Mi cambio de tesis: por qué dejé de escribir en 2019 y por qué he vuelto en 2026

Llevo quince años escribiendo en internet, entre este blog y otros que ya no existen. Solo aquí: 468 posts y 278.581 palabras desde noviembre de 2012. Y sin embargo, si miras la gráfica de actividad de este blog, verás un electrocardiograma que se va apagando: en 2024 publiqué exactamente un post.

Este año la línea ha vuelto a dispararse. No por casualidad y no por inercia: por un cambio de tesis. La tesis de este post es simple de enunciar: he vuelto a escribir porque, por segunda vez en mi vida, se está formando la misma conjunción que me hizo empezar — una tecnología que cambia cómo se trabaja, un mundo de los negocios que aún no la ha entendido, y muy poca gente contándolo desde dentro. La primera vez fue la digitalización del marketing y de las empresas. Esta vez son los agentes de IA.

Lo que viene a continuación es la explicación completa: por qué empecé, por qué lo dejé (que es la parte que casi nadie cuenta), qué pasó entre medias y qué he visto ahora que justifica volver. Con los datos de mi propio blog encima de la mesa, que para eso los tengo.

Los números de una retirada

Empecemos por la evidencia. Esto es lo que ha pasado en este blog durante catorce años:

Entre 2013 y 2014 publiqué 212 posts. Más de dos por semana, durante dos años, mientras trabajaba a jornada completa. Luego una caída sostenida: 70 en 2015, 49 en 2016, 23 en 2017. En 2018 ya eran 10. Y a partir de 2020, el blog quedó en cuidados paliativos: una media de 6 posts al año, buena parte de ellos colaboraciones y contenido invitado que mantenía la web con pulso, pero que no era yo.

Un blog no se muere de un día para otro. Se muere como se duerme una pierna: sin que lo notes, hasta que intentas apoyarla.

La cuestión interesante no es la forma de la curva, que es la de casi cualquier blog personal de aquella época. La cuestión interesante es que las dos inflexiones — el pico y la casi-muerte — tienen explicación racional. No dejé de escribir por pereza ni he vuelto por nostalgia. En ambos casos apliqué, aunque entonces no lo formulara así, el mismo criterio que pienso aplicar a partir de ahora: escribir solo cuando crea que veo algo que no está bien contado todavía.

Por qué empecé: la primera conjunción

Mi primer post aquí es de noviembre de 2012. Releerlo da cierta ternura, pero el contexto importa: en 2012, la mayoría de las empresas españolas estaban sin digitalizar. No hablo de inteligencia artificial ni de big data: hablo de cosas tan básicas como medir el tráfico de tu web, hacer una campaña de email que no fuera spam, o entender que "salir en Google" no era brujería sino una disciplina con reglas.

Yo trabajaba en eso. Veía a diario el hueco entre lo que la tecnología ya permitía y lo que las empresas hacían con ella, especialmente en marketing y muy especialmente en marketing digital. Y ese hueco era una mina de cosas que contar: cómo mejorar la forma de trabajar de las empresas, cómo aplicar tecnología al negocio, cómo medir lo que antes no se medía.

De ahí salieron los 212 posts de 2013-2014. Y de ahí salió también una deriva natural: de escribir sobre herramientas pasé a escribir sobre productividad, sobre el dinero, sobre mi propia forma de trabajar y sobre cómo ayudar a los equipos con los que trabajaba. Quien mira las categorías históricas de este blog encuentra ese rastro: productividad, liderazgo, motivación, desarrollo web. Era la escritura de alguien aprendiendo en público, antes de que "aprender en público" fuera una expresión de moda.

La clave, y esto es lo que conecta con 2026: no escribía porque tuviera un blog. Escribía porque tenía delante una asimetría de información enorme — yo veía cada día cosas que la mayoría de mi audiencia potencial aún no veía — y esa asimetría hacía que casi cualquier post honesto aportara valor. Cuando existe esa asimetría, escribir es fácil. Cuando desaparece, escribir se convierte en fabricar contenido. Y fabricar contenido nunca me ha interesado.

Por qué lo dejé: la asimetría se cerró

Hacia 2019-2020 sentí que aquel mundo ya estaba suficientemente contado. No es que la digitalización hubiera terminado — no ha terminado todavía — pero la conversación se había llenado de voces competentes. Había entrado una generación nueva de especialistas en marketing que ya eran nativos digitales. Los analistas de datos habían dejado de ser bichos raros. Los líderes de las empresas, mayoritariamente gente de mi edad, ya no necesitaban que nadie les evangelizara sobre la web: habían llegado la era del SaaS y la cultura de la métrica, y con ellas una industria entera de contenido especializado.

