Artículo
Cambié mi ritmo diario. El silencio de la mañana es cuando soy más productivo
Esta mañana —21 de marzo— me desperté alrededor de las 4. Mirando por la ventana hacia Praga, me vinieron a la mente más de diez ideas nuevas para artículos del blog. Agarré el móvil y las apunté antes de que desaparecieran. Así es como funciona para mí. La calma, el silencio y una mente fresca por la mañana tienen un gran impacto en mi forma de pensar y en mi productividad.
Despertarme a horas muy tempranas —o básicamente de noche— no es nada extraño para mí. Aproximadamente la mitad de los artículos que he escrito este año empezaron así: me despertaba sobre las 3 o 4, empezaba a pensar en algo y me decía: “Richard, tu cerebro ya está funcionando — de todos modos no vas a volver a dormirte.” Así que me ponía a escribir.
Pero esos despertares tan tempranos hacían que mis días fueran bastante irregulares: algunos días llegaba al trabajo a las 9:30, otros a las 6:00. Una noche dormía ocho horas, otra solo tres y media. Empecé a notar las consecuencias. Me dije a mí mismo: necesito estructura.
Decidí fijar el inicio de mi jornada laboral a las 7:30. Desde entonces —salvo que pase algo realmente fuera de lo común— lo cumplo, y llego a la oficina entre las 7:20 y las 7:40 cada mañana.
Mis mañanas se dividen en dos tipos: o me despierto sobre las 6:00 y llego justo, o me despierto mucho antes, sobre las 3:00 o 4:00. Cuando pasa esto, mi mente empieza a girar y entro en un modo de concentración productiva que suele durar hasta las 6:00. Luego desayuno y voy a la oficina. Pero ya no salto entre extremos como antes — levantarme a las 3:00 un día y a las 8:30 al siguiente.
Seguir leyendo
Ingresa tu correo para desbloquear este artículo y unirte al boletín. Puedes darte de baja en cualquier momento.
Resumen
Más artículos
Europa no tiene capacidad para hacer frente a una guerra de drones masiva y a gran escala como la que vemos en Ucrania. La debilitan tres dependencias: China suministra el material físico de los sistemas de defensa, Estados Unidos aporta las capacidades que Europa no tiene, y veintisiete Estados no logran ponerse de acuerdo sobre con qué rapidez, ni quién paga. Existen planes de rearme, pero se ejecutan con lentitud.
La IA crea el gráfico, el newsletter y la página de producto más rápido que una persona. A quien antes lo hacía le queda una sola cosa — el criterio, saber si el resultado es bueno. Pero la mayoría tiene peor criterio que la IA. Y quien no sabe juzgar la calidad tampoco sabe delegar. ¿Cómo saber si el tuyo es el criterio en el que una empresa se apoya, o el que puede reemplazar?
En abril, en la primera parte de esta serie, escribí sobre un sistema predictivo de IA que empecé a desarrollar en mi propio ordenador. Entonces el software tenía unas pocas horas y el registro de predicciones estaba vacío. Desde entonces, los registros del sistema mostraron una cosa — el sistema todavía no entiende el mercado que se le pide predecir. Sabe encontrar el contexto macro, el valor contable de las empresas, las ganancias. Pero no sabe juntar esas cosas en algo que le ayude a entender el precio.
Praga, 13 de mayo de 2026. De camino al trabajo empecé a pensar en algo que se me quedó dentro durante días. Si en los próximos diez años desaparece la mayor parte del trabajo rutinario delante de un ordenador, y con ella desaparece buena parte del trabajo manual repetitivo, ¿qué pasa con el flujo del dinero? ¿Quién paga a quién y por qué? ¿Qué capas económicas existirán, qué tamaño tendrán y qué relaciones se establecerán entre ellas? Este es el mapa de seis capas que esbocé como respuesta.
Estoy construyendo un sistema de IA para predecir el S&P 500. Corre en mi propia máquina, usa datos públicos gratuitos — yfinance, FRED, el dataset de Shiller — y evalúa cada pronóstico contra la realidad. Esta serie documenta la construcción en sí: las decisiones, la metodología, los errores. Lo que finalmente comparta del sistema en funcionamiento es una pregunta separada, y honesta.
Ayer no podía despegarme del ordenador. Cuando levanté la cabeza, eran las ocho y media de la tarde. Llevaba unas tres horas sentado solo arriba.
¿Me quitará la IA el trabajo? Un formador certificado de Google me dijo en junio de 2024 que mi profesión dejaría de existir. Veintidós meses después, mi cargo no ha cambiado — pero el noventa por ciento de lo que hago durante el día es distinto. He delegado más de mi pensamiento a agentes de IA de lo que jamás creí posible. No tengo miedo. Esto es por qué, y qué significa para cualquiera que se haga la misma pregunta.
Una hora. Cincuenta y cinco minutos. Ese es el tiempo que me llevó construir lo que una empresa checa de software había cotizado en más de 50.000 €. Lo construí con Claude Code. Ni un prototipo. Ni una prueba de concepto. Una herramienta funcional — la que la empresa realmente necesitaba. Aquella misma tarde ya estaba corriendo en staging. Esto no va sobre Claude Code. Va sobre lo que Claude Code deja al descubierto.
He realizado aproximadamente ciento cincuenta entrevistas prácticas a lo largo de los últimos cuatro años. Cincuenta para puestos de especialista en datos. Cien para especialistas en publicidad y marketing de rendimiento. Casi todas consistieron en sentarme con un candidato frente a una tarea práctica — algo cercano a un problema real que necesitamos resolver en la empresa. Sin teoría. Sin trivialidades. Resolución aplicada de problemas. Con el tiempo, empecé a notar un patrón.
Antes de enseñarle algo a la IA, necesitas ver lo que te está ocultando.
Cuatro días en Cataluña. Sin ordenador, sin IA, casi sin redes sociales. Me compré este cuaderno para anotar lo que pensaría y lo que encontraría y aprendería durante el viaje.
