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Where low-capital AI businesses can still win

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Where low-capital AIbusinesses can still winMade for Grober Díaz, by Hanademi
Dónde aún pueden ganar losnegocios de IA con poco capitalMade for Grober Díaz, by Hanademi
AI productivity swung from 19% slower to80% fasterReported productivity effects from 3 different 2025 studies or cases; methods, tasks, and populations differ.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Becker, J., Rush, N., & Barnes, B. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-sourcedeveloper productivity.; boldare.com.; anthropic.com.Values are shown intact but are not direct estimates of one common population.Unitreported productivity effectExperienced developers-19%Energy platform case31%Sampled Claude tasks80%
AI does not produce one universal productivity effect. Experienced developers completed repository tasks 19% slower in METR's randomized study. A regulated energy-platform case reported up to 31% greater sprint velocity, while Anthropic estimated 80% acceleration for sampled tasks. Workflow, operator, and verification determine the outcome.
La productividad con IA osciló entre un 19%más lenta y un 80% más rápidaEfectos de productividad reportados por 3 estudios o casos distintos de 2025; los métodos, tareas ypoblaciones difieren.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Becker, J., Rush, N., & Barnes, B. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experiencedopen-source developer productivity.; boldare.com.; anthropic.com.Los valores se muestran intactos, pero no estiman directamente una misma población.Unidadefecto reportado sobre productividadDesarrolladores expertos-19 %Caso de plataforma energética31 %Tareas analizadas de Claude80 %
La IA no produce un efecto universal sobre la productividad. Desarrolladores expertos completaron tareas de repositorios un 19% más lento en el estudio aleatorio de METR. Un caso en una plataforma energética regulada reportó hasta un 31% más de velocidad por sprint, mientras Anthropic estimó una aceleración del 80% en tareas analizadas. El flujo, el operador y la verificación determinan el resultado.
Four terms behind the opportunityPlain-language definitions used throughout the deck.Made for Grober Díaz, by HanademiAgentic AIAI that can choose and perform actions through software tools.MCPA common way for AI systems to connect with tools and data.Open-weight modelA model whose learned parameters can be downloaded and privatelydeployed.Zero trustAccess is checked for every identity, device, and requested resource.
These terms describe infrastructure around a model rather than the model itself. That distinction matters because small businesses rarely compete by training frontier models. They can compete by making model actions useful, safe, and accountable.
Cuatro términos detrás de la oportunidadDefiniciones sencillas utilizadas en toda la presentación.Made for Grober Díaz, by HanademiIA agénticaIA que puede elegir y ejecutar acciones mediante herramientas de software.MCPUna forma común de conectar sistemas de IA con herramientas y datos.Modelo de pesos abiertosUn modelo cuyos parámetros aprendidos pueden descargarse ydesplegarse en privado.Confianza ceroEl acceso se comprueba para cada identidad, dispositivo y recurso solicitado.
Estos términos describen infraestructura alrededor de un modelo, no el modelo en sí. Esa diferencia importa porque los pequeños negocios rara vez compiten entrenando modelos de frontera. Pueden competir haciendo que sus acciones sean útiles, seguras y responsables.
AI choices already crowd the screenA smartphone screen displays a folder containing several AI application icons.Sources: AI open models have benefits. So why aren't they more .... mitsloan.mit.edu.
Abundant AI applications shift the opportunity from basic access to trusted integration.
Las opciones de IA ya llenan la pantallaLa pantalla de un teléfono muestra una carpeta con varios iconos de aplicaciones de IA.Fuentes: AI open models have benefits. So why aren't they more .... mitsloan.mit.edu.
La abundancia de aplicaciones de IA desplaza la oportunidad del acceso básico hacia la integración confiable.
AI experimentation still outruns productionadoptionExecutive-survey use and official EU enterprise adoption, percentages with different populations anddefinitions, 2021 to early 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.; Eurostat. (2025).Use of artificial intelligence in enterprises.UnitpercentMcKinsey survey33%72%65%Regular gen AI2023Any AI 2024Regular gen AI2024Eurostat enterprises7.7%13.5%20212024
McKinsey's executive survey captured broad experimentation and regular use. Eurostat used a narrower official enterprise measure and reported a much smaller footprint. The populations are not directly comparable, but the distance reveals how much implementation work remains. Access is common before dependable operation is common.
