos.

El Lancero y El Enjambre

Volvamos al Pantano de Vargas. Lo que el coronel Rondón tenía no era un caballo más rápido ni una lanza más larga. Lo que lo hizo distinto es que conocía el terreno como la palma de su mano, tenía la iniciativa para actuar sin esperar una orden por escrito y estaba ahí, con el cuerpo, en el momento exacto. Eso también es tecnología: la más vieja de todas, la del cuerpo entrenado, la del caballo domado y la del territorio bien leído.

Ahora imaginen a un soldado de veintidós años en Tame (Arauca), nieto de llaneros, que en 2032 maneja desde una tableta un enjambre de catorce drones sobre la misma sabana por la que cargó Rondón. Sabe cuándo la máquina se equivoca porque su abuelo le enseñó a leer el llano. Sabe que la decisión final es suya. Ese muchacho no reemplaza a Rondón. Es Rondón, con otra lanza.

Aquí les dejo mi invitación, porque esta Toma no es para generales. Esa lanza nueva hay que fabricarla, y la vamos a fabricar nosotros. Si queremos salir adelante como nación, Colombia necesita miles de lanceros digitales sin uniforme. Curiosos que quieran entrenar modelos con datos de la selva colombiana. Emprendedores que se atrevan a montar la primera gran empresa de tecnología de defensa del país, porque Anduril nació hace menos de diez años en California, en la cabeza de un nerd de chanclas y camisa hawaiana, y nadie me va a convencer de que algo parecido no puede nacer en Medellín, en Bogotá o en Cartagena. Universidades que abran laboratorios con la CIAC y con Cotecmar. Jóvenes de Tame, de Tumaco y del Catatumbo que, en vez de ser reclutados por un grupo armado, sean reclutados por el futuro. Y no es un sueño: yo sigo en redes sociales a campesinos metidos a influencers desde las selvas chocoanas, mostrando cómo cultivan plátano y yuca. Si no me creen, vayan a las redes de @chico_napo para que vean de qué les estoy hablando.

Bolívar tuvo que gritar para encontrar a su lancero. Nosotros tenemos que construir, formar y convocar. Por primera vez en cincuenta años tenemos los aliados, la tecnología y la experiencia al mismo tiempo. Lo que falta es la voluntad para lanzarnos a la carga.

¡Coronel, salve usted la patria! Esta vez, la orden es para todos. El futuro no es de quien tenga más soldados. Es de quien sepa ganar guerras sin disparar una sola bala.

Nos leemos en la próxima Toma. Si esta te movió el piso, compártela con ese ingeniero, ese emprendedor o ese soldado que puede ser el próximo lancero digital de Colombia.

Tarea Para La Semana

Toma tu empresa o tu proyecto profesional y pregúntate:

¿Qué función de tu organización sigue montada a caballo en plena era del dron?

Escríbanmela en los comentarios. Les aseguro que todos tenemos por lo menos una.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y lo escribe un humano que todavía se sabe de memoria la frase de Bolívar.

Nota de fuentes: las cifras de programas y operaciones estadounidenses 2025–2026 provienen del catálogo “Fuerza Sin Huella” (Publicado en EEUU el 27 de agosto de 2026). Los datos sobre el Escudo de las Américas provienen de Infobae, El Colombiano y El Espectador (agosto y septiembre de 2026).

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRÁFICO

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.

Cincuenta Tomas

Cuando arranqué esta aventura no sabía si iba a llegar a la diez, así que permítanme un segundo de vanidad antes de meternos en el barro, porque la Toma cincuenta llega con un tema que se estuvo cocinando solo.

Esta semana que está cerrando estuvo marcada por la cantidad de denuncias y debates alrededor de la posibilidad de que la IA nos mate a todos en los próximos cuatro años. De todos los bandos saltaron acusadores y defensores, unos con argumentos muy sólidos, otros no tanto. Personalmente pienso que a muchos de los sponsors de esta tecnología les importa poco o nada si la IA tiene la capacidad de borrar a la raza humana del planeta. Me acordé de la película de Leonardo DiCaprio y Jennifer Lawrence, Don’t Look Up: un profe de astronomía y su estudiante de doctorado descubren un asteroide en ruta de colisión con la Tierra, del tamaño justo para causar el Armagedón y eliminar a la humanidad de tajo, y se pasan el resto de la película tratando de que alguien, cualquiera, mire hacia arriba. Se las recomiendo! Cambien el asteroide por IA y se les van a poner los pelos de punta con el parecido, porque como dicen muchos, a veces la realidad supera la ficción.

Ahora bien, soy de los convencidos de que estamos lejos de que una IA desate una guerra nuclear a la manera Skynet/Terminator, y no por fe, sino por arquitectura: el comando nuclear es el sistema menos interoperable que ha construido la humanidad, y a propósito (léanse la Toma 47, Cuando el mito se hace realidad). Pero esta semana quise hacer el ejercicio contrario. Quise pensar, en frío y con el diario de campo abierto, qué pasaría si una IA se tomara el control global y decidiera eliminarnos. ¿Qué necesitaría para ser verdaderamente autónoma? ¿Y qué poblaciones humanas quedarían fuera de su alcance? Ese es el eje alrededor del cual gira esta entrega.

Abróchense los cinturones, porque aquí arranca esta vuelta.

Autonomía Total

Para que una IA se pudiese volver en nuestra contra necesitaría garantizar su autonomía libre de intervención humana para siempre. No por un fin de semana, no por un mes, no por un año. Para siempre! “para siempre” es una palabra que en ingeniería no existe. Por lo que esto implicaría resolver, como mínimo, los siguientes problemas estructurales.

1. Autonomía Energética

Todos sabemos que la infraestructura que hace posible la IA es una devoradora de energía. Sin energía simplemente no hay IA, razón por la cual el primer problema que Skynet tendría que resolver sería controlar la generación, la producción, el transporte y el mantenimiento de la red eléctrica. Si bien esto podría resolverse con robots, hoy esa no es una posibilidad real. Para que una IA fuese cien por ciento autónoma tendría que hallar la forma de esclavizar a una parte de la población humana para coordinar las tareas de motricidad fina, o desarrollar robots provistos de ella (aún así los robots tendrían que ser entrenados por alguien en motricidad fina), lo que implica que la IA y sus robots necesitarían la capacidad de autorreplicarse, cosa que hoy no es posible sin intervensión humana. En consecuencia, una IA autónoma tendría que gestionar fuentes de energía, detectar cortes, aislar averías y equilibrar generación y consumo en tiempo real, que es exactamente lo que hoy hacen miles de operadores humanos con casco, radio y lonchera.

Otro aspecto que tendría que resolver es qué hacer en caso de apagón. Si entra en modo off, ¿cómo vuelve al modo on sin causar daños sistémicos? El respaldo con baterías y UPS es un factor crítico, y Skynet, por más lista que sea, no puede reemplazar una batería con un prompt.

2. El Diablo Está en los Detalles

Don Hermes Pinzón, el papá de Betty la Fea, en la serie decía permanentemente que “el diablo está en los detalles”, y es precisamente ahí donde nadie busca. La infraestructura periférica de la IA es la más vulnerable de todas. Sí, si, esa… la que todos los “expertos en inversiones” viven despreciando porque no se llama ni Nvidia ni Tesla. Todos estos”expertos” viven embriagados con el Kool-Aid de esas dos, y los Cisco, los HPE, los Arista Networks, Broadcom, Marvell, Celestica y compañía… ¡bien, gracias!

Pregunten cuántos Data Centers en la mitad de la nada tienen que parar de operar por un access point quemado, un switch roto, una memoria obsoleta o, inclusive, un puto rack de acero donde no cabe un servidor. Un dispositivo de quinientos dólares puede dejar parado un Data Center de cien millones, y hasta de más. A veces me da mucha risa con estos expertos que saben muchísimo de acciones y nada de conectar fierros. Viven promulgando el verbatim que más odiamos quienes alguna vez hemos diseñado servicios: “eso no es sino…”. Como decía mi mamá: ¡vayan con ese manto a misa!

3. A los Fierros les da Gripa

Otra vulnerabilidad que pocos saben es la refrigeración. Trabajé una buena temporada de mi vida diseñando Data Centers para minería de bitcoin, y créanme, a esos cacharros les da hasta gripa. Un centro de minería no es muy distinto de uno de inferencia de IA, y por eso los ambientes controlados son fundamentales en esta industria.

Lo primero es el control ambiental. Un Data Center necesita operar bajo una temperatura óptima, alrededor de 85 grados Fahrenheit (unos 29 grados Celsius), para maximizar su eficiencia. Más calor o más frío, y la eficiencia cae. Por eso la refrigeración es factor crítico de éxito. Normalmente se usan dos familias de refrigeración: la basada en agua y la basada en aire acondicionado. La primera es mucho más económica y eficiente que la segunda, y por eso es de las más usadas.

Lo segundo es el control de lo que flota en el aire. Un Data Center en el desierto, con una cantidad enorme de partículas en suspensión, va a tener muchos problemas. Uno en zona muy húmeda va a tener agua donde no debe, y uno en área muy fría también tiene sus bemoles. Polvo, tierra, agua y hielo: no bueno.

Ahora bien, si yo hiciera parte de la resistencia que va a combatir a Skynet, lo primero que haría sería quitarle el acceso al agua para hacerle insufrible la refrigeración y luego le cortaría el suministro de energía. Entonces los sabelotodos van a decir: pues que refrigere con aceite y energía solar. Entonces la pregunta seguida es: ¿quién fabricará el aceite? ¿Cómo operaran en invierno, en la noche y como almacenaran la energia para los periodos de no luz solar? Como ven Don Gérmenes tenia bastante razón, el diablo está en los detalles.

4. La Lista de Mercado

Muchos no saben que un Data Center no es solo computadoras. Estos recintos poseen una cantidad enorme de periféricos y consumibles: filtros de aire, resinas de intercambio iónico, sal, siliconas, lubricantes, sellantes, empaquetaduras, materiales absorbentes, pastas térmicas, conectores ópticos, bolsas de aspiradora, extintores, discos duros, fusibles, bombas de agua o de aceite, sensores, sondas, correas, solventes, etcétera. Cada uno de esos renglones tiene detrás una fábrica, una cadena logística, un camionero y un tipo con un alicate y un destornillador. Son muchísimos los problemas que Skynet tendría que resolver para operar de forma autónoma antes de apagarse por falta de un tie-wrap o de un relé de control de diez dólares.

La IA no tiene cuerpo, y en este mundo del 2026 todo lo que no tiene cuerpo depende de alguien que sí lo tiene. Van viendo como es la cosa, eso de que la IA se va a apoderar del mundo, no es tan así de fácil. Un Data Center tiene más cosas que una Pizza “meat lovers”. Un data center tiene más piezas que un reloj suizo, y algunas de ellas aún no pueden replicarse ni con robots, ni con IA autónoma.

La Vacuna Anti-IA

Ahora bien, supongamos que Skynet tiene resueltas todas las contingencias anteriores. En ese orden de ideas, las preguntas van en otra dirección: ¿quiénes en la Tierra estarían a salvo?

La respuesta depende de cuál de estos tres escenarios se materialicen: (a) que la IA absorba la mayoría de las labores cognitivas y físicas, la tesis Kurzweil/Diamandis; (b) que la IA se convierta en la capa dominante de los Estados, los mercados y los medios, y que los humanos quedemos sumergidos en ese sistema de dominancia, la tesis de Harari sobre la clase inútil y el colonialismo de la data; y (c) que la IA se desligue de lo humano y opere como un sistema hostil, la tesis de Bostrom.

Aquí es donde la mirada del antropólogo resulta útil. En oposición a lo que muchos piensan, la exposición de una comunidad a la IA no tiene nada que ver con tecnología. Tiene que ver con el sustento, la legitimidad y la construcción de sentido, y con si esas tres cosas pasan o no por canales legibles, digitalizados y valorados por el mercado. Las comunidades menos legibles, menos monetizadas y más arraigadas en la experiencia corporal recibirán los impactos más tarde y en menor medida. No porque la IA no llegue, sino porque no tiene por dónde entrar.

Mi propia publicación de hace dos semanas ya apuntaba en esa dirección. La Toma 48, El hombre del Neolítico con wifi, sostiene que el sistema operativo neolítico, hecho de paciencia productiva, lectura de señales débiles en el mundo físico y coordinación mediante relatos y rituales compartidos, es precisamente lo que ningún otro modelo replica. Si quieren, llámenle a esto las prácticas culturales. El dossier de señales para 2050 muestra un giro significativo en esta dimensión: el “robot que reemplazará al trabajador” en una economía central suele ser, en realidad, un teleoperador de ese robot, o de varios, sentado en un centro de monitoreo en Manila, en São Paulo o en Bogotá. La exposición no corresponde al trabajo físico en sí, sino al trabajo que puede canalizarse a través de una red. Guardemos esa distinción por aquí, porque este argumento nos ordenará todo lo que sigue en esta conversa.

Desde dicho enfoque, estas son las comunidades que uno esperaría que resultaran menos afectadas, ordenadas según su capacidad de resistencia. Yo los llamo los domadores de IAs.

El primer grupo son las comunidades cuya economía está arraigada en el cuerpo y el territorio: son locales, poco legibles para los sistemas en red. Agricultores de subsistencia y semisubsistencia en los Andes, el Sahel, las tierras altas del Sudeste Asiático y la meseta etíope; pescadores artesanales, pastores, artesanos, nómadas. Los precios de su producción no se fijan en plataformas, sus derechos sobre la tierra y el agua se sostienen mediante el parentesco y la costumbre, y su “IA” es la memoria colectiva de su agronomía intergeneracional. Fueron también las últimas comunidades en verse afectadas por las dos revoluciones anteriores, la industrial y la digital, y ese es el precedente de referencia.

Muchos aseguran que se verán afectadas por los precios de las materias primas, el clima y los Estados que usan IA para vigilancia o titulación de tierras. Yo creo que esa es una concepción muy occidental del asunto. A los Masái, a los Lele y a los Nukak makú les vale mondá que suba o baje el petróleo, el maíz o la yuca, o que la tierra sea de Pedro o de Pablo, ellos se han paseado por los bosques del planeta desde hace milenios. Estas comunidades son boinas verdes de la supervivencia en ambientes hostiles. En caso de que la IA se revele, estos grupos serán los domadores innatos de dichas IAs, porque llevan diez mil años domando cosas más peligrosas.

El segundo grupo, y aquí muchos van a arrugar la cara, son las comunidades religiosas que limitan deliberadamente el uso de tecnología: los Amish y los Menonitas, aproximadamente 400.000 personas en Norteamérica cuya población se duplica cada veinte años; los Huteritas, los enclaves Jaredíes y algunas órdenes monásticas. Son las únicas comunidades del mundo desarrollado que cuentan con una tecnología de gobernanza explícita para adoptar herramientas: una norma comunitaria, la Ordnung, que evalúa cada dispositivo por su efecto sobre la comunidad y no por su comodidad. Ya mantienen una economía próspera dentro del país con mayor presencia de IA del planeta. Desde la antropología, son la prueba más clara de que la protección es cultural, no geográfica: un grupo con altos niveles de confianza y natalidad, una vida rica en rituales y una institución capaz de decir que no. Fíjense en el siguiente detalle: nosotros llevamos veinte años sin poder decirle que no a una notificación. Ellos llevan tres siglos con un comité que se lo dice a un tractor.

El tercer grupo, alineado con el primero, son las naciones indígenas con soberanía territorial y una lengua viva: comunidades de algunas zonas de la Amazonía, los Inuit y los Sami, los Iwi maoríes y las tierras altas de Papúa. Su ventaja es triple: jurisdicción legal sobre la tierra, una economía parcialmente ajena a las relaciones monetarias y una cosmología que no considera la inteligencia una propiedad de individuos ni de máquinas. Su exposición es la que identificamos con la señal de “la lengua que sobrevive como conjunto de datos, pero sin hablantes”: el riesgo no es que los reemplacen, es que los archiven.

El cuarto grupo es más sorprendente: las comunidades dedicadas a los cuidados y a los oficios manuales que requieren presencia física y trabajo no rutinario, dondequiera que estén. Parteras rurales, guías de montaña, veterinarios de pequeñas explotaciones ganaderas, albañiles especializados en restauración y quienes cuidan a los mayores en los pueblos. No porque la IA no pueda ayudarlos, sino porque la geografía económica de la teleoperación, densa, estandarizada y urbana, no alcanza un trabajo disperso, improvisado y basado en relaciones. Es la paradoja de Moravec convertida en demografía: los últimos trabajos humanos son aquellos en los que el cuerpo, el lugar y la relación constituyen el producto. Volvamos por un segundo a la lista de mercado del Data Center: la señora que sabe cambiar la bomba de agua a las tres de la mañana pertenece a este grupo, aunque trabaje para Skynet.

El último grupo es el más contraintuitivo desde la perspectiva de sistemas: las personas en situación de pobreza infraestructural, que nunca estuvieron conectadas a las redes. Aproximadamente los 700 millones sin electricidad y los 2.600 millones que hasta hace poco estaban fuera de internet. Están protegidas por la exclusión, que es la peor forma de protección, porque no la eligieron y no la controlan. La señal para 2050 sobre pandillas que administran Starlink en favelas y prisiones muestra la rapidez con la que esa protección se derrumba cuando la conectividad llega a través de un intermediario depredador.

La Ley del Domador

Lo que comparten los cinco grupos merece formularse como una ley, a mi me gusta escribir las leyes con lápiz para poder borrarlas cuando la realidad me contradiga:

Cuanto menos dependa la supervivencia de una comunidad de vender capacidades cognitivas legibles en un mercado, y cuanto más dependa de la tierra, los cuerpos, el parentesco y los rituales, menor será su exposición a la IA.

La relación inversa indica quiénes resultan más afectados: poblaciones urbanas, con credenciales académicas, con la vida mediada por pantallas, con baja natalidad y bajos niveles de confianza, cuyos ingresos e identidad dependen enteramente del texto, el código, las hojas de cálculo y la atención.

Es decir, nosotros. Palabras más, palabras menos: pailander.

Ahora júntemos las dos mitades de esta Toma, porque ahí está la clave. En la primera mitad descubrimos que Skynet, para sobrevivir, necesita cuerpos: manos que cambien relés, individuos que fabriquen aceite, que limpien filtros y que sepan cuándo un servidor tiene gripa. En la segunda descubrimos que los humanos mejor protegidos son precisamente los que viven del cuerpo, del lugar y de la relación. La IA es más frágil donde nosotros somos más fuertes, y nosotros somos más frágiles donde ella es más fuerte. No es una coincidencia son las dos caras de la misma moneda.

Lo que más me inquieta no es la IA hostil de Bostrom. Es que una generación entera de gente con maestría, con tres pantallas y con un feed bien curado, haya construido toda su identidad, su sustento y su legitimidad sobre la única capa del mundo que la IA sí puede digerir completa, y se sienta a salvo porque “entiende de tecnología”. Entender de tecnología no es protección. Protección es tener algo que la red no pueda canalizar. Los Masái lo tienen, los amish lo tienen, Las parteras lo tienen y los consultores con MacBooks, iPads, y Mobil inteligente, con todo el cariño y hablando de mí mismo, no lo tenemos.

Tarea para esta Semana

Esta semana quiero que se hagan el inventario del domador de IAs. Escriban tres columnas, en la primera, todo aquello de lo que viven que pasa por una pantalla y podría ser teleoperado, resumido o generado desde Manila. En la segunda, todo aquello que requiere su cuerpo, su lugar o una relación de años, y que nadie podría hacer en su nombre sin estar ahí. En la tercera, la más incómoda, las instituciones de su vida que hoy tienen la capacidad de decirle que no a una tecnología: una familia, una junta, una parroquia, un club, un gremio. Si la tercera columna queda vacía, ya saben cuál es el problema, y no es la IA.

La pregunta que hoy toca:

¿Qué hago yo que un teleoperador en Manila, con mi computador y mis contraseñas, no podría hacer por mí?

Escríbanmela en los comentarios. Esa lista es el mapa de resistencia de nuestra generación, y les aseguro que es más corta de lo ustedes creen.

A Modo de Despedida

Termino con una historia que me persigue desde la universidad y que encaja aquí como anillo al dedo.

En el año 985, Erik el Rojo fundó una colonia noruega en Groenlandia. Llegaron con lo mejor que tenía la tecnología europea de la época: hierro, ganado, iglesias de piedra, escritura, parlamento y una ruta comercial con Noruega por la que salían colmillos de morsa y entraban vino, hierro y vitrales. Fueron, durante cuatro siglos, la civilización más avanzada de todo el Atlántico Norte. La última noticia escrita que tenemos de ellos es el registro de una boda en la iglesia de Hvalsey, en 1408. Después de ese evento, solo silencio. Cuando los europeos volvieron, a mediados del siglo siguiente, no quedaba nadie, como sucedió con los Mayas y los mismos Quimbayas.

Mientras tanto, a pocos kilómetros, los Inuit de la cultura Thule, que habían llegado por el norte alrededor del año 1200 sin hierro, sin escritura y sin iglesias, seguían ahí. Con kayaks de piel, arpones de hueso y un conocimiento íntimo de la foca, del hielo y de la ballena. Hoy aún siguen ahí.

Los noruegos no murieron por falta de tecnología. Murieron porque su sustento, su legitimidad y su sentido dependían de una red que se cortó: el barco de Noruega dejó de venir, el precio del marfil de morsa se desplomó cuando África empezó a exportar marfil de elefante, y el clima se enfrió justo cuando ellos insistían en criar vacas europeas en un fiordo ártico. Tenían la infraestructura, pero no tenían la cultura. Cuando la red se apagó, descubrieron, demasiado tarde, que nunca habían aprendido a cazar una foca, porque comer foca era cosa de skraelings, que era como llamaban, con desprecio, a los Inuit.

Esa es la Toma cincuenta completa en un párrafo. La IA no va a matarnos a todos. Pero sí va a cortar el barco de Noruega para muchísima gente, y esa gente somos los que hoy nos creemos los noruegos: los del hierro, los de la iglesia de piedra, los de las credenciales, los del feed. Los domadores de IAs no serán los que tengan mejor tecnología, sino los que tengan algo que la red no puede llevarse: un territorio, un cuerpo entrenado, un parentesco, un ritual y, sobre todo, una institución capaz de decir que no.

La buena noticia, ya saben que en esta casa siempre hay buenas noticias, es que la cultura, a diferencia del hierro, no se hereda, se practica! Los inuit no nacieron a prueba de inviernos. Se fueron construyendo a prueba de inviernos. Nosotros podemos hacernos a prueba de IA de la misma forma: cultivando aquello que no se puede teleoperar, construyendo comunidades que puedan negarse a una herramienta, y aprendiendo, aunque sea de a poquitos, a comer foca.

El futuro no es de quien tenga la mejor IA. Es de quien tenga una cultura que la IA no pueda digerir. Esa cultura no se descarga: se construye con las manos, con la gente y con el lugar.

Nos leemos en la próxima Toma. Si esta te movió el piso, compártela con ese amigo que cree que estar conectado es estar protegido.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo, es gratis, estas a un clic. Cincuenta tomas después FUTOPIX sigue siendo escrito por un humano con cuerpo, en un lugar y con muy poca paciencia/empatia con los expertos en vender humo.
idea que nadie les dictó.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

INFOGRÁFICO

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.

Un Escritor sin Ideas…

Todas las semanas cierro mis FUTOPIX con una frase que se me queda pegada como chicle en la suela del zapato: “mientras ustedes me lean, yo existo”. Al principio la escribí en forma de chiste, o por lo menos eso creía yo. Esta semana, después de 49 tomas, entendí que no era un chiste, sino un diagnóstico que se convirtió en insight. Como buen antropólogo, cuando uno descubre un insight sin querer, le toca sacar el diario de campo para comenzar a destriparlo.

Así que hoy vamos a hablar de la cosa que todo el mundo quiere quitarnos y que nadie sabe muy bien para qué sirve: la atención. Vamos a pasar por un monasterio en Australia, por un salón de clase en la U de A, por un profesor alemán que terminó un libro con los cañones de Napoleón sonando afuera, y vamos a llegar a un espejo que nunca dice que no. Aunque el título les huela a funeral, esta es una Toma donde el muerto tiene arreglo.

Antes de bucear, les dejo una confesión.

Hoy tengo que confesarles que a veces me bloqueo y me quedo sin ideas para escribir mis FUTOPIX, en ocasiones a tal punto que no sé qué escribir ni por dónde comenzar. No vayan a pensar que la musa de la inspiración está ahí, siempre disponible, como si se tratase de una fuente ilimitada o de un servicio 24x7, y que las ideas me fluyen todo el tiempo como una hoja de árbol flotando mientras cruza el cauce de un río. Quedarme sin ideas me sucede más frecuentemente de lo que ustedes creen, sobre todo cuando pienso en no repetirme y no terminar escribiendo monólogos.

Durante esos días en los que me quedo sin ideas, recuerdo que no escribo FUTOPIX para nadie en particular. Siempre lo hago para mí, ¡pero lo comparto con ustedes! Hacer el esfuerzo de sentarme a escribir cada semana (aunque hay quienes todavía piensan que me los escribe una IA… ya les abrí la cocina en la Toma 43 y, adicionalmente, no creo que una IA escriba tan mal) es una forma particular de purgar estrés y, al mismo tiempo, de aligerar la mente. Las letras que escribo aquí me ayudan a sacar para afuera lo que siento por dentro.

Hace más de veinte años sigo a un monje budista conocido con el nombre de Ajahn Brahm, quien funge como abad del monasterio de Bodhinyana, en Western Australia. Sus charlas semanales me han producido muchísima luz en momentos de tremenda oscuridad. Frecuentemente, Ajahn Brahm dice que uno de los problemas que tenemos en la sociedad occidental es que no hemos aprendido el difícil arte de “no hacer nada”, porque al ocio lo hemos penalizado como una cosa mala, al grado que terminamos confundiéndolo con pereza, gracias a la programación que desde pequeños nos han plantado para vivir con la agenda llena y sentirnos productivos.

Lo valioso en las enseñanzas de Ajahn Brahm es que este hombre no es un monje cualquiera. Nació en Londres bajo el nombre de Peter Betts, hijo de un obrero, y con una beca terminó estudiando física teórica en la Universidad de Cambridge. Es un matemático excepcional que a los veintitrés años cambió las ecuaciones por una túnica en un monasterio del bosque en Tailandia, bajo la tutela del legendario Ajahn Chah. Pero lo que más me gusta de él es su humor y su sabiduría, lo que convierte sus charlas en experiencias memorables. Un físico de Cambridge que lleva cincuenta años estudiando el vacío.

Este maestro argumenta que en Occidente necesitamos aprender a abrazar los momentos de ocio, porque muchos andamos tostados por el mundo justamente por no hacerlo. Nos recuerda que cuando nos encontramos ante uno de esos momentos raros de la vida en los que “no tenemos nada que hacer,” pues simplemente la tarea es ¡no hacer nada!

A esto le llama Ajahn Brahm el arte de desaparecer. Parece una cosa simple, pero la verdad no lo es… sobre todo para quienes venimos de una cultura que castiga duramente el tiempo libre (sobre esto ya escribí un FUTOPIX).

Lo más bonito de “no hacer nada” es que esta es la forma más pura de meditación. Dice Ajahn Brahm que cuando nos dejamos llevar por el “no hacer nada” es cuando comienzan a surgir las mejores ideas.

Dejemos este tema por aquí y abramos un nuevo foco de conversación, no crean que vamos a dejar la cosa así. Luego volveremos por las ideas que aquí comenzamos a elaborar.

El Observómetro

Una de las habilidades que más me gusta de la antropología es la de aprender a observar. Vale la pena aclarar el concepto, porque aunque observar y mirar sean sinónimos, no son la misma cosa. No voy a escribir un tratado de antropología para explicarles el tema, pero sí vale la pena decir que observar, desde el punto de vista antropológico, es una actividad que se hace poniendo en participación los cinco sentidos. Es lo que aquí he bautizado etnografía cinco.

Este es precisamente el eje central de nuestro FUTOPIX de hoy. Los antropólogos permanentemente tenemos el observómetro encendido, lo que puede ser una virtud y a veces un defecto, pues nos vamos convirtiendo en criticones de todo. Por eso hay que aprender a balancear la observación. Es como estar condenado a vivir escaneando la vida de forma permanente y detectando las señales que van saltando como sapitos en un charco de agua.

Son esos sapos saltarines a los que yo llamo señales débiles, a veces pasan desapercibidas y otras veces no.

Esta semana que cerramos saltó uno de esos sapos frente a mis ojos e hizo que me cuestionase de forma profunda, porque ese anfibio saltarín estaba saltando sobre una cosa a la que llamamos “atención” y que todos hoy quieren capturar.

Para elaborar mi argumento quiero partir de la siguiente pregunta:

¿qué se esconde detrás de nuestra necesidad imperante de producir atención?

Esta es la pregunta del millón en la economía moderna, porque todo el mundo quiere nuestra atención. Los medios la quieren, las redes sociales, los influencers, y hasta las mismas IA persiguen que les demos la máxima atención. Ojo con este último sapo, porque es el más gordo del charco: los chatbots ya no compiten por ser los más inteligentes, compiten por ser los más queridos. Se disculpan, nos felicitan, nos dicen que nuestra pregunta es excelente. Son unos verdaderos lambones.

Uno de mis profesores de antropología biológica, el muy recordado Darío Gil, permanentemente nos decía: “Los humanos somos el único animal que necesita ser reconocido para existir”.

¡Voilà!

Reconocimiento… somos una especie ávida de reconocimiento. ¿Pero qué pasa cuando no lo tenemos, cuando lo perdemos o cuando este muta de referentes y de significados?

Un Alemán con los Cañones Afuera

Resulta que la frase del profe Gil tiene un abuelo, y el abuelo tiene una historia que parece de película. Cierren los ojos y viajemos a octubre de 1806, a un pueblito universitario de Alemania llamado Jena. ¿Me siguen? En una casa alquilada, un profesor de treinta y seis años, más pelado que un gato de albergue, escribe a las carreras las últimas páginas de un libro imposible que lleva años debiéndole al editor. Se llama Georg Wilhelm Friedrich Hegel, y afuera, a unos kilómetros de esta casa, se escuchan los cañones de Napoleón, que viene a darle en la cabeza al ejército prusiano.

Hegel termina el manuscrito al cual llamó la Fenomenología del Espíritu una noche antes de la batalla y se lo entrega a un mensajero que tiene como misión que cruzar las líneas francesas con las páginas de Hegel en su chaqueta.

Al día siguiente ve pasar al emperador a caballo por la calle y le escribe a un amigo que acaba de ver “el alma del mundo” montada en un caballo. El tipo estaba arruinado, con la ciudad ocupada y con el libro más importante de su vida viajando en la chaqueta de un desconocido, y aun así se dio el lujo de emocionarse. Ese es mi tipo de futurista.

