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

Katılım Ocak 2026
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@porquettfin El patrón es conocido: gobierno anuncia inversión → mercado sobrereacciona → el que entra tarde paga la euforia.
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Tendencias Finanzas
Tendencias Finanzas@porquettfin·
"Continúa el rally en acciones de computación cuántica" Porque ayer estas acciones subieron más de 30% y hoy continúan con rendimientos de hasta +20%. Estas suban pueden ser solo el primer capítulo de una nueva fiebre en Wall Street: la carrera por encontrar al próximo gran ganador tecnológico después de la inteligencia artificial. La administración Trump puso USD 2.000 millones sobre la mesa para acelerar la computación cuántica en EE.UU. Y el mercado está reaccionando. $QBTS, $RGTI , $IONQ e $IBM quedaron en el centro del radar porque Wall Street ama este tipo de historias: una tecnología disruptiva, respaldo del gobierno, competencia contra China y empresas chicas con potencial explosivo. ¿Moda pasajera o nueva disrupción tecnológica?
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Tendencias Finanzas@porquettfin

“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”.

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@SantinoCripto Lo más increíble no es que Elon pueda convertirse en el primer multibillonario. Es que gran parte de esa riqueza no viene de vender cosas hoy, sino de lo que los inversores creen que podría valer dentro de x años. Los mercados pagan por el futuro mucho más que por el presente.
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SantinoCripto®
SantinoCripto®@SantinoCripto·
🚨 Esto ya es una auténtica LOCURA. Las acciones pre-IPO de SpaceX se están acercando a los $1,000 por acción. Y eso significa una cosa: Elon Musk podría convertirse en el primer MULTI-TRILLONARIO de la historia de la humanidad. No hablamos de millones. Ni de miles de millones. Ni siquiera de un trillón. MULTI-TRILLONARIO. Actualmente controla cerca del 42% de SpaceX y mantiene entre el 79% y 85% del poder de voto según la clase de acciones. Cuando esta IPO salga oficialmente… los mercados podrían explotar.
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@volatilitysfray Las anécdotas de terceros siempre hay que cogerlas con pinzas. Pero sí creo que el verdadero problema aparece cuando algunas personas empiezan a confundir lo público con lo suyo y el cargo con un privilegio. Ahí es donde se pierde la confianza.
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𝑽𝒐𝒍𝒂𝒕𝒊𝒍𝒊𝒕𝒚'𝒔 𝒇𝒓𝒂𝒚
Un familiar trabajó en La Moncloa en la época Zapatero. Evidentemente me ha contado muchas anécdotas. Una de ellas es que Sonsoles Espinosa, mujer de ZP, era tan engreída que todos los días usaba una sala reservada para los embajadores para sus clases de inglés. Cuando los embajadores se quejaban, les decía que se fueran a otra parte. Total, para eso ella era la mujer del presidente. Para que veáis la clase de gente de la que estamos hablando.
THE OBJECTIVE@TheObjective_es

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…

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@Marcela252016 Lo más impresionante de YouTube no es que no tenga competencia. Es que han pasado 20 años, han aparecido gigantes tecnológicos con recursos infinitos... y ninguno ha conseguido arrebatarle el liderazgo. Los efectos de red son una barbaridad.
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Marcela Quintero
Marcela Quintero@Marcela252016·
El hecho de que YouTube todavía no tenga un rival real después de 20 años, eso es una dominancia increíble.
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@hermanntertsch Más allá de la política, hay una pregunta legítima: Si un gobierno afirma que determinadas infraestructuras son esenciales para proteger vidas, cuesta entender por qué esas inversiones no son siempre una prioridad absoluta dentro de sus propias fronteras.
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@madstreetbets Lo curioso es que mucha gente protege más su contraseña de Netflix que su DNI. Y luego vamos repartiendo nombre completo, dirección, teléfono y documento de identidad a desconocidos como si nada.
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Madrid Street Bets
Madrid Street Bets@madstreetbets·
Ayer llegaron 3 repartidores a casa, y le di el DNI a los 3... me he rallado, ¿por qué tengo que darle el DNI a 3 completos desconocidos? A mi pareja le da igual pero creo que voy a usar un número de DNI falso para estas situaciones, al final si soy yo el que recibe el paquete no debería haber problema. Pero darle mi nombre, apellidos y DNI a cada persona que me lo pide empieza a generarme dudas.
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@andrea_economia A veces leo ciertos titulares y me pregunto qué parte debería indignarme. ¿Que una madre quiera ayudar a su hija? ¿O que hayamos llegado a un punto donde ejercer un derecho básico de propiedad genere semejante debate?
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Andrea
Andrea@andrea_economia·
Como si llevar 54 años de alquiler te convirtiese en dueño de la casa. No entiendo como esto es noticia. Básicamente una madre quiere dejar su casa libre para que su hija pueda vivir en ella y no pagar un alquiler absurdo. ¿Desde cuándo dejar a tu hija vivir en tu casa es un escándalo?
NoticiasTrabajo@noticiatrabajo

🔴 #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".