La experimentación con IA aún supera laadopción productivaUso en una encuesta ejecutiva y adopción empresarial oficial de la UE, porcentajes con poblaciones ydefiniciones distintas, de 2021 a comienzos de 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.; Eurostat.(2025). Use of artificial intelligence in enterprises.UnidadporcentajeEncuesta de McKinsey33 %72 %65 %IA generativahabitual 2023Cualquier IA 2024IA generativahabitual 2024Empresas según Eurostat7,7 %13,5 %20212024
La encuesta ejecutiva de McKinsey capturó experimentación amplia y uso habitual. Eurostat aplicó una medida empresarial oficial más estrecha y reportó una presencia mucho menor. Las poblaciones no son directamente comparables, pero la distancia revela cuánto trabajo de implementación queda. El acceso se vuelve común antes que la operación confiable.
Official business adoption is acceleratingunevenlyReported business AI use in the United States and Brazilian industry; scopes, dates, and sectors differ.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: United States Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: Artificial intelligence use.;federalreserve.gov.; dataconcierge.dev.Unitbusinesses reporting AI useUnited States5.4%18%2023 to 2024 estimateYear-end 2025Brazilian industry16.9%41.9%Two years earlierSeptember 2025 report
Federal Reserve analysis placed U.S. business adoption near 18% by the end of 2025. Brazilian industrial use reportedly rose from 16.9% to 41.9% in two years. These are different populations, not a country ranking. Both point to a widening market for implementation, training, monitoring, and maintenance.
La adopción empresarial oficial se acelerade forma desigualUso empresarial reportado de IA en Estados Unidos y la industria brasileña; los alcances, fechas y sectoresdifieren.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: United States Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: Artificial intelligence use.;federalreserve.gov.; dataconcierge.dev.Unidadempresas que reportan uso de IAEstados Unidos5,4 %18 %Estimación 2023 a 2024Cierre de 2025Industria brasileña16,9 %41,9 %Dos años antesInforme de septiembre de2025
Un análisis de la Reserva Federal situó la adopción empresarial estadounidense cerca del 18% al cierre de 2025. El uso en la industria brasileña habría subido del 16,9% al 41,9% en dos años. Son poblaciones distintas, no una clasificación de países. Ambas apuntan a un mercado creciente de implementación, formación, monitoreo y mantenimiento.
Korea’s Government-backed AI VoucherProgramme has supported more than1,000 projects since 2020.This slide shows Korea’s reported project count. It is not compared with Austria’semployee target.Sources: oecd.org.
Korea’s voucher programme has supported more than 1,000 projects since 2020, showing government-backed adoption at implementation scale.
Sources
El programa gubernamental de vales de IAde Corea ha respaldado más de 1.000proyectos desde 2020.Esta diapositiva muestra el número de proyectos reportado por Corea. No se comparacon el objetivo de empleados de Austria.Fuentes: oecd.org.
El programa de vales de Corea ha respaldado más de 1.000 proyectos desde 2020, mostrando una adopción gubernamental a escala de implementación.
Fuentes
Austria began deploying the sovereignGovGPT assistant, targeting more than180,000 federal employees.This slide shows Austria’s reported employee target. It is not compared with Korea’sproject count.Sources: groundtruth.day.
Austria is deploying GovGPT on government infrastructure for more than 180,000 federal employees, making sovereign processing an operating requirement.
Austria comenzó a desplegar el asistentesoberano GovGPT, con más de 180.000empleados federales como objetivo.Esta diapositiva muestra el objetivo de empleados reportado por Austria. No se comparacon el número de proyectos de Corea.Fuentes: groundtruth.day.
Austria despliega GovGPT en infraestructura estatal para más de 180.000 empleados federales, convirtiendo el procesamiento soberano en un requisito operativo.
Claude access ranged from $20 to $200 amonthIndividual Claude subscription tiers listed by Anthropic in 2025, USD per month.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Anthropic. (2025). Choosing a Claude plan.UnitUSD monthly$200Max 20x$100Max 5x$20Pro
An individual developer could access Claude at a listed entry price near $20 per month. Higher-use tiers reached $100 and $200. That makes software prototyping capital-light. The subscription does not purchase correct requirements, secure code, maintenance, or customer trust.
El acceso a Claude iba de $20 a $200 almesNiveles individuales de suscripción a Claude publicados por Anthropic en 2025, USD al mes.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Anthropic. (2025). Choosing a Claude plan.UnidadUSD mensuales$200Max 20x$100Max 5x$20Pro
Un desarrollador podía acceder a Claude con un precio inicial publicado cercano a $20 al mes. Los niveles de mayor uso llegaban a $100 y $200. Eso permite crear prototipos de software con poco capital. La suscripción no compra requisitos correctos, código seguro, mantenimiento ni confianza del cliente.