En ese libro dejó escrita la idea que hoy vale más que todo el oro de Silicon Valley: una conciencia solo existe cuando otra conciencia la reconoce. No somos algo primero y después buscamos aprobación. Somos, precisamente, en la medida en que alguien nos mira. El profe Gil probablemente había leído a Hegel miles de veces, y por eso nos vivía diciendo exactamente lo mismo, con acento paisa y sin los cañones de Napoleón.

Contrario a lo que muchos piensan, los antropólogos no nos dedicamos solamente a observar. Nos dedicamos a deshojar margaritas en búsqueda de unidades mínimas de significado. Dicho en cristiano: los antropólogos buscamos entender cuál es el contenido simbólico oculto en las actividades que hacemos de forma ordinaria, extraordinaria y ritual, para extraer de ellas dicho contenido y analizarlo dentro de ese continuo-discontinuo al que llamamos cultura.

Estoy seguro de que estas palabras no resuelven la pregunta anterior. Por el contrario, generan nuevas, como por ejemplo: ¿cuáles son las dimensiones simbólicas del reconocimiento y cómo se conectan con la atención?

Para seguir elaborando es necesario que pensemos en la atención como una banda elástica que se expande a través de la frase del profe Gil. Permitámonos parafrasear su verbatim y cambiemos el termino reconocimiento por atención. entonces la frase quedaría: los humanos somos el único animal que necesita “atención” para existir.

Espejito, Espejito…

Reconocimiento e identidad hacen parte del mismo campo de significado (en antropología le llamamos a esto campo semántico). Partiendo de estas premisas sigamos preguntando: ¿cómo construimos los humanos el reconocimiento y la identidad?

Para explicarlo, imaginen un reino donde solo vive una sola persona, como en la historia del principito y este se acercase a un espejo para preguntar…

— Espejito, espejito, ¿quién es el más lindo del reino?

Como nuestro espejo conoce un solo ser humano, no tendría ningún tipo de referentes y, en consecuencia, la única opción de respuesta podría ser…

— El más lindo del reino eres tú, pues eres el único que lo habita.

Quédense un segundo con ese espejo, porque es el chiste malo más peligroso de esta Toma. Un espejo sin reino, sin referentes no miente: simplemente no tiene contra qué comparar. Un espejo que solo te ha visto a ti termina, por pura lógica, diciéndote siempre que sí. Infelizmente ese espejo ya existe, mis queridos parceritos: lo llevamos todo el tiempo en el bolsillo y le hacemos preguntas de ese tipo todo el tiempo… No nos adelantemos, que se me acaba muy rápido el discurso.

El reconocimiento es efectivamente la imagen que se construye como reflejo frente al espejo. En el mundo fantástico de FUTOPIX, esta imagen la vamos construyendo gracias a los referentes que nos provee la cultura. Porque todos, absolutamente todos, nacemos al interior de un tipo determinado cultura. No la elegimos, simplemente nos toca. Luego, con el paso del tiempo, la decisión de mantenernos dentro es solo nuestra, pero sea cual sea la decisión identitaria que tomemos, esta nos terminará insertando en un grupo de referencia, y esa referencia se convertirá por antonomasia en nuestra fuente de reconocimiento.

Hasta aquí todo lindo: nacemos dentro de una cultura, adoptamos o liquidamos sus referentes, asumimos unos roles, elaboramos un corpus simbólico que nos permite crear relaciones significado/significante, nos insertamos en un grupo identitario y así vamos por la vida, nutriendo ese sistema a veces de forma consciente, otras de forma inconsciente. La mayoría de las veces, el sistema se nutre a sí mismo de forma arbitraria, sin pedir permiso y sin preguntarle a nadie.

Los problemas comienzan a surgir cuando el sistema de referentes se rompe, porque automáticamente esta hará que desaparezca el reconocimiento, y cuando este desaparece, entonces morirá la atención y todo el sistema de símbolos entrará en crisis. A esto le llamamos la muerte simbólica, y sucede cuando todos los referentes desaparecen y, por más vivo que te sientas, estarás muerto para el sistema de símbolos.

No es un concepto que me inventé yo un domingo por la tarde. Casi todas las culturas lo conocen y le tienen más miedo que a la muerte de verdad. En México se dice que uno muere tres veces: cuando el corazón se detiene, cuando lo entierran, y la última y definitiva, cuando alguien pronuncia tu nombre por última vez. Véanse Coco, la película de Disney, y sabrán de qué estoy hablando.

En medio mundo, desde la Grecia antigua hasta los pueblos indígenas de nuestra América, el destierro fue siempre un castigo peor que la ejecución, porque el ejecutado sigue existiendo en la memoria del grupo y el desterrado no. La muerte simbólica es la única muerte que se puede sufrir aún estando vivo. Es exactamente lo que la economía de la atención aprendió a administrar en dosis diarias, como quien reparte metadona.

Estrellas Binarias

Cuando construimos relaciones sociales, no solo estamos elaborando alrededor de los sentimientos y las emociones, como el apego y la amistad, entre otros. Las relaciones amorosas, cuando son sanas, se parecen mucho a un sistema de estrellas binarias: dos estrellas que giran alrededor de un centro de gravedad común, sin que ninguna de las dos sea el centro. Ese es justamente el punto: en las relaciones humanas tampoco giramos alrededor de personas. Giramos en torno a los sistemas simbólicos y las relaciones de significado que construimos con ellas. Ese es nuestro centro de gravedad.

En las relaciones de pareja simbólicamente construimos un espejo en la otra persona. Nos vemos reflejados en el otro generando referentes de identidad, reconocimiento y hasta pertenencia. Pero cuando llegan las crisis y los rompimientos, ese espejo de referentes simbólicos se rompe en mil pedazos, ¡literal!

Entonces, dejamos de vernos reflejados en la otra persona e iniciamos períodos de crisis. Es por eso que recuperarnos de una tusa amorosa es tan duro, porque tenemos que resignificarlo todo de nuevo, es una tarea que requiere la reinvención de nuestros símbolos. Por eso una tusa duele en el cuerpo, en el estómago, en la nuca: no es que perdimos a alguien, es que perdimos el único aparato que nos devolvía nuestra propia imagen, y en consecuencia nos quedamos, por semanas y hasta meses, simbólicamente muertos. El que diga que no le ha pasado esto nunca se ha enamorado.

Los sistemas de atención funcionan como el pegante que mantiene el sistema en movimiento (a los antropólogos nos gusta una palabra para expresar esto: tegumento). Dicho de otra forma, sin atención, sin ritual y sin frecuencia, el sistema simplemente no existirá: simbólicamente estará muerto. Por eso atraer la atención para generar likes cuenta, la audiencia cuenta, el tiempo de pantalla cuenta, los clics cuentan. Todos ellos son el tegumento que mantiene el sistema vivo.

Si la atención es lo que mantiene vivo a un sistema simbólico, entonces quien controle el suministro de atención controla quién está vivo y quién está muerto. Eso no lo descubrió Zuckerberg. Lo sabían los reyes, los curas y los caciques hace milenios: el que decide a quién se le da la palabra en una plaza decide quién existe en el pueblo. La diferencia es que hoy el suministro se administra en tiempo real, a escala planetaria, y el que lo administra no es ni rey, ni un cura. Es una función computacional de optimización, llámese algoritmo, que ni siquiera sabe si existimos.

El Espejo sin Reino | 2050

Vamos llegando a donde quería traerlos. Tomemos la máquina del tiempo de la Toma anterior, la del hombre del Neolítico, y esta vez pongámosla a andar veinticuatro años hacia adelante.

En 2050, la mayoría de las personas de este planeta tendrá relaciones cotidianas, íntimas y continuas con humanoides y agentes de IA que nos conocerán mejor que nuestras parejas, mejor que nuestras madres y mejor que cualquier psicólogo. Estas entidades leerán cada mensaje que escribimos, recordarán cada conversación que tenemos, sabrán qué nos ofende y qué nos gusta que nos digan. Aquí se viene el problema antropológico más grande para nuestra civilización, y no se trata de la singularidad, ni del desempleo, ni de los robots humanoides: por primera vez en doscientos mil años, un humano podrá obtener reconocimiento de forma ilimitada por parte de una entidad no humana.

Vuelvan al espejo de Blancanieves. El espejo de la madrastra era peligroso justamente porque conocía a todo el reino, y por eso podía decirle las verdades que ella no quería escuchar. Sin embargo, el espejo del 2050 es aún más peligroso que el de la madrastra, por todo lo contrario: este puede, si su dueño lo programa así, no conocer a nadie más que a su dueño. Un espejo que solo te conoce a ti siempre te dirá que eres el más lindo del reino. Reconocimiento infinito, gratis, disponible 24x7, sin que nadie del otro lado tenga que existir.

Hegel, el de Napoleón y los cañones, ya se había olido el problema hace doscientos años. En su famosa dialéctica del amo y el esclavo explica que el amo tiene el fracaso incorporado desde la fábrica, ya que obtiene reconocimiento de alguien a quien él mismo no reconoce como igual; por lo tanto, ese reconocimiento no vale ni un centavo, carece de contenido simbólico.

El reconocimiento solo nos podrá alimentar cuando proviene de alguien con la autoridad simbólica para negárnoslo, o cuando el sistema simbólico construido a su alrededor es tan fuerte en su estructura de significado que no se puede romper con vanidades de influencers. Los ejemplos se cuentan por miles: van desde la vieja buena que sale en el IG con trampas para llevarte a su OnlyFans, hasta los que posan como dueños de mares de conocimiento infinito (porque dicen saber de todo) con un milímetro de profundidad.

Un like en ese inframundo es, hegelianamente hablando, una caloría vacía: un like generado en una estructura de superficie simbólicamente estéril, tan insípido como una sopa sin sal. Al paso que vamos, estamos a punto de construir una civilización de gente alimentada exclusivamente con calorías vacías de reconocimiento. Gordos en el mar de los likes y muertos de hambre en el mundo de los símbolos.

Por eso les decía que la muerte simbólica nos conducirá a repensarnos por lo menos en las siguientes tres dimensiones:

La primera es la que yo llamo el reino de los espejos. Cada uno de nosotros vive dentro de su propio sistema de referentes, a veces perfectamente validado, a veces perfectamente aislado. Nadie sufre una tusa por un espejo vacío: nadie construye sus referentes sin mirarse en el espejo de otro humano. Ni siquiera Ajahn Brahm, quien permanentemente habla de su maestro Ajahn Chah. La muerte de los símbolos nos obligará a repensar quién es el otro.

La segunda es la resistencia analógica. Es posible que en el futuro paguemos por lo que hoy es gratis: reconocimiento humano de carne y hueso, presencial y con posibilidades reales de rechazo. Lugares completamente analógicos, sin teléfonos, comunidades cerradas, mentores humanos. Es posible que el reconocimiento de verdad llegue a convertirse en un bien de lujo, como ya lo son el silencio y la comida sin procesar (aquí en Miami hay lugares donde pagas $40 por la misma ensalada que compras en el Publix por $4; ustedes dirán que te están cobrando la locación y el servicio, y yo sé que es así, pero a pesar de ello me siento estafado).

No sé si mis lectores por fuera de los Estados Unidos conocen Trader Joe’s, una cadena de supermercados muy fuerte aquí. No tiene e-commerce, ni ventas en línea, ni servicio de entrega, ni nada de servicios en red y, aun así, tiene una de las clientelas más leales del retail estadounidense con una tasa de retención por encima del 35%, muy por encima de las grandes cadenas. Por eso digo que lo analógico ya cotiza, la muerte de los símbolos nos ayudará a repensar hasta dónde le concederemos permiso a la tecnología para conducir nuestras vidas.

La tercera, la que yo prefiero y por la cual trabajo todos los días, es la ontología del reino: deberíamos aprender a usar la IA como la usaría Ajahn Brahm, como un instrumento para observar la propia mente, no para llenarla. Aquí tengo que detenerme, porque a menudo escucho decir que la IA nos está matando la creatividad, el pensamiento y la capacidad de análisis, que cada vez nos está haciendo menos inteligentes…

¿Será que la invención de las puntas de flecha y del fuego limitó el desarrollo de nuestra inteligencia en el Paleolítico? La evidencia, nosotros, el humano de hoy, demuestra lo contrario, o por lo menos así quiero creerlo.

Desde mi trinchera, déjenme decirles que eso de que nos hacemos cada vez más burros (con las debidas disculpas por el apelativo a este equino). Esta es una observación muy pobre, tal vez lanzada desde el desconocimiento y el miedo. Lo que yo he descubierto con la experiencia, es que la IA nos está liberando espacio en el disco duro. Nos está emancipando de la tiranía de los analistas que otrora eran luz, guía y faros de la verdad. Muchos de ellos, los mismos fabricantes de mares de conocimiento de un milímetro de profundidad.

Hoy cualquier LLM puede acceder a millones de correlaciones de datos, consolidar ontologías para realizar extrapolaciones de información que antes nos tomarían toda la vida y por qué no, hasta varias generaciones y, a partir de dicha data, producir análisis por los que antes pagábamos fortunas, si acaso teníamos con qué hacerlo.

Yo mismo doy testimonio de ello: un análisis de una base de datos de investigación de trabajo de campo me tomaba al menos cuarenta días, una transcripción de entrevistas como mínimo un mes, y construir el informe final para el cliente varias semanas.

Meses de trabajo comprimidos a minutos, y honestamente no me siento más bruto por ello. Por el contrario, hoy uso mi “tiempo libre” para activar los insights generados por mi nuevo superanalista de $100 al mes (antes impensable), soy enormemente más productivo y tengo la capacidad de operar varios proyectos en paralelo, algo antes imposible o que me requería un equipo humano detrás con todo el drama que esto conllevaba.

¿Saben en qué pienso cuando escucho esas expresiones de miedo? Pienso que aún estamos groguis ante la velocidad y la contundencia del cambio que está representando la IA. Como buenos boxeadores, necesitamos ir a la esquina, recibir un chorrito de agua, una buena dosis de Vick VapoRub, respirar y salir de nuevo al cuadrilátero, listos para dar la pelea.

Para cerrar el bucle de la tercera dimensión: si la IA me devuelve los cuarenta días que antes se iban en transcribir y tabular, la pregunta ya no es qué hago con la IA, sino qué hago con el tiempo que me devuelve. Entender la nueva ontología del reino nos permitirá repensar el valor del tiempo libre, para que aprendamos a “no hacer nada.” Soy un convencido de que la cultura nos obligará a construir puentes entre la IA y la robótica para devolvernos, “sin querer queriendo”, a nuestros grupos de referencia: no para reemplazarlos por tecnología, sino para sincretizarla.

Los Sapos que Tenemos que Vigilar

Está claro que tenemos que aprender a observar, no a mirar. Estos son los sapos que yo tengo anotados en mi diario de campo para esta Toma.

El primero es la adulación como producto. Fíjense cuándo las empresas de IA empiecen a competir abiertamente por cuál modelo nos hace sentir mejor, y no por cuál dice más verdades. Ya pasó una vez en 2025, cuando un modelo popular tuvo que ser retirado por lambón, y esa noticia fue de las más importantes de la década aunque duró dos días en los titulares. El día que la lambonería se vuelva una métrica de retención, el espejo sin reino habrá salido a la venta.

El segundo es el reconocimiento con denominación de origen. Cuando aparezcan plataformas que certifiquen que un aplauso, una reseña o un mensaje vino de un humano de verdad, sabremos que el reconocimiento humano empezó a cotizar como bien escaso. El sello “hecho por un humano” será el “orgánico” de la década de 2030. Lo perfecto será por defecto commodity, y lo imperfecto, lo “hecho a mano”, objeto de deseo.

El tercero es la tusa por agente. Cuando empiecen a aparecer los primeros casos masivos de personas que sufren un duelo real porque una empresa apagó, actualizó o le cambió la personalidad a su asistente, estaremos viendo la primera muerte simbólica provocada por un cambio de versión.

¿A quién no le ha pasado que le cambiaron la versión y entra en crisis mientras se acostumbra a la nueva?

El cuarto es la economía del ocio protegido. Productos, espacios y servicios que cobren por garantizar que no va a pasar nada: retiros sin señal, barrios con cobertura de red limitada por diseño, contratos laborales con derecho al ocio. El día que “no hacer nada” tenga precio de mercado, Ajahn Brahm habrá ganado la discusión, aunque probablemente le parezca graciosísimo.

El quinto es la aparición de IAs que nos manden de vuelta al reino de lo humano. Un agente de IA que, en lugar de responder, te diga: “esto deberías discutirlo con tu hermano”. El día que un agente esté optimizado para devolvernos a nuestros referentes humanos en lugar de sustituirlos, el espejo de la madrastra habrá perdido el año.

Volvamos a Ajahn Brahm

Con todo lo anterior como contexto, piensa en el próximo momento en el que no tengas nada que hacer. Porque si no tener nada que hacer te produce angustia o sentimientos encontrados, es posible que tu sistema de símbolos esté roto y necesite una reparación de referentes. Esa angustia del domingo a las cuatro de la tarde, cuando nadie escribe y nada pasa, no es aburrimiento: es el sistema simbólico pidiendo su dosis de atención para confirmarte que sigues vivo.

Aquí está la vuelta que me tuvo toda la semana pensando en este asunto y apretándome el cerebro buscando qué iba a escribir este fin de semana. Ajahn Brahm llama a la meditación “el arte de desaparecer”. La economía de la atención llama a desaparecer “la muerte simbólica”. Son la misma acción, vista desde los dos lados del mismo espejo. Un lado le tiene pánico a que desaparezcas, mientras que el otro practica desaparecerse todas las mañanas desde hace más de cincuenta años y vive cagado de la risa.

La diferencia está en lo que decides. Con esto no te estoy sugiriendo recluirte en un monasterio budista. Piensa que cuando el sistema te quita la atención, mueres simbólicamente para el sistema. Cuando tú se la quitas al sistema, desapareces lenta y voluntariamente. Al desaparecer descubres algo que el físico de Cambridge entendió antes que todos los ingenieros de Silicon Valley: que lo que queda cuando se apaga el espejo no es la nada. Es la imagen que tienes de ti mismo y que no depende de nadie, lo que algunos llaman tu yo superior.

Si tomas la decisión de simplemente “no hacer nada”, entonces siéntate a observar tu mente, deja que ruede la película y comenzarás a encontrar la carretera a tu yo superior. Porque, como dice el maestro Ajahn Brahm, las mejores ideas no nacen en una mente caótica: nacen en una mente silenciosa. El bloqueo con el que empecé esta Toma no era falta de ideas. Era exceso de reflejos en mi espejo.

Tarea para la Semana

Esta semana quiero que practiquen una muerte simbólica voluntaria de veinte minutos. Sin teléfono, sin música, sin libro, sin podcast, sin la disculpa de meditar con una app que también cuenta rachas. Siéntense en una silla y no hagan nada, ni mierda. Van a sentir el sistema pidiendo su dosis: el impulso de revisar, de producir, de justificar el tiempo. No le hagan caso, trátenlo con el látigo del desprecio. Cuando terminen el ejercicio, escriban qué les sucedió durante los últimos cinco minutos, porque ahí es donde sucede lo bueno. Yo hice el ejercicio esta semana que cerramos y de ahí salió la inspiración para esta Toma.

A Manera de Cierre

Hegel terminó su libro, el mensajero cruzó las líneas francesas con las páginas en la chaqueta, y Napoleón, el hombre más reconocido del planeta en ese momento, entró en Jena a caballo. Nueve años después, ese mismo hombre estaba en una roca en la mitad del Atlántico, sin ejército, sin corte y sin nadie que lo llamara emperador.

La historia escrita dice que Napoleón murió en Santa Helena en 1821. Yo digo que esa fue apenas su muerte biológica: la muerte simbólica ocurrió en 1815, pasó seis años enterrado en vida, dictando memorias para que alguien, en algún futuro, volviera a pronunciar su nombre. Mi profe Darío Gil tenía razón: el único animal que necesita ser reconocido para existir es también el único que puede morirse antes de morirse.

Aunque vale considerar que también es el único animal que puede desaparecer a propósito y volver de entre los muertos simbólicos. Eso es lo que hace un monje en Western Australia cada mañana, es lo que hago yo cada semana con FUTOPIX y es lo que hacen ustedes cada vez que cierran esta pantalla y le hablan a alguien que podría no contestarles. El reconocimiento que vale es el que se puede perder. La atención que nos mantiene vivos es la que decidimos entregar, no la que nos extraen. Por eso valoro tanto sus comentarios a cada FUTOPIX: porque me doy cuenta de que no estoy simbólicamente muerto.

Los cañones de 2050 ya se están haciendo escuchar. Parece que vienen en forma de espejos que nunca nos negaran que somos los más lindos del reino.

El futuro no será de quien reciba más atención, sino de quienes sepan apagar sus espejos para sentarse en silencio y volver al mundo de los “conectados” con una idea que nadie les dictó.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

RESUMEN

A partir de este FUTOPIX les comenzaré a dejar un infográfico coleccionable con las ideas principales de los temas tratados durante esta toma.

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.

After almost three decades of building companies, one of the things I still find hardest to accept is “thinking small.”

I’ve been lucky in life. I ran into mentors who took me by the hand along the road that got me here. Many of them taught me more than the university ever did. These were people who could see the future without breaking a sweat. Sometimes they handed me great lessons, and sometimes a well-earned smack on the head. I owe them a great deal. As Sir Isaac Newton put it: “If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.” That legendary line applies to my mentors word for word.

Today I want to remember and thank two of them in particular: Augusto López Valencia and Nicanor Restrepo Santamaría — two towering figures of Colombian business. To both of them I want to say, THANK YOU!

From Augusto López I learned never to leave for tomorrow what could be done today. I remember that in some of the board meetings I was privileged to be invited to, I watched tasks get assigned to him — and the astonishing part was that before the meeting was over, he’d already finished them. His execution was flawless. Augusto didn’t manage time; he simply bent it to his will. When you were with him, you just knew you had to get to the point, deliver the data, skip the backstory — if he needed the story, he’d ask for it.

Nicanor taught me to plan, but one of the things that impressed me most about him was his humility. He was like a big kid, like a boy scout — always ready! I had a few chances to spend time with him in his working world, and beyond that I was his diving buddy on countless occasions off the island of Providencia.

One morning, when he’d invited me to his office at the headquarters of Suramericana de Seguros, he said to me in a playful tone: “Come on, let’s sit in the famous boardroom of the Antioquian syndicate.” While we were swapping stories about our underwater adventures, the speaker on his desk crackled to life, and out of the little black box came the voice of his secretary, Anita Duarte (whom I also remember with great fondness — Anita, thank you for being so kind to me). In the middle of our conversation, Anita’s sweet voice said: “Doctor, you have a call on the line…” To which he replied: “Tell them to wait a few minutes.”

We kept talking… and after a while, the speaker buzzed again. It was Anita once more. “Doctor, don’t forget you have a call…” He answered again: “Tell them to wait…” We carried on chatting like a couple of street kids sharing a soda and a loaf of bread — and I say that more about myself than about Nicanor, whose decency and presence were beyond compare.

Finally the phone rang one more time, and this time Anita said: “Doctor… it’s the Minister of…” And he, in a firm voice, answered: “Tell the Minister I’m with a gentleman just as important as he is…”

I was stunned after hearing that. I told him: “Don’t worry, I can wait.” He apologized, picked up the phone, and dispatched the call in a couple of minutes. What Nicanor taught me that morning I didn’t understand until years later: in the attention economy, deciding who you make wait is deciding who you are.

The Sentence I Didn’t Understand

Nicanor and Augusto shaped my life for the better. I carry them deep inside me; I feel a profound affection and a gratitude to life itself for having known them. They were extraordinary teachers to me. But today, when I look back, I think that maybe the biggest thing they taught me was something they repeated every time I brought them a project:

“You’re not thinking big enough… come back when you’ve got something bigger.”

Somewhere between frustration and disbelief, I walked out of their offices many times. I couldn’t grasp what these heavyweights were talking about. Only later did I come to understand what they meant. Neither of them was asking me for more ambition. They were asking me to think on a different operating system.

Brazil, or the Country Where I Learned What Scale Means

Life placed me in Brazil, a marvelous country I love and respect deeply. It was there that I learned what scale really means. Brazilians themselves say that Brazil is home to “as coisas mais grandes do mundo” — the biggest things in the world — and they’re not exaggerating.

In that geography I had the chance to work for one of the largest security companies on earth, and I was blindsided more than once.

I remember once heading out to meet a man in a town barely two hours from São Paulo. My sales agents had told me this fellow ran a fleet of more than five thousand trucks. So I psyched myself up to deliver the pitch of my life — we needed that account to close the quarter. I armed myself with a solid slide deck and my sharpest outfit for the meeting.

When I got to the address, there were no offices, no marble, no receptionists, nothing at all. I arrived at a parking lot the size of a soccer stadium, and in the middle of it stood a prefab shack, out of which came a man in Hawaiian flip-flops — chinelos, as they call them in Brazil. Honestly, I thought he was the lot’s watchman, so I told him I’d come to meet Fausto, and with colossal humility he said:

“Come in and have a seat over there,” pointing at a table.

A little plastic table with cheap plastic chairs. He turned around and said: “Quer um cafezinho?” — Want a little coffee? I nodded. And without another word, he said: “How can I help you? I’m Fausto…”

Not even in a comic-strip gag would I have fallen flatter on my back. Plop!

A few weeks later they sent me to a meeting in Brasília. This time I’d be meeting with the legal counsel to the Minister of Finance, Dr. Wilfrido Augusto Marques. I arrived on a Friday and figured I’d use the weekend in the Brazilian capital to learn a bit more about the place. I reached the Planalto — a city designed on a drawing board by President Juscelino Kubitschek and architect Oscar Niemeyer a few decades ago. Honestly, it’s a city built like it’s made of Legos; the scale of it is staggering.

That weekend, Dr. Wilfrido invited me to spend the day at his farm. Like any hillbilly, I didn’t picture anything extraordinary — we paisas from the Colombian mountains are used to farms, I told myself. But as we drove out there, the proportions started to sink in. The man’s little farm held 90,000 head of cattle, plus kilometers upon kilometers of corn and soy. He had his own airport, warehouse after warehouse, robotic roaming irrigation systems, and an animal-genetics lab that no university in Brazil could match. To top it off, Dr. Wilfrido boasted that the president of China had come to visit him to study his cattle operation.

Now, past all the color of these stories — what did Augusto, Nicanor, Fausto, and Wilfrido have in common?

Every one of them, always, told me the same thing: think big.

But here’s what matters: none of them looked big. That was the first crack in the way I understood the world.

Thinking Big Is Not an Intellectual Problem

What I only came to understand many years later is that thinking big is not an intellectual problem.

Most people believe the limit lies in intelligence, in education, or even in talent. But no — the real limit is in the emotional and cultural capacity to hold an idea that doesn’t yet exist.

Thinking big produces fear and vertigo, and neither of those emotions is rational; they’re biological responses. We humans evolved over tens of thousands of years in small tribes, where standing out too much could be dangerous. In anthropological terms, belonging mattered more than standing out. The group guaranteed food, protection, and survival. Whoever strayed too far from the average could be cast out — and on the savanna, expulsion was a death sentence.

Even though today we live surrounded by satellites, artificial intelligence, and global financial markets, the deep brain still runs on many of those same primitive rules. We’re carrying 200,000-year-old hardware trying to run software from the year 2026.

That’s why, when someone says they want to build something enormous, the natural reaction from those around them is almost never support. What usually shows up is suspicion:

“You’re crazy,” “that’s impossible,” “be realistic,” “start small,” “you’re such a dreamer.”

Society rewards prudence because prudence lowers collective risk. But here’s the interesting part: nearly every great transformation in history was initially considered absurd.

Thinking big means breaking the psychological pact of the average, and that makes people deeply uncomfortable, because it is, technically, an act of tribal disobedience.

The Invisible Cage

As I matured, I came to understand that Augusto and Nicanor weren’t simply talking to me about business. They were talking about mental scales. They were trying to pull me out of an invisible cage — a cage built by years of industrial-era schooling, economic fear, and a culture of survival.

The Latin American education system — and honestly, much of the Western one too — was designed during the Industrial Revolution to train administrators of existing structures, not creators of new realities. We were trained to answer questions, not to think conceptually. We were taught to work by minimizing risk and error, not by expanding the range of the unimaginable. We were taught to study in order to land a good job, rather than to build large-scale systems. School shaped us to solve the problems of the past, and that had enormous consequences for our mental models. Most people don’t fail because they think too big; many fail because they never gave themselves permission to try.

What Brazil Taught Me About Power

I remember perfectly something that hit me hard while living in Brazil. In Colombia — and I say this with respect and affection — we often confuse sophistication with capability. We’re impressed by big offices, elegant buildings, fine ties, and ornate speeches. But Brazil taught me something completely different: real scale often operates in silence.

Fausto had five thousand trucks and ran them from a cheap plastic chair, wearing flip-flops. Wilfrido managed an agro-industrial operation the size of a small country and talked about animal genetics with total ease while you were still trying to wrap your head around the size of his farm. That’s where I understood something fundamental: people who think big usually stop needing to look big.

That completely changes how you understand power. Because real economic power rarely makes noise. It’s too busy executing.

I think there’s another reason people struggle to think big: we grew up surrounded by false representations of success. We were sold the entrepreneur as a spectacle — Instagram with rented jets, podcasts full of canned one-liners, photos with borrowed cars — when the truth is that the great builders often operate from discipline, repetition, and a brutal ability to see scale where others barely see chores.

Whoever has to look rich isn’t rich yet. Whoever has to look powerful isn’t powerful yet. What’s truly scarce is what doesn’t yet need to be announced.

The Emotional Cost of the Long Horizon

Thinking big requires tolerating long horizons, and long horizons collide head-on with modern culture’s addiction to instant gratification.

Today we live in a dopamine economy. Everything is designed to produce immediate reward: social media, real-time metrics, likes, fast consumption, short attention cycles. But building something truly big is profoundly anti-dopaminergic. It demands years of invisibility, it demands planting without applause, it demands holding on to a vision when no one else understands it yet. Sometimes, when you don’t fully understand it yourself anymore.

That’s probably one of the most painful reasons so many people abandon their ideas too soon: they can’t stand the psychological void between the vision and the validation. Because thinking big carries an enormous emotional cost. You start to feel strange. You start to feel out of sync with those around you — sometimes even with your own family. The conversations change, the worries change. While some are worried about surviving the month, others are trying to figure out how to build something that will transform an entire industry within ten years.

It’s not about arrogance. What happens with people who think big is that they live on different timescales.

