Greg Peters, CEO de Netflix, sobre engagement y Warner Bros
Y además: Waymo en Miami
Greg Peters, CEO de Netflix, sobre engagement y Warner Bros.
📣 Te cuento. Peters ha dado una jugosa entrevista hace unos días. No hace falta que la leas enteras: yo te desgloso las 5 ideas de la entrevista que más me han llamado la atención. Recuerda que esto es un extracto de la edición de esta semana de MultiVersial Research.
1) “Quitamos subs porque el negocio ya no es X·Y”. Peters explica el cambio de reporting como algo inevitable: el modelo dejó de ser “suscriptores por precio” y pasó a ser un sistema con: ingresos por país muy diferentes y anuncios.
Traducción: Netflix quiere que el mercado la valore como “negocio” (ingresos y beneficios), pero acepta que eso trae volatilidad porque la gente quiere entender los motores, no solo el output. Menos métricas operativas para que los inversores no puedan hacer ingeniería inversa (y para que competidores no puedan copiarles).
2) Engagement (Adherencia) se convierte en el nuevo campo de batalla. La entrevista gira alrededor de una idea: el margen de maniobra de Netflix está en el revenue por hora vista, que hoy sería bajo vs competidores. Peters lo dice sin decirlo: La palanca es elevar revenue per engagement pero el riesgo es que el engagement ya no crece.
Si las horas se estancan, solo hay tres caminos:
Subida de precio de la cuota.
Publicidad: más monetización por hora
Valor cualitativo (Centrarse en las horas o el contenido “que importa” y retienen). Mira el siguiente punto
👉 Netflix está preparando al mercado para un mundo donde el KPI no es “más tiempo”, sino mejor monetización del mismo tiempo. Síntoma de empresa madura.
3) “No todas las horas valen igual” . Esta es la parte más importante. Peters dice que llevan 20 años repitiéndolo, pero que ahora están intentando codificarlo en un sistema de gestión real. Quiere diferenciar las horas que importan vs horas “de relleno”, que además tienen un valor subjetivo según individuo. Piensa en directos, finales de temporadas como horas “premium”
Ojoq ue esto es un puente perfecto para i) Warner: Si puedes medir y empujar “horas premium”, el IP de HBO y franquicias Warner se convierte en activo monetizable por pricing, retención y publicidad. ii) Diferenciar precio por tipo de contenido.
4) Publicidad: “win-win-win”… con una advertencia inteligente. Peters defiende la publicidad como mecanismo para: i) bajar precio de entrada, ii) ampliar mercado, iii) innovar en medición/personalización, iv) monetizar mejor inventario
Pero hace una advertencia porque tiene claro en qué puede derivar: el riesgo de que la publicidad se convierta en extractivo como la TV lineal. Pone un ejemplo cultural de disciplina: cancelación en un click, sin planes anuales, porque priorizan confianza y largo plazo. Publicidad sí, pero con el mismo marco: no jorobar el producto por el ingreso del trimestre. Más fácil de decir que de hacer.
5) Por qué Warner: tres “fuentes de valor” (y la más grande es la menos sexy)
Peters enumera tres patas:
Negocio de cines es complementario (ya lo ven con deals tipo Sony)
Producción/IP development y capacidad ya construida (no quieren destruirlo)
Marca HBO como señal de calidad para segmentar planes
Pero cuando le obligan a elegir el driver más grande, su respuesta es brutalmente pragmática:
📚La biblioteca. Está hablando de contenido existente infrautilizado. Netflix sabe predecir rendimiento en su servicio (recuerda el éxito de Suits) y sabe empujar visionado con distribución + UI + algoritmo
👉Están comprando Warner por una palanca que ya dominan: monetización de la biblioteca.
Bola Extra: Dos ideas contrarias muy potentes que deja caer (y casi pasan desapercibidas)
A) AI slop podría beneficiar a Netflix. No afirma que vaya a pasar, pero acepta que es creíble: si el UGC (contenido generado por usuarios) se llena de basura, Netflix puede ser “refugio” de contenido humano premium.
B) “No estamos acabando con HBO, la estamos protegiendo” Peters repite que quieren mantener el equipo HBO y su cultura de talento, y darles una audiencia mayor.
1. Gigantes digitales (GAFAM)
🔎 Google:
🚕 Waymo lanza su taxi autónomo en Miami cubriendo 60 millas cuadradas en su sexto mercado en EE. UU., apoyándose en Moove para la gestión de flota.
👉 Recuerda que, al igual que Uber hace 15 años, los taxis autónomos tienen que “luchar“ cada ciudad como un mercado separado ya que tiene efectos de red locales.
🎓 Prepara el acceso a la universidad en Gemini con análisis de rendimiento y explicación detallada de errores para estudiantes. 👉 No tienes que esperar a que haya una aplicación específica. Cualquiera que tenga que hacer exámenes u oposiciones debería estar usándolo la IA ya para preparase.
