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Geopolítica, Mercados y Estrategia. Descifrando el caos global para encontrar valor. 🏛️ Análisis diario de Bolsa y Economía.



“Próximo boom en Wall Street: computación cuántica: +30%” Porque la administración Trump anunció un paquete de USD 2.000 millones destinado a empresas de computación cuántica, incluyendo a D-Wave Quantum $QBTS (subiendo +30%), $RGTI (+27%) e $IBM +11%). El gobierno incluso tomará participaciones accionarias en varias compañías del sector y una Inversión estatal total: USD 2.000 millo Washington ahora considera a la computación cuántica una tecnología estratégica nacional, al mismo nivel que los semiconductores o la inteligencia artificial. El objetivo está en competir contra China y asegurar liderazgo tecnológico en las próximas décadas. IBM recibirá USD 1.000 millones para construir una nueva fábrica de chips cuánticos llamada “Anderon”, mientras que D-Wave y Rigetti obtendrían alrededor de USD 100 millones cada una. La computación cuántica todavía enfrenta enormes desafíos técnicos y muchos expertos creen que faltan años para aplicaciones masivas reales. Pero Wall Street ya empezó a poner precio a un posible “próximo boom tecnológico”.




La mujer de Zapatero, en el foco de la UDEF por una cuenta que recibió 1,5 millones. Informan Pelayo Barro (@pelayobarro) y Marcos Ondarra (@MarcosOndarra) theobjective.com/espana/2026-05…



🇪🇸 🇲🇦 El Gobierno financia con 340 millones de euros obras hídricas en Marruecos




🔴 #ÚLTIMAHORA | La Audiencia Provincial de Málaga avala el desalojo de un inquilino tras 54 años de alquiler para que la hija de la dueña se independice. El fallo aplica la Ley de 1964 al considerar que la necesidad de la joven de 25 años es un fin "serio, real y legítimo".