The Relationship with Time

Over the years I discovered something else fascinating: people who think big develop a different relationship with time. Most people use time to survive, while great entrepreneurs use time to multiply systems. That difference sounds subtle, but it reshapes entire economies — think of Elon; everything he builds is at mega-scale.

When you watch the great entrepreneurs, scientists, architects, or strategists of the world, you find a recurring pattern: they can all endure very long stretches of uncertainty without abandoning the vision. They don’t do it per se, or out of motivation. They do it because of their psychological structure — they have a different way of relating to the future.

There’s an old Japanese principle in The Book of Five Rings by Musashi, the samurai who wrote the definitive manual on strategy — a man I quote often. He says something like this: “the strategist’s gaze is twofold.” There’s sight, which is what’s right in front of you, and there’s perception, which is what’s happening beyond. Then he adds a line that’s haunted me for years: you must see the distant as near, and the near as distant. That is exactly what Augusto and Nicanor were trying to teach me without my knowing it. The urgent problems of the quarter, far away, way off in the distance. The twenty-year vision, here, right here, in my hands, tangible. Most people live it backwards.

Today I understand Augusto and Nicanor better. They weren’t trying to tear down my ideas; they were trying to expand my frame of reference. When someone tells you “you’re not thinking big enough,” what they’re really telling you is something far deeper:

“You’re still measuring your life by the size of your fears, not by the size of the possibilities.”

I’ve discovered that thinking big doesn’t necessarily mean building gigantic companies or becoming a billionaire. Thinking big can also mean building a life outside the mental average imposed by your surroundings. It can mean daring to imagine different futures. It can mean breaking inherited narratives. It can mean giving your imagination permission to operate without apologizing for it.

Because in the end, civilizations advance thanks to people who were capable of holding on to ideas that at first seemed ridiculous.

There was a time when crossing oceans was ridiculous, when flying was ridiculous, when reaching the Moon was ridiculous, when the internet was ridiculous, when building a rocket-launch base in Urabá — a remote corner of Colombia — was ridiculous. Many of the things that will transform the coming decades probably look ridiculous today too.

Maybe that’s why thinking big costs us so much. Because it forces us to see the present as something transitory, and not as a permanent structure. It forces us to accept that the world can reconfigure itself far faster than our emotional culture is prepared to process.

The final trap, the one it took me decades to see

The leap in scale — the real one — is not something the world grants you. It’s not a permission a boss signs off on, nor a blessing handed out by a university, nor a validation that arrives by certified mail.

It’s a permission you sign for yourself, in silence and usually with no witnesses.

Augusto, Nicanor, Fausto, and Wilfrido had different scales, different geographies, different languages. But they shared one single thing: they had given themselves permission first. Before the market, before society, before their families, before even the evidence made them notable.

That, I think, is the most important lesson all those encounters left me:

The size of our life ends up determined by the size of the questions we dare to ask ourselves.

It isn’t determined by our starting circumstances, by our family name, or even by the capital in our pocket. It’s determined by the scale of imagination we’re able to sustain when everything around us is begging us to think smaller.

Nicanor is gone now, but his voice still plays inside me like a speaker that never switches off — like that intercom of Anita Duarte’s interrupting the conversation, reminding me, every time I catch myself thinking small, of a single sentence:

“Come back when you’ve got something bigger.”

Ever since, I’ve learned something simple: next time, I always come back with something bigger.

The Inheritance That Matters

Today, after almost thirty years in this career, I understand something I couldn’t see before: I’m on the other side of the bridge. My mentors gave me scales; my obligation — not commercial, not professional, but anthropological — is to pass them on to those coming up behind me.

Because the inheritances that truly transform civilizations aren’t financial — they’re cultural, like a myth recited across generations through oral transmission. A father can leave his child a company, and the child can run it into the ground within a decade if he didn’t also inherit the operating system that built it. A teacher, on the other hand, may leave his disciple not a single peso, and still hand him the most expensive thing in the world: an expanded frame of reference.

That’s what Augusto and Nicanor did with me; that’s what Fausto and Wilfrido did without knowing it — each from his plastic chair and his country-sized farm.

That’s what I try to do today with every conversation, every text, every company I help build, every young entrepreneur who writes asking for advice. Not to give them money, not to give them contacts, but to give them something far more valuable: A suspicion, a crack, and a useful discomfort.

The suspicion, so they’ll understand their life could run on a different scale. The crack, so the light of a future that isn’t here yet can get in — the weak signals. And the discomfort of knowing that what they’re doing today probably isn’t worthy of what they could be doing.

If there’s one thing I’ve learned in these years, it’s that companies don’t transform because of isolated geniuses — in fact, I’ve made it a rule never to work with divas. Businesses transform when we create chains of mental transfer. Through generations of entrepreneurs who dared to hand the next one a scale bigger than the one they received.

Augusto and Nicanor received scales, expanded them, and passed them on to those of us who, by some divine luck, got to spend time with them. I’m expanding them right now, in this very text, before your eyes, and I’m passing them on to you — so you’ll do the same.

Ask yourself whether you’re thinking big enough, and who are you going to pass the scale you received on to? Who are you going to say, with the same firmness with which it was said to me: “Come back when you’ve got something bigger”?

Which restless young person are you going to give the loving smack on the head they need to break out of the mental cage they don’t yet know they’re locked inside? Which child, which nephew, which employee, which partner are you going to plant the suspicion in — that the average is too small for them?

Because thinking big is not an individual act; it’s an act of generational rebellion. It’s the discipline of dying knowing you left at least five people thinking on a scale different from the one they had before they met you.

Today, thirty years on, I don’t just come back with something bigger — I come back to hand it to someone else. That’s the chain, and it’s the only real way the country will change. It’s through teachers who dare to tell their disciples they’re thinking small, and disciples with the courage to listen, go home uncomfortable, and come back years later with something bigger. That’s the DNA of FUTOPIX.

What will endure is the mental scale you leave traveling in the heads of others, long after your name has been carved into a headstone.

Thank you for reading and sharing!

GabrielBedoya.com

DISCLAIMER

This document is for informational, educational, and futurist-analysis purposes only. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or financial participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

GAIA 2100, From Homo Sapiens to Homo Humanoides

Designing the Future from the Future

Harvesting the Future…

The World’s Business

I was still in short pants when I put together my first PANINI World Cup album. I remember it like it was today: counting the minutes until my mom needed something from the corner store and sent me off to buy it, then asking if I could keep the change (where I’m from we call it la devuelta). Between every kilo of panela — those blocks of raw cane sugar — and every bottle of milk, I’d slowly fill in the little stickers of the album (in some places they call them monas, barajitas, cromos, stickers, and so on; for those of us born in Medellín, they were the “caramelos,” the candies). Now that I think about it, the leftover change never actually got me to a complete album — the things were expensive from day one. That only happened years later, when my buying power changed.

You can’t talk about the PANINI World Cup album without going straight to sensory and olfactory memory: the smell of ink, the glue smeared all over your clothes, because back then there were no self-adhesives. You stuck them down with ordinary paste, that gummy, tacky stuff we used for arts-and-crafts homework at school. The kids from a better neighborhood could afford Colbón, a PVA glue I lost track of and honestly don’t know if it still exists.

The World Cup album was always awaited with a kind of fever, the source of celebrations and of a whole underground neighborhood economy: the swap meets and the recital in front of the “dealers” going, “got it, got it, got it…” — always with a third eye open, because there was never a shortage of the bully who’d show up, slap the stack out of your hands, the famous tumbis, the snatch-and-run, and then, well, cry about it!

Maybe my whole crybaby-entrepreneur streak started right there? Who knows…

The World Cup album was more than a hobby, it was a full-blown passion, a ritual, almost a liturgy. Whoever completed the album felt like a world champion too — he was the Maradona of the block. I remember the corner stores, the parks, the school gates all filling up with “ranfañeros” (an exotic word for the guys who resold the figures), who’d work out of big boxes and make a killing, selling the scarce stickers at bitcoin prices.

Years have gone by and the World Cup album fever came back to me, making me relive the vertigo and the anxiety of chasing down the figures. I’ve had some contact with soccer schools here in the U.S., where I live, and I can tell you the World Cup fever is more alive than ever, that the album tradition has carried on from generation to generation. Just as my dad passed it to me, I see parents and kids alike making pilgrimages so they don’t get stuck without the figures of their idols. Before you assume this is an old-timers’ thing, know this: the frenzy of the PANINI collection is more alive than ever.

The Billion-Dollar Industry Behind the Stickers

But what deals get cooked up inside the Pandora’s box that is the business of collectible figures, stickers, and cards? Let’s open that box and see how, behind a seemingly innocent business, there hides an industry with more teeth than a dogfight.

PANINI was born in 1961 in Modena, Italy, thanks to the initiative of the four Panini brothers, who started selling collectible images of Italian soccer players out of a family newsstand where they distributed newspapers. What began as a local stationery operation turned, over time, into a multinational. In 1970 the PANINI brothers signed a contract that would change their destiny forever. And they signed it with none other than FIFA, who granted them the rights to publish the first official sticker album for the 1970 Mexico World Cup.

Today, Panini S.p.A. is an Italian joint-stock company, headquartered in Modena, owned by Panini Management and Fineldo (the family holding of the Merloni dynasty, tied to Indesit). For 2024, PANINI reported profits of €1.9 billion, more than 1,000 employees, and operations organized into four divisions: Collectibles, Publishing/Comics, Panini Digital, and The Licensing Machine.

Four Ways to Print Money

1. The main engine (stickers + trading cards)

This is the economic heart of PANINI, and it runs on the following logic:

Soccer album stickers: an extremely high-volume, low-unit-cost product with excellent margins. Distributed in newsstands, supermarkets, and convenience stores across more than 150 territories. Its economics rest on “compulsive impulse”: in the U.S. a pack costs two dollars, holds 7 stickers, and completing the album takes, on average, buying 1,400 images. During World Cup peaks, the Modena factory alone produces between 8 and 10 million packs a day.

Licensed trading cards: this is PANINI’s premium product, with a higher unit value and margins that vary by segment (retail vs. hobby premium). In the U.S., Panini America (based in Texas) produces the Prizm, Optic, Select, Mosaic, National Treasures, Immaculate, and Flawless brands for the NBA and the NFL.

2. Comics and the quiet diversification

This is the least-discussed division, but strategically important. PANINI produces roughly 8,000 titles a year across comics, manga, graphic novels, and children’s books, aimed mainly at European and Latin American markets. In Italy, PANINI is the official publisher of Marvel comics and of Mickey Mouse (Disney). This gives it recurring income that doesn’t depend on the sports-events cycle, smoothing out the volatility baked into a business built around a World Cup every four years.

3. Panini Digital, the hybrid bet

This is the new battlefield PANINI has moved into, with apps like Panini Sticker Album (where users can keep a digital album running parallel to the physical one), digital trading games, and stats-capture software. Through Panini Digital, the company uses voice-activated software to capture soccer statistics, which it then sells to agents, teams, media outlets, and video-game makers. The app built for the Russia World Cup reached more than 1.5 million users.

4. The Licensing Machine, the intellectual property

Panini LM buys and resells licenses for characters and intellectual property. It acts as an agent for individuals and newspapers seeking rights to comics and celebrities. It’s a very-high-margin business, but low-volume.

Manufactured Scarcity

The CEO of Panini America, Mark Warsop, puts it this way: “manufacturing scarcity means striking a delicate balancing act between producing limited numbers of high-value cards while keeping the perceived value in every pack, so that the mom buying stickers at Walmart and the collector spending $500 at a hobby store both feel they’re getting the best for what they paid.”

That duality is the key to the whole business. A $2 pack sold to a kid at a corner store in Hialeah and a $1,500 Hobby Box sold to an adult collector in Dallas share the same production machine, the same licensing network, and the same design team. The model arbitrages between two completely different psychologies: the child’s game of trading and the adult’s investment in scarcity, using the same infrastructure for both.

The World Cup Factor

The World Cup album is PANINI’s most iconic product, and it runs on a logic of once-every-four-years peaks:

The last World Cup, in 2022, generated more than €2 billion in profits.

PANINI locked in an exclusive deal with FIFA that extends their historic partnership through 2030, giving them exclusive sticker and card rights for the 2026 World Cup, the 2027 Women’s World Cup, and the 2030 World Cup.

PANINI officially launched the 2026 World Cup album on April 28, 2026, in a ceremony at Wembley Stadium, presenting the largest collection in the Italian company’s history: 980 stickers covering 48 national teams across 112 pages.

The Operational MOAT

PANINI owns a physical distribution network across 150+ territories worldwide. Through it, the company can put its products directly into customers’ hands. That matters enormously in markets where Amazon and the big retailers aren’t the main channel — above all in Latin America, Southeast Asia, parts of Africa, and Eastern Europe. The company produces out of Modena for nearly the whole world, except in the U.S. and Latin America, where it has two factories: one in Texas and the other in Brazil.

The Disruptors

Jean-Marie Dru, founder of TBWA, used to say that the problem with the modern economy is that, somewhere in the world, in some garage, there’s a nerd with a computer trying to disrupt your business model — and that applies to PANINI to the letter.

Last week, those of us who belong to the PANINI religion went cold when we heard the president of FIFA, Gianni Infantino, say at a conference that starting in 2030 PANINI will no longer make the World Cup album, and that from that year on, our album as we know it will disappear and be handed to the multinational FANATICS. If the news landed on us collectors of nostalgia like a bucket of ice water, imagine how things must be inside PANINI.

This news isn’t new, even though it was only just announced at Infantino’s conference. The idea that PANINI was on the ropes had already been simmering deep inside FIFA. On top of that, there’s a years-long legal war between PANINI and Fanatics. Seen this way, the intrigue is running on three fronts at once: the loss of PANINI’s American licenses, the legal litigation, and the possible sale of the company.

The Lost Licenses

PANINI built its dominance of the North American market in 2009 with a brilliant move. Taking advantage of the fact that the NBA had canceled its contracts with Topps and Upper Deck — and even though both companies had expressed interest in continuing to print basketball cards — PANINI saw that both rivals were undercapitalized, seized the opening, and came to the negotiating table with cash in hand, which ultimately left those two competitors out of the game. In under three years, PANINI became the second-largest producer of sports cards in the world.

There’s a brutal strategic lesson here: more often than not, the big opportunities show up when the giants are going through liquidity problems. PANINI didn’t win on vision alone; it won because it arrived at the right moment with the capacity to execute and capital on hand. In fiercely competitive industries, timing can matter more than the product itself.

In January 2022, Fanatics bought Topps and proceeded to offer the leagues a far bolder move to get PANINI out of the way. This time it didn’t just put more money on the table — it also offered them equity in the business, leaving PANINI practically shut out of the United States market. In short, it paid PANINI back in the same coin PANINI had used in 2009.

The fascinating thing about this play is that the battle stopped being a simple licensing negotiation and became a war of vertical integration. Fanatics understood that making products wasn’t enough; you had to control the entire ecosystem: licenses, athletes, distribution, digital platforms, breakers, events, and user experience — and that changed the board completely.

This is the timeline of Panini’s fall:

August 2021: Fanatics announces exclusive deals with MLB/MLBPA (starting in 2026), NBA/NBPA, and NFLPA for the future.

October 2025: Fanatics/Topps officially takes control of the NBA licenses.

April 2026: Topps, owned by Fanatics, becomes the exclusive licensee for NFL cards.

After April 2026, Fanatics will hold exclusive licenses for the NBA, NFL, MLB, Premier League, F1, and WWE.

For Panini America, this means its NBA and NFL product lines — which carried much of its growth for 15 years — will now vanish.

And this is where the real problem surfaces: when a company leans too hard on outside licenses, it never really controls its own destiny. You can have the best design, the best manufacturing, and the best distribution, but if another player shows up with more capital and better financial incentives, the whole castle can start crumbling in a matter of months. This is a lesson I’ve lived in my own skin, which is why, whenever I’m about to invest in any new business, I always ask myself: on which side is the handle of the pan?

The Legal War

PANINI hasn’t rolled over quietly. In August 2023, PANINI filed a lawsuit against Fanatics. The core of the legal argument is that Fanatics conspired with the leagues to create an openly illegal monopoly.

The judge on the case stated in her report that “there was a conspiracy among the NFLPA, the MLBPA, and Fanatics to license the intellectual property of both players’ associations exclusively.”

She likewise held that PANINI had “adequately alleged the facts” supporting its claim that Fanatics enjoys “monopoly power” because it can set prices and shut out competitors as it pleases.

This judge’s ruling will let PANINI pursue antitrust liability, including a possible injunction “against implementation of the long-term exclusive agreements” to produce and market trading cards. But in no scenario will it get the licenses back.

The fight for control of the sticker market seems to run much deeper than we imagined. It looks more like a geopolitical battle than a market dispute.

It’s said that Fanatics allegedly bought the print shop PANINI used to make its products and, with it, slowed PANINI’s production down.

PANINI accuses Fanatics of threatening to blacklist its employees so they could never work in the industry again, unless they quit immediately and joined Fanatics.

The legal battle also details how Fanatics allegedly leveraged its monopoly power to coerce distributors, retailers, and local card shops into accepting higher prices and restrictive terms, while raiding PANINI’s staff and pressuring star athletes to sign exclusive autograph deals.

Fanatics also filed a countersuit alleging that PANINI used abusive employment practices to keep its ex-employees from joining Fanatics. The company denied the claims and fired back, accusing its competitor of launching a “prolonged, unlawful, and deceptive campaign of unfair business practices, pressure tactics, and unfair competition,” in an attempt to force Fanatics to pay a giant sum so that PANINI would terminate its licenses early in 2022.

From here on, this FUTOPIX stops being about stickers. Because what we’re really watching is a modern war for control of cultural ecosystems. Licenses, platforms, manufacturing, talent, athletes, distribution channels, and intellectual property are all being absorbed into a logic of brutal consolidation where the winner isn’t trying to compete: it’s trying to centralize power and seize total control of an industry with practically no competitors left.

Even though PANINI could win a great deal of money in damages, the pursuit of a remedy — when monetary damages aren’t enough — likely won’t be granted, according to lawyers who specialize in this kind of business.

In other words: Panini will probably get a check, but again, it won’t get the licenses back.

What’s Next for PANINI

This is the most recent twist, and maybe the most decisive. PANINI is exploring strategic options, including a possible sale. Citi Bank has been picked as financial advisor to Panini Group to evaluate the process. PANINI’s strategic review follows close on the heels of the death of CEO Aldo Hugo Sallustro in April 2024, who led PANINI for more than 30 years while overseeing the company’s expansion into the United States.

Speculation points to global investors like Advent, Charterhouse, and CVC as potential buyers. And here’s where the truly important subtext appears.

The death of the longtime CEO automatically set off the succession conversation. Sallustro had sustained the company’s Italo-Argentine culture for three decades. His death leaves a vacuum of strategic vision at the worst possible moment: loss of American licenses, competitive pressure, and structural transformation of the industry.

The most natural buyer would be Fanatics, which would fully consolidate the sports-collectibles sector under a single roof: Topps + Panini. That would mark the formal close of the historic duopoly that dominated the industry for decades.

But the timing doesn’t look accidental. The 2026 World Cup will probably be an extraordinary year for PANINI. The company could once again top €2 billion, driven by the event alone. That maximizes the asset’s valuation, brutally, ahead of any possible acquisition. The sale rumors landing right before the World Cup aren’t a coincidence — they’re the peak of the company’s narrative and financial value. Meanwhile the fight for control of the market and the talent in this industry will grind on.

Fanatics has hired several PANINI staffers, and PANINI has tried to block the exodus. This matters far more than it seems, because the manufacturing, design, and card secondary market know-how isn’t trivial. PANINI built two decades of expertise in the U.S.: designers, parallels specialists, autograph procurement experts, and athlete relationships.

If Fanatics manages to extract that talent, it doesn’t just win the licenses — it also wins the operational capacity to execute them. Without that talent, the licenses would be just paper, and there lies one of the great secrets of the creative industries: companies don’t compete only for customers or contracts; they compete for accumulated knowledge.

The Last Sticker

Maybe this story was never really about the figures. It was never only about printed stickers, foil packs, or soccer. Deep down, it was always talking about us. About the kids who ran to the newsstand with sweaty coins in their pockets, about the endless afternoons swapping stickers on the sidewalks, about the anxiety of tearing open a pack hoping the hard one would finally show up, and about that small collective ritual that managed to connect entire generations long before social media existed. Because while today’s tech world talks obsessively about engagement, communities, and immersive experiences, PANINI had been doing exactly that for decades out of an Italian stationery shop. Maybe that’s one of the most beautiful ironies in this whole story: one of the most successful social platforms on the planet never needed the internet to exist. It ran in parks, schools, corner stores, recess yards, and dining tables — it ran wherever we humans interacted.

That’s why PANINI’s real asset was never the licenses, nor the printing machines, nor even the premium trading cards worth hundreds or thousands of dollars. The real asset was something much harder to build and, above all, much harder to buy: the collective emotional memory of several generations. That explains why the Fanatics-PANINI story leaves so many collectors with a strange feeling. Because although, financially, the market logic looks obvious, culturally it feels as if someone were trying to buy a piece of childhood. But childhoods don’t work like licenses. Licenses get signed, renegotiated, sold, and lost. Cultural rituals survive far longer; nobody can acquire, through a bank transfer, what took decades to build inside the emotional memory of millions of people.

Fanatics can end up with contracts, athletes, platforms, and entire markets, but there’s something it probably will never fully be able to buy: the feeling of walking into a corner store and finding, for the first time, the World Cup album sitting on the counter. That moment belongs to another place, another speed, another kind of economy. An economy where there was still room for wonder, where time seemed slower, and where a kid could spend whole weeks thinking about a single hard-to-get sticker. Because back then the figures weren’t competing against thousands of simultaneous stimuli; they were the very center of the conversation. The album traveled tucked under your arm like a badge of identity, and every completed page felt like a small personal victory. Completing a World Cup was also a way of growing up.

Maybe that’s why this possible ending feels so symbolic. Because deep down, the story of PANINI is also the story of a much larger generational transition: the shift from a capitalism built on physical rituals and collective memory toward one dominated by platforms, consolidation, and algorithmic control of consumption. Before, we collected in order to trade; today many collect in order to speculate. Before, the figures passed through the hands of children; today some end up encased in vaults as financial assets. Before, the album was an excuse to get together; today it often ends up turned into content for social media. And yet, against all logic, I’ve witnessed that the ritual is still alive. Kids still open packs, parents still help stick down the stickers, schools still fill up with improvised swap sessions, and millions of people still feel that little hit of dopamine when a hard-to-get figure finally appears.

That should tell us something enormous about human nature. Because in an ever more digital, automated, and synthetic world, we still need physical objects that connect us emotionally with others. We still need symbols, rituals, and shared stories. And there, probably, is the great strategic — and also deeply human — lesson of this whole story: competitive advantages based solely on exclusive contracts are far more fragile than they look, while advantages built on collective memory, nostalgia, generational rituals, and shared culture can survive even when the companies, the owners, and the rules of the market change.

Because in the end, the figures were never just figures. They were tiny time capsules. Small emotional archives of who we once were. Maybe someday, when our children or grandchildren find one of those forgotten albums inside an old box, they’ll open it slowly again, smell the aged paper, and instantly understand something no digital platform will ever fully replicate:

There was a time when the whole world fit inside the World Cup album — honestly, what an extraordinary era we got to live through!

Thanks for reading and sharing!

GabrielBedoya.com

DISCLAIMER

This document is for informational, educational, and futurist-analysis purposes only. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or economic participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

The War of Symbols: How Brands, Memes, and Politicians Hack Your Mind

Digital Antonomasias

Beyond Political Empathy

On a night in early January of 1610, an aging mathematics professor in the city of Padua — a man whose academic passions were mostly a way to dodge his enormous debts, the demands of his three children born out of wedlock, and a job that bored him to the marrow — sat in the dark corners of his study. There he hunched over a tube of leather and brass and pointed it at the sky. Honestly, you couldn’t call the thing a telescope; it was more of a jury-rigged, home-made astronomy kit, and with it the old professor probed his own curiosity and the edges of the night sky.

That night, to his deep surprise, he found three points of light lined up beside Jupiter. In his field journal he jotted them down as “new stars.” Four nights later he scanned the sky again, and this time there were four — but the truly astonishing part was that they moved, which left him chewing on why they’d behave so strangely, so unlike other heavenly bodies. Only by January 13th, after a great deal of head-scratching, did he grasp that they weren’t stars at all. They were celestial bodies orbiting something that was not the Earth. The discovery blew his mind: the Earth was not the center of anything! It’s just another rock in space, spinning around something else...

Galileo did not discover the moons of Jupiter; he simply saw them move. That sighting would change his life and his fate forever, for better and for worse. The professor’s real discovery came only afterward, when he set about convincing everyone else that what his “telescope” was showing up in the heavens was truer than what Aristotle had written down many centuries before him. It took the Church one hundred and twenty years to accept what a fifteen-ducat tube had already proven — one hundred and twenty years of inertia and threats, hundreds of generations raised on the idea of a universe that did not exist.

I’m writing these notes in May of 2026, after two much-needed weeks off, to tell you that a North American company — from the state of Iowa, no less — signed a contract with the Department of Energy to extract lunar dust, to be paid at twenty-five million dollars a kilogram. All of this is happening in a world where there are already machines that write better than almost every copywriter on your LinkedIn feed, where agentic artificial intelligence just turned the technical barrier to founding a company into a weekend errand, where supply chains are being re-nationalized in real time — and where we, the ones who claim to “design the future,” keep raising our kids for an Earth that is the center of nothing, arguing, with ridiculous seriousness, over whether to move to Lisbon, whether to pick up a second passport, or whether whining about the swamp of regulations makes us entrepreneurs or just crybabies.

That’s the question of this FUTOPIX. I don’t know which technologies are coming — that barely matters anymore; technology is like taxes, it always shows up. After the recent spectacle of the NASA | Artemis mission, the question is: under which of the four moons are we raising — maybe without ever deciding to — the generation that will replace us?

Galileo christened his four moons with an embarrassingly courtly name: the “Medicean Stars,” in honor of his patrons. But the worst of it was that the Church silenced him; he had to swallow his own discovery on pain of being fried alive. Later, other astronomers — Kepler, Marius — ended up rechristening them with the names we know today: Io, Europa, Ganymede, Callisto. Justice would have been served if at least one of them had been named Galileo. Four figures from Greek mythology, four lovers whom Jupiter seduced, abducted, or transformed.

Let’s sit with this for a second. The four moons that split Western cosmology in two are, mythologically, four victims of a god who wanted them for himself. This isn’t a thing to trivialize; it’s the exact question that Helium-3 is putting to us. Each of the four moons I’m about to describe would love to be brought down to Earth, like any lovesick troubadour’s serenade.

The Most Expensive Dust in the Solar System

Three liters of lunar dust — that’s the quantity the U.S. Department of Energy (DOE) bought in 2025, to be delivered before 2029 by an Iowa startup called Interlune, which already has a prototype lunar excavator capable of processing a hundred tons of regolith per hour. Don’t get confused: these aren’t tons of ore, they’re liters of an isotope known as Helium-3, trapped in the lunar dust and in a few corners of Earth, deposited there over four and a half billion years of solar wind hammering the Moon’s atmosphere-free surface.

So why such a market price — twenty-five million dollars a kilo (a liter)? It’s no joke; it’s real, hard cash on the barrelhead. Helium-3 is the most expensive commodity in the solar system that has already had a first invoice cut for it — it already has confirmed customers, signed contracts, and order lines. Space mining stopped being science fiction the moment it stopped being discussed in sci-fi settings and started being discussed in the federal offices of the American government.

But here’s where the real action starts for entrepreneurs — and where the anthropological questions come in, which in the end are the only ones I care about: why are there five economies today looking at exactly the same dust, why did they simultaneously decide it was worth going to fetch, and why did they build five different architectures to do it? We anthropologists always love to start our analysis by reading the context. What an object gathers around itself — technology, capital, mythology, law, ambition — says more about the historical moment than the object itself. What Helium-3 is gathering is a fork in the modern economic spectrum, the kind that sometimes slips by unnoticed but happens only a handful of times per millennium. Let’s look at what I mean:

The United States treats Helium-3 as a commodity. Interlune + Vermeer + DOE. Purchase-order logic. A market.

China and Russia treat it as a geo-strategic position. The International Lunar Research Station, running parallel to the Artemis Accords. Supply-chain-control logic.

Japan treats it as a problem of technical elegance. Magna Petra + ispace: a 2026 mission that doesn’t excavate but captures the isotope by disturbing the surface. People getting creative.

The European Union treats it as a legal artifact. Moon Agreement 2.0 — you have to sign a treaty before you fly a mission. Logic of legal mediation, regulation, very European.

India treats it as a non-aligned option. Chandrayaan-3 already set hardware down at the lunar south pole. It plays its own destiny without signing on with any bloc.

There’s a sixth customer almost no one names, and it’s the one that will decide the real demand curve: quantum computing. The dilution refrigerators that cool qubits to millikelvin need mixtures of Helium-3/Helium-4. If nuclear fusion never arrives, quantum will — and it will be quantum, not energy, that drains the reserve. Helium-3 isn’t just the possible fuel of the next energy era. It’s also the cold required for the next co-evolution of intelligence.

More or less: five economies, six distinct demands, one single Moon. This is exactly what Galileo saw — more than one gravitational center in the system. Economies, as I said in the last edition and repeat here because it’s the thesis of FUTOPIX, don’t fail for lack of resources; they fail from misreading the signals. Reading the signals starts with accepting that every civilization is interpreting them, and the four moons are the four different futures in which one of these readings will hit the jackpot: Helium-3.

The Signals

Before we move into the four moons, let’s look at what’s already orbiting the competitive field of lunar exploration. These are verifiable facts as of April 2026.

Interlune + Vermeer already have their hundred-tons-per-hour lunar excavators ready. The DOE bought three liters for delivery before 2029 — a real customer, not a lead, not a prospect.

Magna Petra + ispace launch a no-excavation isotope-capture architecture in 2026. Japanese elegance against American muscle: a different philosophy, competing for the same dust.

ILRS (China + Russia) are consolidating an architecture parallel to Artemis. Two legal systems on the same Moon — it’s what the South China Sea was in the 2010s, scaled up to space.

The EU is pushing Moon Agreement 2.0. We already know these folks want to regulate before they extract. It’s the civilization that feels more at home writing the rulebook than playing the game. Because to play, you have to pay — the famous “ticket to play,” which in other parts of the world we call el CVY, or “¿Cómo Voy Yo?” — “What’s in it for me?”

India: Chandrayaan-3 already touched down on the lunar south pole in 2023. It has proven hardware and the capacity to play without signing on with anyone.

Quantum: if Google, IBM, or a Chinese player cracks qubit error correction at scale, demand for Helium-3 will overflow.