En ese contexto, mis reflexiones valiosas eran cada vez más de nicho: demasiado específicas, demasiado complicadas de explicar a quien no estuviera ya muy metido en el tema. Podía seguir escribiendo generalidades, claro. Pero las generalidades ya las escribían otros, y mejor posicionados. La asimetría que había alimentado el blog se había cerrado. Ya había mucha gente hablando de marketing y mucha gente hablando de negocios; yo tenía poco que añadir a esa conversación que no fuera ruido.

Y en paralelo — esto fue tan determinante como lo anterior — yo estaba cambiando. Decidí dejar de centrarme exclusivamente en aquello para lo que había sido contratado e intentar aportar en todas las áreas donde mi experiencia y mis habilidades pudieran ser útiles: producto, ventas, operaciones, finanzas. Mi entorno me lo permitió, y ese despliegue acabó llevándome a donde estoy hoy, como CRO de dos compañías de software, TramitApp y Cruasan.

Con ese cambio vino otro más silencioso: el dinero. El mundo de la inversión siempre me había impuesto cierto respeto, y desde luego no era una conversación habitual en mis círculos de entonces. Pero mis círculos se ampliaron, las conversaciones pasaron a otros planos, y decidí formarme como me he formado siempre: preguntando mucho, escuchando más y leyendo varias decenas de libros de negocios, economía e historia económica — de El inversor inteligente de Benjamin Graham a El ascenso del dinero de Niall Ferguson, pasando por Pensar rápido, pensar despacio de Kahneman, que técnicamente no es un libro de economía pero explica más errores de inversión que la mayoría de los que sí lo son.

Aquello me llevó a un mundo más cercano a la gestión de negocios que al marketing técnico. Me hizo mejor profesional y, años después, mejor inversor. Pero no me devolvió al blog, porque seguía sin cumplirse la condición: no veía nada importante que no estuviera ya bien contado por otros.

Visto con distancia, dejar de escribir fue una decisión correcta. Lo digo sin paños calientes porque la alternativa la conocemos todos: blogs zombis publicando "5 tendencias de marketing para 2021" escritas con piloto automático. Preferí el silencio. Lo que no sabía es que iba a durar seis años.

El falso arranque: la IA generativa que no terminaba de llegar

Con la irrupción de la IA generativa y de ChatGPT empecé a ver con interés nuevas formas de mejorar la productividad. Y aquí viene una confesión que en 2026 resulta incómoda: sabiendo que era una tecnología que iba a cambiar el mundo, no terminaba de ver cómo iba a cambiarlo.

No me quedé mirando desde la barrera. Me leí los papers fundacionales para entender qué había debajo — el famoso Attention Is All You Need, que introdujo la arquitectura Transformer sobre la que se construye todo esto, y Language Models are Few-Shot Learners, el paper de GPT-3 que enseñó que la escala produce capacidades que nadie programó. Volví a programar, cosa que llevaba años sin hacer en serio. Le sacaba partido real: borradores, análisis, código. Incluso volví a publicar algún artículo suelto — cuatro posts en 2025, dice mi propia gráfica.

Pero notaba que la revolución aún no había llegado, y me molestaba no ser capaz de comprender por dónde llegaría. Un chatbot, por asombroso que sea, es una interfaz de pregunta-respuesta: tú vas a él, le pides algo, copias el resultado y lo llevas a donde de verdad ocurre el trabajo. El humano sigue siendo el pegamento de todo el proceso. Eso mejora la productividad individual un porcentaje respetable, y ahí se queda. Con eso no se reorganiza una empresa.

Escribí entonces alguna pieza que apuntaba en la dirección correcta — la IA no es un chatbot, es un sistema operativo — pero era más intuición que tesis. Me faltaba la pieza que convirtiera la potencia en sistema. La honestidad obliga: entre 2023 y 2025 yo era un convencido sin argumento. Sabía que aquello era enorme y no sabía explicar por qué todavía no lo parecía.

