Microsoft en los 80: cuando ganar se vuelve peligroso
Y además... Primera IA freemium.
Parallel bets I. Microsoft en los 80.
Otra serie de artículos que abro... Voy con el primero.
⏮️ 1981: IBM lanza su primer PC y elige a Microsoft para el sistema operativo (dada la presión de anti-competencia y las conexiones de la madre de Gates). La familia MS-DOS empieza casi de cero en cuota y, en apenas ocho años, se come el mercado.
1981: Unix tiene alrededor de 55% del mercado de sistemas operativos en dispositivos personales.
1985: MS-DOS ya pasa del 50%.
1989: está justo por debajo del 90%.
🐮 Cualquier otra empresa habría tomado esta decisión: “Hemos ganado, vamos a exprimir la vaca”.
🥶 Pero Gates lo lee justo al revés: cuando todo el mundo depende de ti, el coste de equivocarte se dispara. Y el contexto mandaba señales claras de que el mundo estaba cambiando:
Apple empuja interfaces gráficas con Lisa (1983) y luego Macintosh.
Unix se reorganiza para ser más amable para el usuario: proyecto de ventanas en MIT, OPEN LOOK con Sun y AT&T, luego más iniciativas.
IBM trabaja en su propio futuro: OS/2, concebido como el sucesor serio de DOS.
🚨La amenaza no era solo técnica. Era de modelo de negocio: si el “nuevo estándar” lo definía Apple, IBM o Unix, el licensing de Microsoft sobre el PC podía quedarse viejo de un día para otro.
🫨 Microsoft no podía saber qué plataforma ganaría, solo que el terreno se estaba moviendo.
😯 ¿Qué son las parallel bets de Microsoft? Frente a esa incertidumbre, Microsoft hace algo muy poco intuitivo para una empresa ya dominante:
👉 Diseña una cartera de apuestas que compiten entre sí y, en algunos casos, van directamente contra su negocio actual.
👀 En los 80 y primera mitad de los 90, las grandes parallel bets fueron:
Seguir apostando fuerte por MS-DOS: Mantener y evolucionar el estándar que ya controlaban. Capturar todo el valor posible mientras durase la era “línea de comandos”.
Windows: apostar por la interfaz gráfica “propia”. Desarrollo arranca en 1983, lanzan Windows 1.0 en 1985, 3.0 en 1990 y 3.1 en 1992. Es la gran apuesta para que el mundo GUI no lo capture Apple, sino un estándar licenciable a cualquier fabricante de PCs. Estrategia: la mismo que DOS, pero con una capa gráfica encima.
Xenix: el caballo en Unix. Desde 1980, Microsoft desarrolla Xenix, una variante de Unix. Estrategia: si Unix se convierte en el estándar técnico y político, Microsoft no quiere quedarse fuera del club. Les da contacto de primera mano con el mundo Unix, sus decisiones técnicas y su ecosistema de partners.
Entrada en Santa Cruz Operation (SCO), el gran vendedor de Unix en PC. En 1989 compran el 20% de SCO. De nuevo, refuerzan el caballo Unix: si la historia va por ahí, Microsoft es socio, no solo rival. A cambio, recibían información privilegiada sobre cómo el ecosistema Unix pretendía competir con Windows.
OS/2: alianza profunda con IBM. Desde 1985 codesarrollan OS/2, impulsado y controlado por IBM. Para Microsoft es un posicionamiento brutal: si el mundo corporativo decide que “lo serio” es OS/2, Microsoft sigue dentro. Si IBM intenta cerrarlo en torno a su hardware, Microsoft sigue aprendiendo y cobrando.
Aplicaciones cross-platform: Microsoft Office como seguro de vida. Desde 1990, Office se diseña para vivir en varios sistemas operativos. Si el futuro no es Windows, sino Mac, Unix o lo que toque, Microsoft quiere que sigas usando Word, Excel y PowerPoint. Es la apuesta a que la capa de productividad horizontal sobreviva aunque la base cambie.
📝 Fíjate en la lógica: Microsoft tiene una apuesta favorita (Windows como sistema operativo licenciado), pero no juega a “todo o nada”. Construye un set de caminos alternativos que limitan la incertidumbre del mercado: si gana Unix, si gana IBM, si gana el GUI de Apple, si cambian los modelos de negocio.
La semana que viene te cuento más.