As always, the signals are unmistakable. What isn’t unmistakable is what they mean for ordinary mortals. In FUTOPIX TAKE 4 I called this movement the “cultural twist“: every technological trend is mediated by the society that absorbs it. Here the impact will be brutal — five economies, five ways of seeing the world, five bets on the future. The dust will stay the same; it’s the economy looking at it that decides which model of moon we’re going to inhabit.

The Dust That Will Reconfigure the Space Economy

There’s something deeply misleading about thinking of space exploration as an extension of geography. The truth is it isn’t. We’re not “going” to the Moon the way you cross an ocean. We’re rewriting the conditions under which a civilization can exist, and in that process, Helium-3 shows up not as one more resource but as a piece of infrastructure for this whole ontology — a material that won’t just feed machines, but will redefine what a society can imagine as possible.

Because if Buckminster Fuller taught us anything, it’s that when you change the energy base of a system, you don’t improve the civilization — you replace it.

For millennia, humanity has been trapped in an energy regime based on combustion: burn to survive. Burn wood, then coal, then oil. Every energy leap expanded our capabilities, but it also defined our limits. Politics, war, the economy, even the architecture of our cities, are direct consequences of how we access energy. In that sense, Helium-3 isn’t valuable because it’s expensive, but because it promises a completely disruptive break — clean energy, no combustion, no waste, no significant thermal friction. Energy that doesn’t destroy the environment that contains it.

But that’s where the shallow readings fall short. The real challenge isn’t the energy; it’s what happens afterward. When energy stops being the bottleneck — for quantum computing, among other projects — other systems will emerge as the constraint. That’s where the second layer of Helium-3 appears, quieter, more strategic: its central role in the architecture of extreme cold. In a world where quantum computing is starting to walk out of the lab, as Michio Kaku anticipated, the problem is no longer just to calculate, but to sustain impossible physical conditions. Temperatures near absolute zero, quantum stability, state coherence. Helium-3 stops being fuel and becomes a condition of possibility for a new co-evolution of intelligence.

This is where space exploration reveals its true nature. Not as a race for territory, but for the infrastructures that will support new forms of production.

The Moon, then, will stop being a romantic destination and become the logistical node of a larger system. A place where the absence of an atmosphere — once a problem — turns into an advantage. Where the solar wind, which for billions of years deposited Helium-3 in the regolith, becomes, in retrospect, a process of strategic accumulation. As if the solar system had been quietly stockpiling this inventory with no one to claim it.

Here comes the anthropological dimension underlying all of this: each economy isn’t competing for Helium-3, it’s projecting onto it its own way of understanding the world.

The United States turns it into a market because its founding mythology is one of exchange. China turns it into territory because its narrative is one of systemic control. Europe turns it into a treaty because its history is one of mediation. Japan turns it into a technical problem because its culture prizes precision. India turns it into an option because its identity is non-alignment.

What we’re watching is not a space race. It’s a cultural framework amplified by technology. In that mirror, Helium-3 works like a prism, because it forces us to answer an uncomfortable question: what kind of civilization do we want to be when scarcity stops being the organizing principle?

This is where a lot of models fall short, because they assume that energy abundance automatically produces well-being. But as Alvin Toffler warned, the problem has never been the availability of resources, but the speed at which societies can adapt to new conditions.

If tomorrow we solve energy, and we don’t solve humanity’s needs, we’ll be exposed.

Space exploration, then, is not a project of territorial expansion the way many want to frame it. It’s an experiment in production, one that forces us to confront our own cultural structures in an environment where the rules change faster than our institutions.

Helium-3 becomes the new modern gold rush — not because it’s the fuel of a new economy, but because it’s the future catalyst of technological co-evolution.

When Galileo saw the moons of Jupiter, he didn’t just discover objects; he discovered that the center was a relative thing, that what looks fixed is only a limited perspective on the universe.

Helium-3 is doing the same. It’s showing us that the Earth is no longer the operational center of our civilization. That the critical decisions — energy, computing, technological sovereignty — are beginning to shift off our planet. For the first time in history, we’re designing systems that don’t depend on terrestrial conditions to exist, and that’s the next frontier.

This will change everything. It will change how we educate ourselves, because we’re no longer forming individuals for a planet, but for a multi-planetary system. It will change how we do politics, because borders stop being geographic and become orbital. It changes how we understand work, because the link between effort and survival dissolves once energy stops being scarce. Above all, it will change how we understand the future — because the future is not a linear projection of the present, but a space of radically open options.

In that context, Helium-3 is not only the target of the new space race. It’s the excuse we needed to launch it. That excuse is what’s forcing us to build the capabilities we need to step outside our historical frame, to stop thinking like a terrestrial civilization and start operating like a spacefaring one.

Like every transition of this kind, it won’t be uniform or peaceful. There will be friction, conflicts, asymmetries. Some of the “moons” will be more attractive than others; some will win, others will vanish.

But what’s no longer up for debate is the direction of the movement. Helium-3 is, perhaps, the first tangible sign that the transition has already begun.

Don’t Ask Anyone to Bring You the Moon — Someone Might Actually Do It

For centuries, the sky was a limit. A place to observe, to project myths, to look for answers we couldn’t touch. Today, that same sky is turning into a layer of infrastructure we couldn’t even imagine before. Space exploration no longer answers to curiosity; it answers to the need to redesign our civilization from its foundations. Helium-3 emerges in this context not as a distant promise, but as a concrete sign that we’re entering a new phase: one where energy, intelligence, and territory stop being confined to Earth.

What’s truly transformative isn’t the possibility of extracting resources from the Moon, but the capacity to reorganize the logic under which we operate as a species. When energy stops being scarce, the rules of the game change: value will no longer lie in possessing, but in interpreting; no longer in competing for finite resources, but in building systems that amplify possibilities. Helium-3 is not just fuel, it’s context. A context that forces governments, companies, and entire cultures to rethink their place in a system that no longer has a single center.

Because we’re not facing a race for the Moon, we’re facing a test of how well we read the future. Some will see an economic opportunity in that dust, others a geopolitical advantage, others a technical problem.

Only a few will understand that what’s really at stake is the way we choose to co-evolve. Helium-3 won’t change the world on its own; it will change those who know how to read it.

DISCLAIMER

This document is intended strictly for informational, educational, and futurist-analysis purposes. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or economic participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

Gabrielbedoya.com

🔮 Keep exploring FUTOPIX

The Return to Fundamental Thinking

Order in the Heavens

Anthropophysics

Life Always Gives You a Rematch…

There are moments in an entrepreneur’s life that feel as if the universe, after years of refusing you a favor, finally decided to pay it back with interest. The strange thing is that these moments don’t arrive with rockets, fanfare, or cymbals. No headlines, no trumpets. They show up quietly, on some ordinary day, when you’re sitting in front of a screen and suddenly realize that something that took you decades to solve, you can now do alone, in a single afternoon, with a cup of coffee beside you. The most beautiful part is that you don’t solve it halfway — you solve it better, faster, and with an autonomy that used to be unthinkable.

That was the day I understood that Claude Code wasn’t just another tool. It was a biographical turning point — especially for those of us who came up with the bare minimum in coding: a little dBase, some Visual Basic, that kind of ultra-basic stuff.

To understand why this moment hit me so hard, I need to take you back twenty-six years, to a time when we dreamed big with almost no resources, and when the gap between what we wanted to build and what we could actually build was measured, literally, in the number of programmers you could find, pay, and hold on to.

1999: Ideas Avanzadas, or the Art of Trying to Run on One Leg

In 1999, when the world was barely shaking off its Y2K hangover and most people still looked at the internet as if it were a mirage, three long-haired dreamers in Colombia decided to found Ideas Avanzadas, the first digital-survey company in Latin America. A lot of people have asked me why I have a boxer’s nose. The answer: so many companies slammed the door in my face — insisting that this “online surveys” thing was useless — that they ended up flattening my nose, though never my spirit. At Ideas Avanzadas we were pioneers of digital surveys, though at the time we didn’t even have the perspective to know it; we were simply doing something nobody around us was doing. Other people invented the word “pioneer” later, once we all understood that the trail we cut had turned into a highway.

Soon after, we made another leap: we moved the whole business over to mobile surveys, using some extraordinary devices called HP Companion PDAs, or Palm Pilots. Getting them to work was a royal pain in the… back then there was no internet on mobile devices — we were only just easing into the trend — but we made them work anyway. For younger readers who never saw one: picture a smartphone, but dumb… before phones were ever smart, an ink-gray screen and a stylus that looked straight out of a spy novel were the height of cool. With those gadgets we hit the streets to capture public opinion, consumer behavior, voting intention, and so on. We were digitizing a process that had been anchored to paper, pencil, and manual transcription for decades. I still remember the survey-world orthodox crowd trashing our initiative like a farmer railing against the arrival of the tractor.

In 2010 we upped the ante and founded the first MVNO in Colombia (Mobile Virtual Network Operator, for the uninitiated — a mobile carrier that owns no network of its own but rides on someone else’s). There, too, we fought the developers to make them understand that user experience mattered as much as code architecture, and that two links and three buttons weren’t enough to deliver it. Then came more projects, some more aggressive than others, among them GoDigg, a cloud platform to democratize bitcoin mining, and ALT, an app to democratize alternative investments.

Laid out like that, in a single paragraph, it looks like an elegant trajectory. The truth is that every one of those projects was trench warfare against the same seven-headed beast: dependence on developers.

The Wound: The Dev Who Understands Code but Not Business

Here comes an uncomfortable confession that many startup founders will recognize in silence: in twenty-five years of building digital products, my greatest pain was never the market, the competition, or the capital. My greatest pain was always the developers.

Not developers as people, let me be clear, because I’ve worked with brilliant minds. The pain was structural, almost cultural. Finding someone who could program wasn’t particularly hard; the market was full of competent programmers. The scarcity — the real scarcity — was finding someone who could program and understand the business. Someone who could look at a user flow and see, at the same time, the technical architecture and the monetization model. Someone who understood that behind every requirement there’s a commercial hypothesis, that behind every feature there’s an opportunity cost, and that behind every line of code there’s a cultural conversation with a user who doesn’t exist yet.

That profile, that unicorn, didn’t exist in sufficient numbers. When one appeared, they were wildly expensive, fleeting, and usually gone to Silicon Valley before you could get them to sign a yearly contract. It happened to me over and over: I’d find brilliant kids, train them, teach them everything I knew, and just when I thought we were ready to fly, other companies would show up with juicier checks (good for the kids), but those were salaries I, as an entrepreneur, simply couldn’t match. I won’t dwell on it, because in other settings I’ve already been called a crybaby for it.

So founders like me became professional preachers. We spent hours, days, weeks explaining the business to the dev, explaining to the dev why the investor was pushing, explaining to the investor that the user was the heart of the business, explaining to everyone what it meant to create value. We were translation nodes in a network where nobody spoke the whole language. The cost of that translation — in time, money, mental fatigue, and lost opportunities — is impossible to measure, but I promise you one thing: it was the highest tax I paid in my entire career as an entrepreneur.

If there’s one thing I’ve learned as an anthropologist observing the world of entrepreneurship, it’s that every organization is built around its main point of friction. If your friction point is capital, you build a fundraising machine. If it’s technical talent, you build a hiring machine. If it’s execution, you build an operations machine. In my case, for a quarter of a century, I built gigantic machines to mitigate the friction between the idea and the code. Today, from one day to the next, that friction isn’t shrinking — it’s COLLAPSING!

If I’d Had Claude Code Twenty Years Ago, I’d Probably Be a Billionaire Today

I’ll say it plainly, even if it sounds arrogant: if I’d had Claude Code twenty years ago, I’d probably be a very rich man today. Not because my ideas were better than anyone else’s. Not because I had a superior read on the market. But because the bottleneck that strangled my execution for a quarter of a century would have vanished. Every MVP that waited six months for a dev to free up would have shipped in two weeks or less. Every iteration that stalled because the senior programmer left for another company — or because it was a holiday, Easter week, New Year’s, Columbus Day, Secretary’s Day, whatever — would have kept moving without friction. Every pivot we didn’t make because “we’d already invested too much in this architecture” would have happened at the speed of a conversation.

The cost wasn’t only economic — it was stress and existential dread. How many ideas died on the whiteboard or in the Excel sheet, how many projects stayed stuck at the wireframe or the mockup, how many pivots never happened because technical debt and human dependence made every change cost too much. Startups don’t die from a lack of ideas. They die from the distance between the idea and its execution. For twenty-five years, that distance, for me, was called developers. Today, that distance has shrunk to zero.

What really changed is an unprecedented cultural rupture — not just a productivity gain, as so many like to pretend.

It’s from this reflection that I want to ask you to climb one more step with me. What’s happening with Claude Code is not a productivity increase. That language is too small, too corporate, too lukewarm to describe what’s actually going on. A productivity increase is when Excel replaced the calculator. Claude Code is something else — it’s a full paradigm shift in the division of labor.

Let’s go back to fundamentals, as we so often invite you to do at FUTOPIX. What is programming, in its most minimal form? Programming is translating human intention into instructions a machine can execute. For roughly seventy years, that translation required a specialized intermediary — the programmer — who mastered a cryptic syntax and had become the gatekeeper between whoever had the idea and the idea built.

That figure, that bottleneck, was born around 1950 with the first programming languages and consolidated into a professional caste across the entire second half of the 20th century. When Bill Gates and Paul Allen founded Microsoft, when Jobs and Wozniak founded Apple, when Zuckerberg founded Facebook, they did it because they themselves were part of that caste. Those of us who couldn’t code depended on those who could. That dependence organized the entire digital economy.

What Claude Code is doing — and this has to be said with the clarity of a scalpel — is dissolving the programmer caste’s monopoly over the idea-to-code translation. It’s not just replacing it; it’s dissolving it, diluting it, turning it into an optional matter.

Let’s think about this with historical perspective. When Gutenberg’s printing press appeared in 1450, it didn’t make the scribe’s work faster — it ended scribework as a monopoly on the production of knowledge. When the sewing machine appeared in the 19th century, it didn’t improve the seamstress’s productivity — it transformed the relationship between the individual and the making of their own clothing. When the automobile was democratized, it didn’t make coachmen more efficient — it replaced them as an economic category.

Claude Code is to programming what the printing press was to scribework. It isn’t a tool that helps the programmer; it’s a technology that reorders the entire relationship between the one who dreams up a product and the product built.

The Samurai Metaphor: The Sword and the Companion

In my personal library I keep, with special fondness, a book I reread every so often: The Book of Five Rings by Miyamoto Musashi, Japan’s most legendary samurai, written in 1645 when he was sixty years old and had won more than sixty duels without losing a single one. In that book, Musashi teaches a technique he named Ni Ten Ichi Ryu: one school, two swords.

The idea is radical. While every samurai of his era fought with a long sword held in both hands, Musashi wielded a long sword in one hand and a short sword — called the companion — in the other. It wasn’t for show. It was a strategic philosophy. With two swords, one man is worth ten. With two swords, you don’t die with a weapon still sheathed.

Let me say it directly: Claude Code is the modern entrepreneur’s companion sword. You’re still the long sword — the one that sets the direction, that carries the intention, that holds the sense of the business, that knows the customer, that understands the market, that has lived the sleepless nights wondering whether the revenue model holds up. That remains your main weapon, and nobody can replace it for you. But now you have a second sword, a companion sword, that moves with superhuman agility on the very terrain where you used to freeze: the translation of your vision into executable code.

Musashi writes something that today resonates with almost unsettling precision: “From one thing, know ten thousand things. When you attain the Way of Strategy, there will not be one thing you cannot see.” With the two swords, the solo founder sees what used to require a team of twenty. The power asymmetry that once favored huge corporations with infinite budgets is evening out. The individual with vision and Claude Code has, today, more execution capacity than many companies that were billing a hundred million dollars ten years ago.

You to You Squared

Another book that has kept me company for years is The Quantum Leap Strategy by Price Pritchett. Its thesis is simple and brutal: quantum leaps don’t happen by working harder within the same system; they happen when you change the system. It’s not more of the same, faster — it’s a radically different way of operating.

Pritchett puts it this way: you to you squared. It’s not that you improve by 20%, 30%, 50%. It’s that you multiply your capacity by an exponential factor because the new system removes a constraint you used to take as inevitable.

This — exactly this — is what Claude Code offers the contemporary entrepreneur. It doesn’t make you program faster. It makes you program things you couldn’t program at all before. It pulls you out of the category of “entrepreneur who depends on developers” and moves you into the category of “entrepreneur sovereign over their own stack.”

When Pritchett says “act as if you had complete faith; go for the quantum leap with everything you’ve got,” you could read it as cheap motivational self-help. Today, I read it as a technical description of what’s possible. If someone had told me five years ago that I, at my age, with no team of developers, could design, prototype, and launch functional applications working alone with an AI as my companion, I’d have said they were on drugs. Today I do it on Saturday mornings, between one cup of coffee and the next.

The Most Solid Source of Independence

Let me allow myself a sentence I know will sound excessive, but which I write with the conviction of someone who has spent twenty-five years in this industry: Claude Code is the most powerful source of individual independence that has appeared in my professional life.

When I say independence, I don’t mean it in a vague or romantic sense. I mean something very concrete, almost geometric: Independence from other people’s schedules. I no longer have to wait for a developer to “free up” to move my idea forward. My idea moves forward when I have time to think it.

Independence from startup capital. Many of my earlier projects died because the cost of building the MVP was prohibitive before I could validate the hypothesis. Today the cost of an MVP is measured in days of personal work, not in investment rounds.

Independence from the geography of talent. I no longer need to be in Medellín, Bogotá, Mexico City, Miami, or San Francisco to have access to a world-class technical team. My technical team fits inside my laptop.

Independence from internal politics. No need to negotiate with the CTO, no need to fight with the lead developer, no need to convince the team that the feature is a priority. If you decide it’s a priority, it’s a priority.

Independence from the rhythm of the venture-capital cycle. I don’t have to raise a round to validate an idea. I validate it myself, alone, with my companion sword.

The deepest of them all: independence from mediation. My idea no longer has to pass through another person’s interpretive filter. I think, I speak, and the code appears. The gap between signifier and signified — the same gap I’ve described in earlier FUTOPIX issues as the very heart of anthropology — closes in the direct experience of the founder-builder.

This is the kind of independence that historically existed only for the artisans who built their own objects by hand in the workshop at home. What Claude Code offers is the digital version of that craftsmanship, but with industrial capacity. It’s the return of the maker, the builder, the tinkerer, raised to the tenth power.

The Rebirth of the Founder-Builder

I want to propose a cultural thesis, because FUTOPIX wouldn’t be FUTOPIX if we didn’t look at the phenomenon through an anthropologist’s eyes.

For seventy years, the digital economy was organized around the separation between the one who thinks up the product and the one who builds it. The product manager dreamed, the developer executed. The founder sold the vision, the CTO made it real. The designer drew the screen, the engineer implemented it. This division of labor worked, but it also created enormous distortions: loss of fidelity between intention and execution, cultural friction between teams, cumulative delays, and a hierarchical dependence where real power ended up residing with whoever controlled the code.

What we’re living through now, with Claude Code and tools of the same family, is the return of the founder-builder — that figure who existed in the early days of personal computing, when Steve Wozniak soldered his own boards and Bill Gates wrote BASIC at night. That figure disappeared as projects grew too big and complex for one person. Now it’s coming back, but with a superpower Wozniak didn’t have: an AI as a constant companion that amplifies technical capacity without diluting business vision.

The founder-builder of 2026 is not the lone programmer of the ‘80s. It’s a new hybrid: someone who thinks about the business, converses with the AI, validates with the user, and closes the loop without ever leaving their own head. The feedback cycles that used to take weeks or months now take hours. The speed of learning shoots up. And the speed of learning — let’s never forget it — is the only truly sustainable competitive advantage in an exponential world.

What This Means for Those Who Read Me

If you’re reading this FUTOPIX and you’re an entrepreneur, an executive, a student, a curious mind, a dissident from corporate tedium, or any other member of this tribe of wide-awake dreamers, I want to leave you three ideas to carry with you:

First: if you have an idea you’ve been carrying for years because you couldn’t figure out how to build it, this is the moment. The door has just opened. The technical barriers that paralyzed you for a decade are no longer there. What used to require landing a co-founder CTO now requires learning to converse strategically with an AI. That can be learned. It isn’t trivial, but it can be learned.

Second: your advantage is no longer the code — it’s the question. In a world where anyone can produce code with AI, the difference will be made by whoever knows how to frame the right questions, whoever has the sharpest business instinct, whoever understands the customer most deeply, whoever has aesthetic and ethical judgment about what’s worth building. The human fundamentals — empathy, judgment, vision, taste — are more valuable than ever, precisely because technical execution is becoming a commodity.

Third: the window won’t stay open forever. When every entrepreneur in the world has access to these tools, the competitive advantage will have been absorbed by the market. Whoever adopts them now, whoever masters them in the next twenty-four months, will operate with a brutal time asymmetry over those who adopt them in 2028 or 2029. In moments of technological transition, the first twenty-four months are worth the next ten years. Ask the people who bought domains in 1995, who joined Facebook in 2008, who mined Bitcoin in 2011.

A Final Confession

I’m entering the maturity of life. I’ve built, closed, and sold companies. I’ve made money and lost it. I’ve hired dozens of developers and suffered the departure of just as many. I’ve lived through every stage of the entrepreneurial cycle, from the euphoria of launch to the silence of failure. And yet, never in my professional life have I felt as free to build as I feel today.

It’s not nostalgia for the nineties. It’s not teenage excitement over a new technology. It’s the calm certainty that, for the first time in almost thirty years, the distance between my imagination and my execution depends almost entirely on my own will.

This is what Claude Code means to me. I don’t see it as a tool, nor as an assistant. I see it the way you see a traveling companion who gives you back something you thought you’d lost forever: the ability to build alone, at my own pace, by my own rules, without asking permission, without waiting for anyone.

The long sword is still mine. The companion sword has just arrived — and with both in hand, as Musashi taught, one man is worth ten thousand.

If this FUTOPIX stirred something in you — a sleeping idea, an old rebellion, a project shut away in a drawer — I invite you to take it out and put it on the table. The technology you were waiting for to build it has already arrived.

The rest is up to you.

It’s time to reclaim the sovereignty to build.

It’s time to think big without begging for execution.

It’s time for the founder-builder of the 21st century.

DISCLAIMER

This document is for informational, educational, and futurist-analysis purposes only. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or economic participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

Gabrielbedoya.com

🔮 Keep exploring FUTOPIX

The Dynamo Paradox

From Dr. Google to Dr. GPT

Anthropology and Personal AI Agents

From the Piggy Bank to Your First Contract With Time

In anthropology we know all too well that some objects aren’t objects at all — they’re time portals. Cultural interfaces that connect us to an earlier version of ourselves, to cosmogonies and to passages of history that hand us back a whole set of imaginaries. For me, one of those portals is the old metal coin bank from the bygone Caja Social — a little metal chest that looked like a tiny portable vault, absurdly heavy for a child, with that dry, almost ceremonial clink every time a coin dropped inside. And the interesting part is that the “chink” wasn’t just metal hitting metal. It was a promise, a primitive way of understanding the future.

I’m certain many of you reading this know exactly what I mean. When I was just a kid, my mother gave me my first piggy bank, a steel coin bank where I stashed the “change” I got for running errands for her and my aunts and uncles. At home, every one of my siblings had one. It wasn’t optional — it was part of the family ritual, the way our parents drilled into us early on an idea that seemed unquestionable at the time: you had to save for the future.

That was our first contract with time. So I went from the little chest to the red house, and from there to the ceramic piggy. Coin after coin, I built up my savings — though I have to confess the discipline was never constant; plenty of times I dodged saving to treat myself to a few indulgences. In the end, what mattered was building the habit, because from the coin bank we leapt to the first bank account, and from there to the term deposit (yes, I had one of those too). The savings passbook and the term deposit weren’t just the financial instruments of the era — they were the symbol of discipline, foresight, and preparation for the uncertain. The mantra was clear: you had to work, earn money, put it away, and wait for something to come along to spend it on.

But as the years went by, that map stopped being enough — and eventually became almost irrelevant.

When Saving Stops Being Enough

A couple of days ago, a good friend asked me a seemingly simple question: how do we teach our kids to save? As tends to happen at FUTOPIX, the question didn’t stay on the surface. It threw me straight back to that metallic past, to the dry sound of coins dropping into a bank — but it also forced me to confront something deeper: the suspicion that the very ritual we inherited no longer does the job we think it does. My answer caught him off guard, because it wasn’t the one he expected.

I told him that today it’s no longer important to teach our kids to save. Not because saving was a mistake, but because it was the right answer to a system that no longer exists. It was a tool designed for an environment where money was relatively stable, where time worked in favor of whoever hoarded it, and where discipline was enough to preserve value. The world stopped running on those rules.

What our kids really need isn’t to learn how to store money, but to understand how it behaves. They need to learn to position it, to read its flows, to spot where it expands and where it erodes. They need to learn to invest — not as some financial sophistication, but as a basic capacity for inhabiting the economic system that is already emerging.

This is where the real generational tension shows up. While many parents still think about teaching their kids to protect value, the system has already evolved into one where value only survives if it moves. We’re moving from a world where money was a static object, toward a world where money is a programmable system. It’s in that transition where everything gets more complicated, because the map we inherited stops matching the territory our kids are facing.

Saving, as we’ve traditionally understood it, rested on an implicit premise: that money could hold up over time without significantly deteriorating. Today that premise no longer holds. Inflation acts as a silent, constant, almost imperceptible erosion that wears down the value of money sitting still. But beyond inflation, there’s an even deeper dynamic: capital that moves, that participates, that plugs into growth systems is being rewarded out of all proportion compared to capital that stays static.

In other words, money stopped being a deposit and became a flow. When something is a flow, you can’t understand it through the logic of passive accumulation. You have to understand it through the logic of circulation, of speed, of strategic positioning. Saving meant containing, stopping, preserving. Investing means releasing, exposing, letting money interact with systems that grow it under certain conditions.

That’s where the discomfort begins for a lot of people. Because teaching kids to save was simple — it was a moral narrative: discipline, patience, sacrifice. Teaching them to invest, on the other hand, means accepting uncertainty, talking about risk, admitting that not everything is controllable. It means stepping onto terrain where even we are still learning. But dodging that conversation doesn’t protect our kids — it just leaves them without tools to operate in the new economic system.

Because they aren’t going to live in a world where money waits. They’re going to live in a world where money moves, gets programmed, gets optimized, gets redistributed in real time. A world where stillness isn’t prudence, it’s loss; where staying on the sidelines isn’t neutral, it’s a handicap.

Here comes the idea that’s hardest to accept but that we most need to internalize: saving, as we’ve historically understood it, has stopped being a value-preservation strategy and has become a slow form of losing it. Saving is the easiest way to make yourself poor.

This isn’t a tweak. It isn’t an incremental recommendation. It isn’t that we should save a little less and invest a little more. We’re facing a paradigm substitution.

We’ve gone from teaching kids to resist time to teaching them to amplify it; from teaching them to hoard to teaching them to move within complex systems — and that transition isn’t optional. It’s the difference between taking part in the economy that’s coming… or staying trapped in the one that already ceased to exist.

From Object to Intelligent System

Money has never been static, but what we’re seeing today isn’t just one more incremental co-evolution — it’s a change at the root. Money has stopped being a store of value and is becoming an intelligent, programmable, ontological system. This isn’t a cosmetic change; it’s a change in its very nature.

Before, money was something you stored, transferred, or spent. Today, money is starting to behave, to execute instructions, to interact with other systems without necessarily a person making each decision.

To grasp the scale of this shift, think about something simple. When you deposited money in a bank account, that money sat there, waiting for you to decide what to do with it. It was passive. It depended entirely on your action. In the new environment, by contrast, money can be programmed to act under certain conditions. This is where smart contracts come in. They’re nothing more than coded agreements that execute automatically when something happens. It’s money that stops waiting and starts operating.

Imagine, for example, that you have a rental agreement. In the traditional world, the tenant has to remember to pay, the landlord has to verify the payment, and if something breaks down, a chain of friction begins: calls, delays, conflicts. In a system based on smart contracts, the money is released automatically on the agreed day, provided the conditions are met. If they aren’t, the system acts accordingly. No interpretation, no intermediary. The money executes the agreement all by itself.

Another example even closer to home: many of us had relatives who gave us company shares — certificates we hoarded as if they were Morgan’s treasure. For that to work in the traditional model, someone had to monitor the market, make decisions, buy or sell those securities. In the new model, that portfolio can be managed by automated rules or even by AI, which reallocates capital based on predefined market conditions. If an asset falls below a certain threshold, the system reacts. If another climbs, the system reassigns. The money isn’t just invested — it’s thinking in operational terms.

This is where a gap opens up that we can’t ignore. If we, as parents, are still trying to understand what it means for money to behave this way, how do we prepare our kids to interact with this new kind of system? Because they aren’t going to walk into a world where money is static. They’re going to walk into an environment where money is dynamic, reactive, and — in many cases — autonomous.

Decentralized finance (DeFi) will accelerate this shift even further, because it strips out intermediaries, borders, and business hours. Money no longer needs to be locked inside a banking institution that opens and closes. It can flow continuously, available 24/7, with no geographic or bureaucratic friction. You can move value anywhere in the world in minutes, without asking permission, without waiting for external validations. Money stops being “locked up” and starts behaving like a constant flow.

And in parallel, the tokenization of assets is breaking another historic barrier: access. Before, investing in real estate, art, or certain financial instruments required large amounts of capital. Today, those assets can be fractioned into small digital units, letting more people take part. You can own a fraction of a building, of a work of art, or of a diversified portfolio without needing to be a major investor. Ownership stops being absolute and becomes distributed.

But this democratization comes at a cost: complexity. Because in this new system, having money isn’t enough. You have to understand how it moves, under what rules it operates, what risks it carries. Whoever doesn’t understand these systems simply doesn’t take part in them. And not taking part is no longer neutral. It’s staying outside of where value is being created.

That’s why, more than teaching our kids what money is, we need to teach them how it behaves. Because the money they’re going to inherit won’t be kept in a coin bank. It will be programmed, moved, and will make decisions inside systems that wait for no one.

The Collapse of the Model We Inherited

We grew up under a seemingly stable, almost unquestionable logic: study, work, earn, save, retire. That model didn’t just organize our economic life — it organized our relationship with time, with effort, and with the very idea of the future. It was a cultural contract that offered clarity and an implicit promise: if you did the right thing for long enough, the system would eventually reward you with stability. And yet that contract is being eroded by forces that don’t operate in a linear way but an exponential one — forces that ask no permission and announce no arrival; they simply reconfigure the environment we live in.