OpenAI cut listed input price from $30 to$0.15Listed USD price per million input tokens for GPT-4, GPT-4o, and GPT-4o mini.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: OpenAI. (2024). API pricing.; OpenAI. (2024). GPT-4o mini: Advancing cost-efficient intelligence.UnitUSD per million tokensGPT-4$30GPT-4o$5GPT-4o mini$0.1
The listed input price moved from $30 to $0.15 per million tokens across these model generations. Cheap inference expands what a tiny team can test. It also forces differentiation through data, workflow ownership, trust, or distribution. Model access alone loses pricing power quickly.
OpenAI redujo el precio de entradapublicado de $30 a $0,15Precio publicado en USD por millón de tokens de entrada para GPT-4, GPT-4o y GPT-4o mini.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: OpenAI. (2024). API pricing.; OpenAI. (2024). GPT-4o mini: Advancing cost-efficient intelligence.UnidadUSD por millón de tokensGPT-4$30GPT-4o$5GPT-4o mini$0,1
El precio publicado de entrada pasó de $30 a $0,15 por millón de tokens entre estas generaciones. La inferencia barata amplía lo que un equipo pequeño puede probar. También obliga a diferenciarse mediante datos, control del flujo, confianza o distribución. El acceso al modelo pierde poder de precio rápidamente.
GPT-3.5-level inference cost fell more than280-fold in under two years.The estimate concerns inference delivering GPT-3.5-level benchmark performance, notevery model, workload, or total production cost.Sources: Stanford HAI. (2025). AI Index Report 2025.; Epoch AI. (2025). Trends in machine learning hardware and inference economics.
Stanford estimated a cost decline of more than 280 times between November 2022 and October 2024. That makes experiments and narrow products dramatically cheaper to launch. It also destroys pricing power for businesses whose only advantage is reselling model access.
El coste de inferencia tipo GPT-3.5 cayómás de 280 veces en menos de dos años.La estimación se refiere a inferencia con rendimiento de referencia similar a GPT-3.5,no a todos los modelos, cargas ni costes totales de producción.Fuentes: Stanford HAI. (2025). AI Index Report 2025.; Epoch AI. (2025). Trends in machine learning hardware and inference economics.
Stanford estimó una caída de costes superior a 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. Eso abarata de forma radical el lanzamiento de experimentos y productos concretos. También destruye el poder de precio de negocios cuya única ventaja es revender acceso a modelos.
Access is becoming ordinaryThe ChatGPT interface appears on a smartphone held in front of an open laptop.Sources: Thrift-maxxing puts OpenAI and Anthropic IPOs at risk. thenextweb.com.
As model access becomes commonplace, defensible value moves into workflows and verification.
El acceso se está volviendo cotidianoLa interfaz de ChatGPT aparece en un teléfono sostenido frente a una computadora portátil abierta.Fuentes: Thrift-maxxing puts OpenAI and Anthropic IPOs at risk. thenextweb.com.
A medida que el acceso a modelos se vuelve común, el valor defendible pasa a los flujos de trabajo y la verificación.
Gemini made document-heavy prototypescheaperAdvertised context capacity and listed Flash input prices, separate units and product tiers.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Google. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context.; Google. (2025). GeminiDeveloper API pricing.Unittokens and USDAdvertised context32K2MEarlier limitTwo millionFlash input pricing$0.07$0.10Common tier ACommon tier B
Gemini expanded advertised context from roughly 32,000 tokens to as many as 2 million. Flash input pricing also moved below $1 per million tokens. Together, those facts make document-heavy prototypes accessible to small teams. They do not remove retrieval errors, factual mistakes, or review costs.
Gemini abarató los prototipos intensivos endocumentosCapacidad de contexto anunciada y precios de entrada publicados para Flash, con unidades y niveles deproducto separados.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Google. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context.; Google. (2025). GeminiDeveloper API pricing.Unidadtokens y USDContexto anunciado32K2 MLímite anteriorDos millonesPrecio de entrada de Flash$0,07$0,10Nivel habitual ANivel habitual B
Gemini amplió el contexto anunciado desde unos 32.000 tokens hasta 2 millones. El precio de entrada de Flash también quedó por debajo de $1 por millón de tokens. Juntos, esos hechos hacen accesibles los prototipos intensivos en documentos para equipos pequeños. No eliminan errores de recuperación, fallos factuales ni costes de revisión.
Document AI has reached six-figureworkloadsReported document-like items processed in 2 production cases: over 100,000 consultation responses and128,000 documents.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: resultsense.com.; dineshchalla.dev.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unititems processed128KProduction documents100KUK consultation responses
Two reported production cases crossed 100,000 processed items. The UK transport case claimed annual savings up to £4 million. A separate cascade processing 128,000 documents reported a 73% reduction in AI spending while maintaining 94.2% accuracy. Cost routing, review, and retrieval can be products, not internal details.
