CTO @FootAnalytics - Maker Building in public an AI English Speaking tutor 🔊 Henry @ https://xitter.cf/t.co/fhZTqRZixA
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Alguien me tiene que explicar en qué consiste el “ejercicio de las phantom shares” por sus beneficiarios, cuando las “phantom shares” son un mero bonus ligado al valor de las acciones ordinarias de la sociedad.
Si, en la fecha de devengo del bonus subyacente (normalmente, la fecha del “exit” o “liquidity event”), las “phantom shares” están “in the money” (es decir, dan dinero) la startup paga el dinero y listo.
Si están “under water” (su valor es €0), la startup no paga nada.
¿Tiene sentido que a un empleado al que le tienes que pagar un bonus, le exijas que, para pagárselo, te notifique que quiere cobrarlo?
Pues eso.
Sin embargo, en una “stock option”, el ejercicio sí que tiene todo el sentido.
Porque el beneficiario tiene que rascarse el bolsillo (pagando el “strike price” o precio de ejercicio) para recibir las acciones correspondientes.
Y, si no quiere (o no puede) rascarse el bolsillo, no recibe las acciones subyacentes.
Si bien ambos sistemas están pensados para incentivar a empleados y asesores de la compañía, sus mecánicas son distintas:
las “stock options” se tienen que ejercitar (y pagar el correspondiente precio de ejercicio) para recibir su activo subyacente (las acciones); las “phantom shares”, no (el bonus subyacente se devenga automáticamente cuando se produce el evento de liquidez y están “in the money”).
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Alguien de El País, El Mundo, Telecinco, RTVE... que vea esto y lo publique para llegar a especialistas.
Anthropic gave me $30,000 in Claude credits to research my own tumor I wrote what I built since March. I’m looking for someone who can manufacture a personalized vaccine, and a hospital that can give it
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Estoy buscando gente con perfil similar al mío.
Y me estás costando bastante encontrarlo. Help!
Odio decir que hago marketing pero es algo así como: marketing + comunicación + tech + comunidad + algo de GTM (aún odio más decir que hago algo de GTM xD)
Quizás es que estos perfiles no están muy visibles. Aunque, en realidad, parte del trabajo es ser y estar visible 🤷♂️
Muchas empresas me piden ayuda que yo no puedo asumir por tiempo y capacidad. Pero tampoco tengo mapeada gente buena a la que referenciar.
Quieren que les eche un cable con generar una marca fuerte, presente y referente. Crear comunidad. Posicionar su producto/ servicio.
Principalmente son consultoras boutique y producto/IA.
Echo mucho de menos este perfil, pero me cuesta también encontrarle un nombre, porque está a caballo entre varias áreas/disciplinas.
Al marketer tradicional le falta conocimiento técnico y de la audiencia.
A un perfil técnico le falta saber comunicar y posicionar un producto.
Y luego tienes que conectar con la gente...
Son como 4-5 disciplinas cercanas que se entrecruzan a veces
- Developer Marketing: conseguir que los dev's descubran, prueben y adopten un producto
- Technical Storytelling: encontrar y narrar buenas historias a partir de productos e ingeniería
- Communit-led Growth: Convertir participación, relaciones y comunidad en crecimiento real de la compañía
- Product marketing: definir posicionamiento, propuesta de valor, mensajes y lanzamientos
Luego yo tengo la suerte de venir de diseño, de hacer web y producto y meto una quinta:
- Dirección creativa: decidir cómo debe sentirse, verse y experimentarse la marca, el producto y las interacciones
Me parece un perfil hiper-complejo pero que ahora mismo está teniendo una demanda muy loca.
Una persona capaz de entender la primera capa técnica y saber comunicarlo. Encontrar el conocimiento interno de la empresa y sacarlo hacia fuera.
Que tengo gusto por construir producto o lo intente. Que tenga curiosidad por la tecnología. Que sepa hacer buenas preguntas.
Que sepa escribir, diseñar, contar historias, crear experiencias, construir comunidad y entender cómo funciona la distribución.
Y que tenga criterio. Que sepa elegir bien.
Que entienda cuándo merece la pena crear un artículo de 2.000 palabras, o una demo interactiva, un vídeo o cuándo basta con un tweet.
Lo que está claro es que coger la documentación técnica y tirársela a la IA para que te haga 15 slop-post de LinkedIn no funciona.
La IA te ayuda muchísimo, pero no puede sustituir la curiosidad, las conversaciones de donde sacas toda la chica o las relaciones que construyes con la gente.
Tampoco basta con crear buen contenido. Hay gente con un contenido de la hostia con 3 likes porque no llega a donde tiene que llegar.
Estar ahí supone participar, escuchar, entender a la gente que tienes delante, qué les interesa y qué puedes aportarles.
Conseguir atención es relativamente fácil. Pero conseguir que alguien confíe es otra historia.
No sé. Escribo todo esto después de encontrarme con un montón de empresas a las que no puedo ayudar, con la esperanza de descubrir más perfiles así.
Me divierto muchísimo trabajando. Me parece una disciplina preciosa, alejada del marketing de humo que nos hemos tragado siempre. Combina muchas habilidades diferentes y merece que haya buenos profesionales, y el mercado está dispuesto a pagarlos muy bien.
En fin, perdón por la Turra Mítica.
Simplemente, si conoces a alguien así taggealo abajo o saluda y charlamos :)
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Cómo es vender IA en 2026. ¿EL mercado esta maduro?¿Ya cuesta menos? Esto es lo que NO me ha funcionado y lo que sí después de 1 año haciendo GTM
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I have a skill /you-have-no-users specifically for this.
