🎙️ The Long Table

<!-- Episode card -->
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    <img src="https://media.doit.com/long-table/1d53f70a86f9-ep01-thumb-1080x1080-2x.webp" alt="JR Storment en The Long Table" loading="lazy">
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  <div class="lt-card__body">
    <span class="lt-card__number">Episodio 01</span>
    <h3 class="lt-card__title">JR Storment sobre FinOps, tokenomics y lo que la IA cambiará después</h3>
    <p class="lt-card__desc">JR Storment se suma al episodio inaugural para conversar sobre la evolución de FinOps, el surgimiento de la tokenomics y lo que la IA está obligando a los líderes a replantearse en torno al consumo, el valor y la responsabilidad.</p>
    <div class="lt-card__meta">
      <span class="lt-card__date">Ago 2026</span>
      <span class="lt-card__dot" aria-hidden="true">&middot;</span>
      <span class="lt-card__duration">52 min</span>
    </div>
    <div class="lt-card__platforms">
      <a href="https://www.youtube.com/@TheLongTable_DoiT" class="lt-platform" aria-label="Ver en YouTube">YouTube</a>
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    </div>
  </div>
</div>

  <details class="lt-card__transcript">
<summary class="lt-transcript__summary">
  <span class="lt-transcript__label">Lee la transcripción completa</span>
  <span class="lt-transcript__chevron" aria-hidden="true">&#9660;</span>
</summary>

<div class="lt-transcript__body">
  <nav class="lt-transcript__toc" aria-label="Capítulos de la transcripción">
    <p class="lt-transcript__toclabel">Ir a una sección</p>
    <ol>
      <li><a href="#cold-open">Apertura</a> <time>0:00</time></li>
      <li><a href="#welcome">Bienvenida al show</a> <time>0:19</time></li>
      <li><a href="#finops-to-ai-reset">De FinOps en Citi al reinicio de la IA</a> <time>0:49</time></li>
      <li><a href="#boards-ask-about-cost">Cuando los consejos directivos preguntan por el costo de la IA</a> <time>3:08</time></li>
      <li><a href="#token-maxing-rise-fall">El auge y la caída del token maxing</a> <time>5:30</time></li>
      <li><a href="#foundation-origin">Cómo nació la Tokenomics Foundation</a> <time>8:58</time></li>
      <li><a href="#not-about-tokens">La tokenomics no se trata de tokens</a> <time>13:39</time></li>
      <li><a href="#gas-price-problem">El problema del precio de la gasolina con los costos de tokens</a> <time>18:48</time></li>
      <li><a href="#where-finops-ends">Dónde termina FinOps y dónde empieza la tokenomics</a> <time>23:54</time></li>
      <li><a href="#model-selection">La selección de modelos y todo lo que la rodea</a> <time>36:25</time></li>
      <li><a href="#energy-scarce-resource">La energía como el nuevo recurso escaso</a> <time>40:37</time></li>
      <li><a href="#where-it-lives">¿Dónde debería vivir la tokenomics en la organización?</a> <time>43:06</time></li>
      <li><a href="#blind-men-elephant">Los ciegos y el elefante</a> <time>46:04</time></li>
      <li><a href="#saas-pricing-agents">Los precios de SaaS en la era de los agentes</a> <time>52:04</time></li>
      <li><a href="#shoulders-of-giants">Sobre los hombros de gigantes</a> <time>59:35</time></li>
      <li><a href="#which-bucket-matters">Qué frente importa más: producción, consumo o valor</a> <time>1:05:56</time></li>
      <li><a href="#shift-left-shift-up">Shift left, shift up</a> <time>1:12:52</time></li>
      <li><a href="#launch-speed">Lanzar en medio de más velocidad y más ruido</a> <time>1:14:55</time></li>
      <li><a href="#favorite-ai-use">Uso favorito y poco convencional de la IA</a> <time>1:20:31</time></li>
    </ol>
  </nav>

  <div class="lt-transcript__content">
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="cold-open">Apertura <time>0:00</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">0:00</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Esto es la tokenomics en este momento. Le pides a distintas personas que están en distintas partes de la organización que la describan y obtienes respuestas totalmente diferentes. La cuestión es que todos tienen razón, pero ninguno está viendo el panorama completo.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="welcome">Bienvenida al show <time>0:19</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">0:19</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Bueno, JR. Muchas gracias por estar hoy en el show. Me entusiasma muchísimo esta conversación. Me alegra que lo hayamos logrado: pasaron apenas dos semanas desde que lancé la idea hasta estar aquí en persona contigo. Con muchas ganas de pasar la próxima hora y media hablando de todo lo relacionado con la tokenomics.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">0:33</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Qué bueno tenerte aquí, en mi terreno del sur de California, y siento que cada vez que te veo es en una conferencia, así que nunca llegamos a sentarnos de verdad. Y el problema con la IA, me parece, es que todos tratamos de resumirlo todo e ir rápido. Así que tengo ganas de profundizar un poco más contigo.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">0:48</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Genial, entremos en</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="finops-to-ai-reset">De FinOps en Citi al reinicio de la IA <time>0:49</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">0:49</time></p>
    <p class="lt-turn__line">materia. Bien, de hecho empezaría por cuando tú y yo comenzamos a hablar, y tú estabas en Citi, sí, y estabas en el mundo de FinOps, haciendo eso allí, y ya sabes, una empresa enorme, muchas nubes, todo eso. A lo largo de los años vimos a muchas empresas como Citi atravesar ese abismo de cómo hacer FinOps, descifrándolo desde los primeros innovadores hasta la mayoría temprana que ya lo tenía más o menos resuelto, hasta volverse realmente buenos, madurando con el tiempo. Luego todo cambió, ¿no?, con la IA hace un par de años, y de alguna manera nos regresaron al principio, que era cómo hacemos todo esto, y cosas que tú hacías en Citi antes de venir a donde estás ahora. A ustedes les tomó años resolver todo eso, ¿verdad? Y en el proceso, todos los demás también lo están resolviendo, y estamos de vuelta, esencialmente, donde FinOps estaba en, digamos, 2020, con todo el tema de la IA.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:36</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, es muy gracioso. Me parece que incluso en FinOps siempre hubo esos momentos en los que había que reinventar la rueda, ¿no? Un ejemplo: creo que en 2014, VMs, S3, buckets y todo eso. La idea de propiedad era muy importante, y decíamos: bueno, etiquetemos las cosas para poder sacar algo de entendimiento del desorden de archivos que todos tienen, dashboards, y luego llega algo como serverless, donde puedes etiquetarlo, y luego llega Kubernetes, que gira mucho más en torno a la multi-tenencia. Y resolvimos ese problema. Dijimos: bueno, los namespaces son como proxies de las etiquetas. Y creo que con la IA, sin embargo, hay un gran impulso de casi mirarlo y decir: bueno, podríamos parchar las cosas que funcionaban antes. Pero me parece que incluso en Citibank, cuando estábamos ahí, empezábamos a ver las costuras de dónde estaban las limitaciones. Tienes una solicitud de provisioned throughput. Bueno, suena como un Savings Plan, y de repente dices: "Bueno, todos en la empresa van a usar IA y vamos a ver una sola línea en la factura". Y piensas: "Bueno, ¿cómo pensamos realmente en la responsabilidad?", ¿cierto? Y de pronto empezamos a pensar en todas estas iniciativas distintas, en términos de si deberíamos tener algo como un gateway para poder rastrear todo lo que entra y sale. Incluso ahora, creo que FinOps y la tokenomics son muy interesantes porque al principio suenan a lo mismo, ¿no? Y luego, cuando empecé a aprender mucho más sobre tokenomics, me di cuenta de que es casi una ampliación del alcance, sí, ¿verdad?, y una ampliación del alcance no solo de la disciplina, sino también de a quién le importa.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">3:07</time></p>
    <p class="lt-turn__line">eso. Exacto. Y eso es algo que</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="boards-ask-about-cost">Cuando los consejos directivos preguntan por el costo de la IA <time>3:08</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">3:08</time></p>
    <p class="lt-turn__line">sabes. Esta semana he pasado mucho tiempo con CEOs de firmas de private equity, y el tema central era FinOps, o más bien la IA, y la IA desde la perspectiva de gobernanza y de costos. Y pienso: no recuerdo la última vez que, a nivel de CEO, estuvieran pidiendo a gritos más información sobre costos, y no solo al nivel de oye, el costo de la nube es muy importante para nosotros, sino más bien de cómo medimos, cómo controlamos y cómo no limitamos a nuestras empresas en el uso de la IA sin llevar a la quiebra a la compañía. Sí, ¿cierto? Es un paradigma muy interesante.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">3:40</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Yo me remontaría a hace apenas unos meses. Empecé a escuchar de mucha gente en ese nivel que estamos en un momento un poco de crisis existencial en cuanto a dónde ha aterrizado la IA, y pienso en esto apenas en marzo o abril, cuando todavía había todo ese entusiasmo de usa toda la IA posible todo el tiempo, los leaderboards de tokens, todo eso. Pero sobre tu punto de que los CEOs no hablaban de costos y los consejos no pensaban en costos: el gasto en IA escaló de forma tan dramática que de repente tuvieron que verlo como un momento de crisis existencial en torno a si esto realmente va a golpear los márgenes generales, y si podemos entregar los servicios que hemos venido entregando con los modelos actuales que usamos y que realmente tengan sentido. Y creo que sí cambió mucho, de la IA debe ser pura transformación e innovación, y cómo hago eso que antes no podíamos hacer usando IA, a espera un minuto, no estamos muy seguros de estar obteniendo los resultados que queríamos, y sí necesitamos pensar en el costo más que en el valor. Y creo que tuvimos un vaivén de péndulo, donde la IA era pura promesa, hacia donde oscilamos, y creo que brevemente de regreso. O sea, ahora mismo vivimos en este mundo de topes de presupuesto y líneas duras sobre cuánta IA puede usar la gente. Y hablaba con un amigo justo esta mañana, que recibe correos. Es una empresa Fortune 50 y les llegan correos diarios con su uso de tokens, sus costos de tokens y su costo total de IA, y de hecho reciben presión a la baja para usar menos, lo cual es alucinante comparado con donde estábamos hace tres meses, cuando decíamos usa más y más y más. Así que oscilamos hacia este lugar de control y miedo, pienso, y creo que vamos a empezar a regresar un poco hacia: okey, cómo usamos la IA correcta para las cosas correctas y sacamos el mayor valor. Pero es un momento raro en el tiempo, además. Una inversión enorme entrando al sector, y a la vez la gente reconoce que usar más IA no es necesariamente</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="token-maxing-rise-fall">El auge y la caída del token maxing <time>5:30</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">5:30</time></p>
    <p class="lt-turn__line">un buen modelo de negocio. Sí, totalmente. Creo que el token maxing duró como cuatro días, cuando creo que Meta salió y dijo: "Sí, lo vamos a hacer". Y mira, lo entiendo en cierto nivel, porque la tecnología en sí, una vez que la pruebas, en tu cuenta personal de ChatGPT o lo que sea, ves su poder. Recuerdo cuando salió ChatGPT, creo que fue al final de re:Invent hace un par de años, y mis amigos y yo lo usábamos sin parar. No lo podíamos creer. Creo que traduje un anuncio de SageMaker al hindi solo para ver si funcionaba. ¿Funcionó? No sé leer hindi. Les mandé un mensaje a mis papás y me dijeron: "Es buen hindi". Qué bien, ¿no? Entonces es como el arte de... cuando piensas en la nube pública, nadie la consume realmente de la forma en que consumimos la IA, ¿cierto? Y creo que hay esta presión no solo de pensar en los casos de uso de cómo puede ayudar a las empresas, sino que lo realmente interesante es que ahora hay una presión sobre los CxO. A diferencia de la nube pública, donde la presión podía ser: "Oye, múdate de los data centers. Hay más resiliencia, puedes escalar hacia arriba y hacia abajo automáticamente", todos los buenos beneficios de la nube pública que no han desaparecido. Pero con la IA existe esta presión de que tienes que tener una historia para el consejo. Tienes que mostrar qué estás haciendo con IA. Y creo que la era de la experimentación, de estamos probando POCs, probamos esto y aquello, muy rápido, como dices, se convirtió en: bueno, ¿cuál es el ROI? Y el ROI no es ni siquiera en términos de presión por minimizar el costo. Es más de: queremos invertir en los lugares donde es cuantificable, ¿no? Donde realmente va a ayudar. Y si los experimentos no me pueden mostrar valor, queremos saber rápido cuándo cortarlos.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">7:00</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí. Sí.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">7:00</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Exacto. Y sé que Uber y todos los que salieron este año dijeron: nuestra estrategia de que todos puedan usar IA... ya nos pasamos del presupuesto. Y siempre, sí, siempre me parece gracioso. Porque, ¿cómo habrías sabido en enero el presupuesto para algo de tecnología? Cada semana entro a Twitter y es completamente diferente,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">7:15</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿verdad?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">7:16</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Exacto. Primero OpenAI era increíble. Luego Anthropic es increíble. Ahora los modelos open source son increíbles. Modelos de razonamiento, y sigue y sigue. Es una manguera a presión de información llegándole a todo el mundo.