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España ya no compite solo en empleo. Compite en salarios reales. Porque crear puestos de trabajo es importante. Pero el verdadero reto es que permitan aumentar el nivel de vida. Y ahí sigue existiendo una brecha relevante con Europa.
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Y la brecha no se está cerrando, se amplía. El salario neto medio ronda los 25.770€. Lejos de los países más avanzados de Europa. ¿Por qué? Hay varios factores. Menor productividad. Menor tamaño empresarial. Y una carga fiscal sobre el trabajo superior a la de muchos países.
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España crea empleo. Pero sigue teniendo un problema. Los salarios. Tras descontar impuestos y cotizaciones, el trabajador medio español ingresa unos 3.500€ menos al año que el de la eurozona.
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@jose_elias_nvr Uno de los mayores errores al crecer profesionalmente es pensar que tienes que ser el más listo de la sala. A menudo el verdadero salto llega cuando consigues rodearte de personas que son mejores que tú en áreas concretas.
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Jose Elías Navarro
Jose Elías Navarro@jose_elias_nvr·
Yo ya no soy el mejor en nada de lo que hago. Soy un médico de cabecera en la cima de la pirámide. Entiendo el síntoma, pero opera el especialista. Cuando estás arriba en la pirámide de la empresa, debes ser un médico de cabecera. Entender de lo que te están hablando, pero no ser especialista de nada. Muchos empresarios cometen el mismo error por miedo o por puro ego: Fichan a gente peor que ellos. No quieren que nadie les haga sombra. Pero si fichas a alguien que sabe menos que tú, al final el trabajo lo terminas haciendo tú. Mi filosofía es la contraria: • Busco especialistas en cada nicho. • Contrato gente que me dé mil vueltas en lo suyo. • Mi valor es saber confiar y delegar. Llega un punto en el que tienes que aceptar la realidad. Yo ya no soy el experto en ninguna de mis áreas y es lo mejor que le puede pasar al negocio. Si quieres que tu proyecto sea bueno, ten la humildad de rodearte de personas mejores que tú.
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@lendersacc Si, está claro que a no todo el mundo le encanta su trabajo. Pero siempre va a rendir alguien de media que le gusta su jornada laboral, respecto a alguien quien no.
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mark
mark@lendersacc·
Hay gente que lleva bien hacer cosas por dinero y luego desconecta. Si tienes viento a favor, la inercia te puede llevar lejos. Conozco varios casos así. A mí me cuesta mucho, y creo que centrarse en la intersección entre intereses y skills tiene mejor retorno a largo plazo (sin irnos a extremos).
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mark
mark@lendersacc·
Falta por entender bien el contexto de qué mueve a este chaval por dentro, que seguramente no lo tenga del todo claro con 24 años como es normal. Pero hay un detalle que sí quiero comentar alrededor de la figura del Data Engineer. La teoría, como menciona Borja, es que el Data Engineer no sólo sea un crack en lo técnico sino que también entienda de negocio. La realidad es bien distinta en la gran mayoría de los casos, y es complicado tener la cabeza en la parte técnica y negocio al mismo tiempo. Al final al DE le mandan picar una serie de pipelines, lo cual se traduce en pegarse con Airflow, DBT, Terraform, Kubernetes y mil configuraciones, estar atento a las alertas porque cada día falla algo y resolver la siguiente queja de cualquier equipo que consume esos datos. Gestionar todo eso es bastante exigente, y es complicado que tengas espacio mental para encima ponerte a pensar en qué datos o métricas pueden desbloquear a otro equipo de la empresa. Para eso ya hay otros perfiles de data más cercanos a negocio, que se despreocupan de lo engorroso que es gestionar toda la parte de plataforma y tienen el espacio mental para pensar en todo lo demás (Data Scientists, Data Analysts, PMs...). Además, si encima eres bueno en lo tuyo como DE, te haces aún más imprescindible en ese área y eso te lleva a especializarte aún más en lo técnico. Por supuesto, tener interés en negocio va a hacerte mejor DE porque vas a entender bien los requisitos de la transformación que te toque picar. Ojalá todos los DE tuviesen algo más de interés en esa parte. Pero la realidad es que, si te mueve más estar cerca de negocio, por mucho que seas un perfil técnico, seguramente DE no sea tu sitio. Eso sí, está bien pagado.
Borja Perez Ⓜ️@borjaperfra

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 :)