One thing the engineering community will (re)discover is that every program can be ① hardened (edge cases squashed, inputs tightened, errors handled) and ② optimized (profiled, benchmarked, rewritten) basically ad infinitum.
There are real costs in every direction: time, attention, opportunity. You can literally explore input spaces that will never be hit or optimize performance of something that will never be used ("you have no users".) Even in an infinite token world, you need to know when to stop and what tradeoffs to accept. Agents will happily drill no matter what.
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Of course, that’s your contention. You’re a first-year machine-learning engineer. You just got finished readin' Attention Is All You Need, probably watched a Karpathy video too. So now you’re convinced everything is just transformers and scaling laws.
That's gonna last until next month when you discover convolution, and then you're gonna be talkin' about inductive biases and locality and how CNNs were actually incredibly compute-efficient for vision.
Then you're gonna read the FlashAttention paper, and suddenly everything's about IO complexity and SRAM and how FLOPs don't matter because the whole goddamn thing is memory-bandwidth bound.
That'll last until somebody shows you an MoE model, and then you're gonna be in here regurgitating DeepSeek, talkin' about expert parallelism and active parameters and how dense models are economically obsolete.
Then six months from now you'll write one shitty Triton kernel, look at an Nsight trace for the first time, and start telling everybody Python isn't actually the bottleneck because the GPU is asynchronous.
And by next year you're gonna be standing right here explaining to me that your 400-billion-parameter model is fast because you turned on CUDA graphs.
Ben Affleck reveals he writes Python, understands convolutional neural networks, worked extensively with GPUs, and used his celebrity status to get private looks at Google and OpenAI’s video models
“I’ve always been kind of into computers since I was young. Then, when film started to move from analog film to digital, I became more interested in that aspect of it. The visual-effects workflow for many years has included machine learning, so I can write pretty shitty Python scripts and stuff like that.
“With convolutional neural networks, which were the precursors to what the transformer can do, which is much more computation simultaneously, you would do things like look at what’s called a tensor. That’s the numerical translation of a visual image in numbers, like the batch number, the frame number and the red, green and blue values of each pixel in each frame. It’s just that simple. That numeric is called a tensor.
“You’d use a convolutional neural network to identify patterns that reveal what’s called edge detection or feature extraction, which is identifying patterns well enough to know, this is where the window ledge is, so we can more easily take the green-screen image out and replace it with something.
“That was familiar to me early on because, prior to Artists Equity, I had a small visual-effects company. I’ve worked with GPUs a lot too. The visual-effects guys said, ‘Hey, you should see. There are a couple: Google and this other company, OpenAI, are doing really interesting stuff with transformers in video.’
“I’ve learned that I can actually just call up and go, ‘Hey, it’s Ben Affleck. Can I come see what you’re doing?’ Sometimes people say yes, to my astonishment.”
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CTOs de Hacendado, vuestro evento ha llegado
Y se llama, cómo no, Humans in the Loop 😄
Ahora sí, os cuento lo del evento de noviembre. Es un encuentro mensual en Madrid para los que desarrollamos con IA. La idea es juntarnos a contar lo que estamos viviendo en el día a día: lo que nos funciona, lo que nos ha explotado y lo que nos preocupa. Y apoyarnos un poco entre todos.
Las charlas salen de la gente que se apunta. Si tienes algo que contar, lo propones al inscribirte.
Primera iteración (i = 1):
📅 Jueves 12 de noviembre, de 18:00 a 21:00
📍 Madrid · @WeOrbitant
🎟️ Gratis y en persona
¿Te vienes? 👉 hitl.day
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Algo estás haciendo bien cuando ves que nacen proyectos que literalmente calcan el discurso y el copy de tu web.
Además por lo que veo ahora varios se están dejando un buen dinero en Ads.
Nosotros ha sido todo orgánico. Eso habla muy bien de la potencia de nuestra comunidad ♥️
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how do i explain to my PM that i can't show any results yet because i spent the entire week making better architectural decisions, while my coworker Chad one shotted a comparable task in an hour and satisfied the business immediately?
i can't say "ask me in a year when you have to maintain Chad's code / when you see the CVEs", my performance review is today.
not implying anything here, it's a genuine question
She has a point
I am gonna say something risky:
Most of the FDEs I've seen are solving BS problems.
1. Existing enterprise workflows were designed around people, not agents.
2. Real AI gains require rebuilding the org chart.
3. Most execs have no incentive to do that, and most CEOs aren't in founder mode.
4. So FDEs automate the status quo, because that's what's easy to sell. But the status quo is stupid and will be obsolete.
5. If you FDE on critical workflows, 1) enterprises are really this dumb to hand off trade secrets? 2) if you know that, shouldn't you start a competing firm?
If you FDE on non-essential AND soon-obselete workflows, did you learn anything meaningful and repeatable?
6. If you are a smart young FDE, why spend your best years automating dying workflows and managing people who fear AI will take their jobs? Shouldn't you start an agent-native firm from scratch in that industry instead?
Analogy would be, instead of teaching everyone to be AI builders within a tech company, you as FDE build agents that auto-ingest meeting notes for PM, QA, front-end, back-end, devops, UX and help each of them write PRD, Figma, and meeting notes faster for their sync meeting, but the right solution should be to shrink roles, hire full-stack AI builders, and kill meetings. You gain lots of experience with your PRD/Figma/standup meeting sync agents but it's a useless skill.
I am not a FDE expert so I might oversimplify things. I am genuinely curious about this topic and welcome any critiques and comments.
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Herdr + Pi en los workspaces de NaN.
Así de forma sencilla podemos gestionar nuestros agentes desde el móvil usando Termius por ejemplo. Con la API ya preconfigurada para aprovechar la inferencia al máximo
Solo necesito escribir doc y mañana abro esto a los primeros testers 🔥