Me escribe un chaval. 24 años. Doble grado de Ing. Informática + ADE con Erasmus en Chile y Portugal. Me pregunta: - Próximos pasos: tiene oferta en Madrid. - Máster en Suiza en 2027, ¿sí o no? - Cómo orientar su carrera: ¿me quedo en Data? ¿O busco otra cosa? TFG creando un RAG dual y prácticas como Data Engineer en una consultora especializada en Data que trabaja con herramientas modernitas. Está tocando ya Snowflake y dbt. Y tiene certificación de Google Cloud de professional Data Engineer. El chaval va dopadísimo. Debe ser un coco con patas, no todos los perfiles son así. Pero tiene dudas que creo que pueden servir a muchos, así que respondo en abierto. Está en un punto de decisión importante. - Coger la oferta en Madrid - Entrar en Data Lo primero es entender que tiene una diatriba importante que resolver. 1. Ha estudiado un doble grado que "se echa un poco a perder" si se queda como Data Engineer. Pero que puede aprovechar muy bien para trasladar problemas de negocio y resolverlos con plataformas de datos. 2. Prácticas como DE + Certificación como DE ya te marcan un camino y tienes que elegir si quieres seguir ahí (porque en tu siguiente experiencia te buscarán como Data Engineer también). Intentamos resolver las dos cuestiones de una. La ventaja competitiva como Data Engineer es suficiente como para tomar el camino, de momento. Más adelante, decides si te mueves a otro rol, pero puedes hacer: Data Engineer -> Senior -> Data Architect -> AI/ Data Platform Data Platform es un perfil super escaso y super valioso. Se paga muy bien. Y puedes aplicar tu parte de ADE para resolver los problemas de negocio. También está la opción de ir hacia un rol de pre-sales o así en empresas de software de data en el futuro. No lo descartes. Es una opción dentro de 10 años. Si ves que Data no es lo tuyo, tienes un perfil bueno para dar un giro como AI/ Product Engineer, pero ese salto es más fácil hacerlo dentro de la misma empresa y no intentar el salto fuera, porque las empresas cuando buscan a alguien buscan un rol con experiencia en eso. Camino en data ahora mismo: cloud, pipelines, infra de LLM's, MLOps, orquestación, BBDD vectoriales y observabilidad. Te dejo: - Roadamap de Data Engineer: roadmap.sh/data-engineer - Roadamp de MLOps: roadmap.sh/mlops Ambos se cruzan. Sobre la oferta de Madrid: - Estoy seguro que en la consultora en la que estás haciendo las prácticas te harán oferta. - La oferta de Madrid de €24K no está mal para un entry level. Pero te tengo que ser sincero. En Madrid tendrás más oportunidades, crecimiento más rápido y más salario. Y cuando quieras salir de consultora, tendrá smuchas empresas en las que aterrizar. Si a ti te apetece y puedes, yo daría el salto. Eso sí, dos añitos en consultoría, aprendes y a volar. Máster: sí o no. - Yo no lo haría porque ya vas sobrado de formación y ya vas a entrar en el mercado laboral. -Si lo puedes hacer mientras trabajas, genial. Si no, tampoco te va a cambiar la vida. Ahora mismo la experiencia cuenta mucho mucho más que la formación. - Además, no lo puedes empezar hasta 2027, por lo que tienes tiempo para pensarlo. - Eso sí, si puedes hacer máster en Suiza y quedarte allí en alguna empresa, el salto de salario que vas a hacer va a ser brutal. Yo no me perdería la calidad de vida y el sol y las terracitas de Españita, pero a finales de año le das una vuelta. Revisa los másters que puedes hacer y te lo planteas. Incluso es posible que, con 1 año de experiencia como DE puedas encontrar curro allí y estudiar y trabajar a la vez. Si puedes hacer esto, te colocas ya en una posición muy buena para el resto de tu carrera. - Sobre qué hacer el máster: IA aplicada, sistemas distribuidos/ cloud, data + producto, software systems, analytics systems... Lo que veas de alguna de estas ramas estaría bien. Consejo resumido: Corto plazo (1-2 años) - Aprende como un animal en consultoría Profundiza técnicamente - Mantén buen nivel de inglés - Entiende negocio y producto - Cambia de entorno rápido si ves que te estancas Medio plazo: - Salta a empresa de producto o scaleup - O vete fuera. Máster + trabajo como DE Largo Plazo: - Tienes un perfil híbrido (técnico + negocio) aprovéchalo: IA + datos + negocio + producto y serás una rara avis. Se pelearán por ti. Toma las decisiones con calma y no te obsesiones ahora mismo. Ten esto como una opción de roadmap pero recalibras con cada cambio que hagas :) PD: os voy contestando a todos poco a poco 💙 No me da la vida :)








🔴🗣️ Manuela Bergerot (Más Madrid): "Nadie debería tener más de 10 casas, tener 10 casas no es un derecho y que un propietario las alquile al precio que le dé la gana tampoco es un derecho, por cada millonario que tiene 10 casas hay 10 familias que no tienen ninguna"


🦔Microsoft canceled its internal Claude Code licenses this week after token-based billing made the cost untenable, even for a company with effectively infinite cloud resources. Uber's CTO sent an internal memo warning the company burned through its entire 2026 AI budget in just four months. American AI software prices have jumped 20% to 37%, and GitHub (owned by Microsoft) is dropping flat-rate plans for usage-based billing across its products. My Take The AI subsidy era is ending in real time. The same company that put $13 billion into OpenAI and built the Azure infrastructure powering most of Anthropic's compute just looked at the bill from a competitor's coding tool and decided it was not worth paying. That is not a productivity failure on Anthropic's end. Token-based pricing is forcing every enterprise customer to confront the actual cost of running these models at scale, and the number turns out to be far higher than the flat-rate experiments suggested. This ties directly to my Gemini Flash post yesterday. Anthropic, OpenAI, and Google all raised effective prices in the last six months. Enterprises that built workflows assuming AI costs would keep falling are now watching annual budgets evaporate in months. Two outcomes look likely from here. Either enterprises scale back AI usage to fit budgets, which slows the revenue ramp the labs need to justify their valuations ahead of IPOs, or the labs cut prices and absorb the losses, which makes the unit economics worse at exactly the wrong moment. Both paths land in the same place, the numbers stop working, and somebody has to take the writedown. Hedgie🤗