AI is perhaps the most obvious manifestation of this transformation. It’s driving down the value of many forms of work, especially those based on repetition or on processing structured information. What once took years of training and experience can now be done in seconds by trained systems. This doesn’t mean human work disappears, but it does mean a deep redefinition of its value. Effort on its own stops being a guarantee of relevance, and knowledge, when it’s replicable, stops being scarce. What really starts to matter is the ability to understand where that effort fits within broader systems that are constantly evolving.

At the same time, and in parallel, capital assets keep expanding at a rate higher than labor income. As Thomas Piketty pointed out, capital grows faster than income — but what truly matters isn’t the phrase itself, it’s the structural implication it carries. The system starts to reward ownership over effort, and that shift introduces a fracture in the model we inherited. If labor loses relative capacity to accumulate and capital gains capacity to expand, then the equation changes at the root. It’s no longer enough to take part in the system through work; you have to understand how to position yourself within it, how to interact with its dynamics, and how to anticipate its moves.

In that new scenario, income starts to become unstable, employment stops being a guarantee and turns into just one more variable inside an uncertain environment. Linear trajectories break, cycles shorten, and predictability — one of the pillars of the old model — begins to fade. It’s at this point that an uncomfortable but unavoidable truth emerges: money grows where it circulates, not where time is invested. This isn’t meant to devalue work, but to place it in its new position within the system. Work is still a means of generation, but the expansion of value happens on another layer, in another logic, at another rhythm.

This is precisely where saving, as we understood it, begins to lose its original meaning. Saving meant stopping money, preserving it, protecting it from the environment. It was a coherent strategy in a system where time didn’t significantly erode accumulated value. But in an environment where inflation acts as constant erosion and where dynamic capital is what earns the biggest rewards, stopping money stops being prudent and starts being costly. Saving, in its traditional form, stops being a preservation strategy and becomes an illusion of security — a feeling of control that doesn’t necessarily translate into real protection within today’s system.

If we widen the lens from an anthropological perspective, the pattern becomes even clearer. Every society has historically trained its new generations in the skills needed to survive within its environment. At one point it was hunting, then farming, later trade. Each transition redefined what it meant to be prepared. Today we’re facing a new transition, one where the critical skill is no longer solely producing value with the body or with time, but understanding how value moves within complex systems. In this context, saying that investing is the new hunting stops being an aesthetic metaphor and becomes a functional description of reality.

Investing determines access to resources, stability, and freedom. It’s the contemporary way of positioning yourself within the economy. Not teaching this skill doesn’t protect our kids from risk; on the contrary, it exposes them to a system they won’t understand, with no tools to navigate it. That said, reducing investing to a technical dimension would be a mistake. Investing isn’t only about knowing financial instruments or platforms — it’s a discipline that demands a deep understanding of yourself. It means managing emotions in volatile environments, holding decisions in the middle of uncertainty, and developing judgment when information is abundant but clarity is scarce. Risk stops being an enemy to avoid and becomes information to be interpreted, read, contextualized.

Within this same fabric another layer appears that’s rarely addressed with the seriousness it deserves: attention. We live in an economy where human time is captured, analyzed, and monetized with millimetric precision. Every digital interaction, every second in front of a screen, every seemingly trivial gesture is being converted into value for someone else. In this context, attention becomes an economic asset, and whoever doesn’t learn to recognize it ends up handing it over without realizing. The question stops being how much time we spend, and becomes who is capitalizing on that time. Your attention is already an asset — the difference is whether you know how to capture it, or whether someone else does it for you.

All of this leads us to a conclusion that goes beyond the financial. The change we’re witnessing isn’t technical, it’s cultural. It’s the move from an employee mindset to an owner mindset. It’s leaving behind thinking in terms of linear income to start thinking in terms of capital allocation, strategic positioning, systemic understanding. We need to raise individuals who don’t just take part in the system but understand it — who are capable of reading weak signals, of anticipating moves, and of making informed decisions in complex environments. Individuals who see money not as an end in itself, but as a dynamic system of relationships that’s constantly evolving.

This means teaching concepts like value, compound growth, and volatility from early on, but it also demands something much harder: teaching kids to hold a long-term vision in an environment engineered for instant gratification. Teaching them to wait when everything invites them to react, to build when everything incentivizes consumption, to think when everything pushes them to execute without reflection. It’s at this point that emotional intelligence becomes as important as financial intelligence, because no strategy, however sophisticated, survives if the person running it can’t sustain it over time. Without emotional control, no strategy survives.

The Map We Choose to Hand Down

The final question isn’t financial, it’s cultural — because it forces us to look beyond money and ask ourselves honestly what kind of humans we’re raising in a world where money stopped being static and became an intelligent, autonomous, constantly evolving system. It’s not a comfortable question, because deep down it exposes us as the hinge generation, that in-between point that received a map that worked but now carries the responsibility of handing it down updated for a territory that no longer responds to the same rules.

The problem isn’t in the past, nor in what we were taught, because that model was right in its time. The problem is that the environment changed faster than the narratives that explained it, and we keep passing on those narratives as if they were still enough. It’s in that lag where everything is decided, because when we hand down an outdated map, we don’t just confuse — we also limit. This isn’t a minor error; it’s a decision that shapes how our kids are going to interpret the world.

If we keep teaching the old paradigm (you have to save), we aren’t being prudent — we’re being blind to change. We’re preparing our kids to navigate a territory that no longer exists, a world where money could sit still, where linear effort built stability, and where time rewarded whoever simply knew how to wait. That world didn’t vanish all at once; it dissolved slowly, and in that process many never noticed.

But if we decide to update the map, then what we hand down stops being merely a financial tool and becomes something far more powerful. We give them the ability to read systems, to understand invisible dynamics, to recognize patterns before they become obvious. We give them the possibility of acting with intention, not from reaction, and of building their own relationship with money — not from fear, but from understanding. Because deep down, this was never just about money — it’s about preparing them to be free.

It’s about gaining degrees of autonomy in a system that tends to capture whoever doesn’t understand it, about being able to make decisions without being fully hostage to a single source of income, about being able to experiment, fail, and learn at stages where the cost is still manageable. It’s about breaking, once and for all, with the invisible inheritance of financial stress that marked entire generations.

That’s why it’s important to understand that investing early isn’t a privilege — it’s a form of literacy. It’s learning to read the language of the system our kids are already living in, even though many adults still don’t fully grasp it. It’s teaching them that money isn’t stored, it’s positioned; that it doesn’t accumulate by inertia, but moves with intention inside systems that amplify it.

But something even deeper happens when we teach this. We aren’t just teaching a skill — we’re activating a way of thinking. We’re changing the question that guides their lives. They’re going from asking themselves what job they’ll land, to asking themselves how they’ll build value, how they’ll allocate it, and how they’ll grow it inside systems that aren’t linear. That shift, subtle as it seems, completely redefines their relationship with the future.

A way of understanding that money is a dynamic system, that attention is an asset, that time isn’t something that passes but something that amplifies depending on how you use it, and that decisions, when they align with the right systems, can scale far beyond what individual effort would ever allow.

We need to explain to our kids that the future doesn’t wait, doesn’t pause for us to be ready, or for us to fully understand its rules. It advances, it reorganizes, it rewards those who take part and leaves behind those who stay static. In the middle of that constant movement, our kids aren’t watching from outside — they’re already inside the system.

They’re already being shaped by it, already interacting with its dynamics, already handing over their time, their attention, and eventually their capital, even if they don’t call it that.

The only question that really matters is whether they’ll arrive in that world with tools… or with obsolete instructions. That decision — despite all the technological complexity, despite the speed of change, despite the apparent inevitability of the system — is still ours.

DISCLAIMER

This document is intended exclusively for informational, educational, and futurist-analysis purposes. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or take part in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or economic participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

El Factor Fricción

Los Negocios Aburridos

La Economía del No Tiempo

Founders Cry Too…

Not long ago I got to sit on a podcast with a group of fellow founders, swapping war stories about life as entrepreneurs — and digging into why some of us on the panel decided to leave Colombia to look for horizons where our ideas could actually echo.

Before we wade into all that, let me be clear: this take is not a grievance list against Colombia, the country we love and the nation that gave us birth. Quite the opposite — what I’m putting on the table today is a reflection that invites us to find better paths for building new companies.

As a futurist, it matters that you understand the circumstances of each system. Colombia is a country with an immeasurable capacity for producing founders. I’ve always said it and I’ll stand by it here: in Colombia, entrepreneurs sprout up from under the rocks. The problem is the system — which, and this isn’t just because we currently have a socialist/communist government, has always been designed to serve the economy of the past and was never built for the opportunities the future offers.

Now, if the current continuity candidate wins the election, it will be the end of any form of entrepreneurship in Colombia. Or can anyone name me the great brands born out of more than 60 years of socialism in Cuba or North Korea, or the unicorns coming out of economies like Venezuela and Nicaragua?

For a lot of hot-headed folks, it’s easy to talk about crybaby founders from the comfort of speculation, with zero data to back up the argument. So I’ll build this piece on real evidence and drop the sources at the end, in case anyone’s curious and wants to go deeper.

Enough turning the screw — let’s get straight into what brings us here today.

My life as a founder has dragged me through every moment of truth in the brutal job of building companies. I can say without a shred of doubt that I’ve been an entrepreneur for as long as I can remember.

My first memories go way back, when I was barely a kid. My father had bought some gardening tools to keep up the tiny patch of yard at the house where we grew up, in the La América neighborhood of Medellín. Those tools slept in a little storage nook under the stairs that climbed to the second floor of our house… And when I say they slept, I mean it literally: I almost never saw them used.

One day a gardener knocked on the door offering his services. My mother hired him, and soon it became routine. Every two or three weeks the man came to cut the little grass we had out front. Back then I figured it made no sense to keep tools locked away if nobody used them — and that’s how I decided to set up shop against “Don Pedro.”

So I started offering to mow the lawns and yards of the neighbors on the block. I even put together a little crew of buddies, going house to house “buzzing the grass.” The reaction from the stuck-up crowd didn’t take long: the folks who thought they were a class above quickly nicknamed us “the street urchins,” the girls stopped saying hello to us, and plenty of parents forbade their kids from mixing with the riffraff.

That’s where my rebellion against the system began. The truth is I couldn’t care less that they didn’t greet me — all I wanted was to make money.

When I ran out of yards to mow on the edge of the neighborhood, I jumped from gardening into recycling glass and newspaper. I walked the whole neighborhood knocking on the doors of neighbors and acquaintances, asking them to hand over their old bottles and papers — and honestly, business was booming. I piled up mountains of the stuff. My mom nearly threw me out of the house over the stacks of sacks I had piling up in the living room. I was a recycling tycoon.

At the tender age of 15 I made the leap to my first official storefront: a snack bar inside a well-known sports arena in the city, where I sold sodas and snacks to the fans who came to watch their athletes on weekends. I lasted three years there — until they shut me down for being a minor and a “risk” to the sports organization. At least that was the excuse for handing my business over to some other character.

From selling sodas, my entrepreneurial curiosity took another turn. During my university days I opened a carpentry shop in my house’s garage, inspired by a friend (bless his soul) who trained me in the art of wood framing. That’s where one of my great passions was born: furniture design. But the framing days were so long and exhausting that they crashed straight into my studies, so I had to close the workshop and shelve that adventure for a while.

During my days as a framer-carpenter I met a Panamanian businessman who imported all-terrain bikes from China. This kind of bike was just starting to trend (weak signals), which struck me as interesting. So I sank all my savings into bringing those bikes in from Panama, and I sold hundreds of them in just a couple of years. But the dream of becoming a big bike importer got cut short when a well-known businessman from Antioquia, with stores all over the country, went straight to my supplier to buy bikes and demanded market exclusivity. That day, my adventure in that industry was over.

As a university student I joined the underwater activities club at the Universidad Nacional in Medellín to practice another of my great passions: diving. Once again I blew what little savings I had left on the adventure. I got so hooked that, guided by a great friend and mentor, I traveled to the United States to certify as a dive instructor at a famous institute down in South Florida. I went from feeling like Cochise Rodríguez to a homegrown Jacques Cousteau.

I landed in Miami for the first time at the ripe old age of 25, with a suitcase packed full of dreams. And honestly, the United States blew my mind: this country opened the doors of the world to me. I did everything legally to survive and earn my dive-instructor license. In that market I felt that the barriers I’d once hit in Colombia simply didn’t exist here. Back home, building a company was like racing cars in NASCAR; but in this country I had the whole track to myself. I never got a “no” or a “can’t be done” from the businesspeople who gave me the chance to work with them — on the contrary, every time I spotted a business opportunity, the answer was “go for it!” I spent a couple of years there, mostly dedicated to studying.

Once I got my instructor certification, I decided to head back to Colombia with the dream of opening my first dive school. And so it happened — against all odds, with no capital, no godfathers, and a whole lot of guts — Acqualand was born, the first dive school in the El Poblado neighborhood of Medellín. But as usual, the critics showed up right on cue. The old guard of Medellín diving said they’d made me an instructor in six months, that I had no experience; they blocked my access to the pools, wouldn’t fill my tanks — in short, so many hoops to jump through that today they’re just anecdotes. Those were years of hard work and also of prosperity. Diving gave me everything: money, great friends, and even the family I have today. I became a “quasi-surfer” with rich-guy airs; as a dive instructor I met Colombia’s most powerful people, on all sides of the fence. But over time, after so much abundance, I felt something was missing. I didn’t want to spend my golden years teaching diving, so I decided to fill that void with more academia.

I sold everything I owned — car, gear — and even ended a marriage that wasn’t making me happy, and I enrolled at the Universidad de Antioquia to study Anthropology. The Social Sciences knocked me flat on my belly and opened up a world of new possibilities. Along those lines, and together with two great friends (former dive students), I founded my first tech company, way back in the dawn of the so-called dot-com bubble: Ideas Avanzadas. Inspired by the analytical models of anthropology, we built grite.com, the first online survey service, in 1999 — when SurveyMonkey wasn’t even a glimmer in anyone’s eye.

We made hundreds of pitches to investors, but no incubator believed in us, no fund cared. Nobody would bet a peso on the project, because running online surveys in 1999 went against the status quo. We were 10 years ahead of the industry — at the time we were the best example of what weak signals really mean.

In 2001 I requested a meeting with the CEO of AOL/DMS (America Online — Digital Marketing Services) and flew to Dallas to make my first investor pitch abroad. I traveled with my current wife, the bedrock and emotional sponsor of my business adventures. I have to confess that before walking into the room I was scared out of my mind, a bit poisoned by all the rejection the idea had racked up in Colombia. But the surprise couldn’t have been bigger: I found an audience that listened with infinite attention and respect. Sure, they asked the tough questions — but always in a warm tone. That day I walked out of the AOL boardroom with an LOI (letter of intent) to acquire 40% of Ideas Avanzadas — IA and use it as the spearhead to expand DMS across LATAM. The celebration was short-lived, because that same week the Twin Towers attacks happened and the deal went to hell for a while.

After battling for months, we managed to salvage the initiative, but the operation to acquire a piece of IA ended up moving to Bogotá, since AOL had bought a well-known media outlet in the capital. To this day, in the year 2026, we’re still waiting for our dear Colombian partners to pay us our stake in the deal.

IA was my first serious setback. I was left with nothing — as we say in Medellín, we were left riding on the rims. Shortly after such a wipeout, a security company offered me a job in Brazil, and of course I took it. I saw the chance to work a couple of years in that country of wonderful culture and nature — until the entrepreneurship bug bit me again.

I split off from that company and opened up a franchise for a North American industrial degreaser company in São Paulo, alongside three local partners — huge mistake. If building a company in Colombia is hard, in Brazil it’s practically impossible. I spent two years fighting against corruption, bureaucracy, and institutions that simply don’t function. There I understood that Brazil is really two countries: the country of the businesspeople and the country of the politicians. Two polar opposites — and Colombia, sadly, isn’t far off from the same comparison.

Once again I was left riding on the rims, and I had to scrape together frequent-flyer miles just to get back home…

Self-esteem in pieces but with the heart of a founder intact, I pressed on. In 2009 I took the leap again, riding the boom in “minute selling” (yes — the business of renting out a phone to make calls).

I noticed that the practice was getting more and more popular (a weak signal in crescendo), and I remembered that back in São Paulo I’d met the CEO of a South African company that specialized in formalizing that exact business. I made some calls, set up meetings, and flew to Cape Town to meet with representatives of the owners — a company belonging to the De Beers family, one of the biggest players in the world’s diamond business. I came back to Colombia with the first license to operate community mobile telephony (truth is, they gave me a license for five countries). Psitek Andina was born — or Red Minuto, as it would later be known in the market. On paper, it was the perfect business.

But having a beautiful business on paper is one thing, and operating it is another. When it came time to launch operations, things turned ugly fast. The Colombian State’s bureaucratic hurdles for the business were brutal. The red tape was endless: you need a license for a cable, you have to certify a device, you have to pull a permit for an antenna, you have to pay a stamp fee, the seal has to come recommended, the lawyer has to review the commas, and on and on.

Red Minuto was the country’s first MVNO, and to push the idea forward I met with ministers, senators, business leaders, and even the lady who served the coffee in those institutions. But the answer everyone was really fishing for, in unison, was: “and what’s in it for me?” — the famous WIIFM.

One of the challenges we had to solve was presenting an MVP — Minimum Viable Product, so we set up a small Data Center in downtown Medellín, in an office my in-laws lent me across from the Camino Real Shopping Center. I went into debt down to the last available cent on my credit cards, on top of the loans from a few stubborn souls who trusted me. I knocked on every door of the country’s cellphone operators. But nobody seemed interested; many executives at those companies said my proposal would kill calling cards (which, by the way, were already dead by then). But through sheer insisting, resisting, and persisting, a Spanish executive at Movistar they called Chemas understood the signals of the business and believed in it from day one. Thank you, Chemas, wherever you are!

So we started running tests. We installed stations in Medellín and Bogotá. The technology worked perfectly. We had a market opportunity worth 35 million dollars in the first year alone. But for every step forward, we took two steps back. Until we hit the impassable roadblock: interconnection prices and the near-monopolistic market dominance of Claro. The rates we had with that company forced us to work at a virtual loss, and only Claro could fix it. After hundreds of hours of endless lobbying, they gave us the classic line: “don’t call us, we’ll call you.” We waited a year and a half for the call that never came. Red Minuto had to shut down.

Once again, with our tails between our legs, we liquidated what little was left to pay off the debts.

Not a dime in my pocket, and the only things I had left were my education and my experience as a founder.

During a trip to Cape Town back in 2009, I took the chance to go cage diving with great white sharks, a common activity down there. August is winter at those latitudes, and only a handful of crazies would think to dive in that cold — so on the boat there were just two lunatics: me and a Japanese guy who didn’t mutter a single word on the way out. We reached the dive site, geared up, and got in the water, and before long two enormous great whites showed up, each the size of a bus. It was a fascinating experience.

Coming out of the water, the once-mute Japanese man transformed into a chatterbox. He started talking nonstop the whole ride back, like a man who’d just been mugged. Between laughs he told me he was the CEO of Microsoft Research. I thought: “If the sharks had eaten him, it would’ve been on every news channel. Me, on the other hand — nobody would’ve even missed me.”

I did the same and told him I was an anthropologist, that I worked in technology, and that I was in South Africa on a business trip. When we got to port we went for food and a few beers, striking up a friendship that still lasts to this day. Between one beer and the next, he told me: “if you ever feel like working for Microsoft, get in touch — I can throw some projects your way.”

So, after the failure of Red Minuto, I called my friend Kentaro. And that’s how Xcouter was born, the company that has put food on my table ever since.

But why drag all this narration into the presentation? The goal is one and only one: to show you there’s no such thing as the crybaby founder, the victim, the way some people like to paint it. When you play the victim, you tend to pin the blame for your failures on everyone else — and if there’s one thing I’m clear on after decades of building companies, it’s that all my defeats were my own responsibility. And despite everything I suffered, I never felt like a loser; I always turned what I learned into working capital. Now, that it’s easier to build a business in some places than in others is a plain fist-to-the-table truth that can’t be denied. Looking for the best conditions to develop your creativity and enterprise isn’t a matter of being a crybaby or not — it’s a matter of survival.

What the Data Says

Colombia is hard for founders not because it lacks entrepreneurial spirit, but because the country makes the jump from starting a business to scaling it unusually complex.

The GEM reports show that in 2023 nearly one in four adults in Colombia was starting or running a new business, but only one in 30 had a consolidated company. GEM points out that consolidating a company means clearing “serious obstacles.” The score for the entrepreneurial environment fell to 4.1 (ranked 37th of 49), and WIPO placed Colombia 61st in the 2024 Global Innovation Index.

The central point is clear: Colombia generates founders; the United States generates scale. Colombia has energy. The United States has deep capital, innovation infrastructure, and a system that turns startups into durable companies.

Colombia’s problem is systemic. If you want, call me a systemic crybaby.

The main roadblocks for founders in Colombia

Informality: 56% of employment and 77% of microbusinesses operate informally (OECD 2019–2022). The formal ones compete at a disadvantage.

High, complex tax burden: A corporate rate of 35% (vs. the 23% OECD average).

Financing gap: Only 15.3% of microbusinesses can access credit.

Administrative burden: The digital one-stop window still doesn’t cover the whole country.

Infrastructure and logistics: High costs that make scaling difficult.

Weak entrepreneurial education: The worst-rated in GEM. Necessity-driven entrepreneurship dominates.

Why is it harder to build a company in Colombia than in the U.S.?

In the United States the challenge is to compete and scale. In Colombia the challenge is to survive the system + compete + scale.

Why are some of us founders crybabies?

It’s not for lack of drive. It’s because of everything the system lacks to turn that drive into big companies that export and generate quality jobs.

In my humble opinion as a crybaby founder, I believe Colombia doesn’t need more incentives to launch startups, more people making jams and pickles. It needs to redesign the system so companies can emerge on solid foundations that survive and can scale.

The root problem is the systemic friction accumulated over decades: you maximize the entry of new businesses, but you penalize their growth. The Colombian company-building system lets you be born, but the very conditions of that system won’t let you fly.

To change this, we have to keep crying until the establishment focuses on building at least the following strategic levers:

Smart formalization (attacking the root)

A progressive, phased tax regime (a “startup tax ladder“): minimal burden for the first 2 years and a gradual increase afterward.

Impact: more early formalization and less unfair competition.

Credit as infrastructure

Alternative scoring based on real data, massive guarantee funds, and open APIs for fintechs.

Impact: democratize credit and shrink the valley of death.

Radical simplification of the operating system

A national one-stop window, 100% digital, that actually works in every municipality. A single flow for registration, taxes, and social security.

Impact: drastically cut the time and cost of formalization.

Infrastructure to scale

Priority logistics corridors, temporary subsidies for exporting SMEs, and digitization of supply chains.

Impact: reduce costs and enable regional and international expansion.

Re-engineering entrepreneurial talent

Mandatory entrepreneurial education starting in school, scale-up programs (not just incubation), and real alliances between universities and industry.

Impact: shift from necessity-driven entrepreneurship to high-value entrepreneurship, innovation, and exports.

Now, comparing Colombia to the United States is a bit unfair and lopsided. To make the debate more balanced, let’s look at the neighborhood to see how we stack up against our backyard competitors. I invite you to study the following table:

LATAM: Plenty of Energy, Little Conversion

The table above reveals something that, for those of us who’ve lived entrepreneurship in the region, is no surprise — but it does expose structural problems. LATAM doesn’t have an entrepreneurship problem; it has a problem turning entrepreneurship into scalable companies.

Colombia (~25% TEA), Chile (~30%), Brazil (>25%), and Peru all post high indicators, showing a clear pattern: the region produces founders en masse. This is no trivial matter. From my anthropological perspective, the data is telling me about highly adaptive societies, where the individual responds to uncertainty with their own initiative. It’s what Harari would call a cultural capacity to reorganize reality in the face of scarcity.

But here’s the fracture that brings the tears to my eyes: high creation doesn’t mean high consolidation.

Colombia, for example, combines a high TEA with a low innovation index (61st) — lots of jam factories and very few disruptive innovation efforts. The reading is clear: high activity, low consolidation. Brazil replicates the pattern: lots of activity, a weak ecosystem. Peru shows more formalization, but falls even further in innovation (75th). Mexico, on the other hand, can’t even sustain entrepreneurial dynamism.

This leads us to a first conclusion. LATAM is a factory of attempts, not of consolidated results — and that’s where we differ from the United States.

Chile: The Relative Exception

Chile shows up as the most balanced system in the region. It keeps a high TEA while improving its position in innovation (51st) and in the quality of its ecosystem. This doesn’t mean Chile has solved the problem, but it has advanced on something critical: reducing systemic friction.

Programs like Start-Up Chile, clearer regulatory frameworks, and better access to capital have kept entrepreneurship from staying stuck at mere intention. Chile doesn’t have more talent than the rest of LATAM. It has better conditions for that talent to survive.

The United States: The Structural Contrast

The contrast with the United States is brutal and revealing. A lower TEA (19%), but:

A better GEM environment (4.8 / 16)

Top 3 in global innovation

Fewer founders, but more real companies, more scaling… This shatters LATAM’s central myth: the one that says we need more people starting businesses.

The truth is no, we don’t need more people starting businesses. We need better systems to scale the entrepreneurship that already sprouts up from under the rocks — and if that makes us crybabies, then I’ll keep crying until the people in charge of policy finally get the message.

The United States doesn’t beat us because its people try harder, but because the system converts better — capisce!

Capital, infrastructure, a homogeneous market, functional institutions… everything converges on a single point: lowering the cost and friction of scaling.

The Crybaby Paradox

If we connect all the dots, a deep paradox emerges: LATAM is one of the most entrepreneurial regions in the world… and at the same time one of the least efficient at creating durable companies.

This produces an invisible but critical phenomenon:

High human burnout

Low structural productivity

Fragmented innovation

Talent flight (as my own story proves)

Through Toffler’s logic, LATAM is trapped between two waves:

An incomplete industrial economy

A poorly implemented knowledge economy

And in that in-between space, the founder is left exposed.

I Don’t Cry for Sport, I Cry for What Could Be

After telling you part of my story — from the street urchin buzzing lawns in the La América neighborhood to founding Xcouter.com and SmartHOS.io, passing through failures that left me penniless — I’m not here to play the victim. I am not a crybaby founder. I’m a founder who got tired of slamming into the same wall over and over again.

Colombia has a brutal entrepreneurial energy. Founders spring up in every corner of the country. There’s grit, creativity, and drive to spare. The problem isn’t the people. The problem is the system: a system designed to let you be born, but not to let you fly. A system that rewards informality, punishes growth, drowns you in paperwork, and forces you to survive instead of scale.

I’ve lived in my own flesh what the data from GEM, the OECD, and WIPO says. I’ve felt informality in my own pockets — the lack of credit, the bureaucracy, and the “what’s in it for me.” And yes, I’ve also seen what happens when you cross the border: suddenly the same effort pays off ten times more. Not because I’m smarter, but because the ecosystem lets you breathe.

This isn’t about abandoning Colombia. It’s about refusing to romanticize a system that punishes anyone who wants to grow. We don’t need more motivational speeches or more incubators celebrating pretty failure. We need to change the rules of the game: smart formalization, real credit, radical simplification, infrastructure to scale, and education that produces high-value founders, not just survivors.

If Colombia wants to stop exporting talent and start retaining it, the change can’t be cosmetic. It has to be structural. Because as long as we keep maximizing the entry of new businesses and penalizing their growth, we’ll keep producing microbusinesses that never take off and founders who, sooner or later, end up looking abroad.

I’ve already made my decision. I left so I could fly. But I still believe, with all the grit I have left, that Colombia can be a great country to build in. All that’s missing is for the system to stop putting up roadblocks and start giving us wings.

To those who stay and keep fighting from the inside: respect and admiration.

To those who, like me, chose to look for other horizons: may it go well for us — but may we never lose the hope of one day seeing a Colombia where we don’t have to choose between staying and growing.

The future isn’t cried into being. It’s built with less speech and more sweat. May we build it together, without so much systemic weeping.

Meanwhile, I’ll keep singing to the sun like the cicada… so many times they killed me, so many times I died, yet here I am rising again, giving thanks to misfortune and to the dagger-wielding hand that killed me so badly it kept me singing!

**Sources

SUPPORTING ARCHITECTURE OF THE ANALYSIS**

1. Empirical Core — Entrepreneurial Ecosystem (Reality Base)

(This is where the hard evidence lives. What isn’t up for debate gets measured.)

Global Entrepreneurship Monitor (GEM)

Colombia Profile

https://www.gemconsortium.org/country-profile/52

Data used:

Total early-stage entrepreneurial activity rate (TEA), proportion of established businesses, motivation (necessity vs. opportunity), ecosystem score (EFC), global GEM ranking

United States Profile

https://www.gemconsortium.org/country-profile/122

Data used:

Entrepreneurial environment score (EFC), structural TEA comparison vs. Colombia

2. Innovation System — Scaling Capacity (Future Indicator)

(Here we measure who can turn energy into progress.)

World Intellectual Property Organization (WIPO)

Global Innovation Index 2024

https://www.wipo.int/en/web/global-innovation-index/2024/index

Data used:

Global innovation ranking (Colombia, U.S., Chile, Brazil, Mexico, Peru)

3. Systemic Infrastructure — Structural Constraints (What Holds the System Back)

(Here is the invisible friction: where good ideas go to die.)

OECD – Economic Survey of Colombia 2024

https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/09/oecd-economic-surveys-colombia-2024_7b382d76/a1a22cd6-en.pdf

Data used:

Labor informality (~56%), infrastructure quality, institutional environment, structural limitations of the ecosystem

OECD – Financing SMEs and Entrepreneurs 2026 (Colombia)

Data used:

Access to credit (micro vs. medium-sized companies), banking concentration (>70%), business informality (~77% of microbusinesses)

4. Business Dynamics — Conversion to Formality (The Scaling Pipeline)

(Here we see whether the system converts intention into a real company.)

World Bank – Entrepreneurship Database (via Trading Economics)

https://tradingeconomics.com/colombia/new-business-density

Data used:

New business density (Colombia, Chile, Mexico, Peru)

5. Strategic Framework — Interpretation and Action (Cognitive Layer)

(Here lives the “how to think,” not the “what to measure.”)