La IA documental ya procesa volúmenes deseis cifrasElementos documentales procesados en 2 casos de producción: más de 100.000 respuestas a consultas y128.000 documentos.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: resultsense.com.; dineshchalla.dev.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadelementos procesados128KDocumentos en producción100KRespuestas a consultas británicas
Dos casos reportados de producción superaron los 100.000 elementos procesados. El caso británico de transporte afirmó ahorros anuales de hasta £4 millones. Una arquitectura en cascada separada que procesó 128.000 documentos reportó una reducción del 73% en gasto de IA manteniendo una precisión del 94,2%. El enrutamiento de costes, la revisión y la recuperación pueden ser productos, no detalles internos.
Scale still has to be engineeredColor-coded programming text fills a computer display.Sources: Claude Code Changed How We Ship Software – Our First 90 Days – CODERCOPS. codercops.com.
Large processing workloads turn an AI demonstration into an engineering and operations problem.
La escala aún debe construirseTexto de programación codificado por colores ocupa una pantalla de computadora.Fuentes: Claude Code Changed How We Ship Software – Our First 90 Days – CODERCOPS. codercops.com.
Las grandes cargas de procesamiento convierten una demostración de IA en un problema de ingeniería y operaciones.
In Stanford's selected benchmark, themodel gap narrowed to 1.7 pointsReported gap between leading closed and open-weight models, roughly 8 to 1.7 percentage points by early2025; live verification was unavailable.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Stanford HAI. (2025). AI Index Report 2025.Unitpercentage pointsEarlier gap8Early 20251.74.7x
The selected benchmark gap reportedly narrowed from about 8 points to 1.7. That strengthens the case for private deployment. A laboratory score still says little about maintenance, security, latency, or accuracy in a customer's workflow. The opportunity is often the layer that makes private models usable.
En la prueba seleccionada por Stanford, labrecha bajó a 1,7 puntosBrecha reportada entre modelos cerrados y de pesos abiertos líderes, de cerca de 8 a 1,7 puntosporcentuales a comienzos de 2025; no hubo verificación en vivo.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Stanford HAI. (2025). AI Index Report 2025.Unidadpuntos porcentualesBrecha anterior8Comienzos de 20251,74,7x
La brecha reportada en la prueba seleccionada bajó de unos 8 puntos a 1,7. Eso fortalece el caso para despliegues privados. Una puntuación de laboratorio aún dice poco sobre mantenimiento, seguridad, latencia o precisión en el flujo del cliente. La oportunidad suele estar en la capa que vuelve utilizables los modelos privados.
MCP became a shared connection layeracross rival ecosystemsThree reported ecosystem milestones and the protocol's 3 principal server capability categories.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Anthropic. (2024). Introducing the Model Context Protocol.; OpenAI. (2025). Agents SDK and ModelContext Protocol support documentation.; Model Context Protocol. (2025). Server concepts.Unitmilestones and capability categoriesEcosystem milestones1unchanged, Anthropic → Google-related toolingServer capabilities1unchanged, Tools → Prompts
Anthropic introduced MCP in November 2024, followed by support from OpenAI and Google-related tooling in 2025. The specification exposes tools, resources, and prompts. That creates a common surface for products that inspect connections, enforce policy, and test behavior. Compatibility alone does not guarantee secure execution.
MCP se convirtió en una capa de conexióncompartida entre ecosistemas rivalesTres hitos reportados del ecosistema y las 3 categorías principales de capacidades del servidor.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Anthropic. (2024). Introducing the Model Context Protocol.; OpenAI. (2025). Agents SDK and ModelContext Protocol support documentation.; Model Context Protocol. (2025). Server concepts.Unidadhitos y categorías de capacidadesHitos del ecosistema1sin cambio, Anthropic → Herramientas relacionadas con GoogleCapacidades del servidor1sin cambio, Herramientas → Prompts
Anthropic presentó MCP en noviembre de 2024, seguido por soporte de OpenAI y herramientas relacionadas con Google en 2025. La especificación expone herramientas, recursos y prompts. Eso crea una superficie común para productos que inspeccionan conexiones, aplican políticas y prueban comportamientos. La compatibilidad por sí sola no garantiza una ejecución segura.
Payment rails are preparingbefore meaningful agenttransaction volume is proven.The marks count named announcements, not adoption, revenue, or transaction volume.Sources: Visa. (2025). Visa unveils Intelligent Commerce.; Mastercard. (2025). Mastercard unveils Agent Pay.; Coinbase. (2025). Introducing x402: Anew standard for internet-native payments.
