Osvaldo Cuautle

[Conciertos México @conciertosmxico]

👑 🦁 – 2027

[YANFRED @Yan_infor]

¿Me estás diciendo que en EEUU no hay plazas?

[Régulo @ReguloRegulin]

🧵 Estos días está circulando una noticia bastante dura sobre Housers.

Según laSexta, de aproximadamente €150M invertidos a través de la plataforma, unos €66M no habrían sido devueltos.

No voy a entrar a decir si alguien ha cometido una estafa.

Eso le corresponde decidirlo a la justicia.

Pero sí creo que hay una lección MUY interesante para cualquiera que invierta en real estate privado.

Y explica una decisión que estamos tomando nosotros:

Prefiero 20 inversores de €100.000 que 2.000 inversores de €1.000.

No porque el inversor grande sea mejor.

Sino porque cambia completamente la relación.

Primero hay que entender cómo funcionan muchas plataformas de crowdfunding/crowdlending inmobiliario.

Simplificando muchísimo:

Un promotor necesita €1M.

La plataforma analiza el proyecto y lo publica.

1.000 inversores ponen €1.000 cada uno.

El promotor recibe financiación.

La plataforma cobra sus fees.

Y el inversor recibe el retorno si el proyecto funciona según lo previsto.

El modelo tiene sentido.

El problema interesante aparece cuando analizas los incentivos.

Si eres un intermediario y una parte importante de tus ingresos depende de financiar operaciones...

necesitas operaciones.

Y necesitas capital entrando en esas operaciones.

Mientras que el inversor necesita algo ligeramente diferente:

Que le digas que NO la mayoría de las veces.

Ahí puede aparecer un conflicto de incentivos.

No significa que la plataforma vaya a seleccionar conscientemente malos proyectos.

Significa que su modelo económico puede premiar el volumen de operaciones financiadas mientras que el inversor quiere maximizar la calidad de cada euro invertido.

Y precisamente por eso cada vez tengo más claro cómo quiero hacer las cosas nosotros.

Tickets mayores. Menos inversores. Mucha más conversación.

Si alguien va a invertir €50k, €100k o €200k conmigo, quiero poder sentarme con esa persona.

Y explicarle:

Esto es lo que puede salir bien.

Esto es lo que puede salir mal.

Aquí está tu dinero.

Aquí cobramos nosotros.

Este es nuestro margen.

Este es el escenario adverso.

Así podrías perder dinero.

Y esto tendría que ocurrir para que sucediese.

Porque hay algo que me preocupa de democratizar inversiones complejas:

Democratizar el acceso no democratiza automáticamente el conocimiento.

Poner un botón de:

“INVERTIR €500”

no hace que un desarrollo inmobiliario deje de tener:

Riesgo de ejecución.

Riesgo de promotor.

Riesgo urbanístico.

Riesgo de construcción.

Riesgo de liquidez.

Riesgo de mercado.

Y riesgo de perder capital.

El real estate privado sigue siendo real estate privado aunque puedas comprarlo desde un iPhone.

Por eso, construyendo ahora nuestro propio vehículo, estoy descubriendo que hay algo que valoro muchísimo:

Poder mirar a cada inversor a la cara.

Quiero que antes de invertir entienda que la rentabilidad NO está garantizada.

Que nuestros intereses están alineados todo lo posible.

Que sepa exactamente cómo ganamos dinero nosotros.

Y, sobre todo, que entienda dónde puede perderlo él.

Esto evidentemente hace mucho más difícil escalar.

Es mucho más fácil captar 5.000 inversores digitalmente que tener 50 conversaciones.

Pero quizá en inversiones privadas...

no todo debería optimizarse para escalar.

Prefiero levantar €5M de 30 personas que entienden perfectamente dónde están metiendo su dinero que hacerlo de 5.000 personas que simplemente han visto una rentabilidad esperada en una pantalla.

Porque levantar capital no consiste solamente en conseguir que alguien haga un wire.

También consiste en asegurarte de que entiende qué acaba de comprar.

Esto es lo que sucede en las trincheras del real estate, donde hay barro, hace frío y una sola operación puede arruinarte.

[Raquel Bernal @RaquelBernal3]

Si una inteligencia artificial puede producir exactamente el trabajo que le pedimos a un estudiante para demostrar que aprendió, tenemos dos posibilidades.

Prohibirle usarla.

O preguntarnos si ese trabajo realmente demostraba aprendizaje.