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">7:26</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Y creo que estamos pasando por lo mismo que con la nube: la gente decía migra tan rápido como sea humanamente posible, llévalo todo allá, y luego resolvemos los costos. Y luego vino un gran latigazo, que fue más o menos donde nació FinOps. En aquellos días... Estamos en lo mismo con la IA, excepto que la nube era, fundamentalmente, algo nuevo. Era algo de la capa de plataforma, ¿no? Nos movíamos de un tipo de hosting a otro. Sí, hay mejores servicios. Cosas como BigQuery y Redshift, que son muy difíciles de hacer en el data center. Pero era solo una forma distinta de hacer esta capa tecnológica. Y creo que donde estamos escuchando los casos interesantes con la IA... Odio usar este término porque se aplicó muchísimo en el mundo de la nube, y lo odiaba entonces. Pero los casos de uso de transformación... se siente como el término más vago de todos. Es, sí, espera un minuto: no podemos solo decir ve y usa la IA para hacer mejor lo que ya haces. Necesito verlo en términos de un retorno de 10x en vez de una mejora del 50%, ¿no?, ese tipo de cosa, que la gente está descifrando, y aquí es donde, para nosotros, cuando miramos el espacio de la tokenomics, esta conversación pasa de pronto de ser una sobre optimicemos la capa de plataforma en FinOps a, en el terreno de la tokenomics, cómo toca este gasto en IA cada parte del negocio, y cómo nos aseguramos de, por un lado, siquiera conseguir suficiente, conseguir suficiente IA en la efectividad de la fábrica de tokens, usando los términos de Jensen, hasta cómo estos costos de IA que escalan y son altamente variables cambian la forma en que necesito reempaquetar toda mi oferta a los clientes, y luego, ojalá, en el medio, usarla eficientemente en el proceso.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="foundation-origin">Cómo nació la Tokenomics Foundation <time>8:58</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">8:58</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, hablando de tokenomics, como todos sabemos, la Tokenomics Foundation se lanzó, creo que hace ya un par de meses, y anunciamos un consejo directivo hace poco, del que soy miembro, así que ahí el dato. Pero me encantaría conocer la historia de cómo surgió, ¿no? FinOps es ubicuo ahora. Cada vez que hablo con alguien... cuando yo empecé en FinOps, era cloud financial management, era optimización, y sigue y sigue. Y ahora nos consolidamos en esta palabra, así que me encantaría escuchar más sobre cuál fue el razonamiento detrás de iniciar una nueva fundación.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">9:25</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Empezaría por el hecho de que odié el nombre tokenomics cuando lo escuché. De hecho, estaba muy en contra, y lo escuché más bien tarde. Creo que ese término, ahora que hice la investigación retrospectiva, empezó a mediados de 2025, no aplicado a cripto, sino aplicado a esta área por el grupo de SemiAnalysis, Dylan Patel y compañía, mirando la efectividad de la fábrica de tokens, ¿cierto?, y cómo convertir NVIDIA o AMD o el hardware que sea en salidas de tokens. Y luego, por enero de 2026, creo que había otros empezando a publicar papers al respecto, empezando a hablar de esta área. Yo estaba de hecho en Manhattan, o en Nueva York, donde tú vives. En un evento con un grupo de CIOs globales, y en este evento estaba JPMC, y estaba BNY, y estaba... y estos eran públicos al momento del evento. Y estaban estos CIOs globales teniendo conversaciones sobre el valor de la tecnología, y agarré a uno de ellos, de una empresa enorme, enorme, responsable de miles y miles de millones de presupuesto, lo llevé aparte y le dije: "Oye, ¿cuál es tu mayor desafío ahora mismo?". Y esta persona no sabía qué hacía yo, no sabía nada de mí, y sin titubear dijo: tokenomics. Esto es abril, y literalmente se me cayó el alma a los pies, porque pensé: "Ah, ese es un término imperfecto para algo que suena mucho a lo que llamaríamos FinOps para IA", y lo hice un poco a un lado, y luego, más tarde ese mismo día, estaba sentado con un head de plataformas de un asset manager en el Midtown de Manhattan, y me dice: "¿Qué están haciendo con esto de la tokenomics?". Y luego estuve en el offsite de la semana siguiente de la Linux Foundation. Nuestro CEO se nos acerca, y él está en todas estas conversaciones con líderes tecnológicos de todo el mundo, y me dice: "¿Qué están haciendo con esto de la tokenomics?". Y fue punto tras punto tras punto. Y lo gracioso de todo esto es que todas estas son personas que tienen equipos varios niveles por debajo que hacen FenOps y llevan años haciendo FinOps. Y FinOps sostiene la eficiencia de su infraestructura y su nube y nube privada y el trabajo de data center ahora y todas estas áreas distintas. Pero ellos nunca hablaban de esas áreas porque, fundamentalmente, la tokenomics es una disciplina, y probablemente necesitaremos pasar 20, 30 minutos aquí hablando de qué es como disciplina. Empezó a mediados de año a tocar conversaciones a nivel de consejo. Sí, porque el gasto se estaba disparando de forma tan dramática, pero también porque estamos en esta era de escasez. ¿Cierto? Estas empresas gigantes que necesitan mucha IA, o creen que necesitan mucha IA, estaban siendo limitadas por rate limits. Les retiraban modelos. No podían conseguir hardware, así que había una falta de capacidad para obtener eso que sabían que necesitaban. Y del otro lado, tenían a sus consejos presionándolos en los niveles más altos, y a los CEOs entrando. Y en ese mismo evento en Manhattan en abril, teníamos a estos CIOs y CTOs globales diciendo que sus CEOs, titanes de la industria, se iban a casa los fines de semana a hacer vibe coding y volvían con eso al CIO global diciendo: ¿por qué tus equipos no pueden hacer esto? Entonces tenías a CEOs diciendo: necesito que cambies todo lo que estamos haciendo, así, de la noche a la mañana, y que impulses esta transformación masiva. Y ellos ahí sentados pensando: bueno, espera un minuto, tengo al CFO al lado diciendo: "Sí, genial, haz todas estas cosas geniales, pero tenemos este presupuesto que fijamos el año pasado, y tenemos precios de la acción en los que pensar. Así que no puedes ir a gastar fondos ilimitados en esto". Entonces quedaron atrapados en esto, de vuelta al momento de crisis existencial: mi consejo dice que tengo que transformar. Mi CEO me presiona fuerte para entregar toda esta innovación. Mi CFO está literalmente sudando porque este pequeño costo de IA, que era así de chico junto al gasto total de TI, llegó a ser así de grande, y luego así de grande, y seguía creciendo. En algunos casos oímos de crecimientos del 50% mes a mes, mes a mes, en IA. ¿Qué hacemos con eso? Así que empezamos a ver surgir algunas conversaciones sobre qué era la tokenomics. Ahora, ¿qué es la tokenomics?, ¿no? Y eso es lo primero con lo que siempre nos topamos: ¿dónde empieza y dónde termina? ¿Cómo se relaciona con cosas existentes como VenOps? Y eso es exactamente de lo que nos dimos cuenta en abril, mayo de este año: que teníamos que ir a descifrarlo y definirlo.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">13:18</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Y cuando piensas en la tokenomics, entonces, el nombre es interesante. A tu punto: habiendo aprendido de esto ahora, me parece que al principio la confusión podría ser por la palabra tokens ahí dentro, y si se trata de la valuación de tokens. ¿Es una disciplina, como dices? ¿Es una metodología? ¿Cómo definirías la fundación de tokenomics? El propósito de la tokenomics.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="not-about-tokens">La tokenomics no se trata de tokens <time>13:39</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">13:39</time></p>
    <p class="lt-turn__line">La tokenomics, diría, quizá una disciplina, porque todos están descubriendo cómo se ve. Fundamentalmente, se trata de mirar toda la cadena de suministro de la IA. Desde he creado cosas en una fábrica de IA a nivel de hardware, hasta he consumido estas cosas, ojalá eficientemente, y he pronosticado mi uso y todo eso. Hasta he entregado valor al final de todo eso. O sea, de la energía a esa capa de inteligencia y de ahí al valor. Ahora, la parte del valor es realmente complicada aquí, porque no se trata de tokens, y no se trata de servicios individuales, y ni siquiera se trata de tareas completadas. Se trata de cuáles son los resultados que todo esto está generando. Lo que más tengo que recalcarle a la gente ahora, cuando hablo con gente como tú que está en esto trabajando todos los días, hablando con CEOs, hablando con líderes globales sobre esto: la tokenomics no se trata de tokens,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Interlocutor 1</strong><time class="lt-turn__ts">14:35</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿verdad?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">14:36</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Raro: tokenomics, y no se trata de tokens. Está ahí mismo en el nombre, y la tokenomics ciertamente no se trata de contar tokens. Es un nombre imperfecto para un concepto más complejo, y diría que, si tuviera que buscarle un sinónimo, la tokenomics trata de la economía de la IA. Quizá no le hice justicia a nuestra comunidad con mi keynote al anunciar esto, porque me enfoqué muy fuerte en los tokens. Porque lo interesante de los tokens es que son el estado completo de la IA; puedes rastrearlos a través de todos los niveles. Pero como término, la tokenomics no se trata de costos de tokens. Se trata de todos los costos alrededor de la IA. Y para hacerlo aún más complicado, que es por lo que vemos a muchos CFOs involucrarse de lleno en esta conversación: no hablamos solo de los costos directos de la IA, ¿cierto? No hablamos solo de los costos del hardware y los servicios y los costos del hyperscaler y la memoria. Hablamos de todas estas cosas: todos los costos de personas involucradas en gestionar el hardware y el data center, y los costos de ingeniería para usar esos servicios, y luego los costos laborales al final. Y estamos viendo que mucho de esto cae en cascada hacia conversaciones sobre cuántas personas necesito en mi organización según las entradas y salidas de IA. ¿Cuál es el valor de un ingeniero? ¿Cómo deberíamos compensar a nuestros ingenieros? ¿Cómo se ve eso? Así que, para regresar al inicio de tu pregunta: ¿de qué trata la tokenomics? Trata de sacar el mayor valor de tu IA, pero la definición, o quizá los límites de dónde empieza y dónde termina, siguen sin estar claros. Hay mucho trabajo de definición por hacer,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">15:56</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y en cierto modo creo que eso es una característica, no un error, ¿no? La razón por la que necesitamos una fundación alrededor de esto es porque necesitamos que la gente más inteligente piense en ello. Como con FinOps antes, ya sabes, cada quien intenta hacer lo suyo. Puede haber una herramienta disponible. Puede que tengas tu propia hoja de cálculo donde calculas cosas. Sí. Y para mí, lo que realmente me hizo clic del framework de FinOps fue el hecho de que no se trata de hacer todas las cosas, ¿cierto? Se trata de qué necesita tu empresa ahora, y hay una forma de empezar desde que no tienes nada, o si ya estás avanzado. Me encanta el modelo de gatear, caminar, correr en torno a esto. De que si realmente te enfocas solo en la optimización, bueno, hay muchas cosas que puedes hacer, y aquí está cómo pensar en la optimización de precios, la optimización de uso, y es una de esas cosas que, claro, probablemente podrías llegar ahí por tu cuenta, pero para muchas empresas que no tienen la inversión para poder contratar a una persona de FinOps, y no tienen a una persona dedicada, o un equipo, o un ejército de gente —como en algunas empresas que conocemos, con recursos dedicados a pensar cómo asignamos costos, cómo optimizamos, cómo construimos gobernanza—. La fundación hace mucho trabajo para darte buena parte de la tarea ya hecha por gente que ya resolvió este problema. Y creo que con la tokenomics el desafío interesante es que el alcance es mucho más grande, ¿no? El alcance, a tu punto, no se trata solo de la eficiencia de minimizar el costo. Ese es un vector que es una parte muy importante. Pero creo que mucho también es cómo sabemos dónde invertir más, ¿cierto? Mientras que con la nube pública sería: sí, vamos a migrar, por ejemplo, desde los data centers, o para una empresa nativa de la nube, mantengamos los costos en un nivel con el que estemos contentos.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">17:24</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">17:24</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Con la IA creo que también hay presión del otro lado, y me imagino esta campana de Gauss. Conoces el meme: si tienes un empleado que no usa nada de IA, está en el lado izquierdo, y le dices: bueno, tienes que estar usando IA, y realmente conecta no solo con ingeniería sino con marketing, ventas, y sigue y sigue, porque sí te hace más eficiente. Del otro lado, si estás usando demasiada IA, la pregunta es: bueno, ¿qué estás haciendo? Gastaste $10,000, ¿y qué obtuviste a cambio? Y creo que en el medio está la razón: no es una tecnología de la que digas nuestra empresa no la necesita, nos preocupamos después, ¿cierto? Donde la nube pública todavía se está construyendo, pensémoslo. Tienes a cada empresa, privada, pública, Fortune 100, Fortune 5, que tiene que pensar profundamente en esto porque sabe que puede ser transformacional para la empresa. Pero, sabes, creo que además de eso, la idea de que todos simplemente aprenden IA y empiezan a usarla automáticamente... La razón por la que existen FDEs en todas partes es porque no es tan fácil, ¿cierto? Integrarla en el contexto existente de tu empresa y asegurarte... Seguro lo has intentado: tratas de escribir algo con un Claude genérico, no capta tus ideas, no entiende tu contexto, no entiende tu forma de pensar, y una vez que empiezas a jugar con él y a construir archivos de skills o lo que sea, realmente te ayuda a hacer lluvia de ideas, a crear una salida con la que estés conforme y, eventualmente, a llegar a un lugar autónomo donde el humano en el circuito ya no hace tanta falta.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">18:47</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="gas-price-problem">El problema del precio de la gasolina con los costos de tokens <time>18:48</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">18:48</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Déjame preguntarte esto: sobre los tokens y el costo de tokens y todo lo que hay alrededor, ¿cómo piensas el nivel unitario, no? O sea, hablamos de tokens, y tengo mucha curiosidad de escuchar tu opinión, porque yo tengo una analogía que uso, pero</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">19:02</time></p>