Visa, Mastercard, and PayPal announced agentic-commerce initiatives during 2025. Coinbase also introduced x402 for automatic stablecoin payments between software clients and online services. The infrastructure is arriving before evidence of large transaction volume. That makes spend controls promising, but timing remains uncertain.
Las redes de pago se preparan antes de queexista volumen agéntico demostrado.Las marcas cuentan anuncios identificados, no adopción, ingresos ni volumen detransacciones.Fuentes: Visa. (2025). Visa unveils Intelligent Commerce.; Mastercard. (2025). Mastercard unveils Agent Pay.; Coinbase. (2025). Introducing x402: Anew standard for internet-native payments.
Visa, Mastercard y PayPal anunciaron iniciativas de comercio agéntico durante 2025. Coinbase también presentó x402 para pagos automáticos con stablecoins entre clientes de software y servicios digitales. La infraestructura llega antes que la evidencia de un gran volumen de transacciones. Eso hace prometedor el control de gasto, pero el momento sigue siendo incierto.
Agent control starts with identity andexplicit risk checksThree selected zero-trust authorization dimensions and 3 selected OWASP application risks.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Rose, S., Borchert, O., Mitchell, S., & Connelly, S. (2020). Zero Trust Architecture. NIST Special Publication800-207.; OWASP Foundation. (2025). OWASP Top 10 for Large Language Model Applications.Unitselected control categoriesAuthorization context1unchanged, Subject identity → Requested resourceApplication risks1unchanged, Prompt injection → Excessive agency
Zero-trust architecture checks the subject, device or workload, and requested resource rather than trusting network location. OWASP separately identifies prompt injection, information disclosure, and excessive agency. Agents therefore need identity, scoped permission, and action policy together. A badge alone is not authorization.
El control de agentes comienza conidentidad y riesgos explícitosTres dimensiones seleccionadas de autorización de confianza cero y 3 riesgos seleccionados de OWASP.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Rose, S., Borchert, O., Mitchell, S., & Connelly, S. (2020). Zero Trust Architecture. NIST SpecialPublication 800-207.; OWASP Foundation. (2025). OWASP Top 10 for Large Language Model Applications.Unidadcategorías seleccionadas de controlContexto de autorización1sin cambio, Identidad del sujeto → Recurso solicitadoRiesgos de aplicación1sin cambio, Inyección de prompts → Agencia excesiva
La arquitectura de confianza cero comprueba el sujeto, el dispositivo o carga y el recurso solicitado, en vez de confiar en la ubicación de red. OWASP identifica por separado inyección de prompts, divulgación de información y agencia excesiva. Los agentes necesitan identidad, permisos limitados y políticas de acción en conjunto. Una credencial por sí sola no autoriza.
The average breach cost climbed to $4.88millionIBM estimate of average global data-breach cost, USD millions, 2022 to 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Ponemon Institute. (2024). Cost of a Data Breach research methodology.UnitUSD$4.4M$4.6M$4.8M202220232024The 2024 estimate reached $4.88million.$4.3M
IBM's estimated average breach cost rose in each reported year and reached $4.88 million in 2024. Giving agents tools and credentials expands the actions that must be reconstructed after an incident. Logging becomes evidence for security, finance, and accountability. That supports a narrow action-ledger business.
El coste promedio de una filtración subió a$4,88 millonesEstimación de IBM del coste global promedio de una filtración de datos, millones de USD, de 2022 a 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Ponemon Institute. (2024). Cost of a Data Breach research methodology.UnidadUSD$4,4 M$4,6 M$4,8 M202220232024La estimación de 2024 llegó a$4,88 millones.$4,3 M
El coste promedio estimado por IBM aumentó en cada año reportado y llegó a $4,88 millones en 2024. Dar herramientas y credenciales a agentes amplía las acciones que deben reconstruirse tras un incidente. Registrar se convierte en evidencia para seguridad, finanzas y responsabilidad. Eso respalda un negocio concreto de registro de acciones.
The opportunity is fixing cost, risk, andvalue before projects fail.The visual uses 40% as the conservative floor of a projection exceeding 40%. It is not anobserved cancellation rate.Sources: Gartner. (2025). Gartner predicts over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027.
Gartner projected that more than 40% of agentic-AI projects would be canceled by the end of 2027. The stated reasons were cost, risk, and unclear value. Those problems create markets for spend controls, observability, policy enforcement, and measurable workflow outcomes.