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@maxifirtman La IA está aumentando el valor de los empleados más productivos. La pregunta es quién se adaptará primero.
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Maximiliano Firtman
Maximiliano Firtman@maxifirtman·
ClickUp despidió al 22% de los empleados y la razón es que el negocio le va como nunca y que que lo que se ahorraría de sueldos se lo va a dar a los que quedan en la empresa que ahora van a ser más productivos con IA. Dice el CEO que si los empleados que quedan logran multiplicar por 100 su productividad les va aumentar el sueldo a 85 mil dólares por mes. Y que estoy deberían hacer todas las empresas.
Zeb Evans@DJ_CURFEW

Today we reduced headcount by 22%. The business is the strongest it's ever been. So I think it's important to be direct about what I'm seeing and why. First, I made this decision and I own it. I did it because the way to operate at the highest level of productivity is changing, and to win the future, ClickUp needs to change with it. Second, this wasn't about cutting costs. Most savings from this change will flow directly back into the people who stay. We'll be introducing million-dollar salary bands. If you create outsized impact using AI, you'll be paid outside of traditional bands. Most importantly, I have the deepest gratitude for those affected. We're doing this from a position of strength specifically so we can take care of people properly. Everyone affected receives a package aimed at honoring their contributions and easing the transition. I only see two options: wait for this to play out gradually in the market or be honest about what I'm seeing and act proactively. THE 100X ORGANIZATION The primary change is that we're restructuring around what I call 100x org. The goal is 100x output. The roles required to build at the highest level are fundamentally different than they were a year ago. Incremental improvements to existing systems won't get us there. We need new ones. That means creating enough disruption to rebuild rather than iterate on what's already broken. The common narrative is that AI makes everyone more productive. It doesn't. Many of the workflows of today, if left unchanged, create bottlenecks in AI systems. These roles will evolve. But waiting for that to happen naturally means falling behind now. The 100x org is actually heavily dependent on people - infinitely more than today. This is only possible with 10x people that have embraced and adopted new ways of working. THE BUILDERS, AGENT MANAGERS, AND FRONT-LINERS — THE BUILDERS: 10X ENGINEERS I don't think most companies have internalized what's actually happening with AI in engineering. The common narrative is that AI makes all engineers more productive. That may be true in isolation, but at an organization level - that is the farthest thing from reality. Here's what we've validated recently at ClickUp: the great engineers, the ones who can orchestrate, architect, and review, are becoming 100x engineers. They're not writing code. They're directing agents that write code. The skill is judgment. AI makes the best engineers wildly more productive, and everyone else using AI slows these engineers down. Think about it - the bottlenecks are (1) orchestration - telling AI what to do, and (2) reviewing - what AI did. Everything is leapfrogged and no longer needed. So who do you want orchestrating and reviewing code? And how do you want your best engineers to spend their time? If your best engineers are spending time reviewing other people's code, then this is inherently an inefficient bottleneck. These engineers can review their agent's code much faster than reviewing human code. The new world is about enabling your 10x engineers to become 100x. The wrong strategy is to push every engineer to use infinite tokens. Companies doing this are celebrating 500% more pull requests. But customer outcomes don't match the volume of code being generated. I call this the great reckoning of AI coding, and every company will face this soon if not already. More code is just another bottleneck to the best engineers, and ultimately to your company's impact as well. — THE BUILDERS: 10X PRODUCT MANAGERS Product management and design roles are merging. Designers that have customer focus, become more like product managers. And product managers that have intuition for UX become more like designers. The bottleneck of user research is gone. It takes us just one mention of an agent to kickoff research and analyze results. The bottleneck of product <> design iteration is also gone. The product builder iterates on their own, along with agents and skills that ensure alignment with quality and strategy. Also controversial today - I believe that the wrong strategy is to have your PMs shipping code - that just introduces another bottleneck that the best engineers will waste their time on. To be clear, PMs should be coding but they should do this in a playground to iterate, validate, and scope. That code should not go to production. Everything outside of managing systems, orchestrating AI, and reviewing output becomes a bottleneck. That's why the other roles that are critical along with these are the systems managers (to reduce bottlenecks) along with a bottleneck you can't replace - customer meeting time. — THE SYSTEM MANAGERS Ironically, the people that automate their jobs with AI will always have a job. They become owners of the AI systems - agent managers. We have many examples of these people at ClickUp. The underlying systems in which we operate are absolutely critical to get right. I think most companies are delusional to think they can iterate on existing systems and compete in this new world. You must create enough disruption so that old systems are deprecated entirely. If there's any definition for 'AI native' that's what it is. — THE FRONT-LINERS In a world that will become saturated with AI communication, the human touch will matter more than anything to customers. This is a bottleneck that you shouldn't replace - even when agents are high enough quality to do video meetings. One-on-one meeting time with customers is something that shouldn't be automated. The systems around the meetings should be - so that front-liners spend nearly 100% of their time with customers. REWARDING 100X IMPACT In a world where companies are able to do so much more with less, where does that excess money go? In our case, much of the savings in this new operating model will flow directly back to those that enabled it. We must reward people that create productivity accordingly. This aligns incentives on both sides. Plus, in a world where your best people create 100x impact, you can't afford to lose them. You should aim to retain these employees for decades. The context they have and their ability to efficiently orchestrate and review will be nearly impossible to replace. Compensation bands of today should be thrown out the door. We're introducing $1 million cash/year salary bands with a path available to nearly everyone in the company if they produce 100x impact by creating or managing AI systems. THE FUTURE Nearly every company will make changes like these. The ones that do it proactively will define what comes next. The future is not fewer people. It's different work, new roles, and better rewards for those who embrace it. We're already seeing entirely new roles emerge, like Agent Managers, that didn't exist a year ago. ClickUp is positioning to lead this shift, not just internally, but for our customers too. I've never been more certain about where we're headed.