    <p class="lt-turn__line">bueno, ¿cuál es tu analogía?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">19:03</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Pues, trato de remontarlo a... creo que la usé con alguien ayer: mirar los costos de tokens por sí solos es como mirar el precio de la gasolina, ¿cierto? Vas a hacer un viaje por carretera y tratas de calcular cuánto dinero necesito para gasolina, y si solo miras el precio de la gasolina de $4 el galón, te ayuda en cierto nivel, pero también tienes que averiguar qué tipo de auto manejo. ¿Tengo un auto de carreras? ¿Tengo un híbrido? ¿Cuánto dura? ¿Cuántas paradas vamos a hacer? No toma en cuenta... Bueno, ¿y si tomamos la salida equivocada y manejamos 50 millas hacia el otro lado? Y sigue y sigue. Y para mí, mirar los costos de tokens de forma aislada es muy similar a eso, ¿cierto? Y era similar el año pasado, cuando la idea de los modelos de razonamiento, los agentes, todavía estaba despegando pero no era realmente ubicua. Y ahora puedes... Seguro te ha pasado también. Le pides algo a Claude y te alejas. Vuelves, y sigue pensando, y dices: no, espera, espera, estás pensando demasiado en</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">19:54</time></p>
    <p class="lt-turn__line">esto, pensando demasiado en esto, ¿cierto? Y es un poco como gestionar a una persona, ¿verdad? A veces pones a alguien en un proyecto, se mete en una madriguera durante dos semanas y vuelve. Y dices: ¡espera un minuto! Si solo hubieras pasado a verme, con tus primeras ideas, habríamos ahorrado un montón de tiempo. Y esto también toca lo interesante, creo, de la tokenomics y de la IA en general: ahora estamos pensando en cómo gestionar trabajadores no humanos, ¿cierto? Y eso también toca ese lado derecho de la ecuación de la tokenomics, que es: bueno, ¿cómo piensas la contabilidad de los trabajadores no humanos, y puedes capitalizar el trabajo que hace un agente, como algunos CFOs, no? Y de igual forma, abre conversaciones regionales muy interesantes. El costo de un ingeniero en San Francisco es muy distinto al costo de un ingeniero en otra geografía, ¿cierto? Y entonces la cantidad de IA con la que quieres habilitar a esa persona va a cambiar, ¿no? Y eso va con tu punto de solo mirar el precio de la gasolina. A veces tienes el Camry y a veces tienes el Ferrari. Pero la meta puede ser ir de un punto a otro, o puede ser que realmente busques tener un buen viaje por carretera, y todo eso tiene que entrar en la ecuación.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">20:53</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, especialmente... creo que Gartner salió el año pasado, o este año de hecho, con el dato de que si usas tokens de razonamiento podría ser de cinco a 30 veces más que antes, y creo que los tokens tenían sentido desde una perspectiva de precio antes. Donde si tienes un chatbot, sabes que los tokens de entrada, el modelo que usas, el precio de los tokens de salida, y ahora tienes agentes que pueden llamar y pensar por su cuenta. Pueden hacer mucho razonamiento, y la salida es lo que de verdad te importa. Pero incluso a nivel de salida, si un modelo que es más barato por token tarda el doble en llegar a la salida porque hace mucho razonamiento, en modo muy verboso, versus un modelo que podría ser mucho más caro pero puede llegar al resultado que querías más rápido. Podría ser más barato a la larga. Podría ser más barato por tarea. Podría ser más barato, lo que sea. Así que mi tesis realmente es que el encuadre tiene que abstraerse un nivel hacia arriba, que es: ¿cuál es el punto, no? ¿Qué estás haciendo con la IA? ¿Es para aumentar algo? Por ejemplo, si tienes un call center y ahora quieres usar IA para llamadas exitosas, ¿cierto? El 80% de las preguntas son lo mismo. Si eres un hotel: oye, ¿puedo hacer check-in más tarde? ¿Puedo hacer check-out más tarde? Y si puedes usar IA para responder esas cosas, bueno, lo que realmente te importa no es el precio por token de hacerlo. Te importa cuál es el costo por resultado de una llamada que fue exitosa. Y creo que sin ese nivel de información, si solo miras una factura, es muy difícil justificar. Sí, gastamos un millón de dólares el mes pasado en Bedrock o Vertex AI o cualquier modelo. ¿Deberíamos invertir más o no?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">22:22</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, y yo</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">22:23</time></p>
    <p class="lt-turn__line">creo que esa conversación a nivel de CxO requiere este nivel de claridad de datos que no es solo sobre el costo, sino también el lado del ROI, el lado del valor de la tokenomics.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">22:34</time></p>
    <p class="lt-turn__line">A veces me siento viejo cuando miro atrás a los días de la nube, porque la nube ya tiene, ¿qué?, casi 20 años, pero la conversación que ocurría a principios de los 2010 alrededor de esto es en realidad súper similar: antes de la nube, nadie podía básicamente levantar un montón de recursos o infraestructura y causarle a la empresa un montón de costos de la noche a la mañana, de la forma en que lo hacían los ingenieros en la nube cuando recién tuvieron acceso a AWS y todas estas cosas, y mucha de la reacción fue a pasar de ese ciclo largo y lento de compras que existía en los data centers, donde sabías lo que ibas a gastar, y luego la nube de pronto lo voló todo, y luego lo pusimos bajo control porque podemos poner habilitación y barandales y todo eso alrededor de cómo los ingenieros levantan cosas, y ahora estamos acelerando ese viaje hacia el mundo de la IA, donde ahora cada persona de tu organización puede gastar dinero, pero también cada persona de tu organización puede tener un impacto enorme en lo que hace, ¿cierto? Y entonces, mientras miramos este recorrido y pensamos en lo que creo que tiene que pasar con la tokenomics y estas cosas, estamos llegando a este punto donde estamos repensando la tecnología, no solo como una forma de mejorar la velocidad de producción de widgets, ¿no?, sino cómo, de nuevo, transformamos. Te lo regreso a ti. ¿Dónde ves las líneas entre la tokenomics y las formas anteriores de hacer estas cosas, FinOps o lo que sea?</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="where-finops-ends">Dónde termina FinOps y dónde empieza la tokenomics <time>23:54</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">23:54</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, pregunta interesante. Encuentro que hay dos formas de pensarlo. Una es que las lecciones aprendidas de FinOps pueden aplicarse aquí, y se está expandiendo. En FinOps realmente, a tu punto, no pensamos en el costo como algo más que un precio unitario por hacer algo. ¿Cierto? Servir a nuestros clientes, el ingreso es tanto, o el costo de nube es tanto. Pero hay ciertas cosas en FinOps ahora, incluso, que creo que por la IA están forzando a FinOps a evolucionar también, ¿no? Un ejemplo es esta idea de que la propiedad es la razón por la que le cobras a alguien, ¿cierto? El showback y el chargeback se basan normalmente en el etiquetado. Dices: bueno, tu equipo levantó esta cosa, así que debería ser tuya. Deberías optimizarla. Deberías gobernarla. Deberías ser eficiente usando tecnología como un clúster de EKS o algo así. Y encuentro que con la IA ahora, ya empezamos a ver las grietas de ese modelo, ¿cierto? Cuando piensas en algo como serverless o un clúster de Kubernetes compartido, y lo que pasa es que tienes la cosa serverless, tu equipo la levanta, y otro equipo es el que la consume sin parar, y a ti te llega la factura porque está etiquetada a tu nombre. Igual en Kubernetes: bien, puedes delegar para decir este namespace o este nodo o lo que sea te pertenece. Ese es tu costo. Pero hay todos estos costos auxiliares, ¿cierto? Si tienes un servicio, por ejemplo, propiedad del equipo de producto TMA, y generan un montón de costos de egress a internet, están haciendo algo ahí. Ese costo está sin etiquetar, y lo mejor que probablemente teníamos era: bueno, dividámoslo proporcionalmente. Maquillemos un poco los números, exactamente, y creo que con la IA especialmente ahora, eso es lo predeterminado y no algo del modo avanzado de multi-tenencia o lo que sea, sí, y entonces estamos forzados a confrontar esto en FinOps de todas formas, así que creo que mucho de lo que pasará del lado de la tokenomics... resolver el ROI es otro ejemplo. Donde en FinOps era la economía unitaria, ¿cierto? Y mira, hablando con clientes, han sido 15 años o 10 años hablando de economía unitaria. Muchas empresas todavía no llegan ahí porque es una</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">25:56</time></p>
    <p class="lt-turn__line">meta aspiracional en muchos sentidos,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">25:58</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y es difícil porque los datos que se necesitan para hacer precios unitarios no vienen de la nube, ¿cierto? Vienen de tu negocio. Entonces, si por ejemplo el costo de algo vive en Salesforce, otro vive en Excel, otro vive allá, tratar de conectar los puntos tiene mucho sentido. Ya sabes, ¿qué obtuve a cambio? Pero creo que con la IA, especialmente ahora, ya no es un nice to have. Aspiracional, a tu punto. Sí, es lo que tienes que resolver, porque si no, ¿cómo puedes invertir dinero en este entorno extremadamente caro y extremadamente acelerado, donde hay algo que quieres hacer con IA en tu empresa? Sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">26:35</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y de hecho creo —quizá una opinión ligeramente controversial dado el momento— que vamos a ver más token maxing como concepto en el futuro, porque este péndulo va a regresar. Y ahora mismo hay un... había un agacha la cabeza si no estás usando IA. Ahora hay un agacha la cabeza si estás usando demasiada. Pero en realidad sí queremos que la gente esté habilitada. La otra cosa interesante que estamos empezando a ver alrededor de la tokenomics —y voy a llegar a la economía unitaria en un minuto— es cómo esto se conecta hasta la inversión de capital en el data center y cómo eso conecta, en el extremo derecho, con los precios de las acciones. La semana pasada estaba leyendo el informe de resultados de SpaceX, y ahí metida había una conversación sobre su ingreso por watt en el data center, y citaron una cifra: su ingreso por watt en el trimestre anterior fue tanto, y subió. Fue un salto enorme, como de 3x o algo así en el trimestre actual, y luego pudieron tomar eso y básicamente decir: bueno, si sabemos cuántos gigawatts están agregando en capacidad, y sabemos cuál es el ingreso por watt ahora, podemos proyectar hacia adelante el ingreso por IA, y eso de hecho impulsó —esa era la tesis o hipótesis del artículo— muchos de los rallies bursátiles que vieron. Eso puso en marcha esa cadena de suministro de la tokenomics, donde la unidad central de ese lado era: tengo tanta capacidad, cuánto puedo vender por watt en ese caso, y sacarlo. Esa es fácil para una empresa de infraestructura, ¿cierto? Y creo que estamos viendo... esto es probablemente más una conversación tipo Fortune Hunter de: bueno, ¿cómo podemos monetizar nuestro acceso a GPUs y hardware relacionado? Del lado de todos los demás, creo que la conversación de la unidad se está poniendo más complicada, porque esto no es solo cómo completé la tarea más rápido. Es cómo usé la IA para generar más ingresos y resultados. O sea, literalmente recibí una llamada manejando hacia acá de alguien en una empresa enorme, y están despidiendo poco a poco a mucho personal porque están habilitando más resultados. Al menos ese es el mensaje que están recibiendo de la gente habilitada con IA, ¿cierto? Entonces, ¿cuál es la medida correcta? Y la medida correcta no creo que sea una sola métrica unitaria. Nunca lo ha sido, sino que es por equipo, por organización, por producto. ¿Cómo primero sacamos más eficiencia de esas unidades individuales? Pero luego, ¿cómo generamos más ingresos al final? Y estamos viendo mucho de esa conexión, que es también por lo que hacemos este trabajo. Me preguntaste qué es la tokenomics, y ojalá pudiera darte una respuesta fácil, y tengo una opinión, pero creo que la industria lo está descifrando. Lo que sí sabemos —y volviendo a tu pregunta inicial de por qué hacemos esto— es que el término tokenomics y la idea que encapsula está en el zeitgeist ahora mismo a todos los niveles, con los CEOs y CFOs y CIOs, e incluso en estos informes de resultados de empresas de billones de dólares, porque reúne el pensamiento alrededor de un concepto: hay toda una cadena de suministro alrededor de la IA que empieza con la energía, cuyo resultado al final son ingresos y precios de acciones, y hay un montón de trabajo en el medio que necesitamos conectar, y ahora mismo hay un montón de disciplinas dispersas, y FinOps es una de esas disciplinas dispersas. Se sienta ahí, en esa capa de plataforma: nube, tecnología variable, SaaS, software, estas cosas, y luego tienes a otra gente de data center por acá haciendo estas cosas y construyendo inversión de capital, y luego tienes a todo otro grupo de gente de negocio haciendo estas cosas, y la tokenomics busca de alguna manera juntarlos. Así que, aunque se puede describir fácilmente como tomar energía y convertirla en inteligencia y generar valor al final, o podrías decir que es sinónimo de Denops para IA. Y partes de eso lo son... hay un hilo más grande desarrollándose aquí, y creo que vamos a ver, esencialmente, una nueva disciplina que se desarrolla. Y trato de no ser dogmático, y creo que es muy difícil siendo alguien que está en este espacio: cómo se va a llamar, y si va a abarcar lo viejo o lo nuevo o si es algo nuevo, simplemente no lo sabemos aún. Por eso estoy tan emocionado de tener conversaciones como esta contigo para descifrarlo.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">30:26</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, al final del día, es solo un nombre, ¿no? Yo todavía pienso: FinOps, ¿es operaciones financieras? ¿Es financiero? Ah,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">30:33</time></p>