La oportunidad es corregir coste, riesgo yvalor antes del fracaso.La visualización usa el 40% como piso conservador de una proyección superior al 40%.No es una tasa observada de cancelación.Fuentes: Gartner. (2025). Gartner predicts over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027.
Gartner proyectó que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serían cancelados antes de terminar 2027. Las razones señaladas fueron coste, riesgo y valor incierto. Esos problemas crean mercados para control de gasto, observabilidad, cumplimiento de políticas y resultados medibles.
AI is reshaping tasks before replacingwhole jobsAnthropic's sampled usage split and World Economic Forum projected job flows through 2030; separatemethods and populations.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.; World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report2025.; anthropic.com.Unitusage share and million jobsSampled Claude.ai usage57%43%100%AugmentationAutomationClassified totalProjected job flows1709278CreatedDisplacedNet gain
Anthropic classified 57% of sampled Claude.ai use as augmentation and 43% as automation, although that split could not be live-verified during the build. The World Economic Forum projected 170 million jobs created and 92 million displaced, leaving a net gain of 78 million by 2030. Anthropic also reported no systematic unemployment increase among highly exposed workers since late 2022. The nearer opportunity is task redesign with supervision.
La IA está cambiando tareas antes dereemplazar empleos completosDivisión del uso analizado por Anthropic y flujos laborales proyectados por el Foro Económico Mundial hasta2030; métodos y poblaciones separados.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.; World Economic Forum. (2025). Future of JobsReport 2025.; anthropic.com.Unidadporcentaje de uso y millones de empleosUso analizado de Claude.ai57 %43 %100 %Aumento humanoAutomatizaciónTotal clasificadoFlujos laborales proyectados1709278CreadosDesplazadosAumento neto
Anthropic clasificó el 57% del uso analizado de Claude.ai como aumento humano y el 43% como automatización, aunque esa división no pudo verificarse en vivo durante la construcción. El Foro Económico Mundial proyectó 170 millones de empleos creados y 92 millones desplazados, con un aumento neto de 78 millones para 2030. Anthropic también reportó que no encontró un aumento sistemático del desempleo entre trabajadores muy expuestos desde finales de 2022. La oportunidad más cercana es rediseñar tareas con supervisión.
New software-export suppliers are risingfrom smaller basesICT services as a share of service exports in 6 economies, 2010 to 2025; Ireland ends in 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of service exports0%20%40%60%201020132016201920222025BrazilColombiaEstoniaIndiaIrelandPolandIndia remained near 49% in 2025.Brazil reached 13.7% in 2025.
India and Ireland remain highly concentrated in ICT service exports. Estonia, Poland, and Brazil show substantial long-run growth from lower bases. Colombia also recovered sharply after 2019. This broadens the potential supplier map for specialized AI implementation and software services.
Nuevos proveedores de software crecendesde bases menoresServicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios en 6 economías, de 2010 a 2025;Irlanda termina en 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.Unidadporcentaje de exportaciones de servicios0 %20 %40 %60 %201020132016201920222025BrasilColombiaEstoniaIndiaIrlandaPoloniaIndia se mantuvo cerca del 49% en2025.Brasil llegó al 13,7% en 2025.
India e Irlanda mantienen una alta concentración en exportaciones de servicios TIC. Estonia, Polonia y Brasil muestran un crecimiento histórico importante desde bases menores. Colombia también se recuperó con fuerza después de 2019. Esto amplía el mapa potencial de proveedores de implementación de IA y software especializado.
ICT services gained share slowly in U.S.exportsICT services as a share of United States service exports, 2010 to 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of service exports0%2%5%8%20102012201420162018202020222024The share reached 8.2% in2020.It ended at 8.3% in 2025.
The U.S. share rose from 4.6% in 2010 to 8.3% in 2025. That is meaningful growth, but far below the concentration seen in India or Ireland. Model leadership and service-export specialization are different advantages. Small AI firms can source talent and customers across that divide.
Los servicios TIC ganaron peso lentamenteen las exportaciones de EE. UU.Servicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios de Estados Unidos, de 2010 a 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.Unidadporcentaje de exportaciones de servicios0 %2 %5 %8 %20102012201420162018202020222024El porcentaje llegó al 8,2% en2020.Terminó en 8,3% en 2025.
El porcentaje estadounidense subió del 4,6% en 2010 al 8,3% en 2025. Es un crecimiento significativo, pero muy inferior a la concentración observada en India o Irlanda. El liderazgo en modelos y la especialización exportadora son ventajas distintas. Las pequeñas empresas de IA pueden buscar talento y clientes a ambos lados de esa brecha.