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@jdoedoe101101 Si a las empresas les impones más burocracia, más regulación y más costes, acabas dificultando que puedan ofrecer los mejores servicios posibles. A veces olvidamos que detrás de cada producto que usamos hay un entorno que facilita... o dificulta... que esa empresa funcione.
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Juan Doe
Juan Doe@jdoedoe101101·
Se GIGA basó Jeff Bezos: "Si manejaramos Amazon como los demócratas manejan Nueva York, los paquetes tardarían 6 semanas en llegar, le cobraríamos una tarifa de entrega de $100 y cuando el paquete finalmente llegara, tendría el artículo equivocado".
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@eris_28 Los despidos nunca son agradables. Pero muchas veces las personas no recuerdan tanto la decisión como la forma en que fueron tratadas. Puedes despedir a alguien con respeto o convertir un momento difícil en una experiencia humillante. La diferencia importa.
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Juan Real Street
Juan Real Street@eris_28·
Los últimos 8 mil despidos de Meta han dolido más que los últimos 200 mil despidos de las Tech. Pero no fue por los despidos, fue por las formas. Fueron enviados a teletrabajar para que no estuvieran en la oficina al abrir el correo que les llegó a las 04:00 con el despido.
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@borjaperfra 24k€ pueden parecer poco hoy. Pero si los próximos 3 años los convierte en experiencia, el salario dejará de ser el factor importante.
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Borja Perez Ⓜ️
Borja Perez Ⓜ️@borjaperfra·
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 :)
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@volatilitysfray Se puede debatir si es bueno o malo que alguien tenga 10 viviendas. Lo que no se puede debatir es que, en un Estado de derecho, la propiedad privada es un derecho fundamental.
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𝑽𝒐𝒍𝒂𝒕𝒊𝒍𝒊𝒕𝒚'𝒔 𝒇𝒓𝒂𝒚
Manuela, tener 10 casas sí es un derecho, concretamente el derecho a la propiedad privada. Que vosotros se lo deneguéis selectivamente a quienes no os gustan no significa que no exista. O que vuestro intelecto no alcance a comprender por qué debe respetarse tampoco.
EL ESPAÑOL@elespanolcom

🔴🗣️ 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"

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@midudev La historia de la tecnología está llena de ciclos donde los costes bajan… hasta que la demanda explota. Quizá la pregunta ya no sea si las empresas usarán IA, sino qué modelos de negocio podrán hacerlo de forma rentable.
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Miguel Ángel Durán
Microsoft cancelando licencias de Claude Code, Uber ha gastado en 4 meses el presupuesto de IA de todo el año. Los precios de IA subiendo hasta un 40%... Muchas empresas adoptaron IA pensando que los costes seguirían bajado pero ha pasado lo contrario. Los números no cuadran y alguien tendrá que asumir las pérdidas... Creo que los modelos locales van a asumir más protagonismo.
Hedgie@HedgieMarkets

🦔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🤗

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La Firma Financiera
La Firma Financiera@FirmaFinanciera·
@sgarciaz Quizá el problema no sea RRHH, sino cuando un departamento deja de centrarse en ayudar a contratar, retener y desarrollar talento para convertirse en una capa extra de burocracia. Las empresas necesitan personas que resuelvan problemas, no que los creen.
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Santiago G
Santiago G@sgarciaz·
Una empresa que se llama Bolt sacó a todo su departamento de recursos humanos y desde ese día la empresa empezó a funcionar mejor. El CEO dice que eran una fuente generadora de problemas que antes ni existían. Tengo una amigo CEO de una empresa de 100 personas y no tiene a nadie en RRHH y todo le funciona muy bien. Mi comentario impopular es que tienen razón.
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