    <p class="lt-turn__line">yo odiaba ese término. Lo sé, es... pero sabes, también es un nombre terrible. También, sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">30:37</time></p>
    <p class="lt-turn__line">es solo un nombre, y creo que el valor de algo como la FinOps Foundation y ahora la Tokenomics Foundation es que estamos construyendo a la vista de todos, en cierto modo, ¿cierto? Nadie lo resolvió porque, para ser justos, para cada empresa distinta será una solución distinta. Similar a cómo el framework no era prescriptivo. Era más de: bueno, ¿qué necesitas, no? ¿Qué es lo que estás priorizando ahora mismo? ¿Es poder tener claridad de datos, y una vez que tienes esos datos, quieres pensar en cómo ser más eficiente? Y si ya tienes eficiencia, ¿cómo previenes el momento fin-oops? Me encanta llamarlo así. A mí también me encanta ese. Sí, y seguro, especialmente en la tokenomics, las preguntas son similares, pero tienen muchos matices específicos de la IA.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">31:18</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Bueno, y hay otra cosa. Mientras hablas de los momentos FinOps... la gente me ha estado preguntando las últimas semanas, y digo no, no. Que si la tokenomics es un rebranding de FenOps, ya sea a nivel de disciplina o a nivel de fundación. Y la respuesta es: absolutamente no. Hubo uno de esos momentos, cuando estaba investigando si levantábamos una nueva fundación para esto o qué hacer en general: tuve un período increíble de cinco o seis días donde logré tener al teléfono a 20 de las Fortune 25, gente que conocía ahí que estaba en este espacio, y la gente tomaba llamadas un sábado y un domingo, a las siete de la mañana de un sábado, hablando de estas cosas, y una de esas personas dijo: es graciosísimo que me preguntes si es lo mismo o diferente, porque acabo de salir de una reunión con nuestro, creo que era su CIO, y dijeron: lo de FinOps es muy importante y necesito que te asegures de cuidarlo, porque es la mayoría de nuestro gasto, es un bloque enorme, pero necesito que lo conviertas en un foco de business as usual: eso ya funciona, llevas años haciéndolo, mantenlo andando. Necesito que redirijas como al 80% de tu gente más inteligente a ir a descifrar esto de la tokenomics, porque está escalando como loco y nuestro consejo está haciendo preguntas al respecto. Y eso fue una especie de momento definitorio para mí: necesitas seguir haciendo el trabajo de FinOps en el que te has vuelto bueno, y además necesitas ir a descifrar esta cosa nueva. Entonces, cuando puse eso en el lente de lo que hacemos en la fundación: mantenemos todo lo que hacemos del lado de la FenOps Foundation. FenOps X sigue vivo; ahora tiene una conferencia hermana. La capacitación sigue viva. Los grupos de trabajo siguen vivos. Todo sigue pasando ahí, y nuestro equipo sigue ahí. Y estamos levantando un equipo nuevo para ir a resolver este signo de interrogación de qué es esto y cómo se hace. Porque necesita un montón de inversión, y no podemos dejar de hacer el trabajo de FenOps, porque si lo hacemos, todos los costos ahí se van a descontrolar, nuestros pronósticos van a fallar y vamos a tener problemas. Y estamos viendo esto desarrollarse. Entonces, con el tiempo, creo que la pregunta se vuelve: ¿es todo esto lo mismo, o es diferente una cosa de la otra? Y eso es lo que creo que descifraremos conforme lleguemos ahí. Sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">33:15</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y esa pregunta ya se planteaba sobre ITAM, ¿cierto? ITFM. ¿Vamos a tener una fusión más desordenada</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">33:20</time></p>
    <p class="lt-turn__line">incluso ahora, ¿cierto? Sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">33:21</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y encuentro que el lado del valor, del ROI, por ejemplo, también existió siempre en FinOps. Pero estaba bien estimarlo porque era un gasto controlado. Era algo controlable que podías ver, y podías tener barandales en todo. Y realmente, la gente que toca la nube es el equipo de ingeniería, el equipo de DevOps, los SREs, el equipo de TI, y creo que el nivel CxO es como: bueno, confío en mi CTO o CIO o director de TI; lo tienen bien controlado. Y aunque los datos no sean perfectos, aunque no hagamos economía unitaria, está bien, porque sabemos que lo que nos importa es el gasto total de nube en agregado. Y al final del día, para lo que realmente usamos la nube es para mover, hacer procesos de negocio, construir software o lo que sea, y con la IA es muy diferente, en que lo que haces con la IA son dos cosas. Una, podrías estar habilitando tu producto, si lo vendes, para que ahora tus clientes tengan una mejor experiencia, ¿cierto? Podrías poder decir: en vez de aprender configuraciones, dime en lenguaje natural qué quieres hacer, y lo resolvemos.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">34:20</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sip.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">34:21</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Pero luego también está este otro lado, del que no creo que FinOps haya tenido que preocuparse jamás, que es que la IA puede ayudarte con la eficiencia operativa interna, ¿cierto? No tienes gente de marketing levantando instancias de EC2 para mejorar su día, pero con la IA, bueno, ahora sí, exactamente, ¿cierto? Y esto siempre existió: una línea de código equivocada podía convertir una t3 micro de un centavo la hora a $99 la hora si la hacías una p5 en AWS, y con la IA ahora, todo el mundo tiene acceso a un equivalente de chatbot, ya sea controlado porque le limitas el alcance, y los barandales que existen hoy son solo un número: decimos, oye, te limitamos a $200 al mes, y si tienes una buena razón, lo ampliamos. Y si eres alguien que usa estas tecnologías, no es que puedas solo decir: oye, tengo una pregunta, resuélvela en segundo plano. Usas Claude, es Fable Five o esto y aquello, y creo que todos, por supuesto, quieren la mayor inteligencia posible, ¿cierto? No están entrenados para pensar: bueno, esta tarea debería ser para el modelo haiku. Realmente quieren la mayor inteligencia, claro. Y creo que la fase de experimentación de aprender IA sí requiere una bolsa de gasto, para decir: para aprender IA no puedes ir a un curso de 40 horas y ya la entiendes. La mejor forma de aprender es usar IA. Tengo muchos amigos que me preguntan: "Oye, ¿cómo me vuelvo súper experto en Claude?". Y les digo: "¿Por qué no intentas preguntarle a Claude?". ¿Cierto? ¿Qué cosas me estoy perdiendo? ¿Qué cosas puedo hacer con él? Y creo que esta naturaleza exploratoria de la IA también significa que es muy difícil saber el primero de enero, cuando haces el presupuesto, o en noviembre para el año siguiente, cuál va a ser el gasto. ¿Cierto? La paradoja de Jevons. Sí, claro, los tokens van a ponerse cada vez más baratos. Pero lo que eso significa entonces es: bueno, los tokens para inferencia al mismo nivel... DeepSeq acaba de</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">36:12</time></p>
    <p class="lt-turn__line">anunciar aumentos en algunos de sus precios de tokens. Exacto, exacto. Y esta es la naturaleza altamente variable de esto. Pero creo que hay algo que estabas tocando que siempre es la apertura de esta conversación: todos empezamos hablando de la selección de modelos.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">36:24</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí,</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="model-selection">La selección de modelos y todo lo que la rodea <time>36:25</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">36:25</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y la selección de modelos es crítica. Diría que es una de las cosas más definitorias de la tokenomics en la capa de optimización, porque pensamos en producción, consumo —que incluye la optimización— y luego el lado del valor. Pero una de mis citas favoritas de Dario, de hace un par de meses, es que los modelos están llegando al final de la exponencial, lo que significa que los modelos, lanzamiento tras lanzamiento, no están mejorando de forma dramática. O sea, yo pasé de la 4.8 a la 5. Esperaba que mi vida cambiara, y no cambió mucho, ¿cierto? Entonces, el modelo es una parte importante de esto, y el modelo es a menudo donde tenemos la conversación de tokens, y ahí está mucha de la conversación de costos de tokens. Pero la otra parte de esto es todo el arnés alrededor del modelo, y las capas de contexto, y las capas de inteligencia, y la memoria, y la gente, y la capacitación de esa gente, y habilitar a la gente. Así que creo que vamos a tener, en la tokenomics como disciplina y en la fundación, un conjunto de trabajo que siempre será sobre selección de modelos, selección de prompts, ingeniería de prompts, asegurarte de no romper tu caché KB, todas estas cosas que son núcleo. Pero cada vez más vemos gente decir: "Bueno, ¿cómo averiguo cómo traer a eso todo el contexto que mi negocio necesita?". Porque, mira, me pasó ayer con alguien de mi equipo. Gran tipo. Lo voy a mencionar: Stephen Arthur. Él tiene un montón de hardware en su casa, todo protegido, y está corriendo modelos de pesos abiertos, y es increíble, y los tokens son casi gratis porque se gastó todo su dinero en el hardware, y yo estaba recibiendo algunas salidas de él y pensé: esto no está bien, y nos dimos cuenta: yo tengo todo un Claude montado por acá con el resto del equipo, todo conectado, y su modelo de pesos abiertos, que en cierto modo debería ser más potente y definitivamente es más costo-eficiente, estaba perdiéndose todo este contexto. Así que le dije: oye, necesito que muevas algo de eso de vuelta, lo cual lleva a: esto no se trata del costo por token, ¿cierto? Yo soy el dueño del presupuesto en este caso. Le estoy diciendo: por favor deja de usar la opción más barata porque te falta ese contexto, y estamos viendo a las grandes empresas de afuera... o sea, no voy a mencionar nombres de empresas individuales, pero los proveedores tecnológicos gigantes que dicen: "Sí, sí, podemos intercambiar el modelo que quieras, pero tenemos acceso a todos tus otros datos en tu base de datos, en tu data store, en tu correo, en tu calendario, en tu CMDB. De todo esto es realmente de donde viene el valor", y ahí es donde, por cierto, siempre tenemos que volver a que la tokenomics es sobre ese total: el costo de tokens, la selección de modelos, son la punta del iceberg, ¿cierto?, y si nos enfocamos demasiado ahí, los árboles no nos dejan ver el bosque. Es</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">38:51</time></p>
    <p class="lt-turn__line">gracioso que menciones el lado de la tokenomics de los modelos open source, ¿cierto? ATT salió la semana pasada en su llamada de resultados: creo que están usando hasta el 25% de su gasto de tokens en open source y quieren llegar a algo como el 70%. Y sabes, es gracioso, porque al principio, cuando vi la creación de tokens, los dos tokens de Adams en la Tokenomics Foundation, estaba bastante confundido, porque mi mentalidad era: bueno, como practicante de finanzas, realmente me importaba segregar los datos, optimizarlos, gobernarlos. Nunca me importó la energía que usa AWS para crear un token, por ejemplo. Pero cuanto más aprendo, más veo que va a haber una mezcla de distintas formas de crear tokens, ¿cierto? Puede ser la nube, obviamente. Pueden ser estos proveedores de servicios, pero también están estas neo clouds, Fireworks, que pueden hospedar modelos open source. Y la eficiencia no es la misma: el mismo hardware corriendo en AWS, GCP, estas neo clouds, tu propio data center... vas a obtener salidas muy distintas. Están logrando muchas ganancias de eficiencia, y ¿cómo comparas realmente para decir dónde invertimos de aquí en adelante? Tienes que mirar la creación de tokens, ¿cierto? Y tienes que averiguar cuál es el punto medio para poder tener una discusión honesta sobre: ¿invertimos más? ¿Deberíamos volver al data center y comprar un montón de hardware de NVIDIA, o deberíamos seguir pagando por Clod? A tu punto, porque el ecosistema es donde queremos estar, y aunque sea más barato, podría requerir mucha más carga de contexto o copiar datos de un lado a otro para poder usarlo. Versus: vale la pena el premium —premium entre comillas— de usar algo como Cloud porque funciona más rápido. Terminamos usando menos tokens y podemos llegar a la salida que realmente queríamos sin tener que pasar nueve horas yendo y viniendo con Cloud, que es divertido, pero también agotador a veces.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="energy-scarce-resource">La energía como el nuevo recurso escaso <time>40:37</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">40:37</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Bueno, y yo no estaba diciendo que Cloud fuera mejor en ese caso, sino que, en la instancia del Claude que yo estaba usando, tiene conexiones MCP a un montón de otros sistemas que usamos, y tiene mucha memoria compartida, y tiene archivos de skills, y tiene acceso a nuestras bases de datos, y son todas esas conexiones las que lo hacen valioso. Así que podríamos fácilmente cambiar Cloud en ese caso por el modelo local que él corre, si ese modelo local tuviera conexiones a todas esas cosas. Pero quiero volver a lo que dijiste de la energía, porque es un área muy interesante. Creo que donde la gente dice: "Bueno, ¿en qué es esto fundamentalmente distinto de FinOps?"