Fixed broadband still divides potential AIservice marketsFixed broadband subscriptions per 100 people in 6 countries, 2005 to 2024. Log scale: every gridline is×10.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unitsubscriptions per 100 people0.11101002005200820112014201720202023BrazilGermanySpainIndiaMexicoUnitedStatesGermany reached 45.6 per 100people.India remained at 3.2 per 100 in2024.
Every country increased fixed broadband subscriptions over the long run, but the levels remain far apart. Germany, Spain, and the United States ended near 39 to 46 subscriptions per 100 people. India ended near 3.2, while Brazil and Mexico remained in the low twenties. Product design and support must reflect that divide.
La banda ancha fija aún divide los mercadospotenciales de servicios de IASuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en 6 países, de 2005 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unidadsuscripciones por cada 100 personas0,11101002005200820112014201720202023BrasilAlemaniaEspañaIndiaMéxicoEstadosUnidosAlemania llegó a 45,6 por cada100 personas.India seguía en 3,2 por cada 100en 2024.
Todos los países aumentaron sus suscripciones de banda ancha fija a largo plazo, pero los niveles siguen muy separados. Alemania, España y Estados Unidos terminaron cerca de 39 a 46 suscripciones por cada 100 personas. India terminó cerca de 3,2, mientras Brasil y México quedaron en los veintitantos. El diseño y el soporte deben reflejar esa brecha.
Global fixed broadband reached 20subscriptions per 100 peopleWorldwide fixed broadband subscriptions per 100 people, 2005 to 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unitsubscriptions per 100 people010202005200820112014201720202023The world reached 20.1 per 100in 2025.3.4
Worldwide fixed broadband density rose from 3.4 subscriptions per 100 people in 2005 to 20.1 in 2025. That expands the addressable base for remotely delivered AI services. The country comparison still shows that global growth does not erase local access constraints.
La banda ancha fija mundial llegó a 20suscripciones por cada 100 personasSuscripciones mundiales de banda ancha fija por cada 100 personas, de 2005 a 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unidadsuscripciones por cada 100 personas010202005200820112014201720202023El mundo llegó a 20,1 por cada100 en 2025.3,4
La densidad mundial de banda ancha fija subió de 3,4 suscripciones por cada 100 personas en 2005 a 20,1 en 2025. Eso amplía la base accesible para servicios de IA entregados de forma remota. La comparación por países aún muestra que el crecimiento mundial no elimina las limitaciones locales.
Secure-server density expanded atradically different scalesSecure internet servers per million people in Brazil and Germany, 2010 to 2024. Log scale: every gridlineis ×10.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Secure Internet servers (per 1 million people) [IT.NET.SECR.P6]. World Bank Open Data.Unitservers per million people101001,00010,000100,0001,000,00020102013201620192022BrazilGermanyBrazil reached 6,941 per millionin 2024.Germany reached 152,114 permillion.
Both countries experienced enormous long-run growth in secure-server density. Germany nevertheless ended at a scale far above Brazil. The difference does not measure AI readiness by itself. It shows why hosting, latency, compliance, and local infrastructure remain part of product strategy.
La densidad de servidores seguros creció aescalas radicalmente distintasServidores seguros de internet por millón de personas en Brasil y Alemania, de 2010 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Secure Internet servers (per 1 million people) [IT.NET.SECR.P6]. World Bank OpenData.Unidadservidores por millón de personas101001.00010.000100.0001.000.00020102013201620192022BrasilAlemaniaBrasil llegó a 6.941 por millón en2024.Alemania llegó a 152.114 pormillón.
Ambos países registraron un crecimiento histórico enorme en densidad de servidores seguros. Alemania terminó, sin embargo, en una escala muy superior a Brasil. La diferencia no mide por sí sola la preparación para IA. Muestra por qué alojamiento, latencia, cumplimiento e infraestructura local siguen siendo parte de la estrategia de producto.
Secure web infrastructure surged after2016Secure internet servers per million people, reported aggregate series, 2010 to 2024. Log scale: everygridline is ×10.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (2025). Secure Internet servers per one million people.; Netcraft. (2025). Secure server surveymethodology.Unitservers per million people1001,00010,000100,00020102013201620192022The series passed 1,200 permillion in 2016.It reached 16,381 per million in2024.185.2
The reported series rises sharply after 2016 and reaches more than 16,000 secure servers per million people by 2024. A larger web infrastructure gives software agents more services to discover and call. It also increases the need to verify metadata, permissions, and destinations before acting.