1. 🌐 Gigantes digitales (GAFAM):
🍎 Apple:
👴 Ayer te contaba que lo de la jubiliación de su CEO, Tim Cook, podría ser un globo sonda. En EE.UU, alguno ya piensa igual.
🗂 Microsoft:
🎯 Azure mitigó el mayor ataque DDoS registrado, 15.7 Tbps, dirigido a un endpoint australiano. 👉 Ataque récord en la nube. Para que la noticia no sea solo cuando se cae la red.
☁️+ 🛍Amazon:
💰La compañía levantó 15.000$ en bonos (préstamos en mercado público) para comprar empresas, invertir en centros de datos (capex) y recompras de acciones (concentrarse en vez de diluir su accionariado).
👉 Deuda para mejorar el negocio o para hacer ingeniería financiera… Esto va a traer cola.
🚙 Alianza con Ford para vender coches certificados desde Amazon Autos en LA, Seattle y Dallas vía The Verge.
👉 Recuerda que todavía hay categorías de productos que no están en Amazon, esquíes sin ir más lejos.
2. El resto de la industria 🦄:
🤖 Project Prometheus. Jeff Bezos vuelve al barro operativo como co-CEO tras invertir en la ronda de 6.2B$. El proyecto, junto a Vik Bajaj, ya roza los 100 empleados fichados desde OpenAI, DeepMind y Meta.
👉 Empresa que utiliza IA para diseñar coches y ordenadores en el espacio. Elon ya le ha dicho que es un “copiota“.
🚀 Data centers fuera de la Tierra. Musk, Bezos y Pichai llevan meses discutiendo ideas para montar centros de datos (🔐) tanto en la luna como en la órbita terrestre con energía solar.
👉 El incentivo es real: energía infinita y ¡ojito! cero regulación.
💻 IA con publicidad. Sourcegraph ya factura entre 5M y 10M$(🔐) al año solo con anuncios en su versión gratuita.
👉 Primer caso serio que conozco de “IA freemium financiada por ads”: el desembarco del viejo Internet en el nuevo Internet.
📉 Señales de burbuja:
Peter Thiel vendió unos 100M$ en acciones de Nvidia.
El CEO de Klarna reconoce (🔐) estar “nervioso” por el tamaño del gasto en data centers.
🌍 Geopolítica digital
La Comisión Europea estudia aplicar nuevas restricciones del DMA a AWS, Azure y Google Cloud tras los recientes apagones.
👉 Europa se centra en supervisar infraestructura, no solo plataformas.
💬 Un mensaje de JAKALA
¿Qué pasa cuando todas las marcas usan la misma IA?
JAKALA lanza una pregunta incómoda… y empieza a responderla.
💡 La era de las marcas gemelas ya está aquí.
Con la llegada de la IA generativa, todas las marcas tienen acceso a las mismas herramientas: los mismos modelos de lenguaje, los mismos generadores de imágenes, las mismas capacidades para automatizar y escalar contenidos.
👉 ¿El resultado? Todas empiezan a parecerse.
📝 En su último artículo, JAKALA plantea este dilema de forma frontal:
¿Vamos hacia una cultura de marca hiperestandarizada?
¿O es posible usar la IA para diferenciarse de verdad?
👀 La clave no está en la herramienta, sino en el enfoque.
Las marcas que ganen serán las que sepan combinar creatividad, contexto y criterio estratégico. Las que integren la IA, no como un atajo, sino como amplificador de una voz propia.
🫡 Y es ahí donde JAKALA aporta valor:
👉 Acompañando a grandes marcas en la implementación de tecnologías avanzadas que no solo automatizan, sino que también respetan el ADN de cada organización.
Porque en un mercado de clones digitales, la singularidad será el mayor activo competitivo.
🧠 Lee el artículo completo aquí:
👉 La era de las marcas gemelas
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3. Lecturas Interesantes 📚:
🕶️ Vigilancia de lujo tech. Chris Gilliard avisa: los wearables premium pueden ser la puerta de entrada a una vigilancia masiva “normalizada”. En esta entrevista analiza cómo estos dispositivos empaquetan control como conveniencia, habla también sobre el giro político de X (twitter) y la erosión del espacio privado. Aquí te dejo su ensayo sobre el tema.
El compra ahora paga después en formato digital se está acelerando en EE.UU. Análisis del problema que puede suponer.
Ayer en Zona Mixta: ¿Empleados o socios? Se comportan de manera muy diferente en la vida y en el deporte.
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