... y tocamos esto un poco en la conferencia, pero FinOps asume que puedes simplemente ir a procurar los activos que necesitas, y están ahí, y esa escala infinita, escala infinita: están ahí. Presionas un botón, o escribes código, y regresa. Y esto también toca ITAM, que mencionaste, ¿cierto? Que toca mucho más los ángulos de cumplimiento y seguridad, y los aspectos de Procurement y el sourcing. Pero cuando empiezas a pensar en servicios de IA, y en particular si eres una empresa grande haciendo esto a escala, tienes que decir: no sé si puedo conseguir acceso al hardware. No sé, incluso usando un proveedor de nube, si ese proveedor tendrá la energía necesaria en el momento en que necesite levantar lo grande que sea que esté levantando, y la energía se convierte en... Y quiero aclarar también: cuando hablamos de energía no hablamos necesariamente de sostenibilidad, aunque podría ser; eso es un subconjunto ahí. Pero la energía se convierte en un activo limitado en el que necesitamos pensar: ¿tenemos suficiente, si somos un proveedor grande corriendo muchas cosas?, y luego también necesitamos pensar en los costos de esa energía, que alimentan mi ingreso por watt en ese ejemplo de SpaceX o cualquier otro. Y entonces estamos viendo entrar la primera conversación de energía. Y cuando hablo con proveedores de data centers con los que trabajamos, ellos están tratando de conseguir no solo el costo correcto de la energía, sino las fuentes correctas, ¿cierto? Necesitan sus generadores diésel de respaldo y la red, y necesitan comprar solar y necesitan toda la mezcla, porque no les alcanza. Pero todo eso regresa a la idea de que en el mundo de la IA hay escasez de recursos, y algunos proveedores son más lentos porque no tienen suficiente energía ni suficiente hardware, y algunas de las grandes empresas no pueden comprar lo que necesitan para hacerlo. Así que la tokenomics también está mirando esa área izquierda de, en palabras de Jensen, la efectividad de la fábrica de tokens: cómo tomo energía con el hardware correcto y la inversión de capital correcta —tú lo dijiste, y yo también lo digo seguido— para producir tokens, pero en realidad es para producir simplemente un servicio de IA. Ahora, esos servicios pueden reducirse a tokens en algún aspecto, pero son todas las capas envolventes de memoria y base de datos y almacenamiento y todo lo que hay alrededor también.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="where-it-lives">¿Dónde debería vivir la tokenomics en la organización? <time>43:06</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">43:06</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Traes a colación un punto interesante sobre el lado de la energía, ¿cierto? Comparado con FinOps, donde realmente estábamos enfocados en la nube y en aprovecharla, y obviamente empezamos a expandirnos a los data clouds, SaaS. Creo que cloud plus era un término que usábamos antes,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">43:21</time></p>
    <p class="lt-turn__line">algunos sí, cierto, nosotros también por un tiempo, sí, y</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">43:24</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y encuentro que, al menos con la IA, por estas consideraciones que tienes que tomar, no es solo decir: bueno, vamos a usar modelos open source porque es más barato. Bueno, es más barato, pero ¿dónde lo vas a correr? ¿Vas a correr tu propio hardware? ¿Vas a tener las fuentes de energía para realmente alimentarlo? ¿Lo vas a correr en otro proveedor, con lo que sigue siendo esencialmente infraestructura como servicio? Y sigue y sigue, y creo que la pregunta que tengo es: en una organización, en cualquier organización que ahora está pensando en tokenomics —y no es una de esas cosas que sea un nice to have para después, ¿cierto? Cuando pienso en FinOps, muchas veces puede ser: somos demasiado pequeños para FinOps. No necesitamos a una persona dedicada. No necesitamos herramientas. Lo podemos manejar. Pero la tokenomics es lo opuesto: es necesitamos a alguien enfocado en esto, y muchas veces viene del consejo y de los CxO. Necesitamos enfocarnos en la tokenomics porque su poder, la capacidad de transformar, como dijiste antes, todo nuestro negocio, es demasiado grande para ignorarla. ¿Dónde crees que se sienta la tokenomics como disciplina en, digamos, una empresa? ¿Está en lo tradicional, con el equipo de FinOps? ¿Debería ser una disciplina completamente distinta, como los CAIO que vemos por todas partes ahora? ¿Dónde crees que aterriza?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">44:34</time></p>
    <p class="lt-turn__line">No lo sé. Estamos siendo muy cuidadosos de no definir, a menos que realmente veamos el patrón repetirse una y otra y otra vez, un practicante de tokenomics como creo que existe uno de FinOps, porque toca muchísimas áreas distintas. Si te pones al teléfono con alguien de una NeoCloud y le preguntas por la tokenomics, o te pones al teléfono con alguien de una nube y le preguntas, o con alguien de un gran banco en Nueva York que está en un equipo de finanzas, vas a obtener respuestas completamente distintas sobre qué es y dónde se sienta. Y entonces, desde las conversaciones que estoy teniendo ahora mismo, lo estamos viendo como un término para describir un conjunto de capacidades o una disciplina, podrías decir, pero que necesita estar repartida por toda la organización, en muchos lugares distintos. Y estoy escuchando de mucha de nuestra gente en estas grandes empresas: les llega la llamada, esencialmente de arriba, del CEO, diciendo: "Necesito que montes la práctica de tokenomics, y necesito que nos ayudes a definir las personas correctas y qué necesitamos contratar y el equipo". Y no puedo decir con claridad ahora mismo exactamente dónde debería sentarse eso ni quién debería dirigirlo. Veo algunos puntos de datos. Hay puntos de datos como: algunos lo ponen justo al lado de FinOps, genial, fácil. Pero entonces normalmente solo están mirando esa capa de consumo en el medio. Algunos lo ponen en el equipo del chief AI officer. Algunos, cuando hay mucho hardware involucrado, lo están desplazando más a la izquierda, hacia los de esa área. Es como esa parábola de los ciegos y el elefante.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">46:00</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿Cuál es la parábola? No la conozco. ¿No la has oído? Okey, okey. Me encantaría escucharla. Okey,</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="blind-men-elephant">Los ciegos y el elefante <time>46:04</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">46:04</time></p>
    <p class="lt-turn__line">la escuché en la primaria, pero son seis ciegos que jamás, ninguno de ellos, ha visto un elefante, y los llevan a un palacio a experimentar un elefante por primera vez. El elefante está en medio de la sala, y los seis ciegos se acercan al elefante desde distintos ángulos, y uno pone las manos en la trompa y dice: "¡Ah, un elefante! Es como una serpiente". Y otro pone las manos en la cola, y un elefante es como una cuerda. Otro toca la pata y dice: "¡Un elefante! Es como un tronco de árbol". Esto es la tokenomics ahora mismo. Le pides a distintas personas en distintas partes de la organización que la describan y obtienes respuestas totalmente diferentes. La cuestión es que todos tienen razón, pero ninguno está viendo el panorama completo.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">46:45</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Es muy interesante. Creo que podría ser porque FinOps es víctima de su propio éxito. En el sentido de que, cuando pensamos en FinOps, cuando recién empezamos la fundación, hubo mucho aprendizaje. Hubo mucho trabajo que tuvo que hacerse para llevarlo a donde está hoy. Y cuando oímos Tokenomics Foundation, creo que puede haber una percepción de: ah, genial, ya lo resolvieron</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">47:06</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿cierto? Y</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">47:07</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y la gente no recuerda que tomó muchísimo trabajo, muchísima capacidad intelectual de gente jalando y empujando esta idea de cómo se hace una disciplina de nube, para llegar a donde estamos hoy</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">47:18</time></p>
    <p class="lt-turn__line">absolutamente, y empezamos... digo empezamos, como Mike Fuller, que es coautor del libro de FinOps, y de quien siempre hablo como el cerebro detrás de FenOps. Empezamos a tener estas conversaciones en 2014, ¿cierto? Y no fue hasta 2018 cuando pensamos: ah, quizá realmente hay una disciplina aquí, y luego intentamos documentarla en 2019, y diría que para 2021 sentíamos que la teníamos bien controlada, y para 2022, 23, 24 veías prácticas maduras, y entonces la IA lo voló todo, ¿cierto?, y lo reinició. Así que ahí es donde, sí, a tu punto, estas cosas no se resuelven de la noche a la mañana, y estamos de vuelta en ese ciclo con la tokenomics, donde estamos teniendo estas conversaciones profundas sobre qué es, quién lo hace, y ya hicimos todo esto, sí, hace cinco años en FinOps, pero nunca tuvo este nivel de foco, y nunca fue tan... iba a decir urgente, pero nunca fue tan crítico de resolver, porque la nube era solo una pieza en ese punto, y luego la gente descubrió cómo aplicar FinOps a otras áreas. Pero esto vuelve a ese momento de crisis existencial donde, colectivamente, como industria —y me alegra mucho que ustedes estén haciendo esto, y tenemos a todos los demás miembros conectándose—, tenemos que resolverlo, porque no queremos ver la historia de la repatriación de la nube repetirse en la IA, donde toda esta inversión entra y luego la gente dice que realmente no vale la pena, ¿cierto? Eso tiene consecuencias individuales para las empresas, ¿cierto? Y tiene consecuencias grandes para la economía global también. Y resolver esto y hacer este trabajo de eficiencia... sueno como si lo hiciera más grandioso de lo que es, pero realmente necesitamos descubrir cómo encauzar toda esta inversión hacia valor y resultados, ¿no? Y llevar a la gente con nosotros en el proceso.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">48:47</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, en cierto modo creo que ambas fundaciones, lo que realmente te dan al final del día, es la confianza para usar tecnologías, ¿cierto? La confianza para gastar en la nube sin preocuparte de que, bueno, la factura está subiendo, ¿cierto? La economía unitaria te ayuda a descubrir: bueno, el precio unitario de hecho está bajando. Tenemos más volumen. Sí. El ejemplo que yo usaba es: si estás en la portada de TechCrunch y eres una empresa de Serie A, y te llega la alerta de anomalía que dice que triplicaste tu factura de nube en los últimos dos días, todos vamos a entrar en pánico, lo miramos, y alguien dice: sí, porque triplicamos el tráfico.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">49:15</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Fue Black Friday. Ganamos todo este dinero. Exacto. Y está todo ese asunto de que lo que se mide se mejora, y probablemente voy a citar mal, pero creo que es la ley de Goodwin, que básicamente dice que una vez que pones una meta sobre una medida, la medida deja de ser útil, porque empiezas a... Y este es de hecho el desafío también con la economía unitaria: queremos llegar a una economía unitaria donde miramos el valor de negocio sobre el costo, pero si empezamos a optimizar solo el costo por transacción —totalmente—, esa podría ser la métrica equivocada, ¿no? Y entonces creo que una de las luchas con la economía unitaria como concepto al que las organizaciones han llegado, es que a menudo las conversaciones de economía unitaria han terminado en ese nivel de plataforma. O sea, ¿cuál es la medida de economía unitaria para la plataforma?, y no se ha conectado lo suficiente con el producto.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">49:59</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, y la gamificación: en cuanto tienes una métrica para alguien... el token maxing surgió porque alguien dijo tienes que usar más tokens, tienes que aprender a usar IA. Okey, bueno, la calidad de lo que haces es muy distinta. Alguien está simplemente repitiendo las mismas preguntas. Alguien está realmente aprendiendo y aplicando y volviéndose más eficiente con su propia forma de trabajar para obtener la misma salida que de verdad le importaba. Pero si pones una medición que dice, incluso como limitación, que este grupo solo debería gastar $100 a la semana o al mes en IA, creo que te pierdes el panorama más grande, que es: ¿qué te dan realmente esos $100? Ese es el punto, y quieres poder cuantificar y medir eso, porque si no puedes medirlo, entonces se convierte en una cifra de costo, y eso es un valor absoluto, ¿cierto? Y sabes, es gracioso. Creo que al principio, quizá el año pasado, hace dos años, siempre había un presupuesto separado para IA. Vamos a probar muchas cosas. Está bien experimentar, POCs, lo que sea. Y cada vez más ahora se dice: sí, o se va a integrar en nuestro presupuesto general de nube,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">50:56</time></p>
    <p class="lt-turn__line">o será aparte</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">50:58</time></p>