El punto de inflexión: enero de 2026

La pieza llegó a finales de 2025 con Claude Code, la herramienta agéntica de Anthropic. Empecé a usarla el día después de Reyes de 2026 — lo recuerdo porque los Reyes de aquel año me trajeron, sin saberlo, el cambio de tesis entero. Vi su potencial la primera semana. Los meses siguientes apenas dormí: aprendiendo, explorando, construyendo.

Qué cambió exactamente, sin humo, porque esto es lo que creo que mucha gente aún no ha visto:

Primero, el enfoque agéntico. Una IA que no espera tu siguiente pregunta, sino que persigue un objetivo: planifica, ejecuta pasos, se equivoca, corrige y termina el trabajo. La diferencia entre un chatbot y un agente es la diferencia entre una enciclopedia y un empleado.

Segundo, el contexto. Puedes darle a cada agente el conocimiento que necesita para su trabajo: tus datos, tus reglas, tu histórico, tu forma de hacer las cosas. Deja de ser una inteligencia genérica contestando en el vacío y pasa a ser una inteligencia situada en tu negocio.

Tercero — y para mí el decisivo — la capacidad de tocar sistemas. Tu propia máquina, tus programas, tus bases de datos, tus APIs. Acciones desatendidas, con estructura, en entornos controlados. El agente ya no te trae un texto para que tú lo lleves a algún sitio: opera directamente sobre el sitio.

Junta las tres cosas y el marco mental cambia solo. Entendí enseguida que las IAs generativas pasaban a convertirse en algo funcionalmente parecido a personas virtuales: las contratas (creas), les enseñas (contexto), las entrenas (instrucciones y correcciones), les das acceso a la información que necesitan y las pones a interactuar con otras personas, humanas o virtuales. Y comprendí casi tan rápido lo segundo: a medida que ese equipo crece, hacen falta jefes de equipo. Agentes que coordinan agentes, que revisan su trabajo, que consolidan resultados y toman decisiones de segundo orden. Organización, jerarquía, control de calidad. Las mismas cosas que necesita cualquier equipo humano, porque resulta que los problemas de coordinar inteligencias no dependen de que las inteligencias sean de carbono o de silicio.

No me quedé en la teoría. Hoy decenas de agentes corren mi día a día y buena parte de mi trabajo, y mi rutina diaria se parece más a dirigir un equipo que a usar una herramienta. De esa experiencia — con sus éxitos y con sus fracasos, que los hay y se contarán — sale la evidencia de casi todo lo que voy a escribir a partir de ahora.

Y de esa misma inmersión sale el dato más elocuente de este post:

A 19 de julio, 2026 ya es el año en el que más he escrito en toda la historia de este blog: 59.478 palabras, por delante de las 50.017 de 2013, con cinco meses y medio de año todavía por delante. En 2024 fueron 905. La gráfica de un blog es, en el fondo, el registro sísmico de cuánto cree su autor que tiene algo que contar.

La salida de la cueva (y la objeción que hay que tomarse en serio)

Después de meses de mucho trabajar y poco dormir, salgo de la cueva y me encuentro con algo que no esperaba: el mundo apenas se ha movido. La mayoría de la gente sigue entendiendo la IA como "ChatGPT": una web a la que le preguntas cosas. Y casi todo el mundo que ha oído hablar de agentes los tiene archivados como "asistentes de programación", una cosa de developers que no va con su negocio.

Me siento un poco como Neo en Matrix, y soy consciente de lo mal que envejece esa frase, así que la matizo: no es que yo vea un secreto. Es que veo algo de un modo que ahora mismo comparte muy poca gente — algunos compañeros de trabajo, algunas personas a las que sigo en X, y poco más — y la distancia entre lo que ese grupo da por evidente y lo que el mercado general entiende es la mayor que he visto desde los primeros años de la digitalización.

Aquí toca la objeción seria, porque prometí escribir como analista y un analista se aplica el escepticismo a sí mismo primero. La explicación más barata de "veo algo que los demás no ven" es que el que está en una burbuja soy yo. La historia de la tecnología está llena de entusiastas absolutamente convencidos en mitad de un ciclo de hype, y la sensación subjetiva de clarividencia es exactamente la misma cuando aciertas que cuando te estás equivocando. Cualquiera que viviera las puntocom, o la blockchain, o el metaverso, debería tener esta alarma instalada de serie.