La segunda pregunta me parece bastante más incómoda.

Durante mucho tiempo una respuesta correcta, un ensayo bien escrito o un ejercicio resuelto funcionaron como evidencias razonables de que una persona sabía.

Hoy esa relación ya no es tan evidente.

Una IA puede producir una respuesta correcta.
Puede estructurar un argumento.
Puede resumir un texto.
Puede redactar algo impecable.

Entonces el desafío educativo empieza a desplazarse.

¿Cómo sabemos ahora que alguien entendió?

Quizá tengamos que mirar menos el producto final y mucho más lo que una persona puede hacer con él.

¿Puede explicar por qué cree que esa respuesta es cierta?
¿Puede defenderla?
¿Puede encontrar sus límites?
¿Puede reconocer una evidencia que contradiga su posición?
¿Puede cambiar de opinión?
¿Puede tomar una decisión cuando no existe una respuesta inequívocamente correcta?

La inteligencia artificial está obligándonos a revisar algo que, en realidad, deberíamos haber revisado hace tiempo:

qué consideramos evidencia de aprendizaje.

No creo que esta sea una conversación sobre cómo proteger la educación de la IA.

Es una oportunidad para preguntarnos qué parte de educar nunca debió reducirse a producir una respuesta correcta.

[Juanjo de Haro @jjdeharo]

AulaMap, que dibuja el plano de clase con medidas reales, ahora también forma equipos cooperativos (heterogéneos, homogéneos o temporales) y coloca las mesas para cada uno.

Software libre y sin cuentas: los datos no salen del navegador.

👉 AulaMap: https://t.co/gAQkoQBacX

[Alejandro Gómez T. @alejandrogomezt]

#ULTIMAHORA ¿Cómo pueden desaparecer miles de millones de dólares en unas cuantas horas? 📉💸

Cuando cae la bolsa solemos escuchar que se “destruyeron” cientos de miles de millones de dólares. Pero ¿quién perdió ese dinero? ¿Alguien más se lo quedó?

La respuesta está en algo que muchas veces confundimos: dinero y riqueza no son lo mismo.

Con un Centenario de oro 🪙 te explico cómo los mercados pueden crear o destruir enormes cantidades de riqueza sin que esos mismos millones de dólares hayan cambiado de manos.

¿A dónde va entonces el dinero? De eso trata este video.

[PLACEBO @PLACEBOWORLD]

Dear Placebo addicts, we’d like to welcome the following special guests onto our forthcoming 30th Anniversary tour starting on 28th September.

Please check the tour poster for exact date of appearance.

For tickets: https://t.co/h0wGlxeCVU

Credits: @scarletpage

[Juanjo de Haro @jjdeharo]

Plano de clase es una aplicación para situar al alumnado en el aula. Se monta el aula, se pega la lista de nombres y se arrastra cada uno a su sitio. Se imprime, se guarda y se comparte por enlace. En cinco idiomas.

👉 https://t.co/gAQkoQBacX
Ejemplo: https://t.co/N2MQ7FEGgc

[santi @santtiagom_]

uno de los cocreadores de ChatGPT pasó los últimos 2 años trabajando en una IA que no puede generar texto.

se llama Jev. le das contexto y opciones, y elige qué hacer.

en una demo le piden llegar de una página de wikipedia a otra usando solo enlaces. el sistema va decidiendo cuáles seguir hasta llegar al que necesita.

según los creadores, en sus pruebas es entre 20 y 200 veces más rápido y entre 40 y 400 veces más barato que los LLMs con los que lo comparan.

cuesta USD 0,042 por millón de tokens de entrada. los de salida son gratis: dicen que procesarlos cuesta tan poco que no vale la pena cobrarlos. (!)

su apuesta es código + IA: el modelo evalúa las opciones y el código usa ese resultado para decidir cómo seguir.

ya abrieron una lista de espera para probarlo.

[Andy Hargreaves @HargreavesBC]

There is a dubious collective folly emerging that high @OECDEduSkills PISA scores are due to explicit teaching, aligned curriculum, and firm behaviour strategies – as in, the, er, recently Conservative England of @NickGibbUK & @michaelgove, for example.

But outside of the Asian high performers that require a separate post, there are some inconvenient patterns for this argument.