    <p class="lt-turn__line">para los equipos. Sí, cambiando de tema por un segundo, me encantaría escuchar tu opinión sobre cómo crees que va a evolucionar el panorama para las empresas SaaS, donde tradicionalmente ha sido un modelo por asiento, y de repente ahora dices: con el modelo por asiento, y si usas la nube, tienes economía unitaria, puedes controlarlo, tienes protección de márgenes. Con la IA, digamos que integras un chatbot en la experiencia de tu cliente... creo que todos recordamos lo de Chipotle que salió, donde alguien descubrió que: bueno, si solo le hablo al chatbot de Chipotle, es un GPT personal. Es gratis. Sí, no tengo que hacer nada al respecto. Y entonces el modelo de cobro, especialmente para estos servicios SaaS que están saliendo, especialmente si eres un negocio SaaS existente y le agregas esto. Hay tanta variabilidad involucrada ahora, ¿cierto? Puedes tener un cliente que dice: en vez de APIs, voy a pegarle a tu servidor MCP, o voy a preguntar en lenguaje natural cada cinco segundos. Mientras que antes los costos de API los podías gestionar, pero si tienes un traductor LLM en el medio, sigue yendo a la API por los mismos datos, pero la gente lo hace de otra forma. Les es más fácil. ¿Cómo crees que va a evolucionar la industria cuando piensas en los precios de SaaS?</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="saas-pricing-agents">Los precios de SaaS en la era de los agentes <time>52:04</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">52:04</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Vi un titular hoy sobre una empresa cuya acción se había desplomado, y el nombre que le pusieron, el epitafio o como se llame, fue: ah, son solo un wrapper de IA, ¿cierto? Y eso es lo grande. Creo que el riesgo para muchas de las empresas SaaS ahora mismo —y esto llega a una pregunta más existencial para las empresas SaaS y de software— es: ¿dónde se sienta el valor? ¿Se sienta en la IA subyacente? ¿Se sienta en el conocimiento especializado que pones encima? ¿Se sienta en los datos que tienes? ¿Cómo se ve eso? El componente de base de consumo variable es enorme ahora mismo, y lo que falta en esa conversación... dijiste que puedes rastrear llamadas a API, gestionarlas, pronosticarlas. Aquí es donde entra lo agéntico. No hemos dicho mucho agéntico todavía, por cierto. Lo cual</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">52:50</time></p>
    <p class="lt-turn__line">es que sobrevivimos una hora sin decir agente. Increíble. Lo cual es,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">52:53</time></p>
    <p class="lt-turn__line">sabes, le pides al chatbot de esa oferta SaaS que haga algo, y no está solo haciendo la cosa. Está levantando una serie de agentes. Estamos interactuando con agentes que van y crean más agentes y bucles y reintentos y fallas, y eso puede agregar mucho valor, y también puede simplemente agregar mucho costo detrás, ¿cierto? Y entonces, estoy escuchando muchas conversaciones... esta mañana estuve con una gigante —llámala empresa SaaS, podrías llamarla empresa de plataforma, ellos podrían llamarse empresa de nube— y están mirando... usan muchos modelos de IA distintos que están traspasando, y están teniendo que recotizar cómo venden a sus clientes y averiguar cuál es su beneficio y cómo se ven sus márgenes con eso. Escucho a otros que luchan con simplemente traspasar los costos de los modelos directamente, y oyes a algunos que lo hacen así de directo, otros le ponen un margen. Algunos hacen sistemas de créditos. Algunos hacen créditos más margen directo. Se siente como que... o sea, y para volver al pasado, hace 20 años, Salesforce fue de los primeros en hacer un modelo SaaS sobre esto y descifrar el pricing. Estamos de vuelta en el punto de partida con todo eso ahora mismo. O sea, se quitaron los guantes. No hay formas correctas e incorrectas de poner precios en este punto, pero todos tienen que descifrar el componente variable y luego averiguar si son una empresa de IA o una empresa wrapper de IA. ¿Y puedes tener valor si solo estás envolviendo IA? ¿Y cómo se ve eso? Entonces, a tu pregunta, en última instancia, de si el modelo por asiento va a seguir existiendo: creo que sí, pero estamos empezando a ver bifurcaciones entre si un asiento es para un humano o si un asiento es para que lo use un agente, ¿cierto? Creo que, ¿quién fue? ServiceNow generó titulares, creo que buenos y malos, con su asunto del tollgate, que era: si tienes agentes pegándole, te vamos a cobrar distinto, y en realidad supongo que tiene cierto sentido, porque yo solo puedo teclear a cierta velocidad, pero mis agentes pueden trabajar toda la noche.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">54:41</time></p>
    <p class="lt-turn__line">En cierto modo, la idea que habíamos empezado en FinOps sobre la entrada del gasto SaaS está acelerando la adopción de FinOps, en cierto modo, ¿cierto? Porque de repente, a tu punto, el gasto SaaS quizá no estaba incluido en FinOps cuando era por asiento, porque dices: bueno, no estamos realmente preocupándonos por agregar y quitar asientos cada día, mientras que el beneficio de la eficiencia de FinOps es que, con la acción que tomas ahora, el costo se ahorra ahora. Tienes un clúster de Kubernetes que optimizas inmediatamente. Ves el beneficio. No estás esperando un año ni nada.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">55:13</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Ya extraño esos días. Siento que FinOps es tan limpio en ese sentido. Es tan limpio. Tomas una acción, obtienes resultados inmediatos o bastante rápido, totalmente rastreables, y hemos perdido algo de eso.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">55:21</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Pero ahora, en cierto modo, a tu punto: si son empresas SaaS o empresas de tecnología, a falta de una mejor palabra, ¿cierto? SaaS quizá ya no sea la palabra correcta. Si están haciendo precios basados en variables, tu costo de IA no es solo el gasto interno en tokens, porque a todos estos SaaS también les están cobrando y podrían empezar a cobrar por su consumo y traspasarte los cargos, y entonces, de repente, cuando piensas: bueno, ¿cuál es nuestro presupuesto total de IA? ¿Cómo piensas en estas cosas laterales, cierto? Las cosas que podrían incluso superar lo que gastas internamente en IA pura, entre comillas. Si una empresa, un proveedor SaaS que usas, te está cobrando porque todos están usando su flamante chatbot para responder cosas, y a ti te llega la factura, ¿cierto? Entonces, de repente, entender cuál es el costo total de propiedad, que de nuevo, es tan fácil decir costo total de propiedad,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">56:10</time></p>
    <p class="lt-turn__line">TCO,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">56:10</time></p>
    <p class="lt-turn__line">TCO, ¿cierto? Y ya era difícil antes, pero creo que ahora, entender bien dónde se sienta en el presupuesto, ¿cierto? Y realmente creo que esta idea de propiedad versus consumo va a seguir repitiéndose una y otra y otra vez. Que si un equipo de producto está usando cuatro proveedores SaaS, todos con cargos basados en consumo, tienen gasto de IA, tienen... también tienen cosas que son dinámicas en la nube. Todo eso combinado es el costo de construir ese producto. No es solo una cosa o la otra. Y esta bifurcación de este costo se sienta con este equipo, este costo se sienta con aquel equipo. En cierto modo, todas las conversaciones que empezamos en FinOps se van a acelerar. Las convergencias, por ejemplo, de ITFM, ITAM, FinOps juntas, es porque, bueno, ya no hay opción.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">56:53</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Bueno, y eso... justo estaba pensando en eso también, porque algo de este asunto del TCO es ITFM clásico, totalmente: consolida todos los costos, asegúrate de que estén ahí. Como nota al margen, una de las mejores descripciones de TCO que escuché hace poco fue tokens, cafeína y outputs, que es mucho más cool que costo total de propiedad. Pero aquí es donde creo que todos tenemos que soltar algo del maldito dogma sobre cuál es la disciplina, dónde se sienta, porque necesitas esa vista de TCO de ITFM. Necesitas lo de cumplimiento de licencias de ITAM, Procurement. Necesitas el trabajo variable de FinOps de eficiencia de costos con responsabilidad, la escala de la tokenomics a través de esa cadena de suministro, y meterse en modelos y caching y todas las cosas que los demás simplemente no hacen. Todas tienen que juntarse, y todo se trata del valor de la tecnología.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">57:39</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">57:40</time></p>
    <p class="lt-turn__line">el valor de la tecnología es la cosa, y de hecho hasta renombramos nuestro pequeño paraguas en la Linux Foundation para que sea el paraguas de valor tecnológico, porque se ha abierto en abanico: tiene tokenomics. Ahora hacemos trabajo alrededor de ITFM. Hay datos de facturación y costos y uso, como la especificación FOCUS, en cuyo comité directivo estuviste en su momento, en tus días de Citi. Pero todo se trata de que necesitamos juntar todos los datos para tomar las decisiones. Y hablaste de responsabilidad. No la hemos tocado mucho, ¿cierto? Una de las cosas más hermosas del mundo FenOps —y sé que ustedes tienen productos y cosas en esta área— era que podías tomar una porción del gasto de infraestructura y decir: "Esto es tuyo. Esto es tuyo". Y cuando tomas una acción, puedo mostrarte que esa acción tuvo impacto, ¿cierto? Por esto soy tan cuidadoso al decir: alto, la tokenomics no se trata de los costos de tokens, ¿cierto? Sí, hay costos de tokens ahí dentro. De la misma forma que decir: FinOps no se trata solo de tu instancia,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Interlocutor 1</strong><time class="lt-turn__ts">58:32</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿cierto?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">58:32</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Cierto, y... o si vas con tu taxista, tu conductor de Uber, tu mamá, y dicen: ah, trabajas en la nube, tú haces el almacenamiento del iPhone, ¿no? Tus fotos. Bueno, no, la nube tampoco se trata de almacenamiento. Es un costo total, ¿cierto? Y entonces tenemos que pensarlo de la misma forma en que Fenops llegó a cubrir cosas muy distintas, gracias a ITFM e ITAM y todas las otras disciplinas. Y la tokenomics necesita pensar realmente en esa cosa completa y tampoco perder los aprendizajes de todas estas otras partes de la organización que lo han desarrollado. Y diría que esa fue mi mayor... Cuando la gente pregunta por qué separamos la tokenomics, yo decía: en realidad no separamos la tokenomics. Eso ya estaba pasando en las organizaciones. Escuchábamos de líderes de FinOps en empresas gigantes, dueños de toda la infraestructura, que había otra parte de la organización que estaba yendo a reinventar principios básicos de responsabilidad y gestión de consumo en otras áreas de IA, sin aprovechar todo el conocimiento que todos hemos construido colectivamente en los últimos 20 años, ¿cierto? Entonces, la tokenomics necesita mirar todo eso. Y resulta que también hay cosas nuevas.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="shoulders-of-giants">Sobre los hombros de gigantes <time>59:35</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">59:35</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, en cierto modo estamos casi parados sobre los hombros de gigantes. Todo el trabajo que hemos hecho alrededor de ITAM, FinOps, no se está tirando a la basura, ¿cierto? Lo que realmente estamos diciendo es: quizá es un llamado a las armas para decir que todas estas funciones dispersas, en las que todos trabajamos individualmente para mejorar, de alguna manera se juntan con la IA. Es una fuerza unificadora: para resolver cómo maximizamos el valor de la IA en nuestra empresa de forma cuantificable, necesitas todas estas funciones, como los Avengers de distintos equipos de ITAM, ITFM, ya sabes, finanzas, Procurement, todos estos roles que siempre han existido. Pero ahora hay una misión compartida: okey, ¿cómo habilitamos la IA en nuestra empresa sin quebrarnos y sin limitarnos y quedarnos atrás?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:00:16</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, exacto. Es</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:00:17</time></p>
    <p class="lt-turn__line">es un equilibrio tan fino el que hay que encontrar en el medio. Donde, a tu punto del péndulo yendo y viniendo: conforme los modelos se abaratan, conforme salimos de esta mentalidad de ay no, estamos gastando demasiado, tengo la sensación de que, conforme empecemos a mostrar el valor que se está creando —porque ahora mismo podría ser incuantificable, y el miedo a lo desconocido es: bueno, estamos gastando 50% más cada mes en IA y nuestro presupuesto de hace un año significa que ya tocamos nuestros límites—. Pero si te mostrara el valor que realmente obtuviste, de repente dices: dupliquemos la apuesta en esto. Encontremos lugares donde invertir más dinero en esto versus otros lugares para hacer crecer nuestra empresa, porque podemos ver los ingresos creciendo gracias a ello. Podemos ver la eficiencia operativa gracias a ello. Y creo que mucho del miedo no es tanto sobre si deberíamos usar IA o no. Sabemos que vamos a usar IA. El miedo, creo, es a menudo que no podemos saber realmente si la estamos usando bien, ¿cierto? Sí, lo cual empieza con</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:01:11</time></p>
    <p class="lt-turn__line">la visibilidad y la responsabilidad y esas cosas. Es parte de eso. Sabes, sí me perdiste un poco cuando mencionaste a los Avengers, porque empecé a pensar qué disciplina sería cuál Avenger.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:01:20</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, creo que Hulk definitivamente sería... Nadie quiere ser Hulk. Sí, exacto. Pero sí, en cierto modo, creo que esta conversación... recuerdo en FinOps X de los últimos dos años, incluso Gartner lo había mencionado. Bueno, ¿dónde van a estar ITAM y FinOps? Cierto. Recuerdo, creo que tú hablaste de eso. Fueron de los primeros que dijeron</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:01:38</time></p>