🎮 Acuerdo secreto Epic–Google: Epic ha gastado 800M$ en seis años en servicios de Google (Unreal Engine, Fortnite y Android). 👉 Epic y Google: enemigos… pero parece que no tanto. No llegan a la definición de freenemies.
🧠 Personal Intelligence en AI Mode usa datos de Gmail y Fotos para respuestas más personalizadas (si tu das consentimiento, por ahora solo en EE. UU., y para planes Pro y Ultra). 👉 Google aún tiene que comprobar hasta dónde llega la tolerancia del usuario cuando la IA empieza a saber demasiado
🍎 Apple:
🔧 John Ternus gana peso. No solo lidera el hardware, pasa a supervisar también los equipos de diseño, un círculo históricamente muy cerrado. 👉 Empieza a recordar ese nombre, puede ser el sucesor de Tim Cook.
2. El resto de la industria:
🎵 TikTok se “americaniza”… a medias. ByteDance vende la mayoría de TikTok en EE. UU. a un JV con Oracle, Silver Lake y MGX; la operación valora TikTok US en ~14.000M$, prácticamente lo que factura en ads en un solo año.
👉 Último capítulo de este culebrón, lo que no tengo claro es si habrás más temporadas. Recuerda que ByteDance: no vende el algoritmo, sino que lo licencia, y las empresas americanas lo supervisan, no controlan cómo funciona.
🤖🚗 Tesla lanza viajes taxi autónomo sin conductor de seguridad en Austin, empezando con unos pocos vehículos no supervisados.
👉 Recuerda que va por detrás de Waymo ya que son dos apuestas tecnológicas diferentes: ¿qué mejorará más en el futuro la IA sobre cámaras o el precio de sensores lidar?
🎧 Spotify va a usar IA para crear listas. Haces una descripción “Quiero jazz tipo Miles Davis, sin pasarte a algo sesudo tipo Coltrane“ y Spotify te selecciona las canciones. Llega a usuarios Premium en EE. UU. y Canadá tras el piloto en Nueva Zelanda.
👉 Para el usuario hardcore de música, las listas hechas por Spotify (con IA) ya le parecían bastante malas (regresión a la media o, dicho de otro, modo café para todos); para el usuario casual, eran geniales. Esta funcionalidad seguirá el mismo patrón.
📉 Anthropic y la economía real de la IA. Margen bruto previsto del 40% en 2025, frente al 50% esperado, por +23% en costes de inferencia.
👉 Ahora muchos intentan entender los márgenes de la IA, pero conviene separar dos cosas: primero entrenas el modelo (como calcular una recta de regresión con todos los puntos) y después lo ejecutas por usuario, es decir, buscas para cada dato concreto su correspondencia en esa recta.
👉 Las empresas de modelos normalmente te dan el dato de margen de la inferencia (la ejecución) no del entrenamiento.
🛠️ Autodesk: Despido de unos 1.000 empleados (7% de la plantilla) dentro de una reestructuración global para “para optimizar la interacción con los clientes y reforzar sus canales de ventas.“ En paralelo, mueve personas y presupuestos. hacia áreas consideradas más prioritarias. ¿Cómo se hace esto?
👉 La hipótesis de las empresas o directores flipados: se quedaría con los mejores perfiles de ventas, les asigna más clientes y eso hará más eficientes los procesos comerciales.
👉 La realidad en la mayoría de las empresas: esa partida de costes baja por los despidos sin que ”afecte mucho” en ingresos con lo que a nivel financiero el resultado “queda mejor”.
📈 Resultados trimestrales:
🏭 Intel: Ingresos -4% interanual hasta 13.700M$, ligeramente por encima de lo esperado, mientras Data Center + IA sube +9% hasta 4.700M$. Peeeero la previsión del siguiente trimestre 1T por debajo del consenso, y 👉 la acción cae -12%.
Para entender todo esto, MultiVersial Research: Cada sábado una empresa y sus resultados trimestrales diseccionados.
📕 Hablando de mi libro:
”Las cinco mentiras de Silicon Valley”
Me flipa cuando me incluyen en selecciones de libros:
12 libros fundamentales para innovar y descifrar la era de la incertidumbre
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3. Lecturas Interesantes 📚:
⏱️🧠 IA: el ahorro de tiempo no está repartido. Ahorra +8 horas/semana para +40% de ejecutivos, mientras 2/3 del staff no directivo dice que ahorra <2 horas. ¿Cuanto hay de postureo o de realidad? ¿la coordinación y la síntesis ahorra mucho más?
Anthropic ha tenido que re-diseñar su prueba técnica que mandan como trabajo para casa para ingenieros porque Claude la resolvía mejor que muchos humanos, y ha publicado el test original. Por cierto, mismo reto que la educación actual.
Viernes en Zona Mixta: ¿Sabes lo que es el sistema de propiedad llamado tontina? Te lo cuento con el drama de la sucesión de Los Lakers.
4. Producto Molón ⭐ :
Hace más de 3 años me mudé de Madrid a Pamplona y descubrí que para mí era imposible vivir sin secadora.
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