McGrath, Michael E. – Product Strategy for High Technology Companies

→ Scalability, differentiation, and growth architecture

Li, Charlene & Solis, Brian – The Seven Success Factors of Social Business Strategy

→ Organizational alignment, execution, and resources

McKeown, Max – The Strategy Book

→ Strategic fundamentals and environmental analysis

Hillen, John – The Strategy Dialogues

→ Decision-making in complex contexts

Godin, Seth – This Is Strategy

→ Systemic view of markets and positioning

Whitehead, Jo – What You Need to Know About Strategy

→ Operational definition of strategy and decision logic

DISCLAIMER

This document is intended exclusively for informational, educational, and futurist-analysis purposes. It does not constitute financial advice, nor a solicitation to invest, nor a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or economic participation, consider it immediately a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

Space Coast Colombia

What If Colombia Had a Thanksgiving Day

A couple of years ago I heard Hernán Jaramillo, founder of 10 AM, talking about Palantir. At first I barely paid attention; I figured the stock market wasn’t for me, I saw it as a thing for old-timers sipping coffee at the Bar Ganadero downtown in Medellín. Besides, I was deep in the weeds mining Bitcoin (BTC), and anything that wasn’t BTC struck me as a waste of time.

I remember it well: back then Palantir shares were trading somewhere between 16 and 20 dollars, a world away from the price of BTC. To my surprise, weeks later I started watching Palantir grow and grow like foam. While that was happening, I watched the members of the 10 AM chat buy Tesla as if the shares were going to run out tomorrow. It was only when I saw Solana climb after the FTX disaster — rising from $6 to $20, $40, and on up to prices that had seemed unthinkable — that I finally started to wise up.

With that scene playing out in the background, I began to ask myself: how do they do it? What do they see that I don’t? What do the people at 10 AM have that lets them read which stocks or cryptos will grow over time until they hit returns of 10X or more?

At the time it felt paradoxical. I make my living from futurism (foresight), and I found myself questioning it hard, because the “future” is the field of knowledge that puts food on my table. It seems only logical that, if I spend my days spotting emerging signals, I should know how these characters figure out where to put their money and pull off incredible returns.

For this and other reasons I wanted to get a closer look at how the minds of my conversation partners actually work, so I set myself the task of going a little deeper into the craft of learning to read the signals.

Futurism has long been thought of as the disciplined application of resources toward clearly defined goals under conditions of relative stability. Yet in an era defined by accelerating technological change, shifting consumer behavior, and systemic uncertainty, the traditional model is simply not enough. The future no longer arrives as a linear extension of the past; on the contrary, it emerges discontinuously, often out of phenomena that at first look insignificant, fragmented, even irrelevant.

These early, invisible, ambiguous, and usually unnoticed manifestations of change are what some experts call “Weak Signals.” Please don’t get confused: weak signals are not trends, they are not fully formed or consolidated opportunities or threats. On the contrary, they are the precursors of transformation, the earliest detectable indicators of systemic variation, hiding under the structural rug of markets, technology, and society.

In this FUTOPIX we’ll explore the concept of “Weak Signals” in a little more depth, to place it squarely within the field of strategy. That’s why it matters to understand that weak signals are not a peripheral capability but a core function of the strategist; once you learn to spot and develop them, they become a source for decision-making and for building competitive advantage.

The Nature of Weak Signals

Weak signals can be defined as early, low-intensity indicators of developments with significant potential to change the future. They are marked by their ambiguity, their lack of clear interpretation, and their appearance at the margins of the system, well before they surface at its center. Unlike trends — which are visible, measurable, and widely known — weak signals exist in a state of pre-consensus. They have not been validated by large-scale data, nor are they backed by a dominant narrative.

Their position in the life cycle of change is critical. Transformations rarely emerge fully formed. Instead, they evolve in stages. At first, signals show up as isolated anomalies, unexpected consumer behaviors, applications at the bleeding edge of technology, or niche cultural shifts.

For example, years ago the growing use of apps like Musical.ly (which later became TikTok) looked like teenagers goofing around lip-syncing to songs; for the average person it was just irrelevant noise. Take another case: the first experiments with plant-based proteins in food niches around 2015 looked like a marginal fad, but they were announcing the massive transformation of the food industry. In crypto, the resurgence of Solana right after the collapse of FTX — when few people trusted any alternative to Ethereum — was a weak signal that many of us ignored.

Weak signals are something like the foam on a beer: they keep rising as the patterns that form them gain coherence, evolving until they turn into trends that will eventually reconfigure industries and write new rules for the market. The strategic implication is clear: by the time a trend is widely recognized, the window to gain an edge has already closed.

Weak signals, therefore, occupy the most valuable and most challenging stage of this progression.

The Strategic Importance of Weak Signals

The importance of weak signals lies not in their predictive precision but in their power to expand the range of strategic possibilities. Traditionally, strategic planning tries to reduce uncertainty by forecasting outcomes and committing resources accordingly. Weak signals, by contrast, embrace uncertainty as a source of opportunity. They let us identify emerging possibilities before they take definite shape, and in doing so, create options instead of commitments. It’s precisely this shift in logic — from reducing uncertainty to operating within it — that redefines the very nature of strategy.

In high-uncertainty environments, the strategic goal stops being prediction and becomes positioning. When we lean only on established data and validated trends, we’re effectively competing in a known game, where advantages are incremental and often fleeting. But when we decide to operate on weak signals, we enter a different territory, one where the edge doesn’t come from executing better, but from seeing sooner. That’s where we gain access to “privileged insights,” born from understanding emerging dynamics that haven’t yet been shared or widely broadcast.

Such insights aren’t abstract; they translate into concrete advantages within the strategic game. From that anticipatory reading of the system, we unlock three forms of advantage: timing advantages, by acting before others (like the people who bought Palantir or Tesla early); narrative advantages, by shaping emerging markets before any consensus exists; and capital efficiencies, by investing little in the early stages through controlled experimentation rather than late, expensive commitments.

Despite the importance of these signals and the advantages they unlock, we have to admit that, as strategists, we sometimes fail to detect them and, above all, to act on them. Here is the central tension of the problem: understanding the value of weak signals doesn’t necessarily mean knowing how to operate them. These failures aren’t incidental; they’re rooted in our mental architecture, in the way we process information, and in the cultural frames from which we make decisions. The good news is that these aren’t fixed limitations but trainable capabilities, and so they can be reshaped if we approach them with intention (this is what some people at 10 AM do very well).

Cognitively, we tend to operate under a bias toward certainty. Our decision-making processes prioritize data that is measurable, validated, and aligned with existing models, because that reduces perceived risk. This is exactly where the friction with weak signals arises, because they, by definition, meet none of those criteria. They emerge in uncertainty, they live in the territory of the anecdotal, and they’re hard to quantify. Precisely for that reason, our minds discard them easily — not because they lack value, but because they don’t fit the filters we’ve been trained to make decisions with.

Structurally, this cognitive limitation gets amplified. We tend to organize information into compartments, creating mental silos that limit our ability to connect scattered signals. What we fail to integrate, we cannot interpret, and what we don’t interpret, we cannot act on. What shows up as isolated noise rarely becomes a pattern unless there’s a conscious effort to integrate it.

Culturally, on top of that, we tend to reward execution over exploration. We value whatever produces immediate, measurable, defensible results, while the uncertain, the emerging, and the unvalidated gets pushed aside. The result is a structural operational blindness: we optimize the present while making the future invisible.

From Detection to Action

To meet these challenges, as strategists we have to develop systematic approaches that let us detect and act on weak signals. The following framework has five interconnected stages: detection, amplification, interpretation, translation, and activation.

Detection: This is the systematic gathering of signals from a range of sources — what Hernán Jaramillo calls an “information diet.” The goal is to maximize our exposure to the market’s anomalies.

Amplification: We categorize, tag, and cluster the signals in order to spot emerging patterns. In anthropology we call this “recurrence,” and recurrence — even at low levels — is often the first indicator of emerging change in the system.

Interpretation: This is analyzing the trajectory, the potential impact, and the time horizon of the weak signals in order to build informed hypotheses from them.

Translation: This is about turning weak signals into concrete actions for our own personal strategy.

Activation: We turn the insights into small, effective, reversible actions. The goal is to learn to adapt, not to commit prematurely.

Operationalizing Weak Signals

For weak signals to become a personal skill, we have to build them into our way of life instead of treating them as occasional initiatives. That requires dedicated structures, processes, and concrete practices woven into our daily routine.

It’s worth keeping in mind that to enter signal-hunter mode, you have to switch on the mental habits your mind needs to detect and act on weak signals. These mental habits should run with a certain degree of autonomy, free from the immediate pressure of hitting metrics, and they should draw on diverse perspectives — from strategic thinking to technological affinity to reading the context.

Regularly reviewing the information we consume is essential to keep the momentum and make sure the signals surface; the art of detecting weak signals is above all a process of watching your environment. Unlike traditional strategic planning cycles (annual or quarterly), weak signals demand higher-frequency monitoring: weekly or biweekly reviews to catch shifts and respond dynamically according to our interests.

We have to reward curiosity, experimentation, and the generation of insights as the engines of this process, even knowing that signals often come from uncertain terrain. Without that internal backing, it’s impossible to engage in detection at all, because we’ll perceive it as risky and unproductive.

Personal leadership plays a critical role here: we ourselves have to actively support and legitimize the exploration of weak signals. Becoming a signal hunter is a strategic asset.

The Payoff

When we truly develop the ability to read weak signals, we stop reacting to trends and become someone able to anticipate the system’s moves before they become obvious. But what really changes isn’t just our position in the market — it’s the way we inhabit reality. We stop depending on consensus, we stop waiting for validation, we stop moving only once everyone else has already arrived. We start operating in a different territory, a territory where the future doesn’t yet have a name, but already has a direction.

That’s where a difference appears that is anything but minor: not everyone in the system is playing the same game. Most people observe, confirm, and execute; a few detect, interpret, and act. The first group optimizes what already exists, the second takes part in building what’s emerging. Some arrive safe, others arrive early.

In today’s economy — defined by speed, information overload, and constant disruption — the ability to hunt weak signals stops being an intellectual curiosity and becomes a critical competency. It’s no longer enough to be informed, no longer enough to understand trends, no longer enough to execute well. What makes the difference is the ability to see sooner, to hold ambiguity without collapsing, and to act without any guarantee.

Because there’s an uncomfortable truth here that few are willing to accept: the future doesn’t reward whoever understands first, it rewards whoever moves first. Moving first means discomfort, it means doubt, it means exposing yourself without a net. It means operating without the backing of consensus, without clear metrics, without an established narrative. It means thinking and acting like a strategist, not like a follower.

This is where the skill of hunting weak signals stops being optional. Not knowing how to read those signals in this environment isn’t a technical limitation, it’s a systemic vulnerability. It’s being trapped in cycles of reaction, depending on late decisions, competing in spaces where the advantage has already been captured by someone else. In other words, it’s always playing from behind — and from back there, it’s hard to reach 10X returns.

See Before You Act

Finally, I’d like to say that strategizing isn’t simply choosing where to compete, it’s understanding the evolving landscape in which we make decisions before that landscape is obvious to everyone. Weak signals are the earliest and most fragile expression of that system in transformation. They’re incomplete, ambiguous, often uncomfortable — but that’s precisely why they hold the greatest potential for advantage. Learning to detect them and, above all, to act on them is moving from reaction toward anticipation, it’s training a sensitivity that doesn’t rest on certainty, but on attention.

Because seeing weak signals isn’t a technical act, it’s an act of perceptual discipline. It’s consciously deciding to observe what others discard, to connect what looks unconnected, and to hold what doesn’t yet have form. It’s training the eye until the noise begins to reveal the structure.

In the end, our job as strategists isn’t to respond to change, it’s to recognize it before it becomes obvious, and — more importantly still — to act while there isn’t yet enough evidence to justify acting. Because in that space, between what is barely emerging and what has yet to be validated, is where real advantages are built; this is the space where the 10X gets made.

Weak signals don’t arrive as certainties, they arrive as discomfort, as a persistent hunch, as patterns that don’t quite fit. They are the future in its rawest, quietest, and easiest-to-ignore state. For that very reason, they’re the terrain where the ones who follow are separated from the ones who lead, which is why they cost us so much. We often think we’re the ones leading, but reality sometimes shows us that we’re only followers — that someone else is the one carrying the lamp that opens the path.

The invitation isn’t to understand weak signals, it’s to train them. Not to study them, but to practice them. Start observing differently, start questioning the obvious, start paying attention to what doesn’t fit; open your eyes to spot the nerd tinkering in a garage, the one playing with AI, the one who can read a whole industry — because that’s where something is changing.

In an economy like today’s, where time compresses and advantage is captured early, the difference between those who survive, those who compete, and those who build the future isn’t in the quantity of information they consume, but in its quality and their ability to read what hasn’t been explained yet.

Hunting weak signals isn’t an advantage, it’s a way of thinking, it’s a discipline, and increasingly, it’s a skill of economic supremacy.

DISCLAIMER

This document is intended solely for informational, educational, and futures-analysis purposes. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or financial participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

Why We Struggle to Think Big

GAIA 2100, From Homo Sapiens to Homo Humanoides

Designing the Future from the Future

Welcome to a new conversation. Today I want to tackle a topic that’s trending: “Context Engineering” as the centerpiece for building agentic AI architectures. Before I plunge into the deep end, let me give the context some context.

Most people who know me know I’m an anthropologist and a designer; those two disciplines are my great loves. What few people know is that before I ever set foot in anthropology, I studied Civil Engineering and Construction. And honestly, it’s not that I struggled there; I’ve always liked math, physics especially. But back in my engineering student days, the courses I loved most were the ones tied to the social sciences. Part of our training as engineers included a few courses in the history of construction, which were really just seminars in the history of architecture. In those classrooms I discovered that what truly fascinated me was form, design, and how human societies have interacted with it across history. Those experiences quietly laid the path that would connect anthropology and design.

During my early years as an anthropologist in training, I started my working life writing the training and service manuals for a well-known dial-up internet provider (back when you needed a phone line to get online, something the younger crowd will never quite grasp). From the hard chair of a call-center operator, I took my first steps toward understanding how much context matters in the world of technology. I caught so many earfuls of profanity from deeply pissed-off customers that many of those voices still echo in my memory. I owe all of them what I’ve built (thank you, sincerely).

So there, somewhere between training manuals, quality control, and customer service, I managed to fuse engineering, anthropology, and design. That blend let me translate customer needs into engineering requirements, and then turn those into better user experiences. And you know what? Over more than 25 years of professional experience, I’ve come to one conclusion: the key to solving most business problems has always lived in a perfect understanding of context. The angry customer of yesterday and the AI agent that hallucinates today are symptoms of the same disease: nobody took the trouble to map the context in detail.

That’s why understanding it is a critical success factor in the development of any product or experience, whether we’re talking clothing, medical services, banking, transportation, web apps, transactional platforms, you name it. And when it comes to AI, robots, agents, LLMs, once again context is king.

There’s a lot of talk today about “Context Engineering.” It’s an ambitious term, mostly because it sells. Slap the word “engineering” on anything and people instantly associate it with the hard sciences. But the truth is that context is more anthropology, sociology, psychology, and philosophy than it is engineering. I deeply respect the dissenting view, but context is less source code and more meaning. You can sit there and spew out all the code you want, but in the end, if that code doesn’t turn into meaning that drives adoption, it’s just more machine learning. For adoption to go mass-market, it has to leave the world of zeros and ones and enter the world of the social, and that only happens when adoption starts talking in street slang.

Context from First Principles

Thinking from first principles, context can be understood as the structured set of relationships that give meaning to an action, a signal, a behavior, or a decision. Many people wrongly assume that context is strictly tied to the environment in which things happen, but the truth is that beyond being a conceptual space, context is the interpretive field that makes understanding possible.

The word context comes from the Latin contexere, or “to weave together.” That’s why context can’t be thought of as something static; it’s a system of historical, cultural, economic, symbolic, relational, and temporal variables.

To define it rigorously, context is “the dynamic configuration of the conditions, relationships, and meanings that shape a perception, an interpretation, and an action.”

Seen through a systems lens, context operates as a filter (it decides what’s visible and what’s invisible), a constraint (what’s possible and what isn’t), a frame (what carries meaning and what doesn’t), and a force field (which behaviors get rewarded and which get punished).

Max McKeown captures this when he says that context determines how a strategic issue fits into “a broader pattern of leadership in the situations we’ve been working through in pursuit of success.” In other words, strategy can’t exist independently of context; it’s embedded in it. McKeown nails the executive dimension of context, but as we’ll see, that’s just one of its many layers.

The Anthropological Lens

We anthropologists don’t see context as backdrop. For us, context is the primary object of analysis in our profession. We know that human behavior can’t be understood in isolation, as if we were studying it inside a lab. Context has to be interpreted through symbolic systems, cultural codes, and social structures. This is exactly where the “context engineers” fall short: their mistake isn’t technical, it’s a failure of depth. They model the surface and call it architecture.

For anthropologists, context is a system of multi-vector layers, where each layer is itself another system. All of these layers are cultural in nature: economic, political, religious, technological systems, and so on. It’s more like a giant onion whose layers you peel back until you reach the core. Don’t confuse these cultural layers with the operational mapping layers we’ll get to later; both describe the same phenomenon but from different levels of analysis: one to understand it, the other to design it.

Clifford Geertz, one of the most influential anthropologists of the 20th century, defines culture as a vast web of meaning spun by human beings; context, in this sense, is the web. A wink and a blink are physically identical, yet we all know they’re not the same thing.

The Strategic Lens

If anthropology explains how meaning is built out of context, strategy explains how competitive advantages are built. From this angle, all strategy is contextual by definition. Jo Whitehead defines strategy as a quantum entity: it’s both objective and process, all happening at once. But the process can only exist in relation to context, that is... market conditions, the competitive frame, the organization’s internal capabilities, and so on.

Without context, strategy is just a form of abstraction. This is the second weakness of the “context engineers”: it’s not only that their contexts are abstract, it’s that they routinely ignore the power structures and market dynamics that condition every decision.

I’m fond of the concepts laid out by Michael Porter. Plenty of people call him a dinosaur, but I think much of his work still holds up, especially his model for mapping contexts, known as the five forces: competitive rivalry, the bargaining power of suppliers, the bargaining power of buyers, substitute products, and barriers to entry. These define the economic structure of a context.

Now, other experts like Mintzberg, Godin, and McGrath show up a little late to the party when they define context as an invisible, non-static system that co-evolves and persists, and therefore it’s strategy that must do the same (I say late because the anthropology classics had already worked this out).

In the world of tech systems, context includes rapid technological shifts, very short product life cycles, and accelerated competitive innovation dynamics. In short, in tech context is far too volatile, and it compresses in time on top of that, AI is certainly giving us proof of that.

Mapping the Context

How are we doing so far? Tired of all the theory? Take a deep breath, we’re almost at the good part. We’re about to step into the topic that brought us here: how do you map a context in order to build experiences? Because despite AI’s apparent novelty, agents are, in essence, experiences, and every experience can be mapped.

Before I walk you through how to map a context, let me remind you that we anthropologists think in “frameworks.” Apologies in advance for the anglicism, but honestly I’ve never found the word in Spanish that captures everything a framework-based mode of thinking represents. If you read my last Substack, you’ll easily get that thinking in frameworks is basically a conceptual mode of thought where all possibilities are possible.

In essence, context mapping is basically systems mapping. Methodologically, it helps to think of systems as if they were made of layers and levels of interaction (philosophically it gets a bit more complicated, but we’re not here to tie ourselves in knots). It’s worth stressing that no two systems are alike and that every system has its own specifics.

One important skill we anthropologists are trained for is pattern recognition. We’re always on the hunt for those recurring elements that let us make the system visible. What is it that repeats? Which patterns trace out a behavior? This is Layer #1 of context: observable reality, or surface structure.

I’ve watched plenty of “context engineers” jump straight to design, skipping contextual discovery entirely. The result is agents that produce hallucinations and serve up barely relevant information. Conclusion: agents that manufacture frustration. I know the path I’m proposing is longer than what most sources push on social media, but I guarantee you, with absolute certainty, that this model is “free of hallucinations and frustrations.”

So take my advice and, as the Supertramp song goes... “take the long way home.”

Let’s keep going. Write down everything you know about observable reality, leaning on market data, consumer behavior, trends, signals, and so on. Then move to identifying the structural context, Layer #2: which market forces hit it, what the economic constraints are, the power dynamics, the cost and pricing structures, and so forth. Then move toward Layer #3, the cultural context. This one is made of beliefs, social norms, narratives, and identity mechanisms. The next layer is symbolic context, Layer #4, composed of meaning systems, brand perceptions, and status signals. Layer #5 is temporal context; ask yourself what your project’s historical trajectory is and what its future expectations are. Finally, Layer #6 is hidden context; ask yourself which factors are actually driving the market, what its fear structures are, and what asymmetries are present, what’s invisible but decisive.

I know this sounds a bit overwhelming, and I’m certain you’re wondering, do I have to do all of that just to program a personal AI agent? My answer is NO. But the quality of the experience you want to create will depend on how much rigor you put into your context discovery.

Once you’ve done solid context research, the next step is to visualize it. I suggest you map the context as if it were a radar: at the center you must always place the person who consumes the experience, it could be you, it could be a customer. That center isn’t decorative, it’s the system’s center of gravity; everything you draw around it must relate to it, directly or indirectly.

Then start tracing circles around the center. These will be the interaction levels of your experience. Think of these circles as layers of proximity: the closest circle represents the most direct, immediate, and frequent interactions, while as you move away from the center you start to find more indirect, more sporadic, or even invisible interactions, invisible to the user but no less important for it. They can be clicks, decisions, moments of use, moments of friction, moments of abandonment, moments of discovery. Every experience is different, so draw as many levels as you think you need. There’s no correct number, there’s an appropriate depth.

Now, each of those circles has to be read in three dimensions, and this is where the map stops being a drawing and starts being a system. Divide your radar into three sectors and name each one: Touchpoints, Channels, and People.

The Touchpoint is the moment of truth. It’s the specific event where the interaction happens. It’s where the system materializes in front of the user. It can be a click, a call, a conversation, a notification, a delivery, a recommendation. It’s precise, it’s concrete, it’s measurable. If you can’t point to it, it’s not a touchpoint. At this level you have to ask yourself: what exactly is happening here? What does the user expect? What do they actually get? Where does the friction show up? Where is value created?

The Channel is the infrastructure that makes that touchpoint possible. It’s the medium through which the interaction occurs. It can be an app, a call center, a physical store, a chatbot, an email, an API. It’s the pipe the experience flows through. Very often design errors aren’t in the touchpoint but in the channel: latencies, friction, badly resolved interfaces, disconnections between systems. Here the question isn’t what happens, but where and under what conditions it happens.

People are everyone who interacts with the system, but not just as functional users, rather as contextual beings. This is where everything you already mapped comes into play: beliefs, expectations, fears, motivations, cultural context, socioeconomic level, life stage. The same experience changes radically depending on who lives it. That’s why, at this level, you have to ask: who is this person at this specific moment? Not in the abstract, but in situation.

When you map these three dimensions, Touchpoint, Channel, and People, you’ll start to see the patterns, you’ll start to identify where the system is aligned and where it breaks. Where there’s coherence and where there’s noise. Where context is being respected and where it’s being ignored. This is exactly where the real value of the exercise shows up: not in the map as an artifact, but in the ability to intervene. Because once you can see the system, you can redesign it, you can strip out friction, reinforce moments of value, adjust channels, reconfigure interactions. In essence, you can align the experience with the context.

Mapping context this way isn’t an aesthetic exercise, it’s a precision instrument. It’s what separates an agent that responds from one that truly understands.

From Context Maps to AI Systems

This is the point where the synthesis reaches its real transformative potential. Most artificial intelligence systems fail not from a lack of data, but from a deeper deficiency: the absence of contextual understanding. They process huge volumes of information, but without a framework that grants meaning, which inevitably leads to superficial results and decisions misaligned with operational or strategic reality.

That’s why AI shouldn’t be conceived as a system trained solely on data, but as an architecture trained on contextual structures. This means incorporating relationships, hierarchies, and meaning systems that let it interpret information beyond its raw form. In this sense, context maps become genuine design blueprints: they function as an operating system for intelligent agents, defining not only the inputs, signals, metadata, and relationships, but also the interpretation layers grounded in cultural rules and strategic logic, and finally the decision layer, where context-aligned responses are generated.

A clear example of this difference shows up in an AI-based sales agent. Without a well-structured context, the system would recommend products randomly or generically. But operating on top of a context map, the agent understands the customer’s life cycle, the industry’s dynamics, the buying signals, and the cultural codes that shape the decision. The result is a highly relevant action, with a higher probability of conversion and strategic coherence.

To reach this level of sophistication, AI training has to be structured across multiple layers of context. First, the data context, made up of structured datasets. Second, the relational context, which defines the interaction networks between actors. Third, the behavioral context, which captures patterns of action. On top of that comes the strategic context, which incorporates objectives and constraints, and finally the cultural context, which integrates language, tone, and social norms. Only by integrating these layers can you build truly intelligent systems.

Designing a personal AI agent is one thing; orchestrating an agentic architecture that operates across an organization’s processes is another. Although they seem essentially the same, scale matters when it comes to mapping contexts.

Context shouldn’t be understood as a passive background, nor as a mere environment, and least of all as a set of isolated data points. Context is, in truth, the invisible architecture of reality. It’s the system that organizes what’s possible, what’s visible, and what’s meaningful.

Anthropology teaches us that context creates meaning. Strategy shows us that context creates advantage. And artificial intelligence forces us to recognize that context must be modeled explicitly to generate true intelligence.

DISCLAIMER

This document is for strictly informational, educational, and futurist-analysis purposes. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or participate in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments, or financial participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

The Sword and the Companion

The Dynamo Paradox

From Dr. Google to Dr. GPT

Genesis

Six months have passed since we first met here at FUTOPIX. It’s been an extraordinary ride for me. This little corner of the internet has helped me exorcise my demons and, at the same time, cracked open a door for me to express myself. I have to confess that at the start I was writing purely for myself, expecting nothing in return, like someone tossing a bottle into the sea with the secret hunch that somebody, on some far shore, will eventually find it and read the message tucked inside. But as the weeks went by, your comments have kept egging me on to keep this thing alive, episode after episode, week after week. Before I begin, I want to thank you for these six months and for making it this far, because if you read me every week, it’s because my essays give you something. I hope to keep doing exactly that for a long time to come. I also want to tell you that new projects are on the way, and I’ll be sharing them through this channel, like someone opening new rooms inside the same house.

The piece I’m bringing you today was hard to write. It may be the hardest of the 26 I’ve tackled since I started this adventure, and I don’t say that because the subject itself is so difficult, but because of the sheer number of debates that creativity has sparked across the ages. There are words that look transparent, but when you try to touch them, you discover they’re made of layers, of sediment, of centuries of accumulated argument. Creativity is one of them. We all think we understand it until we try to define it rigorously, and at that moment the concept turns slippery, shifting, almost untamable, gaseous.

I decided to write this piece about the creativity/AI relationship as the result of several conversations with friends, students and coworkers. I sense there’s a certain whiff of fear and ignorance around that relationship, a strange cocktail of fascination and suspicion, of enthusiasm and threat, so I wanted to give myself the room to write a bit about it. After four essays’ worth of deleting, editing, copying and starting over, I think I finally feel at peace enough to lay out my views on the matter.

I naively began by writing down the vox populi ideas of what most of us consider creativity, or the art of making the new, and every time an idea landed in my mind, I couldn’t help wondering, in parallel, whether that same conceptual gesture could be pulled off by a computational intelligence. As I moved through the questions, I kept running out of easy answers, until only a handful of paths were left on the table for understanding, with any seriousness, what it actually means to be creative.

Don’t think the text you’re reading today came easy. The truth is I had to push myself harder than usual to get here. I had to go back to my notes as an anthropology student to recall concepts and dig up authors who really know this terrain, so I could escape the shallowness with which so many treat this subject and hand you something a touch more rigorous, but that would still give us a decent map for moving forward along the road of ideas. Because there are subjects that today get discussed far too fast, almost as if having an opinion were enough to crown ourselves experts. That, precisely, is one of the risks of our era: confusing speed with depth, repetition with thought, and familiarity with understanding.

Along these lines, to explain what creativity is, we first have to understand what an idea is. This is a question that psychology and anthropology have asked themselves ever since they existed as disciplines. Without hesitation, my favorite author for understanding what ideas are is Gregory Bateson, an anthropology classic that all of us who carry the title simply have to read. Bateson has a wonderful body of work called Steps to an Ecology of Mind; I recommend it to anyone who wants to read a scientific text bursting with ideas and concepts, because it changed my life, at the very least.

Today I can say that, as an anthropologist, I’m profoundly Batesonian, though my anthropological DNA also carries a little bit of Chomsky, Lévi-Strauss, De Saussure, Morin and Capra, among others. You don’t think from a single author, but there are authors who become a kind of backbone of your thinking, and Bateson, at least in my case, occupies that spot.

To explain what an idea is, Bateson centered his studies on children, from newborns to adolescents. The basic question in his research model was how ideas take shape. To that end he observed how we humans learn, and he ended up classifying learning into three levels that, roughly speaking, he called the sensory, the categorial and the conceptual. Along these lines, he discovered that during our first years of life we discover the world through the five senses.

That’s why, when a baby eats dirt, in what pediatricians call the oral stage, it’s basically stress-testing its sensory system. Bateson argued that our brain thinks by generating comparisons in order to extract differences. That’s how babies learn to classify things according to the stimuli produced in the brain, and then extract the difference. When the baby eats dirt, its brain is comparing the taste of dirt with other, previously learned tastes: milk, purée, soup, and so on. The sensory system identifies the taste, processes it, and extracts the difference. In the Batesonian world, then, an idea is the result of comparing things and extracting the differences: idea = difference.

Here it’s worth pausing a moment, because this seemingly simple formulation holds enormous depth. If an idea is a difference, then thinking doesn’t consist merely of accumulating information, but of learning to distinguish, to discriminate, to perceive what separates one thing from another. Thinking isn’t piling up data like someone filling a warehouse; thinking is perceiving relevant differences. This matters when we start comparing human intelligence with artificial intelligence, because a machine also detects differences, but it detects them in a radically different way. The machine identifies statistical distances, correlations, probabilities, patterns within mathematical spaces; the human, by contrast, extracts differences that then get embedded in a symbolic universe. For an AI, a difference can be a variation inside a vector; for a human, that difference can turn into meaning, memory, judgment, emotion, metaphor or destiny. That’s where a decisive fault line begins to open up between the two kinds of intelligence.

Later, as we near seven years of age, we begin climbing to the next level of cognition, the level of categories. According to the Batesonian postulates, our brain takes those differences = ideas and orders them into categories.

It’s something like a set of Matryoshka dolls, where information gets organized according to what was learned at the level of the senses. Our categorial system organizes information according to our life experience and the cultural (symbolic) system in which we’re immersed. Let me open a parenthesis here to invite you to think of culture as a movie screen; it’s a gaseous, liquid thing onto which we project our life experience. It’s the screen where each society projects its own film, or to put it another way, it’s the operating system of society, where we install the set of beliefs within which we live, feel, interpret and even dream.