    <p class="lt-turn__line">que se juntarían. Exacto. Sí.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:01:40</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Y plantearon tres cosas potenciales distintas que podrían pasar. ITAM absorbe FinOps, FinOps absorbe lo que sea, o se fusionan, o lo que sea. Y para mí es como: este es un punto donde no se fusionarán porque son disciplinas distintas. Nos damos cuenta de que todo es la misma disciplina.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:01:55</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Y es que tenemos que dejar... es la misma disciplina también. Y esta fue una de las cosas. Teníamos este foro ejecutivo que empezamos como la FinOps Foundation, y luego trajimos a ITAM, antes de la tokenomics, y se trataba de hablar de cómo todas estas cosas distintas encajan, y tenían todas estas... cada vez que hacíamos un foro ejecutivo había como 10 temas, y luego, por marzo de este año, dijeron: sí, no nos importa nada, nada, excepto los costos de IA escalando, y cuando empezamos a decir: bueno, ¿es ITFM, o están los sabores de TBM, o es ITAM, o SAM, o ITSM, o FinOps, o elige tu acrónimo? Estos líderes que estaban recibiendo la presión del consejo decían: no nos importa, no nos pidan tener más conversaciones sobre dónde se sienta esto. Solo queremos mostrar el valor de las cosas, ¿cierto? Y, sorprendentemente, si piensas en algunas de estas conversaciones que teníamos en ese punto: si voy y le pregunto a un CIO global, oye, ¿quién hace FinOps para ti?, decían: okey, está este equipo y se sienta en el equipo de platform engineering o su equipo de infraestructura. Hago la misma... este es un ejemplo real, no puedo decir la empresa, pero cuando pedí a la persona de FinOps que hace la tokenomics: bueno, tengo que presentarte al equipo del CFO. Tengo que presentarte al equipo del chief AI officer. Tengo que presentarte por acá. Había un alcance mucho más amplio, ¿cierto? Y creo que, en ese aspecto de lo que escuchamos en los foros ejecutivos, estamos viendo una integración real de la tecnología en el negocio ahora. Cada empresa es ahora una empresa de tecnología. Los bancos son empresas de tecnología, y la IA lo está haciendo realidad. Así que ya no podemos pensar en ninguna de estas cosas como disciplinas individuales.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:03:28</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, creo que la IA de alguna manera las junta, en el sentido de que necesito este nivel de datos y responsabilidad, digamos, de FinOps, ¿cierto? Porque a menudo encuentro que lo que se ignora sobre FinOps y la IA es que si tienes un agente, ¿cierto?, y pensamos en la eficiencia en FinOps, digamos una base de datos o VMs o Kubernetes, queremos asegurarnos de consumir solo lo que necesitamos, y la utilización es una buena métrica para eso. Entonces imagina un mundo donde tu clúster de Kubernetes ahora escala mil veces en un mes. El equipo dueño dirá: "Bueno, sí, pero somos eficientes. Es 80% de utilización. Estamos escalando apropiadamente", y de repente te das cuenta: "Okey, bueno, el costo subió, pero ¿qué obtuvimos a cambio?". Podría ser algún agente rebelde que alguien creó que dice: "Oye, necesito escalar, o necesito llamar a esta cosa mil veces al día". ¿Cierto? Este equipo individual no está recibiendo esa factura. Sí, el que realmente está causando el gasto. La propiedad recae en este equipo de plataforma, y dicen: "Bueno, estamos escalando apropiadamente. ¿Qué quieres que hagamos? No podemos apagar el servidor de alguien más, ¿cierto?". Y el equipo al que vas, dueño del servidor, dice: "Bueno, nosotros no somos los que consumimos esto. Proveemos un servicio en nuestra empresa". Y entonces a menudo encuentro que incluso solo mirar el gasto de IA es muchas veces toda una lección, y bueno, el gasto de IA es una culminación de estas cuatro cosas distintas.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:04:46</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Muy cierto, muy cierto, y creo que si miras... intenta con el token maxing,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:04:49</time></p>
    <p class="lt-turn__line">sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:04:50</time></p>
    <p class="lt-turn__line">eso fue... O sea, el token maxing es un gran ejemplo de que si pones una meta sobre una sola métrica, vas a obtener el resultado equivocado. Si pones una meta sobre, digamos, usar un martillo, vas a tener un montón de ventanas rotas en tu oficina, pero vas a arrasar con esa métrica del martillo, ¿cierto? Y es lo mismo con las métricas de utilización de Kubernetes: genial, está muy utilizado, pero está siendo utilizado para cosas que en realidad no agregan valor. Y aquí es donde tenemos que salir de las disciplinas y los silos alrededor de la tecnología y reconectarla con el negocio.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:05:16</time></p>
    <p class="lt-turn__line">De los... supongamos que en la tokenomics hay una creación de tokens, hay un consumo, un valor. ¿Cuál crees que tendrá el mayor impacto? Digamos en el próximo año. Soy parte del consejo directivo, y hay mucho énfasis en dónde trabajamos. ¿Cuál es la prioridad? ¿Hay alguno que te destaque más, en términos de: tenemos que hacer esto bien lo antes posible, y estas cosas son muy importantes, pero si resolvemos esta primero? De las tres disciplinas... no disciplinas, tres</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:05:46</time></p>
    <p class="lt-turn__line">frentes, frentes,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:05:47</time></p>
    <p class="lt-turn__line">frentes de la tokenomics, ¿cuál te destaca más, si alguno?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:05:51</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Lo admito: como alguien en el consejo directivo, te voy a preguntar a ti, ¿qué crees que deberíamos atacar primero?</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="which-bucket-matters">Qué frente importa más: producción, consumo o valor <time>1:05:56</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:05:56</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, buena pregunta. Creo que el valor es donde termina todo, ¿cierto? Porque si no entiendes el consumo, si no entiendes la creación, es muy difícil llegar al lado del valor. Pero el mayor ROI, sin doble sentido —sé que probablemente es parte de la conversación del valor—, es eso del y entonces qué: responder el hicimos todo el gasto, ¿y es bueno o malo? Necesitas el lado del valor para decir: bueno, ¿qué estamos obteniendo a cambio, cierto? ¿Somos más productivos? ¿Estamos creciendo los ingresos gracias a ello? ¿Logramos eficiencia operativa? Y creo que, de nuevo, el nice to have en la economía unitaria y FinOps... He hablado con muchos clientes que dicen: sí, eso es cosa de 2030, amigo. Ahora mismo solo quiero optimizar. Ahora mismo solo quiero showback. Solo quiero que los equipos se sientan responsables. Creo que con la IA es: sí, podemos mostrarte todos los datos, pero necesitamos responder la pregunta a nivel C y a nivel de consejo. El y entonces qué: ¿deberíamos hacer más de esto, menos de esto? ¿Deberíamos duplicar nuestro gasto en IA porque, aunque está aumentando, debería aumentar más? Porque mira lo que estamos obteniendo a cambio. Cierto. Así que para mí es el valor, y creo que es el más difícil, dado que a veces es tan cualitativo, ¿cierto? Si uso el modelo A versus el modelo B, y mi copy de marketing es mucho mejor con el modelo B, pero es 10 veces más caro, es mucha más tarea para las empresas descifrar cómo conectar los puntos, ¿cierto? Digamos, por ejemplo, marketing. Gasté $1,000 en Claude para hacer one-pagers para una conferencia. No es que gastaría 1,000, quizá, lo que sea. Si alguien está escuchando: hipotéticamente, hipotéticamente, ¿cierto? Pero para conectarlo de vuelta al valor, no va a ser el número. No son solo las horas que ahorré usando Claude, por ejemplo. Quizá la métrica son los MQLs. Quizá es cuánta gente ahora, por el copy que conecta, que podría estar más personalizado en cada correo que envío. Sabes, llegar a esas cosas no es fácil, ¿cierto? Es mucho del lado del valor. Creo que es atar tantos eventos dispersos que ocurren para llegar a la cosa real. Ahí es donde creo que mucho del valor, sin doble sentido de nuevo, realmente va a venir. De la tokenomics, de cuál es un framework. Si eres una empresa SaaS y estás sirviendo a clientes, ¿qué significa el valor para ti? Versus imagina una disciplina que es un banco, ¿cierto? Haces mucho análisis para tus workloads de grid o workloads de HPC. Quizá es por transacción, pero si eres retail y haces soporte al cliente, los call centers ahora son más eficientes. Así que creo que el valor no será una sola cosa. Donde pensábamos la economía unitaria como: bueno, encuentra el divisor, ¿cierto? Un millón de dólares dividido entre n es tu economía unitaria. Aquí va a ser mucho más de: bueno, ¿cuáles son las distintas piezas para llegar a la meta final de definir el valor? Y podría ser, sí, el paso A es solo obtener el precio de token a nivel unitario, o más bien el resultado, y luego podría ser: bueno, eso se conecta con nuestro valor de productividad ahorrada. ¿Cuál es el valor de ingresos? ¿Cuál es la x? Podrían ser múltiples cosas las que definamos como valor también.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:08:52</time></p>
    <p class="lt-turn__line">El valor es absolutamente, creo, donde necesitamos enfocarnos. Yo contraargumentaría un poco: tenemos que hacerlo todo, porque todos los frentes están profundamente conectados, y esto regresa al numerador, denominador, como quieras montarlo, en la economía unitaria. La gente subestima lo difícil que es obtener ese costo total de la cosa, ya sea gasto de IA o gasto de nube o cualquier otra cosa. Entonces, hay trabajo por hacer ahí, ¿cierto? Sobre conectar, rastrear a través de algún uso de tecnología todos los costos asociados, y luego tener la conversación interna con los equipos de finanzas de: ¿estamos incluyendo los costos reales de personas asociados a eso? Y creo que también estamos viendo, en ese lado de la producción, la conversión de energía y capital en servicios. Que ahí hay un montón de trabajo que históricamente hacían solo un par de grandes hyperscalers y en el que no teníamos que pensar, digamos, en el mundo FinOps. Ahora tenemos que pensar más en ello. Mencionaste los modelos de pesos abiertos antes. Podríamos pasar un montón de tiempo en eso. Creo que es una parte importante de la mezcla. La Linux Foundation estuvo en esa gran iniciativa hace un par de semanas, que se trataba de asegurar que los pesos abiertos sean parte de la conversación, y eso también es solo una de las flechas del carcaj, ¿cierto? Una empresa grande va a tener algunos pesos y algunos modelos frontier y algo de buen machine learning a la antigua en el backend, así que creo que tenemos que ver cómo ser más eficientes en eso. Tenemos que mirar la capa de consumo, asignación, optimización, responsabilidad. El lado del valor es probablemente el campo más virgen, creo, en muchos sentidos. Y estamos buscando ver si hay cosas consistentes que podamos hacer ahí en el lado del valor, de consumo a valor, porque algunas empresas tienen medidas similares. Pero también habrá cosas específicas de cada industria debajo. Tenemos esencialmente un cuarto grupo de trabajo, un cuarto frente, si quieres —producción, consumo, valor—, debajo del cual está la terminología definicional, los frameworks básicos centrales, las personas, quién lo hace, trabajo que necesita desarrollarse, y con todo esto, para atarlo a la cuarta parte de nuestro pequeño grupo del paraguas de valor tecnológico en la Linux Foundation: está la especificación FOCUS, que de hecho es la única pieza que diría que ya está estandarizada, porque todos los hyperscalers la usan, y un montón de generadores de datos. Pero ¿qué necesitamos meter en la spec de FOCUS para transportar algunos de estos conceptos de IA? Sí, conceptos de gasto de tokens, sí, conceptos de LLM, pero también hay un desafío real ahora mismo donde la gente está adquiriendo la misma pieza de IA —en este caso podríamos decir un token u otra cosa— desde múltiples lugares distintos. O sea, yo podría obtener mi Clod de cuatro fuentes diferentes ahora mismo: puede ser directo, puede ser revendido, puede ser con tarjeta de crédito enterprise, puede ser usado por debajo por algún otro servicio que me lo revende, y por eso todo encaja con la cadena de suministro de la tokenomics, si quieres. Si algo sale mal a nivel de data center, no cae en cascada solo al pricing de una empresa; cae en cascada al pricing de todas las empresas, porque también está interconectado, ¿cierto? Entonces, hablamos de los ciegos y el elefante, cada uno con una vista distinta. La otra metáfora de elefante aquí es: ¿cómo te comes un elefante? Bocado a bocado, ¿cierto? Así que estamos levantando distintos grupos de trabajo para que cada uno trabaje en cada uno de esos. Pero en el núcleo de todo esto está la educación, ¿cierto? Primero que nada, alineémonos, para que cuando el miembro del consejo vaya con el CEO, y el CEO con el CFO, y el CFO con todos los demás y diga: "¿Qué hacemos con esto de la tokenomics?", todos nos aseguremos de estar hablando del mismo elefante, ¿cierto? Y no de un solo componente, y luego definir la responsabilidad: ¿quién necesita hacer qué partes? Porque sí, los costos de tokens importan, pero son una rebanada diminuta. La selección de modelos importa, pero es una rebanada diminuta, y luego todo el otro trabajo que hacen todas estas otras partes de la organización importa. Lo otro de lo que no hemos hablado es otro término. Siempre espero a ver cuánto tarda alguien en decir shift left.</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="shift-left-shift-up">Shift left, shift up <time>1:12:52</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:12:52</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Ah, sí, mi querido amigo, el shift left. Sí.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:12:55</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Entonces, ¿cuál es tu visión sobre el shift left y la tokenomics y la IA y cómo eso está cambiando las cosas?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:13:01</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sabes, creo que lo que realmente está pasando es el shift left... creo que lo que realmente hemos hecho es de lo que hablamos el año pasado: estamos haciendo shift up, ¿cierto? Y era un gran problema que teníamos. Donde, como practicante de finanzas, puedes ir a la sala y empezar a hablar de Savings Plans y calificaciones de eficiencia, y el CxO te dice: háblame de esta cosa completamente distinta, ¿cierto? Háblame de lo que me importa, que es: tengo que pronosticar los próximos tres años. ¿Dónde va a estar la inversión? Creo que con la IA, empezó en el nivel de arriba, ¿cierto? No hay necesidad de shift up porque empezó aquí arriba, ¿no? Los CxO son los que ponen presión diciendo: necesito este nivel de granularidad, necesito esta valuación, necesito este nivel X de datos de todo el gasto que tenemos, y no somos nosotros, como practicantes de finanzas, tratando de convencer a un CxO de que le importe, de abajo hacia arriba. Era de abajo hacia arriba, exactamente. La dinámica</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:13:50</time></p>