La infraestructura web segura se disparódespués de 2016Servidores seguros de internet por millón de personas, serie agregada reportada, de 2010 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (2025). Secure Internet servers per one million people.; Netcraft. (2025). Secure serversurvey methodology.Unidadservidores por millón de personas1001.00010.000100.00020102013201620192022La serie superó 1.200 por millónen 2016.Llegó a 16.381 por millón en2024.185,2
La serie reportada aumenta con fuerza después de 2016 y supera los 16.000 servidores seguros por millón de personas en 2024. Una infraestructura web mayor ofrece a los agentes más servicios que descubrir y utilizar. También aumenta la necesidad de verificar metadatos, permisos y destinos antes de actuar.
ICT goods lost share in Brazil's import mixICT goods as a share of Brazil's total goods imports, 2000 to 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT goods imports (% total goods imports) [TM.VAL.ICTG.ZS.UN]. World Bank Open Data.Unitshare of goods imports0%5%10%2000200420082012201620202024ICT goods represented 13% in2000.The share ended at 6.7% in2024.
ICT goods declined from 13% of Brazil's goods imports in 2000 to 6.7% in 2024. The indicator describes trade composition, not the absolute supply of computing hardware. It cannot prove readiness for private AI deployment. It warns against assuming that hardware access is settled.
Los bienes TIC perdieron peso en lasimportaciones de BrasilBienes TIC como porcentaje de las importaciones totales de bienes de Brasil, de 2000 a 2024.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT goods imports (% total goods imports) [TM.VAL.ICTG.ZS.UN]. World Bank OpenData.Unidadporcentaje de importaciones de bienes0 %5 %10 %2000200420082012201620202024Los bienes TIC representabanel 13% en 2000.El porcentaje terminó en 6,7%en 2024.
Los bienes TIC bajaron del 13% de las importaciones brasileñas de bienes en 2000 al 6,7% en 2024. El indicador describe la composición comercial, no la oferta absoluta de hardware informático. No demuestra preparación para desplegar IA privada. Advierte contra asumir que el acceso al hardware está resuelto.
Brazil's salaried employment sharereturned near its 2010 levelWage and salaried workers as a share of total Brazilian employment, modeled ILO estimate, 2000 to 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate)[SL.EMP.WORK.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of employment65%68%70%2000200420082012201620202024The share peaked at 70.7% in2012.It returned to 69.7% in 2025.
Brazil's salaried employment share rose, declined, and recovered across 25 years. It ended near its 2010 level rather than showing a clear recent structural break. This cannot isolate AI's effect. It supports caution toward claims of immediate occupation-wide replacement.
El empleo asalariado de Brasil volvió cercade su nivel de 2010Trabajadores asalariados como porcentaje del empleo total de Brasil, estimación modelada de la OIT, de2000 a 2025.Made for Grober Díaz, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) (modeled ILO estimate)[SL.EMP.WORK.ZS]. World Bank Open Data.Unidadporcentaje del empleo65 %68 %70 %2000200420082012201620202024El porcentaje alcanzó unmáximo de 70,7% en 2012.Volvió al 69,7% en 2025.
El porcentaje de empleo asalariado en Brasil subió, bajó y se recuperó durante 25 años. Terminó cerca de su nivel de 2010, sin una ruptura estructural reciente evidente. Esto no permite aislar el efecto de la IA. Sí aconseja cautela ante afirmaciones de reemplazo inmediato de ocupaciones completas.
In summaryMade for Grober Díaz, by HanademiSources: Visa. (2025). Visa unveils Intelligent Commerce.; Anthropic. (2025). Choosing a Claude plan.; Model Context Protocol. (2025). Serverconcepts.Visa, Mastercard, and PayPal each announced agentic-commerce initiatives during 2025.Anthropic listed individual Claude subscription tiers near $20, $100, and $200 monthly in 2025.The MCP specification exposes tools, resources, and prompts as three principal server capability categories.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Grober Díaz, by HanademiFuentes: Visa. (2025). Visa unveils Intelligent Commerce.; Anthropic. (2025). Choosing a Claude plan.; Model Context Protocol. (2025). Server concepts.Visa, Mastercard y PayPal anunciaron iniciativas de comercio agéntico durante 2025.Anthropic ofrecía en 2025 niveles individuales de Claude cercanos a $20, $100 y $200 mensuales.La especificación MCP expone herramientas, recursos y prompts como tres categorías principales de capacidades del servidor.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

The product opportunity is controlling when AI helps and when it hurts. The opportunity sits where models meet tools, data, identity, and money.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La oportunidad está en controlar cuándo la IA ayuda y cuándo perjudica. La oportunidad aparece donde los modelos se encuentran con herramientas, datos, identidad y dinero.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English