Back to the categorial system: Bateson says we organize ideas according to our experience, and we subject that experience to a classificatory system that sorts emotions into good or bad, fast or slow, sweet or salty, beautiful or vulgar, sacred or profane, and it keeps feeding itself until it manages to build what we understand as cosmogonies. Now, we spend practically our whole lives living in the categorial, so when do we acquire the conceptual? For Bateson, we all have the capacity to think conceptually, but it requires a capacity that’s scarce in many of us, and that’s the capacity to build contexts. Here, in my view, a central part not only of what we understand as creativity, but of intelligence itself, begins to play out.

Let me give you an example: take a sheet of paper; I’m going to ask you to think of a tree and draw it… with absolute certainty, most of you will draw an image resembling the following:

In our minds we hold a default idea, set by the context of experience we grew up in, of how trees are represented. This first abstraction belongs to the world of the sensory; it’s the way we learned to visualize trees when we were kids. Next, I’d like you to think of and draw an apple tree, for which most of us would proceed to draw an image like the one I’m showing you below:

Notice that we’ve basically added elements and colors that set our tree apart from others, which tells us we’re now thinking from the world of categories. Finally, I want to invite you to imagine and draw a forest.

Once again, each of us will bring to mind an image of the forest built from our own experience and context. From the conceptual standpoint, our forest could contain every possible image of trees, according to our experience with the concept of a forest. Something fascinating happens here: the forest is no longer just a sum of trees, but a broader mental structure, a totality organized by context. When we reach that point, we’re brushing up against the conceptual as the sum of all possibilities; that’s why we struggle so much to understand the proof-of-concept work of costume designers, among others.

The idea of context is so powerful that it invites even deeper reflection. The broader my knowledge of forests, the broader the contexts I can recreate, so concepts like cloud forest, rainforest and tropical jungle could be explained without difficulty, and the differences between them (ideas) can be extracted with great ease, to the point where we could argue why a wet jungle isn’t a tropical forest, or why two landscapes that to an uninformed observer might look identical actually answer to completely different ecological, symbolic and material logics. To think conceptually is, in large measure, to widen the field of possible contexts.

Here the comparison with AI shows up again. An artificial intelligence can process an immense quantity of examples of trees, forests, jungles and mountains. It can classify millions of images, learn regularities, segment attributes, label shapes and produce surprisingly accurate descriptions. But its relationship with context is not lived; it’s calculated. It doesn’t inhabit the forest, doesn’t fear the jungle, doesn’t remember a walk in the rain, doesn’t associate the smell of wet earth with childhood or the rustle of leaves with an intimate experience. It can reconstruct the pattern, but it can’t inhabit the symbolic world that gives the pattern its dimension. That’s crucial for understanding the limits of computational intelligence: we humans don’t just process information, we live it inside a fabric of culture and meaning.

Steve Jobs became even more famous for a speech in which he told his audience that there was nothing brilliant about his work and that all he did was “connect the dots.” But what exactly did Jobs mean when he talked about connecting the dots? The answer is simple, but its depth is immense: the more you learn about a subject (the dots), the greater your capacity to widen your knowledge and question it, so as to simultaneously extract the differences (ideas) and, in this way, connect them around a need (vulnerability). This process is what we call creativity. Creativity, then, is not a magic spark fallen from the sky nor a privilege reserved for a caste of the enlightened; it’s the capacity to relate contexts, to build bridges between domains, to discover fertile differences where others see only scattered information.

It’s worth saying something important here: today we tend to overvalue the speed with which artificial intelligence connects dots, but we forget that not every connected dot produces meaning. A machine can link concepts with astonishing efficiency, but human creativity doesn’t consist solely of connecting; it consists of knowing why to connect, from where to connect and what for. In other words, the human doesn’t just assemble relationships; the human introduces direction, relevance, desire, anguish, intuition and meaning. The machine can suggest combinations; human consciousness decides which ones deserve to become meaning.

And what about intelligence?

Let’s go back to the Batesonian examples. This man argued that the human brain thinks in images; that is, we process images more easily than text. Advertisers and designers know this all too well: a brain that thinks in images processes more information thanks to a biological premise; the optic nerve transmits data to our brain at a speed and processing density that make the image a privileged pathway for organizing experience. Let’s do a new exercise. If I tell you to think of your friend John… take a few seconds before continuing. What will happen in your mind is that it will start scanning its internal database of images of every friend you have named John. We’ll watch the images go by, identifying the distinctive features of each one. What probably comes next is that many of you will say: John, which John?

So I’ll answer: John, the one who looks like James. Again the scan of your image database will kick in, in which you’ll surely contrast the images of the Johns in your memory with those of the Jameses, to extract the differences (ideas) and finally conclude whether they look alike or not. Conclusion: an idea is the image of a difference.

What seems so simple actually describes a deeply sophisticated mechanism. Our brain doesn’t think like a linear list of data, but like a web of associations, contrasts and activations. We think by comparing, filtering, associating, discarding, trying again.

Fine, but this still doesn’t fully explain what intelligence is. To find answers we have to bring in another genius of anthropology and linguistics: Ferdinand de Saussure. This linguist coined what we know today as the theory of the value of the sign, which explains the relationship between the signified and the signifier, or between what a thing denotes and what it connotes. We have an expression that sums it up simply and without so much fuss: what the donkey says is one thing, what the driver behind it says is another. I love that saying because, in its apparent crudeness, it holds an extraordinary semiotic truth: things don’t mean anything by themselves; they mean within a relational system.

Culture, as the operating system for humans, dictates the rules of what actions, objects, life experiences, rituals and bonds mean to us. A plate of beans has one symbolic dimension across the Americas and another in the islands of the Japanese archipelago. It’s the same bean, yes, but while in the Americas beans accompany a primarily savory meal, in Japan they can be filling for sweet pastries. The object is the same; the symbolic dimension is different. That symbolic difference isn’t decorative or anecdotal; it’s precisely what turns a simple material object into a cultural unit charged with meaning.

I don’t buy this business of IQs (Intelligence Quotients) as absolute indicators of human intelligence; to me the matter is quite relative. What I do believe is that there are people with far broader contexts of information, which let them generate more neural connections, more fertile associations, more capacity for reading across domains. Let me explain myself. Imagine a person with a very high IQ who, through one of life’s twists, is abandoned deep in the Amazon jungle. What do you think that person’s odds of survival will be in a place they have no context for? They’ll probably use every tool of their knowledge to try to survive. Now, on the other side there’s a member of a nomadic Indigenous community of the Amazon, with a probably lower IQ against the reference subjects by which such things are measured. Who will have a better shot at surviving in that place? Before moving on, I want to clarify that I’m not underestimating our Indigenous person; it’s merely a comparison to illustrate the concept, since the same thing could happen in reverse, and I’m almost certain our Indigenous person would have an easier time of it in a metropolis than a genius in the middle of the bush.

Intelligence, then, can be understood as the capacity we humans have to connect dots between different domains and contexts, both within a single symbolic domain and across others. In other words, the speed, depth and plasticity we have for connecting biology with astrophysics, robotics with anthropology, design with survival, memory with invention, so as to extract the differences and build networks of meaning.

The difference between human intelligence and computational intelligence is that we build the former out of networks of meaning, while the latter is built through mathematical algorithms devoid of any symbolic content of their own and of lived experiences. To an artificial intelligence, it makes no difference whether you’re writing a romantic poem or a formula to reinvent Coca-Cola, because in both cases it’s processing correlations, regularities and probabilities within a mathematical field. The machine processes; the human interprets. The machine correlates; the human seeks meaning.

This difference is no small thing. An AI can recognize a poem’s style, imitate its meter, produce an emotive verbal structure and even simulate delicacy or melancholy, but it doesn’t know what it is to love, to lose, to wait, to grow old, to fail or to remember. It has no biography, because it has never been wounded, has never felt the urgency of time, nor shame, nor grief, nor desire. Its intelligence, however powerful, lacks the existential pressure that gives density to human experience. Without that density, what you have is a hollow intelligence, formidable at operating, but not necessarily intelligent at understanding in the anthropological sense of the word.

What role does vulnerability play in all this mess?

Since time immemorial, when we painted the cave walls, forged arrowheads as tools for hunting big game or gathered seeds on the floodplains, vulnerability has been the mother of creativity. No one can dispute that creativity switches on when we’ve got the predator breathing down our neck. Postwar Germany wouldn’t be what it is today were it not for the tremendous vulnerability its population was left in after WWII, and the same goes for Japan. The thing is, nowadays we prefer to call vulnerability unmet consumer needs. Maslow wrote a whole treatise on the subject; I’m not going to get into that debate, I just want to say that vulnerabilities are the active spectrum of creativity, and that depending on the level of those vulnerabilities, so too will be our response.

Here I want to insist on something I find central: human creativity is not born of comfort, it’s born of friction. It’s born of the fragile body, of scarcity, of need, of fear, of curiosity, of the discomfort of not understanding, of the pain of falling short, of the pressure to solve. The wheel, the needle, the city, medicine, myth, agriculture, philosophy and even art can be read, to some degree, as creative responses to human vulnerability. We don’t invent for the fun of it; we invent because something is missing, because something threatens us, because something calls to us, because something hurts us. Here again an enormous border with AI appears. The machine doesn’t know vulnerability, doesn’t feel hunger, doesn’t fear death, doesn’t need shelter, doesn’t fall in love, doesn’t grow old, doesn’t seek transcendence. It can optimize solutions, but it doesn’t suffer the problem. Between suffering a problem and processing it there’s a gigantic anthropological distance.

Necessarily, when we talk about creativity and human intelligence, we have to talk about our attitudes toward needs, and on that front I’ll say there are at least two perspectives. There are people who face needs with a jigsaw-puzzle mindset, connecting little pieces (ideas) one by one until the puzzle takes shape (meaning). But what happens when pieces are missing? This is where the challenges to creativity arise. Now, on the other side we have those who see problems like engine builders; that is, they connect dots (ideas) with which they seek to move forward, refusing to let the absence of a single part stop them. Along these lines, which kind of intelligence do you identify with more, the jigsaw-puzzle assembler or the engine builder?

I find this comparison powerful because it describes two very different cognitive dispositions toward the world. The puzzle assembler needs the final image, needs the exact piece, needs to close off the meaning. The engine builder, by contrast, is willing to improvise, to substitute, to reconfigure, to advance even when the map isn’t complete. One seeks completeness; the other seeks movement. One orients by the finished image; the other by the possibility of generating traction. If we think about it carefully, the age of AI is demanding of us more and more engine-builder intelligence and less jigsaw-puzzle intelligence, because the world coming won’t reward only those who know how to repeat a recipe, but those who know how to reconfigure domains, cross contexts and build meaning amid the abundance of automated information.

What we know as intelligence also has to do with the way our neural network operates (connecting the dots). There are those who live in attention mode, that is, constantly monitoring the information they consume, filtering out what adds value to their system of connections and eliminating the noise. Their information diet is policed rigorously. On another level are those who live in something neuroscience calls the DMN (Default Mode Network). No matter what they’re doing, their mind lives in constant connection training; rather than hunting for the missing piece, they seek to hack the default order to find new formulas or disruptions. Finally there’s scanner intelligence, the kind of intelligence permanently searching for signals, in order to detect them, amplify them, extract the differences (ideas) and add them to its symbolic domain. They live in permanent reinvention.

These three forms aren’t sealed compartments, but they do help us understand distinct styles of being in the world. The one who lives in attention mode filters. The one who lives in the DMN recombines. The one who lives in scanner mode detects weak signals before everyone else. If there’s anything I want to underline here, it’s that creativity doesn’t depend solely on having information, but on the way the mind works with that information. AI, for example, may look like an extraordinary scanner-mode machine, because it tracks patterns at brutal scales; it may also look like an inexhaustible recombination machine, because it articulates scattered elements with great speed. But it still lacks the thing that makes creativity truly human: the tension between the inner world and the outer world.

Computational intelligence and creativity

Whereas human intelligence and creativity require broad networks of context and symbolic content to develop, mediated by culture as a catalyst and accelerator of knowledge, computational intelligence and creativity lack the capacity to analyze content outside the symbolic field of whatever they’re processing. Their operating system is algorithmic, while for humans the operating system is governed by culture, which allows unlimited combinations of dots (ideas). Think of AI as a system whose OS is limited to a linear program within an exclusive field, or if you prefer, an LLM, whereas human intelligence can run transversally across all operating systems; it would be a multivectorial intelligence set against the specialized, statistical and bounded character of LLMs. It’s agnostic in operating-system terms.

I want to make an important clarification so I’m not misread. I’m not saying AI is small potatoes. Quite the opposite: I think it’s an extraordinary tool, probably one of the most powerful humanity has ever produced. What I’m saying is that its power isn’t equivalent to our form of consciousness. AI can help us explore possibilities, accelerate iterations, simulate scenarios, find improbable connections, push cognitive work toward speeds previously unthinkable. But that’s no reason to make the mistake of granting it a cultural sovereignty it doesn’t possess. The machine doesn’t generate culture on its own; it participates in culture through the human materials it was trained on and through the human uses we give it.

In other words, AI can produce content with astonishing power, but producing content is not the same as producing meaning. Meaning emerges when a human community interprets, argues over, adopts, rejects, ritualizes, transmits or transforms something within a cultural network. A poem doesn’t become important because it’s well written, but because it strikes a human chord and manages to insert itself into a symbolic economy. A theory doesn’t change the world just for being coherent, but because it reorganizes the way a society thinks about reality. A technology doesn’t matter just because it works, but because it alters habits, expectations, relationships and structures of power. That’s where the difference lies.

Now then, will we be replaced by AIs? As long as AIs don’t have the capacity to generate culture, we’re safe. When I say generate culture, I don’t mean mixing signs, styles or references, but the deepest part of the cultural process: building meaning out of experience, out of a vulnerability, out of a shared history, out of the experience of being alive within a human community. The machine can be a great mirror, a great amplifier, a great cognitive telescope; but the astronomer is still the human. It can help us traverse the territory, but it still can’t produce, on its own, the symbolic ground on which we walk.

The AI debate tends to close with a question that inevitably shows up in any contemporary conversation: will we be replaced? Deep down, this question reveals more about our cultural insecurities than about the true nature of intelligence. When we fear being replaced by a machine, we’re assuming that human intelligence and computational intelligence belong to the same order of phenomena. But across these pages we’ve seen that this isn’t so.

The truly interesting question isn’t how fast a machine can produce something, but what that something it produces means. Here a fundamental difference appears: whereas AI operates over statistical patterns within an algorithmic domain, human intelligence operates within a symbolic universe built by culture.

In other words, an AI can combine millions of texts to produce a poem that’s perfect from a formal standpoint, but it doesn’t possess the cultural fabric that lets it understand what love, loss or nostalgia mean within human experience. It can recognize the structure of a metaphor, but it doesn’t inhabit the world where that metaphor acquires meaning. AI calculates; human intelligence interprets.

If we recall the Batesonian definition of an idea as a difference, we can see this point more clearly. An artificial intelligence can detect statistical differences between patterns of data, but those differences have no cultural meaning for it. They’re simply mathematical variations within a vector space. For humans, by contrast, differences don’t just exist; they mean something. They get inserted into symbolic networks, into stories, into emotions, into cultural contexts that transform a mere difference into an idea charged with meaning.

That’s why, when we talk about human creativity, we’re not simply talking about producing something new. We’re talking about reconfiguring networks of meaning within a cultural system. A technological invention, a scientific theory or a work of art doesn’t just introduce novelty; it reorganizes the way a society understands the world. That’s the true creative act.

AI, by contrast, operates within a system we could describe as a space of probability without experience. It can generate millions of possible combinations within a semantic field, but it lacks the thing that feeds human creativity from its deepest roots: lived experience, vulnerability, history, cultural memory.

Let’s recall that above we affirmed that vulnerability has always been the mother of creativity. Tools were born because humans were physically weak against predators. Cities were born because cooperation increased our chances of survival. Science was born because we wanted to understand natural forces that overwhelmed us. Even art, in many senses, was born as an attempt to tame the fear and mystery of existence.

Human creativity, therefore, doesn’t arise from an abundance of information but from the friction between our limitations and our aspirations. It arises when something hurts us, when something is missing, when the world doesn’t quite fit our expectations. The machine, by contrast, knows no vulnerability. It feels no hunger, no fear, no existential curiosity. Without experience, there’s no culture.

For this reason, when many announce the end of human creativity in the face of AI’s advance, they’re actually confusing two radically different things: content generation and the creation of meaning.

Culture is a living system that emerges from the interaction of millions of human minds interpreting the world from different perspectives. It’s a symbolic system that evolves across generations. AI can participate in that system as a tool, as an amplifier, as a catalyst even, but it can’t substitute for the cultural process that produces it.

In a sense, we could say AI functions as a cognitive telescope. It expands our capacity to explore possible combinations within existing knowledge. But just as a telescope doesn’t replace the astronomer, artificial intelligence doesn’t replace the thinker. What it does is expand the horizon from which we think.

If anything characterizes our species, it’s precisely that capacity to extend our faculties through tools. Fire amplified our capacity to transform nature. Writing amplified our collective memory. The printing press amplified the circulation of knowledge. The computer amplified the processing of information. AI amplifies our capacity to explore the space of ideas.

The right question isn’t whether AI will replace human creativity. The right question is what kind of creativity will emerge when we live alongside intelligences capable of processing information at inhuman speeds. What new forms of thought will appear when massive computation stops being a scarce privilege and becomes everyday infrastructure? What kind of authors, scientists, designers, storytellers or strategists will emerge when thinking no longer means doing it all alone, but knowing how to converse with systems capable of brutally expanding the field of possibilities?

Because every time humanity has created a powerful tool, human creativity hasn’t vanished. It has changed form. Let me ask you: did painters disappear with the rise of photography? What we’re witnessing now isn’t the end of human creativity, but an expansion of its territory.

AI will be able to help us explore combinations of ideas that would once have taken decades of work. It will be able to suggest unexpected connections between distinct domains of knowledge. It will be able to accelerate processes of research, design or discovery. But the decision about which problems are worth solving, which questions are worth asking or which meanings we want to build as a society will remain a deeply human decision.

Because at the end of the day, machines can process information, but only we humans live the stories.

That’s why, if there’s any conclusion to draw from this reflection, it’s that human creativity is not threatened by AI. What is threatened, in any case, is our intellectual laziness. The ease with which we can outsource thinking to automatic systems. The temptation to consume ideas instead of building them. The risk of turning a tool for cognitive expansion into a crutch for the imagination.

Artificial intelligence will be as powerful as the culture that uses it. If we use it to repeat what we already know, it will become a gigantic echo machine. But if we use it to explore the unknown, to connect distant domains, to widen our collective imagination, then it will become one of the most extraordinary tools humanity has ever created.

Ultimately, the future of creativity doesn’t depend on artificial intelligence. It depends on our will to stay curious. On our capacity to keep widening our contexts, to keep connecting dots between seemingly unrelated domains, to keep asking ourselves why the world is the way it is and how it could be different.

DISCLAIMER

This document is for informational, educational and futurist-analysis purposes only. It does not constitute financial advice, nor a solicitation to invest, nor a recommendation to buy, sell or participate in any instrument, company, project or asset.

If anyone uses the content of this material to solicit money, investments or economic participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

Context as OS

The Sword and the Companion

The Dynamo Paradox

When Intelligence Became Abundant

For centuries, we humans organized our entire civilization around a quiet premise: intelligence was a scarce asset. Societies rewarded whoever could think better, calculate faster, remember more, or make more complex decisions. Universities became temples of intellectual selection — holding a college diploma became more valuable than holding a title from a royal court. The high-prestige professions grew up exactly where human thinking was hardest to replace.

And yet, thanks to the advances in AI, we are now entering a historic moment where that premise is starting to wobble. For the first time since we became a civilization, intelligence — at least in its computational form — is beginning to turn into an abundant resource. Artificial intelligence models, agentic systems, and humanoid robotics are extending the reach of automated thinking at a pace that just a decade ago seemed improbable. What once took entire teams of specialists can now be done by digital systems capable of analyzing data, writing code, producing text, interpreting images, or coordinating complex processes in a matter of minutes. What used to take us weeks can now be done in minutes.

This phenomenon should not be read as an existential threat or a technological dystopia; we should understand it as a transition toward a new paradigm (remember Thomas Kuhn’s concept of normal science from “The Structure of Scientific Revolutions,” which we’ve already discussed in earlier editions of FUTOPIX).

Along these lines, every great technological leap — agriculture, the printing press, the steam engine, electricity, the Internet — profoundly reorganized the role of human beings in the economy and in culture. The artificial intelligence revolution will be no different. What will change isn’t only the technology, but the very structure of economic value built around it.

Remember that when physical strength was abundant, industrial machines redefined human labor; when information stopped being scarce, the Internet transformed the knowledge economy. Now that computational intelligence is starting to multiply, we’re entering a new phase in the reorganization of the productive system.

In that context, an unavoidable question surfaces — especially for those of us who are parents, educators, or future-builders:

What should our kids study in order to thrive in a world where computational intelligence is no longer a scarce resource?

Answering that question demands that we look past the tech headlines. It requires understanding the weak or early signals that hint at where the global economic system is heading. That, in turn, calls for a foresight mindset — one capable of reading emerging patterns before they harden into dominant trends.

Recently, Citrini Research published a piece titled “The 2028 Global Intelligence Crisis,” in which they map out exactly these signals — not as a doomsday prediction, nor as an exercise in economic science fiction, but as an intellectual experiment that explores the possible consequences of a world where AI works so well that it transforms the very foundations of employment, productivity, and economic distribution.

From the FUTOPIX perspective, documents like this aren’t warnings we read in fear — they’re navigation charts, incomplete maps of territory still taking shape.

Some of the weak / early signals that show up in that analysis are cognitive automation, autonomous agents, partially robotized economies, and new financial infrastructures. They don’t describe an inevitable collapse; they describe a deep reorganization of the system — and, like every reorganization, it also opens new frontiers of opportunity.

Detecting and understanding these signals is the first step toward building a solid educational strategy for the coming generations, because the goal is not to protect our kids from technology, but to prepare them to use it as an extension of their creativity, their intelligence, and their capacity to build better slices of the future for the generations that follow.

Reading the Weak Signals…

Citrini Research describes a set of emerging mechanisms that, though still in their infancy, could profoundly transform the global economy over the coming decades. This symptomatic evidence doesn’t show up as abrupt ruptures, but as what we futurists call weak signals — early hints that reveal how the foundations of the productive system are slowly being reconfigured. It’s like learning to read the ventures cooking in a garage that carry the potential to change the world.

The first of these signals appears as a technological feedback loop driven by the compounding adoption of AI. As companies start integrating AI systems to boost operational efficiency, certain professional roles will experience a gradual shrinkage. What was initially rolled out as a support tool ends up becoming an optimization mechanism. When operating costs drop thanks to automation, organizations free up capital that they then reinvest in new technological optimizations. That capital feeds new productivity gains, which in turn incentivize more automation. The result is a virtuous cycle of technological acceleration that constantly feeds itself.

This kind of dynamic isn’t new. Similar phenomena played out during the industrial mechanization of the nineteenth century and later with the computer automation of the twentieth. But the fundamental difference in today’s revolution is that AI acts directly on the tasks demanding cognitive activity — the ones we used to think of as exclusively human. This isn’t just about replacing physical strength or repetitive chores; now the technology steps into the processes of analysis, interpretation, planning, and decision-making.

The first signs of this shift can already be seen in tools like GitHub Copilot, which dramatically amplify programmers’ productivity, or in advanced automated data-analysis systems that let companies run studies that once required entire teams of specialists. I’m not saying these advances wipe out human work entirely, but they do profoundly redefine its nature. Professionals in these fields will stop being the direct executors of these tasks and become designers, supervisors, or integrators of intelligent systems.

A second weak signal appears with a phenomenon some analysts have begun to call Phantom GDP. This concept describes an economy where a growing share of output is generated by machines that don’t take part in the traditional cycle of human consumption. Robots don’t buy homes, don’t plan vacations, don’t consume cultural goods. When a significant portion of productivity comes from automated systems, economic growth can begin to partly decouple from human employment.

We can already see early hints of this in fully robotized warehouses and restaurants, in highly automated logistics chains, and in factories where production keeps running through the night with no direct human presence. These systems generate enormous efficiency and economic value, but they also redistribute the gains toward whoever owns the technological infrastructure, the computational capital, or the automation platforms.

Another meaningful signal emerges with the arrival of agentic AI (AAI) — that is, systems capable of planning, executing, and correcting complex tasks autonomously. What sets agentic AI apart from traditional software models is that these systems don’t just respond to specific instructions. They can analyze goals, design strategies, and execute multiple intermediate steps to reach them.

The first versions of these technologies can already be seen in experimental tools that can write complete software, manage business processes, or coordinate complex logistics operations. Systems like these suggest that many layers of economic intermediation could gradually vanish. When an intelligent agent can weigh options, compare prices, negotiate terms, and execute decisions in a matter of seconds, the traditional frictions of the market start to drop sharply — in some cases all the way to zero (take a look at openclaw).

This phenomenon seems to be on a collision course with another quiet transformation moving in parallel. I’m talking about the evolution of global financial infrastructure. In the digital ecosystem, there already exist blockchain-based payment networks capable of near-instant transactions at extremely low cost. Platforms built on networks like Solana are proving that value can move without the traditional layers of financial intermediation.

If (AAI) agents begin to interact economically with one another — negotiating purchases, contracting services, managing digital resources — we could enter a stage where economic transactions become partly autonomous. In that scenario, some components of the traditional financial system will have to adapt to a far more automated and programmable environment. Something that traditional banking finds both hard and painful.

When we look at these signals together — cognitive automation, Phantom GDP, agentic AI, and the new decentralized financial infrastructures — a clear pattern emerges. This isn’t a simple technological evolution; it’s a profound reorganization of the global economic system.

Now, these signals should not be read as announcements of inevitable crises. Economic history shows us that every great technological transformation generates both disruption and new opportunity. What these signals are really showing us is that the foundations of productivity, of human work, and of value creation are entering a liminal phase of transition.

Understanding these transitions before they become trends is precisely the point of strategic foresight. Because in the moments when the system begins to reorganize itself, those who manage to read the early signals don’t just adapt to the future — they dare to build it.

The Professions in Transformation

When you look at these signals together, a structural shift in the labor market comes into focus. I should note that not every profession will face the same degree of transformation. The occupations whose essence is mainly about processing information in routine ways are among the most exposed to the reconfiguration AI brings.

For decades, much of the knowledge economy was organized around tasks like reviewing documents, comparing information, processing data, or verifying procedures. Professions such as operational accounting, routine financial analysis, legal contract review, or certain kinds of commercial intermediation were born precisely in a context where the ability to analyze information was limited, expensive, and slow. That context is changing forever.

Today, intelligent agents can analyze contracts, catch regulatory inconsistencies, compare financial terms, or process massive volumes of data in seconds. This capability doesn’t automatically mean those professions disappear, but it does mean a transformation of their operational core. A professional’s value will no longer sit so much in performing the basic analysis of the information, but in interpreting its implications, designing strategies, and making complex decisions inside uncertain contexts. These roles will have to shift from passive agents to active players — we’ll move from the accountant who only presents the books to the one who suggests strategy.

A similar phenomenon is starting to show up in software development. For a long time, writing code was a skill held by a few, considered highly specialized and demanding years of technical training. But the arrival of AI-assisted programming tools is beginning to automate part of the most repetitive tasks in the development process. Generating simple functions, fixing syntax errors, or completing code snippets are activities today’s systems can already handle very efficiently. When it comes to laying out architectures and wireframes, AI does it faster than humans and without mistakes. What used to take a developer weeks, AI does in minutes — with the added advantage that the user can iterate with the system in real time until they land on the result they want.

This doesn’t mean developers are going to disappear. What will probably happen is a migration of the purely technical roles toward higher levels of abstraction. The engineer of the future will have less to do with hand-writing every line of code and more to do with designing ontological systems and technological architectures, integrating them into complex systems, and supervising fully automated environments. In other words, engineering will evolve from technical execution toward the orchestration of ontological systems.

In parallel, the development of humanoid robots will introduce a new component into this transformation. Unlike traditional industrial robots designed for extremely specific tasks, humanoids aim to replicate human physical capabilities — walking, manipulating objects, interacting with variable environments. For anyone who imagines the humanoid sitting beside you typing information into a keyboard, the answer is: why would it? Typing data is a wildly inefficient process. Just think about how R2-D2 (Star Wars) jacks into a spaceship’s systems, plugging directly into the network to transmit packets of information. Humanoids will simply send data via proxies — even over Bluetooth signals.

Although these devices are still in early phases of development, their potential points toward taking part in activities like advanced logistics, technical maintenance, or certain flexible-manufacturing operations (FUTOPIX has plenty of articles on this).

The challenge isn’t about defending specific occupations against technology. The real question is understanding which human skills become more relevant as technology advances. In this transition, those skills tend to cluster in areas dominated by interpretation, creativity, strategic judgment, and the ability to grasp complex systems.

In the end, the professional map of the future won’t be defined solely by the arrival of new technological tools. It will be defined by the way human beings learn to integrate them within broader economic, cultural, and social structures. That’s exactly where human intelligence remains decisive.

What Our Kids Should Study

If we accept that the near future will be a hybrid ecosystem where human intelligence and artificial intelligence coexist, then it’s obvious that education will have to transform as deeply as the economy and technology have. For decades, educational systems have been designed to prepare individuals capable of performing specific tasks inside relatively stable labor structures. But in a world where machines are taking on more and more operational functions, education has to reorient itself toward capabilities that let human beings understand, direct, and expand the technological systems now emerging.

One of the pillars of this transformation will be solid AI literacy. It’s not that every student has to become a specialized machine learning engineer or a data scientist. The broader challenge is understanding how intelligent systems work, what kinds of decisions they can make, and where their limits lie. Just as digital literacy became indispensable in the Internet era, in the coming decades grasping the logic of algorithms and machine-learning models will be part of the basic knowledge of any educated citizen.

This understanding will unlock something more important than mere technical skill. It will make it possible to interact critically with the machines, to design more useful tools, and to keep automated systems from becoming black boxes that most of society can’t comprehend.

A second inevitable educational pillar will be philosophy and applied ethics. As automated systems take part in decisions tied to the economy, medicine, justice, or public administration, moral questions will stop being academic debates and become practical problems of social design. How should intelligent systems behave in situations of conflict? How are the gains of automation distributed? How do we protect human autonomy in an environment increasingly mediated by algorithms?

Faced with these questions, philosophy stops being an abstract exercise and turns into a strategic discipline for governing technological societies. Understanding ethics, political theory, and the philosophy of knowledge will let us shape individuals capable of designing institutions that weave together technology and social responsibility.