Es una objeción correcta y no tengo forma de refutarla desde el sillón. Lo que tengo son tres atenuantes. Uno: no vengo de extrapolar demos de Twitter, vengo de operar — lo que afirmo sobre agentes lo he visto funcionar (y fallar) en sistemas míos, con clientes reales y con una cuenta de resultados delante. Dos: me juego dinero en las dos direcciones, como operador y como inversor, así que equivocarme me cuesta algo más que la reputación. Y tres: precisamente porque puedo estar equivocado, todo lo que publique irá con datos, con fuentes y con la posición declarada, para que cualquiera pueda desmontarlo. Si la tesis es mala, prefiero que me la tumben pronto y por escrito.

Con esos tres atenuantes, sostengo la tesis: creo que vuelvo a estar en la cresta de una ola en la conjunción entre la tecnología, el marketing y el negocio. La misma posición exacta que en 2012, con una diferencia a mi favor: esta vez tengo quince años más de oficio, dos empresas desde las que mirar el cambio por dentro y un patrimonio invertido que me obliga a distinguir el humo de lo real.

Qué cambia: mi tesis de 2012 y mi tesis de 2026

Todo lo anterior se puede comprimir en dos frases.

Mi tesis de 2012: la tecnología va a digitalizar el marketing y los procesos de las empresas, casi nadie sabe todavía cómo hacerlo, y contarlo tiene valor.

Mi tesis de 2026: los agentes de IA van a reorganizar el trabajo y los modelos de negocio del software y de los servicios, casi nadie ha entendido todavía la magnitud del cambio, y contarlo desde dentro — con datos, con errores incluidos y sin vender nada — vuelve a tener valor.

Entre las dos tesis hay una diferencia de fondo que me importa dejar clara: en 2012 escribía como practicante que enseñaba trucos; en 2026 escribo como analista. No voy a publicar tutoriales de "cómo montar tu agente en 5 pasos", porque para eso ya hay una industria entera de contenido, casi toda regular. Voy a publicar análisis: qué está pasando, por qué, a quién beneficia, qué escenarios abre y qué haría yo. La experiencia práctica — los agentes, las empresas, la cartera — no es el producto: es la base de evidencia.

En concreto, este blog queda organizado en cuatro líneas:

• La empresa agéntica: la línea central. Cómo cambia una empresa cuando parte del equipo no es humano: organización, modelos de negocio, el futuro del SaaS y de los servicios.
• Notas de campo: lo que aprendo operando, destilado en conclusiones generalizables. Incluida la serie sobre mis agentes, de la que hablaré esta misma semana.
• El dinero de la IA: seguir el dinero de esta ola con cabeza de inversor. Análisis de mercado sí; recomendaciones de inversión no, jamás — y si toco un activo que tengo en cartera, lo declaro.
• Detrás del telón: la cocina. Posts como este.

Y tres compromisos, que son la parte del contrato que me toca cumplir a mí. Uno: nada de humo — cada pieza llevará datos verificados y fuentes citadas, y cuando algo mío falle, se contará el fallo con el mismo detalle que el éxito. Dos: nada de contenido por publicar — si una semana no hay nada que merezca tu atención, no habrá post, porque el objetivo no es la presencia sino que quien lea esto piense mejor después de leerlo. Tres: opinión firmada — cada análisis termina en una posición mía, discutible y equivocable, que es para lo que estamos aquí.

Volver a tener algo que contar

Hace quince años empecé a escribir porque el hueco entre lo que la tecnología permitía y lo que las empresas hacían era enorme, y yo trabajaba dentro de ese hueco. Lo dejé cuando el hueco se cerró y mi voz sobraba. He pasado seis años callado, formándome, cambiando de rol, ampliando el terreno de juego, sin encontrar nada que justificara volver.

Los agentes de IA han vuelto a abrir el hueco. Más grande, creo, que el de 2012.

Vuelvo a tener mucho que contaros. Por eso vuelvo a escribir.

Si quieres discutir lo que vaya publicando — y ojalá, porque una tesis que nadie discute es una tesis que nadie ha leído — el mejor sitio es la newsletter, donde cada jueves resumo y amplío lo que va saliendo aquí. Nos leemos.

Fuentes

• Datos de publicación de danielgrifol.es (posts y palabras por año, 2012-2026): base de datos propia del blog, consultada vía WP REST API el 19 de julio de 2026.
• Vaswani et al. (2017), Attention Is All You Need, el paper que introdujo la arquitectura Transformer.
• Brown et al. (2020), Language Models are Few-Shot Learners, el paper de GPT-3.
• Claude Code, la herramienta agéntica de Anthropic mencionada en el texto.