    <p class="lt-turn__line">ha sido de arriba hacia abajo,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:13:51</time></p>
    <p class="lt-turn__line">¿cierto? Entonces, sabes, creo que con el shift left, la promesa del shift left para mí significaba los datos correctos para la persona correcta en el momento correcto, para que de hecho puedas tomar una mejor decisión, y eso significa algo distinto para cada quien. No era solo el shift left de que los ingenieros reciben los datos para tomar mejores decisiones. También era Procurement: podían averiguar qué SKUs tienen que descontar. Podían ser los equipos de producto, recibiendo el dato de que, sí, en un entorno no productivo, esta nueva funcionalidad que vamos a lanzar es demasiado cara, ¿cierto? Entonces el shift left siempre fue darte acceso a esos datos, esta cantidad riquísima de datos que recibimos cada hora de los proveedores de servicios de nube y demás, y extraer de ahí la información relevante para la persona correcta, y, bueno, llegamos ahí un poco, pero para mí, con la IA, no es solo shift left, es también shift up al mismo tiempo, y la velocidad con la que tenemos que ejecutar estas cosas no va a ser un horizonte de cinco años, tiene que estar hecho ayer, ¿cierto?</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:14:44</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sip.</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:14:44</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Entonces, una pregunta para ti: comparado con cuando empezaste la FinOps Foundation, ¿qué tan diferente ha sido esta vez con la Tokenomics Foundation?</p>
  </div>
  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="launch-speed">Lanzar en medio de más velocidad y más ruido <time>1:14:55</time></h3>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:14:55</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, es una respuesta medio cliché, pero la velocidad ha sido realmente...</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:15:00</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí,</p>
  </div>
  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:15:02</time></p>
    <p class="lt-turn__line">una locura. Mira. La semana pasada hicimos el lanzamiento oficial, y cuando lanzamos la, perdón, la FinOps Foundation, la gente que está en este espacio tomó nota. Cuando lanzamos la Tokenomics Foundation, salimos en algunos de estos artículos, en otros no. Pero en la semana en que lanzamos: la BBC, el New York Times, el Wall Street Journal, Fortune. Todo el mundo cubrió esto. Es decir, recibí más mensajes por el artículo del New York Times que por cualquier otra cosa. Y gente de la que no sabía nada en 15 años me escribió: "Ah, lo de la tokenomics. Qué genial que estén haciendo esto". FinOps nunca llegó a ese nivel, porque se trataba de la capa de plataforma. Se trataba de la tecnología, igual que cualquier otra disciplina en esta área. Así que la velocidad y el interés han sido geniales de ver, ¿cierto? Que eso pase. Pero también introduce el desafío de cómo te mueves lo suficientemente rápido, como fundación basada en el desarrollo open source por consenso, para tener impacto, ¿cierto? Y creo que estos son... para traer una tercera metáfora de elefante, ese es el elefante en la habitación: ¿cómo hacemos trabajo de estándares y especificaciones cuando el suelo se mueve tan repentinamente? Y mi visión sobre eso es que hay tres partes en el enfoque, ¿cierto? Está el tenemos que salir al frente simplemente sacando información, como lo que hacemos ahora mismo. Radiación de información, conversaciones sobre esto. Tú dijiste: "Bueno, ¿por qué no tienen un newsletter semanal?". Y yo: "Sí, necesitamos hacer eso". Sacamos esa info y todos la reciben, porque hay cambios de modelos, hay cambios de precios de IA, hay cambios de precios del cobre y de la energía que afectan todo esto todo el tiempo. Eso es lo primero. Lo segundo es que vamos a hacer grupos de trabajo de mediano plazo que saquen mejores prácticas fundamentales. No digo specs, porque las specs son todo un tema al que llegamos en un minuto, sino cómo pensar en esto, y eso probablemente va a tomar la forma de, sí, los white papers aburridos que nadie lee realmente porque ahora todos los resumen, pero va a tomar la forma de educación. Va a tomar la forma de explicadores, pero también va a tomar la forma de archivos de skills y habilitadores agénticos y cosas en las que podamos depositar un poco de conocimiento al que puedas acceder con tu Claude y hacer las preguntas. El largo plazo es el trabajo de especificaciones y estándares, y esto llega a la spec de FOCUS. También llega a... mira, todo se mueve súper rápido, pero alguien me preguntó cuando me metí en esto: ¿estás seguro de que los tokens siquiera van a existir en un par de años? Y es como: sí, sé que todo se mueve rápido, pero hay algunos conceptos fundamentales centrales en los que todos necesitamos alinearnos, ¿cierto? Y lo repetiré por quinta vez: la tokenomics no se trata de costos de tokens, pero hay algunos primitivos subyacentes, como los tokens, que existen ahí, que usas para decorar con muchas otras piezas de gasto hasta llegar al costo total de lo que sea. Hay trabajo de largo plazo que necesitamos hacer. La spec de FOCUS está en su edición 1.5. Estamos viendo la 1.6 ahora mismo. ¿Cómo normalizamos el lenguaje alrededor de todo esto, y cómo logramos que todos publiquen sus datos de facturación, costos y uso de una forma que te permita llegar a esa conversación de economía unitaria? Pero a más largo plazo, creo que todos estamos sentados... y no creo que la Tokenomics Foundation vaya a cambiar el mundo, pero sí esperaría hacer más fáciles las conversaciones para el equipo del CFO, el equipo del CTO, el equipo del CIO, el equipo de Procurement, el equipo de producto, el equipo de IA y la organización, para que al menos puedan usar el mismo lenguaje, y al menos, cuando miren y se acerquen a este elefante, tengan el contexto correcto para hacerlo. Pero es complicado. O sea, en cuanto a qué tan diferente es: se mueve más rápido. Hay más interés, lo cual es genial. Es emocionante, pero también significa que tenemos menos tiempo para descifrarlo.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:18:39</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Creo que la mascota de la Tokenomics Foundation tiene que ser un elefante. Ya lo resolvimos. Cada año, en FinOps X, en Tokenomicon, habrá un paseo en elefante. Pero anunciamos</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:18:49</time></p>
    <p class="lt-turn__line">a Toki, que es el gato de la tokenomics, ¿cierto? El gato de la tokenomics. Así que ahora... no sé si el elefante de la tokenomics...</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:18:55</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sabes, es... a tu punto, sin embargo. Creo que la tokenomics en sí no se trata de una cosa pequeña, ¿cierto? No se trata de los tokens. No se trata de X. Realmente es cómo obtienes valor de la IA de una forma que puedes justificar</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:19:09</time></p>
    <p class="lt-turn__line">la tokenomics es cómo obtienes valor de la IA.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:19:11</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí,</p>
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    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:19:12</time></p>
    <p class="lt-turn__line">y eso es distinto, creo, de FinOps para IA, que es cómo afino, optimizo, pronostico y asigno eficientemente ese servicio, ¿cierto? Quiero usar eficientemente mi Clod. Creo que esa es una de las líneas, y es un área borrosa. Mientras que el aspecto de la tokenomics toca mucho más el caso de negocio. También va... tiene algo de forma de T, ¿cierto? Va más hacia afuera, hacia las conversaciones de producto y los márgenes y los resultados financieros. Va a la izquierda, hacia el data center y la eficiencia de capital y las inversiones en energía, pero también va más profundo: tenemos a muchos principal engineers involucrados en la Tokenomics Foundation ahora. Ben Ops se sienta en ingeniería en muchos sentidos, pero a menudo no bajaba a las capas de BLLM y PyTorch y KB Cash y estas cuantizaciones más profundas. Esta es también un área donde esta gente, y el trabajo que hacen en esos niveles —mucho del cual ha estado en la Linux Foundation de forma más amplia desde hace tiempo— ahora se intersecta con una conversación de CFO como nunca antes.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:20:12</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí, los CFOs empiezan a hablar de destilación y cuantización, y dices: guau, ¿cierto? Muy distinto a cualquier cosa que hayamos visto en FinOps. Bueno, creo que casi se nos acaba el tiempo. Para cerrar, me encanta hacerle esta pregunta a todos: ¿cuál es tu uso favorito de la IA que no sea un caso de uso estándar y que te encante?</p>
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  <h3 class="lt-transcript__chapter" id="favorite-ai-use">Uso favorito y poco convencional de la IA <time>1:20:31</time></h3>
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    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:20:31</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Soy muy malo para darle seguimiento a las cosas. Tengo un cerebro muy TDAH, lo cual es genial para conectar conceptos dispersos, pero no es genial para llevar las cosas hasta un nivel más profundo. Entonces, quizá este es un caso de uso estándar, pero soy un gran volcador de ideas ahí, ¿cierto? Y dame las cosas que necesito seguir y perseguir. Si hay una cosa que creo que ha tenido el mayor impacto para mí, es ridículo, pero son los aspectos de gestión de calendario: cómo tomo estas seis cosas que necesito perseguir, las alineo contra lo que estoy haciendo y me aseguro de obtener las salidas correctas en el momento correcto. No sé, ¿cuál es uno para ti? Siento que esto es lo que escucho que todos los demás también hacen, pero quizá todavía no encuentro ese uso único.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:21:15</time></p>
    <p class="lt-turn__line">No, es similar, pero vivo en Nueva York, y encuentro que cada vez que le escribo algo a la IA, entro en modo edición. Quiero cambiar cosas de lugar. Quiero dar... Entonces lo que descubrí es: si salgo a caminar, activo el modo de voz y simplemente digo: voy a volcar una idea. Es desestructurado.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:21:31</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Similar. Es</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:21:31</time></p>
    <p class="lt-turn__line">vómito de palabras. Exacto. Y al final, lo que encuentro es que, sabes, si le explico a un amigo o colega alguna idea, uno: no tienen la paciencia de escucharme una hora divagando sobre algún concepto, pero creo que hablar las cosas también me da mucha claridad sobre esos conceptos clave que, al final, simplemente hacen clic. Pero tomó mucho trabajo llegar ahí. Y lo que encuentro es: si puedo hablarle una hora a algo y decirle: "Tu trabajo es escuchar. No me des 1,800 tokens de salida tipo qué gran idea, lo que sea, y luego empieza a desafiar mis supuestos, ¿cierto? ¿Qué me perdí? ¿Qué es el elefante en la habitación, cierto, que no he mirado o tocado?". Y muchas veces creo que la claridad de pensamiento que logro haciendo esto es increíble, ¿cierto? Así que muchas veces, cuando hago cualquier cosa de marketing o producto, o incluso esta conversación: ¿de qué deberíamos hablar? Ayer estaba en California, caminé como media hora, volqué mis ideas, y encuentro esta capacidad de realmente escuchar, de conectarme los puntos, o de señalar cosas que... todos tenemos sesgos, pero poder hacer eso sin tener que poner la pluma sobre el papel y pensar que tengo que escribir un ensayo que va a ser un archivo de skills o de contexto. No, solo hablo. El don de la palabra, ya sabes. Así que encuentro eso utilísimo para estructurar mis pensamientos de una forma mucho más eficiente que tener que escribir párrafos y párrafos y borrar y editar y todo. Sí.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:22:54</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí. Así que ahora que todo va a llevar marca de agua, vas a tener que ser más cuidadoso con eso. Exacto.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:22:58</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Sí. Bueno, JR, muchas gracias por dedicarnos el tiempo hoy. Muy contento de que lo pudimos hacer funcionar.</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:23:02</time></p>
    <p class="lt-turn__line">Muy divertido. Gracias. Creo que</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>Amit Kinha</strong><span class="lt-turn__role">Field CTO, DoiT</span><time class="lt-turn__ts">1:23:03</time></p>
    <p class="lt-turn__line">te contacté hace como dos semanas y te dije: "Oye, voy a estar en California". Y dijiste: "Ahí estaré. Manejaré"</p>
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  <div class="lt-turn">
    <p class="lt-turn__speaker"><strong>JR Storment</strong><span class="lt-turn__role">dir. ejecutivo, Tokenomics Foundation</span><time class="lt-turn__ts">1:23:07</time></p>
    <p class="lt-turn__line">hasta LA, y lo hacemos realidad. Genial. Gracias por invitarme, hombre. Gran conversación.</p>
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