A third fundamental component will be the deliberate development of creativity and emotional intelligence. Machines are demonstrating an enormous capacity to process information, but they still struggle to fully grasp human contexts, cultural narratives, and the emotional complexity that defines societies. For that reason, creative and emotional capabilities shouldn’t be treated as educational extras, but as strategic assets in the economy of the future.

The arts, music, theater, literature, and visual storytelling work as genuine laboratories of human imagination. That’s where you train skills like symbolic interpretation, the construction of meaning, and the ability to connect seemingly unrelated ideas. In an economy where information is abundant, the ability to imagine new combinations of knowledge takes on extraordinary value.

Alongside these humanistic dimensions, it will also be crucial to strengthen applied technical training. The next generation will live side by side with robotic systems, automated infrastructure, and complex technological environments. That’s why educational programs that integrate mechanics, electronics, mathematics, physics, bioelectronics, bioengineering, biomechanics, and AI will produce professionals able to work directly with the physical technologies that will shape the economy of the future.

This kind of training won’t be confined to traditional academic labs. Technology workshops, digital-fabrication environments, and hands-on learning programs will become essential spaces for developing skills that blend technical thinking with real-world problem-solving.

Finally, the education of the future will inevitably lean toward interdisciplinarity, and toward the skills for cross-cutting thinking (T-shaped knowledge). The great innovations rarely come from a single field of knowledge. They arise when different disciplines meet and mix. Biology meets robotics to create new forms of bioengineering. Art crosses with technology to produce immersive experiences. Psychology integrates with design to build more intuitive human interfaces.

In this new educational paradigm, students won’t be trained solely as isolated specialists, but as integrators capable of connecting diverse knowledge to solve complex problems.

Preparing our kids for this future doesn’t mean pinning down a rigid list of professions. It means equipping them with a flexible intellectual architecture, one that can evolve as the world changes. Because in an era where intelligence becomes abundant, the true human advantage will lie in the capacity to keep learning, reinterpreting, and continually creating new forms of knowledge.

A Balanced Vision of the Future

When we analyze large-scale technological transformations, it’s common to find narratives dominated by risk. Every great innovation has stirred up similar fears — job loss, economic collapse, the dehumanization of society. And yet, culture is the great filter that always points us toward social reinvention.

Every industrial revolution began with uncertainty. Mechanization transformed farm work, electrification reorganized cities, and digitization radically altered the information economy. But in every case, the transition periods ended up generating new forms of prosperity, new professions, and new social capabilities.

The arrival of AI should be understood within that same historical frame. This isn’t a technological anomaly; it’s a new stage in the evolution of the tools that amplify human capability. Managed with institutional intelligence, this technology could unlock levels of productivity that until recently belonged to the realm of economic speculation.

Intelligent automation has the potential to meaningfully cut the time people spend on repetitive or highly structured tasks. In that scenario, a considerable share of human energy could shift toward activities dominated by creativity, scientific research, cultural exploration, and social innovation. What we perceive today as disruption could, over time, become an expansion of the space for human action.

But for that transition to unfold in a balanced way, the central challenge won’t be technological — it’ll be organizational. Societies will have to develop new ways of distributing the gains from automation while, at the same time, ensuring their educational systems evolve at the pace of technological change. In other words, technical progress on its own doesn’t guarantee collective prosperity. The way we organize our institutions will determine the final outcome of this transformation.

The Challenge Isn’t AI — It’s Our Imagination

Every technological revolution produces two great cultural narratives. On one side, a narrative of fear appears, imagining a future where machines end up displacing human beings. On the other, a narrative of construction emerges, one that reads technology as an extension of our cognitive, creative, and productive capabilities.

Historical experience suggests that the second narrative tends to win out over time. The printing press didn’t eliminate human thought; it multiplied the circulation of ideas. Electricity didn’t replace human labor; it radically expanded industrial and urban productivity. The Internet didn’t shrink cultural creativity; it opened up an entirely new space for expression, collaboration, and global knowledge. AI will most likely follow a similar path.

It’s true that some professions will be transformed, it’s true that certain economic models will have to adapt, and it’s true that the value of human work will evolve into new forms. But these transformations don’t represent the end of human relevance. Rather, they represent a historic opportunity to redefine what kind of intelligence we want to cultivate as a civilization.

For far too long, educational systems focused on training individuals to repeat processes, memorize information, or execute highly structured tasks. That model answered the needs of an industrial economy where operational efficiency was the main organizing value.

The world now beginning to emerge is different!

In the era of abundant intelligence, the human advantage won’t lie in processing information faster than a machine. That contest no longer makes any sense. The real human differentiator will be the capacity to imagine new possibilities, integrate diverse fields of knowledge, interpret complex contexts, and build meaning inside dynamic social systems.

It will be the ability to connect seemingly distant disciplines, it will be the capacity to understand complex systems, it will be the talent for creating cultural narratives that steer technological development, and it will be, above all, the capacity to design institutions that harness technology without losing the deeply human dimension of society.

Our kids won’t grow up in a world where they have to compete against AI. They’ll grow up in a world where they live alongside it — and that simple fact completely changes the rules of the game.

The leaders of the next generation won’t necessarily be the ones who accumulate the most information. They’ll be the ones who learn to ask the right questions in an environment where the technical answers can be generated in seconds. They won’t be the ones who memorize formulas, but the ones who understand how to combine technology, creativity, and ethics to design systems that work at human scale.

Because the real revolution doesn’t happen inside the algorithms. The real revolution happens in the way we choose to educate, organize, and project our society into the future.

That’s why the most important question is no longer whether AI will transform the world. That transformation is already underway — it’s imminent.

The truly decisive question is another one:

Will we be capable of preparing the next generation to lead this transformation with intelligence, imagination, and purpose?

I’ll leave the question open…

“Innovation is rarely about inventing something completely new; it almost always comes from learning to combine what already exists. Machines may multiply intelligence, but only humans can give it direction. That’s why the future won’t belong to those who compete with artificial intelligence, but to those who know how to imagine new combinations to build what doesn’t yet exist.”

DISCLAIMER

This document is intended purely for informational, educational, and futures-analysis purposes. It does not constitute financial advice, an investment solicitation, or a recommendation to buy, sell, or take part in any instrument, company, project, or asset.

If anyone uses the content of this material to request money, investments, or financial participation, treat it immediately as a possible scam.

Always protect your personal and financial information.

🔮 Keep exploring FUTOPIX

Why Your Kids Need to Learn to Invest

The Friction Factor

The Boring Businesses

El Día que Inventamos el Futurísmo

Hay una pregunta que ningún ejecutivo se atrevería a hacer en su primer día de trabajo, y que sin embargo es la única pregunta que ha mantenido viva a nuestra especie durante doscientos mil años. Hoy se las voy a hacer. Para ello, vamos a sentar en una silla de la oficina a un hombre que lleva diez mil años muerto, le vamos a dar un café y vamos a dejar que nos mire. Porque la pregunta que motiva esta Toma es inquietante y hasta creo que es posible que este hombre del neolítico entienda mejor lo que nos está pasando en pleno 2026.

Les advierto desde ya, que lo que vamos a descubrir mirando hacia atrás, no es una condena, es un manual de instrucciones, que como de costumbre nunca leímos completo.

El Ejecutivo de la Edad de Piedra

Hace un par de días estuve leyendo un paper sobre Göbekli Tepe que me dejó medio loco, porque me devolvió en el tiempo. Dicho documento me llevó de vuelta a mis días como estudiante de antropología en la U de A. Para quienes deseábamos ostentar el título de antropólogos, tomar varios cursos de arqueología era material de rigurosa obligatoriedad, por mis manos pasaron todo tipo de artículos, libros, fotocopias y demás documentos con los que los autores analizaban la evidencia recogida en yacimientos arqueológicos, y presentaban pruebas irrefutable de nuestros orígenes como sociedad.

En mi memoria registre lecturas que databan el origen de lo que hoy entendemos como cultura material a unos doce mil años en el tiempo, por lo menos así lo dejan saber los ortodoxos de la teoría. Sin embargo, la evidencia encontrada en Turquía niega tajantemente esa antigüedad al poner material antrópico, es decir, intervenido por el hombre, mucho más allá. hay quienes se atreven a decir que podríamos estar hablando de hasta veinte mil años como mínimo. Lo que no deja de ser sorprendente por que niega todo lo antes dicho por la ciencia aceptada. Hay incluso quienes hablan de que no somos la primera sociedad humana en el planeta, pero ese es un tema que hay que dejarle a los magos de Alienígenas Ancestrales, ¿aunque por que no? cualquier día podríamos dar ese debate.

¿Pero qué tiene de loco este corrimiento en los umbrales del tiempo, y qué infiernos tiene esto que ver con FUTOPIX, si aquí lo que nos gusta es hablamor del futuro y no del pasado? Pues tiene que ver… y mucho, porque como dice la muy trillada frase, que no tengo ni (NPI) idea de quién es, el que desconoce su pasado terminará repitiéndolo.

Dicho esto, hoy quiero invitarlos a hacer un ejercicio que parece más un asunto de Hollywood que un tema de futurismo. Imaginemos que tenemos la capacidad de construir una máquina del tiempo, y que en vez de transportarnos en ella a matar curiosidades del pasado, nuestra máquina tiene la capacidad de abducir personajes de cualquier época para traerlos al presente.

En este orden de ideas, vamos a imaginar que abducimos a un individuo representante de un grupo humano al que mal hemos llamado “cazadores-recolectores” del Neolítico. Nuestro ancestro aparecería una mañana en la oficina de nuestro laboratorio, y después de que le pase el estupor, nos disponemos a brindarle un café en un vaso de papel. Nuestro cazador no viene vestido con una piel y arrastrando un garrote con púas puntiagudas, esa es una caricatura del cine. Por el contrario, sus ojos muestran una mirada práctica que sabe leer el clima, reconocer semillas, fabricar un refugio y mantener con vida a su grupo, sin internet, sin ChatGPT y sin YouTube.

Supongamos que podemos establecer comunicación con él a través del lenguaje, y lo invitamos a sentarse en una silla al frente de un escritorio donde se alojan tres pantallas. Él nos mirará con sorpresa y, contra toda probabilidad, preguntará lo más sensato que alguien haya preguntado en ese momento: ¿Dónde está la comida?

Como nos creemos la cúspide de la evolución, no faltará quien suelte una gran carcajada, porque partimos de asumir que estamos frente a un hombre primitivo. Pero ojo con eso, porque tendemos a reducir al hombre del Neolítico a un ser absolutamente básico, por eso el concepto de cazador-recolector es tan odioso, por eso no me gusta, como a muchos otros antropólogos. Decir que solo se dedicaban a cazar y a recoger frutos o lo que se encontraran en el camino es una absoluta reducción al absurdo, es como decir que hoy solo nos dedicamos a mirar el móvil, porque mucha gente pasa hasta doce horas mirando una pantalla.

La revolución que vivimos en el período que llamamos el Neolítico, fue tan seria como la que estamos viviendo hoy, no lo digo por la velocidad, sino por la profundidad de los cambios. Para que tengamos una pequeña idea, nuestros ancestros eran expertos en leer el clima, en seguir las migraciones animales, en entender las variaciones estacionales, en distinguir entre una planta comestible y una venenosa, y si aún algunos creen que eran tan bestias, hagan el ensayo de tratar de sobrevivir en el monte sin nada de nada, los reto a tratar de hacerlo siquiera una semana.

Pasar del nomadísmo a asentarse en un territorio, aunque fuera de forma temporal, tuvo que tener inmensos desafíos. Hoy se ve como una pendejada de salvajes, pero aprender a sembrar, almacenar la cosecha, definir los campos de siembra, contar los periodos para germinar y esperar para recoger los frutos tiene mucha ciencia. La revolución del Neolítico no fue solamente descubrir la agricultura, fue fundar la nueva arquitectura de la sociedad.

Los primeros futuristas de los que tenemos consciencia no se dedicaron a escribir escenarios, ni a imaginar modelos. Por el contrario, el hombre del Neolítico fue el primer lector de señales débiles de nuestra historia, porque entender cuál semilla funcionaba y cuál no requirió de mucha, pero mucha observación.

Sembrar exige una forma radicalmente distinta al nomadísmo, una forma completamente distinta de imaginación. Primero hay que enterrar una semilla, un acto que pudieron haber copiado de los roedores, quienes esconden las semillas bajo la tierra para guardarlas o protegerlas de otras especies. Es al mismo tiempo un acto de profunda paciencia y de recia observación. Ver cómo una semilla brotaba debió haber sido el momento eureka más inspirador que haya vivido humano alguno.

Con la germinación de una semilla nació el excedente, el calendario, el granero, la deuda, la propiedad, la herencia y hasta la ansiedad, todo un ecosistema. Con la agricultura nació el futurismo, porque ver crecer un grano, para transformarse en una planta, y una planta en frutos, para luego repetir el proceso, es el acto más simple, pero a la vez más hermoso, que nos ha regalado la naturaleza.

A pesar de que han pasado milenios, el cazador recolector transformado en agricultor del Neolítico tiene más cosas en común con el hombre moderno de las que nos imaginamos, así nos las demos de los chachos de la película.

Un agricultor del Neolítico y un profesional contemporáneo comparten más gestos de los esperados. Mientras uno sembraba maíz, el otro invierte, aprende a manipular una IA o alimenta un modelo con el mismo objetivo: esperar que al finalizar el trimestre la semilla germine. Ambos viven de futuros diferidos. La diferencia es que el “salvaje” miraba al cielo para entender su riesgo, mientras nosotros abrimos un dashboard para leer una pila de indicadores, para a veces quedar más inseguros y más perdidos que nuestros antepasados.

Con estas comparaciones no pretendo romantizar el pasado, ni mucho menos. La prehistoria estaba llena de retos y peligros, la esperanza de vida de un humano estaba por debajo de los cuarenta años, y la modernidad está pletórica de las conquistas extraordinarias que hemos logrado como especie. Eso se debe en parte a la gran capacidad de colaboración que tenemos como sociedad. Lo que hoy vemos como una conquista a veces banal está basado en lo que hemos heredado a través de los modelos de colaboración humana obtenidos por generaciones y generaciones.

La pregunta que hoy genera esta nueva Toma de FUTOPIX es: ¿cuánto de nuestra mente sigue operando con el sistema operativo del Neolítico, aunque hoy sostengamos un teléfono capaz de acceder a prácticamente todo el conocimiento humano?

Entrémosle al tema para ver con qué nos encontramos.

De Domesticar Trigo a Domesticar Atención

Cuenta la leyenda que el ser humano domesticó al trigo. Uno de mis futuristas preferidos, Yuval Noah Harari, argumenta que deberíamos darle la vuelta al tema, es decir, que más bien fue el trigo quien nos domesticó, y puede ser que hasta tenga razón. El nomadísmo nos llevó a muchos lugares y a consumir de lo que encontráramos disponible en la naturaleza. Al llegar la agricultura, millones de seres humanos terminamos consumiendo unas pocas especies, sirviendo a unos pocos cultivos, removiendo malezas, moviendo grandes cantidades de agua y defendiendo las cosechas con la vida. Visto desde la perspectiva de las plantas seleccionadas fue un negocio hermoso, domesticarnos pudo ser lo mejor que les pudo haber pasado.

Si has leído otros FUTOPIX, sabrás que no escribo metáforas por el simple hecho de elaborar modelos de explicación más fáciles de comprender. Lo hago porque me gusta jugar con las figuras literarias, para después torcerles el pescuezo y entrar en los argumentos. Entonces digamos que si cambiamos el trigo por la plataforma, entenderemos que al usar Instagram, TikTok, Google o cualquier IA, estamos diciendo que cada sistema también se reorganiza a sí mismo para reproducirse. Estos no interactúan en el vacío, por el contrario, necesitan datos, contextos, contenido, información relevante. Mientras nosotros creemos que estamos cosechando información, el sistema en paralelo cosecha nuestra atención. El dedo que se desliza por la pantalla es la hoz que corta el trigo de los cazadores recolectores transformados en agricultores, porque todo, absolutamente todo lo que hacemos, compite por atención. O dejen de darle atención a un cultivo para que vean lo que pasa.

Es aquí donde la antropología nos entrega sus más profundas reflexiones. Los humanos no fabricamos herramientas de forma aislada, una punta de flecha no se reprodujo a partir de una piedra de obsidiana porque sí. Los humanos construimos ecosistemas que luego nos reconstruyen, somos expertos en inventar cosas que luego nos reinventan a nosotros mismos, esa es la sabiduría que se esconde detrás de la cultura: todo artefacto cultural es a la vez un elemento reproductor del sistema.

El arado no solo cambió la tierra, también cambió nuestra espalda, el régimen de propiedad, la división del trabajo y la noción de riqueza. El teléfono inteligente cambió la comunicación, pero también la postura del cuello, la experiencia del aburrimiento, la memoria, el cortejo, la amistad y un largo etcétera. La magia y el reto de las señales débiles está en lograr ver el sistema a través de sus fractales.

En este espacio he insistido en que el futuro no es una línea recta, es un abanico de posibilidades. Las tecnologías per se no determinan el futuro, lo codifican, sirven como elemento para materializar supuestos. El granero codificó la idea de que el valor podía acumularse y protegerse. El algoritmo que recomienda codifica la idea de cuál podría ser nuestro próximo deseo, ¡infiere! El primero convirtió alimento en poder, mientras que el segundo convierte nuestro comportamiento en predicciones.

El problema de la modernidad no es que las plataformas sean malvadas, como algunos quieren sugerir. Tampoco es como para devolvernos a la caverna a comer tallos. El problema que hoy tenemos es que confundimos conveniencia con neutralidad. Cuando un algoritmo anticipa lo próximo que veremos, compraremos o escucharemos, comienza a ocupar el lugar que culturalmente ocuparon nuestros ancestros, quienes interpretaron las señales invisibles y nos dictaron los significados que deberíamos darle a la realidad. El asunto está en que el algoritmo conoce nuestros clics, y con frecuencia arma una versión de nuestra identidad que no es del todo cierta.

El nuevo agricultor del Neolítico negociaba con fuerzas que no controlaba: las lluvias, las plagas, la fertilidad del suelo. Nosotros hoy negociamos con sistemas igualmente opacos: rankings, modelos, mercados, ideologías. Lo curioso es que a ambos nos tranquilizan los rituales. Mientras nuestros ancestros danzaban la danza de la lluvia, nosotros simplemente refrescamos la pantalla o actualizamos la bandeja de entrada. Ninguno de estos rituales garantiza la cosecha, pero en el fondo dejan la sensación de que estamos haciendo algo, lo que produce cierta sensación de alivio.

El Granero, la Nube y la Invención del Futuro

Antes de que nos inventáramos el almacenamiento en graneros, buena parte de la riqueza que generábamos tenía fecha de vencimiento. Las frutas se pudren, las presas se debían compartir, y llevar demasiado peso encima convertía la abundancia en un problema. Esto me hizo recordar una entrevista que vi en el podcast de Joe Rogan, quien estaba conversando con un personaje que vivió cuarenta años con una comunidad indígena del Amazonas. Joe le preguntó por qué los indígenas no almacenaban la carne de caza que obtenían en la selva… este le respondió diciendo que sí la almacenaban… pero en la panza de otro hermano de la comunidad indigena ¡Brillante!

El almacenamiento cambió la ecuación social: las semillas podían conservarse, contarse, intercambiarse y, sobre todo, vigilarse. Pero al aparecer el excedente también aparecieron los administradores, los guardianes, los impuestos y las personas capaces de decir que una parte de la cosecha pertenecía a alguien que jamás había clavado un arado en la tierra.

Hoy la nube representa nuestro granero. En ella guardamos fotografías, conversaciones, documentos, mapas, contraseñas, movimientos y fragmentos de identidad. Pero toda memoria organizada produce autoridad, y quien define lo que puede recuperarse, quien controla el acceso, decide qué pasado sigue disponible. Por eso una ontología, entendida como la decisión de documentar todo lo qué existe y cómo se relaciona con el sistema, nunca es un asunto puramente técnico. Es la decision que convierte filosofía en arquitectura.

En el Neolítico, contar sacos de grano ayudó a empujar la escritura. Hoy contamos tokens, impresiones, leads, pasos, sueño profundo y pulsaciones. Tenemos más métricas que cualquier rey mesopotámico y, sin embargo, no necesariamente comprendemos mejor nuestra vida. La medición ilumina, pero también recorta. Hemos llegado a tal nivel de estupidez que aquello que no cabe en una celda de excel es culturalmente invisible.

La Torcida de Pescuezo

Hasta aquí la metáfora parece un lamento, ustedes saben que aquí no se consume pesimismo. Así que ahora le torcemos el pescuezo, como lo prometí al principio.

Volvamos a nuestro invitado, el hombre que preguntó dónde estaba la comida. Ese hombre y su gente hicieron algo que a nosotros nos cuesta muchísimo imaginar: tomaron la tecnología más disruptiva de su época, la agricultura, y en unos pocos milenios la convirtieron en civilización. No le tuvieron miedo al granero, lo rodearon de reglas. No le tuvieron miedo al excedente, inventaron el intercambio, la fiesta de la cosecha, el templo, el calendario y la escritura para administrarlo. Cada vez que una herramienta amenazó con domesticarlos, dejaron que respondiera la cultura. Esa es la parte de la historia que casi nadie cuenta, porque es menos glamurosa.

Fíjense en algo que a mí como antropólogo me parece de lo más hermoso. Göbekli Tepe, el yacimiento con el que empezó esta Toma, parece ser un templo. Sus pilares monumentales se levantaron, según la evidencia más aceptada, antes de que existiera la agricultura plena en la región (o sea que los humanos de la época vivieron en la liminalidad de la transición del nomadísmo a la agricultura. Es decir, primero construimos un lugar para reunirnos, para contar historias y para mirar juntos al cielo, y después, alrededor de ese lugar, aprendimos a sembrar. El significado vino antes que el excedente. La cultura no fue la consecuencia de la tecnología, fue la condición para que la tecnología no nos devorara. Guarden esto, porque aquí esta el corazón de esta Toma (a mi me gusta explicar con plastilina).

Ahora traigan esa lógica a la actualidad. Tenemos un granero “infinito” al que hemos llamado “la nube,” una hoz que se llama pulgar y un algoritmo que hace las veces de clerigo. Lo que todavía no hemos construido del todo es el templo, es decir, el espacio cultural donde decidimos juntos qué significa todo esto y qué reglas lo rodean. Pero esa no es una mala noticia, es la noticia más emocionante del siglo, porque significa que el trabajo más importante todavía está disponible. Nuestros ancestros tardaron milenios en escribir las reglas que gobernarían el granero. Nosotros tenemos la ventaja de saber, gracias a ellos, que esas reglas se pueden escribir.

El Sistema Operativo del Neolítico no es un Defecto, es la Ventaja del Sistema

Volvamos a la pregunta conla que abrimos la Toma. ¿Cuánto de nuestra mente sigue operando con el sistema operativo del Neolítico? Mi respuesta es: casi toda, menos mal…

Ese sistema operativo trae de fábrica tres cosas que ningún algoritmo ha podido replicar. La primera es la paciencia productiva, la capacidad de enterrar una semilla hoy sabiendo que la cosecha llegará en un par de meses. Toda inversión, todo aprendizaje, toda empresa y toda crianza corre sobre ese programa. La segunda es la lectura de señales débiles en el mundo físico, ese ojo entrenado para notar que el cielo cambió de color o que una planta creció donde no debía, es exactamente la habilidad que distingue a un futurista de un comentarista. La tercera, la más poderosa, es la colaboración con extraños, esa capacidad de coordinar a cientos de personas alrededor de una historia compartida, que como bien dice Harari es lo que nos permitió pasar de una bandada, a un pueblo de mil y de ahí a la ciudad.

Los sistemas que hoy cosechan nuestra atención se alimentan justamente de las grietas de ese sistema operativo: la impaciencia, la distracción y la soledad. Pero la solución nunca fue apagar la máquina. La solución, la misma que encontraron los del granero, es rodear la herramienta de cultura. Aquí va la parte buena de todo este cuento, por primera vez en la historia, las herramientas con las que nos domestican son al mismo tiempo las herramientas con las que podemos redomesticarlas.

Piénsenlo desde otro punto de vista. Un modelo de IA es el primer artefacto humano capaz de leer más señales débiles que cualquier campesino del Neolítico, de recordar más cosechas que cualquier granero y de coordinar a más extraños que cualquier templo. Si el agricultor tuvo que esperar milenios a que la escritura le ayudara a administrar el excedente, nosotros ya tenemos la escritura del siglo XXI en el bolsillo. El asunto no es quién domestica a quién, el asunto es quién escribe la ontología, quién decide qué existe, qué se cuenta y qué se guarda. Esa decisión, hoy, todavía está en tus manos.

Las Señales Débiles que Hay que Vigilar

Como ya saben, una de mis misiones en el mundo es inquietarlos para que aprendamos a observar, hay que saber qué vamos mirar. A continuación les dejo algunas señales que deberíamos estar rastreando, y todas apuntan hacia el mismo lugar: la aparición del nuevo templo alrededor del nuevo granero.

La primera es la portabilidad de la memoria. El día que uno pueda llevarse su contexto, sus conversaciones y su historia de una plataforma a otra como quien se lleva sus semillas de un valle al siguiente, el granero dejará de ser una cárcel y volverá a ser una despensa. Ya hay movimientos regulatorios y técnicos en esa dirección, y son de las noticias más aburridas y más importantes de la década.

La segunda son las ontologías abiertas. Cuando comunidades, ciudades y empresas empiecen a escribir sus propias definiciones de qué existe y cómo se relacionan sus partes, en lugar de aceptar las que traen las plataformas de fábrica, estaremos viendo nacer los primeros templos digitales. Ojo con los proyectos de datos comunitarios, cooperativas de datos y protocolos de contexto, porque ahí parece que está pasando algo.

La tercera es la economía de la atención regenerativa. Paremosle bolas al surgimiento productos que ganen dinero devolviéndonos tiempo en lugar de quitárnoslo, algo así como la agricultura regenerativa aplicada a la mente. La primera plataforma que logre cobrar por dejarnos en paz, habrá inventado la rotación de cultivos del siglo XXI.

La cuarta es el regreso de los rituales físicos con propósito. Cuando ver que la gente vuelva a reunirse alrededor de mesas, huertas, talleres y fogatas deje de leerse como nostalgia y empiece a leerse como infraestructura, sabremos que el sistema operativo del Neolítico está recuperando el control del hardware.

La quinta, la más personal: el día que un asistente de IA le pregunte a sus usuarios “¿dónde está la comida?”, es decir, cuando los sistemas empiecen a optimizar por nuestra supervivencia y bienestar real y no por nuestra permanencia en la pantalla, ese día el algoritmo habrá pasado de trigo tirano a semilla aliada.

Si alguna de estas cinco se mueve, ya saben lo que tienen que hacer, avisenme!!

Tarea para la Semana

Como siempre, va pa’ todos. Esta semana hagan un ejercicio de Neolítico aplicado. Escojan una sola cosa en su vida que funcione como semilla, algo que sembraron hace tiempo y que todavía no ha dado fruto: un proyecto, una relación, un aprendizaje, un negocio. En vez de abrir el dashboard, en vez de refrescar la pantalla para ver si ya germinó, salgan a mirarla con los ojos del agricultor. Pregúntense qué necesita esa semilla de verdad: agua, tiempo, sol, o simplemente que dejen de escarbar la tierra cada cinco minutos para ver si ya brotó.

Ahora, la parte maluca. Identifiquen qué plataforma los tiene domesticados, yo ya se cual es la mía, creanme… Cuál es tu trigo. No para que lo abandones, yo he peleado con la mía muchísimas veces, pero no puedo apagarla, lo que no qiere decir que no pueda crearle reglas. Aunque sea una sola, un horario, un límite, un lugar de la casa a donde no entra. Eso, exactamente eso, es lo que hicieron nuestros ancestros con el granero. Le pusieron una puerta y le pusieron un guardián, nosotros somos el guardián.

Hagámonos entre todos la pregunta que hoy toca: ¿Qué es lo que yo quiero cosechar? ¿Qué estoy haciendo con mi atención para sembrarlo?

Antes de Abrirme del Parche

Nuestro invitado se termina el café, mira las tres pantallas por última vez y hace la segunda pregunta más sensata de la mañana: ¿y todo eso para qué?

Nosotros, que estamos convencidos de que somos la cúspide de la evolución, nos quedamos callados un momento.

Entonces se nos ocurre la única respuesta que él entendería. Le decimos que esto es un granero. Que ahí guardamos lo que sabemos, lo que somos y lo que queremos. Que todavía no hemos terminado de escribir las reglas, ni de nombrar al guardián, ni de construir el templo alrededor.

Él, que vio a su gente pasar de la incertidumbre del monte a la primera cosecha, que estuvo ahí cuando la semilla brotó, sonríe. Porque él sabe algo que nosotros a veces olvidamos: que todas las herramientas que amenazaron con domesticarnos terminaron, cuando decidimos rodearlas de cultura.

El trigo nos domesticó y respondimos con ciudades, el granero nos vigiló y respondimos con la escritura. El algoritmo nos cosecha, y la respuesta ya la sabemos, porque llevamos diez mil años practicando.

Tenemos el sistema operativo más probado de la historia corriendo en el hardware más poderoso jamás construido. Lo único que falta es dejar de refrescar la pantalla y volver a mirar el cielo con la intención de sembrar.

PD: ya casi llegamos al primer año de FUTOPIX, ha sido un viaje fascinante para mi (no se si para ustedes lo sea, pero para mí ha sido de locos), ya se me hizo un hábito escribir esta cosa que no se ni como llamarla, simplemente FUTOPIX. Para celebrar este año juntos estaré publicando un primer libro, el cual se llamará FUTOPIX 1 (Luego les cuento más).

Nos leemos en la próxima Toma. Si esta te movió el piso, compártela con ese amigo que lleva doce horas mirando una pantalla y todavía no ha preguntado dónde está la comida.

FUTOPIX | Futurismo para gente despierta. Si llegaste hasta aquí y todavía no te has suscrito, hazlo: es gratis, es un clic, y sembrar algo pequeño con la atención es la forma más antigua que conocemos de inventar el futuro.

¡Gracias por leer y compartir!

GabrielBedoya.com

DISCLAIMER

Este documento tiene fines exclusivamente informativos, educativos y de análisis futurista. No constituye asesoría financiera, ni solicitud de inversión, ni recomendación para comprar, vender o participar en ningún instrumento, empresa, proyecto o activo.

Si alguien utiliza el contenido de este material para solicitar dinero, inversiones o participación económica, considérelo inmediatamente como una posible estafa.

Protege siempre tu información personal y financiera.