In reading, Ireland is top. It has none of the proclaimed super-strict strategies of England, but it does have a phenomenal record on other metrics of wellbeing. Canada and the US are just 4 points behind at joint 6th. – yet Canada has different autonomous strategies and different political control for each of its 10 provinces. In the US that applies to all 50 states. Go figure!

Canada is only 3 points behind the UK in mathematics, and just one point behind in science. This is statistically negligible. Yet Canada, with its tiny private system, and in all but one case, avoidance of educational markets, is as unlike England as you can imagine.

As usual, people in different systems are leaping to conclusions to justify their own hobby horses. What we should be more concerned about is two bigger trends.

First, the initial PISA promise that testing will raise achievement has failed spectacularly - as evidenced in a relentless decline in results over two decades.

Second, global declines affecting almost all countries raise questions not about what is happening in this or that educational system, or with one policy or another. What should be grabbing our attention is what is happening to our young people and their families in a world with mounting inequalities, increased conflict and displacement, rampant technological addiction (among the parents as well as their kids), and the lingering traumas of the biggest pandemic in a century (PISA students were 10 years old when the pandemic hit them!) @JonHaidt

The Western world is in a massive state of disrepair. Let’s get a grip on these bigger issues, together, and stop rearranging the nationalistic deckchairs on the global Titanic - and yes, I do have a book coming out about this at the end of the year!

@pasi_sahlberg @Miss_Snuffy @teacherhead @LesWalton500 @steve_munby @dizdarm @LucyMPowell @jon_severs @BeatrizPont @VanDammeEDU @schoolsweek

[Osvaldo Cuautle @OsvalCR]

@JuanRicard61708 @ElRoloJPDM Adames estaba defendiendo muy bien el turno. Había encadenado varios batazos de foul. Era muy posible que conectara el hit que empatara el partido al menos.

[Pericos de Puebla @Pericos_Oficial]

🚨🦜 ¡¡¡GRÍTALO, PUEBLA!!! ¡¡¡ESTAMOS EN LA SERIE DE CAMPEONATO DE LA ZONA SUR!!! 🦜💪🏻

¡ESTE ES TU EQUIPO, PUEBLA! 💚⚾️

@CajaMexicana

#ModoPericos 🟢

[Andy Hargreaves @HargreavesBC]

As Marshall McLuhan, put it, “a point of view can be a
dangerous luxury when substituted for insight and understanding". What's the point of doing research to prove something you already believe? Geoffrey Walford - humble man, great professor, a peer & former valued colleague from the 1980s. @EbooPatel @Yascha_Mounk - great article about why we need more sociology, well done, not less. Max Weber said the role of values was to help you select your topic, not to predetermine the outcome. @ProfAliceS

[mikeisonline @mikedevs]

@karpathy

[santi @santtiagom_]

prompt engineering will be dead sooner than you think

[Salvador Iglesias Jr @Javisness]

El SPEI, el sistema que usas para mandar dinero en segundos, lo inventaron en México 🇲🇽

Un equipo de 7 personas del Banco de México tardó 4 años en construirlo. Desde que arrancó en 2004, adelantó a economías como Estados Unidos, donde una transferencia por ACH puede tardarse hasta 3 días hábiles.

El SPEI liquida cada operación en un promedio de 1.9 segundos, las 24 horas, los 365 días del año. Brasil lanzó su equivalente, Pix, hasta 2020. México lleva haciendo esto desde hace más de dos décadas.

En 2024 el sistema procesó más de 5,400 millones de operaciones y movió el equivalente a 16 veces el PIB nacional. México está hoy en el top 10 mundial de pagos en tiempo real, por encima de Reino Unido y Canadá. A veces el orgullo mexicano vive en los lugares más inesperados

[ESPN.com.mx @ESPNmx]

🥹 🇲🇽 ¡RESPETO TOTAL PARA TORITO!

A 21 km de la meta, Isaac del Toro sufrió una caída, regresó y llegó como TERCERO. Estuvo a nada de ganar la Etapa 15.

*Con esto, recupera la maillot blanca como líder joven.

¡LO DIO TODO! 👏

[Alberto Lati @albertolati]

Thierry Henry explicándolo con una pasmosa precisión. Esto hace España. Así somete a sus rivales.

[DW Español @dw_espanol]

China sembró 66.000 millones de árboles para frenar el desierto. Décadas después, algo raro pasó

Los bosques plantados de #China esconden un comportamiento que los científicos aún intentan explicar. (few) https://t.co/XU1zDEUI7s