Spicy Fortuna › #130 Negocio BILLONARIO en Vacas, Hacienda te ha ESTAFADO y CAMBIO en YouTube

Ganar dinero con los datos

26:03 — 42:42 ↗ YouTube

"Lo más valioso que tienen es el propio juego, pero el cómo se comporta la gente dentro es lo siguiente más valioso, porque es en base a esa información en lo que ellos toman sus decisiones."
— Alvaro · 36:41 ↗

// TL;DR

Los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas, incluso cuando no parecen tener un valor evidente a primera vista.

// POR QUÉ IMPORTA

Valoración de Meta (antes Facebook): ~1,5 billones de dólares

// IMPLICACIÓN

Defiende que los datos son extremadamente valiosos y que muchas empresas no son conscientes del potencial económico que tienen, ilustrando con casos como Facebook, Speedtest y Pokémon Go, donde la información recolectada generó fortunas.

// EN EL EPISODIO

Los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas, incluso cuando no parecen tener un valor evidente a primera vista. Willy explica cómo la información que genera un negocio sin proponérselo puede transformarse en una fuente de ingresos inesperada, y pone tres ejemplos concretos que ilustran esta realidad. El primer caso es Facebook, cuya valoración inicial muchos criticaron por considerarla exagerada, sin entender que detrás de los likes y las interacciones se escondía el comportamiento completo del ser humano, información que luego permitiría crear los mejores anuncios y convertirla en una empresa de 1,5 billones de dólares. El segundo ejemplo es Speedtest, una herramienta que mide la velocidad de internet y que fue vendida a Accenture por 1.200 millones de euros. La consultora no buscaba los leads ni el tráfico de usuarios particulares, sino los datos masivos sobre calidad de conexión en distintas regiones, información valiosísima para asesorar a operadoras de telecomunicaciones como Orange o Vodafone sobre dónde invertir en infraestructura o campañas. El tercer caso es el de Pokémon GO y Niantic, que acumuló 30.000 millones de fotos geolocalizadas gracias a los jugadores que escaneaban Poképaradas a cambio de recompensas dentro del juego. Aunque el juego se vendió por 3.500 millones, la empresa retuvo esas imágenes y ahora las comercializa como datasets para entrenar modelos de inteligencia artificial y robots autónomos, generando posiblemente más dinero que con el propio videojuego. Al compartir estos casos con una IA y preguntarle si alguna de sus empresas tenía un filón similar, Willy descubrió que incluso el servidor de Minecraft con miles de usuarios conectados podía tener un valor de decenas o cientos de miles de euros para quienes buscan datasets sobre comportamiento humano en economías virtuales. La lección es clara: muchas empresas generan un serrín de datos sin saberlo, y conviene explorar si esa información residual puede convertirse en una nueva línea de ingresos.

// QUÉ DICE CADA UNO

Willy
Defiende que los datos son extremadamente valiosos y que muchas empresas no son conscientes del potencial económico que tienen, ilustrando con casos como Facebook, Speedtest y Pokémon Go, donde la información recolectada generó fortunas.
Euge
Enfatiza que la tecnología detrás de una herramienta es menos relevante que el tráfico y los datos que genera, y sugiere que el valor del comportamiento humano en masa, incluso en entornos simulados o de juegos, es crucial para entrenar IAs y modelizar situaciones complejas.
Alvaro
Argumenta que para Supercell, los datos de comportamiento de los jugadores son el activo más valioso después del juego en sí, porque con ellos fundamentan sus decisiones y obtienen una ventaja competitiva para futuros lanzamientos. Además, sugiere que Speedtest provee datos críticos para consultoras como Accenture para la optimización de infraestructuras.
Marc
Inicialmente no comprende el valor de Speedtest para Accenture, sugiriendo que encajaría mejor con un proveedor de internet. Después, se muestra sorprendido y maravillado por la brillantez de la estrategia de Niantic con Pokémon Go al recolectar datos geolocalizados para venderlos.

// CONTEXTO MÁS ALLÁ DEL EPISODIO

La mina de oro de 3.000 millones de perfiles

La valoración actual de Meta, la empresa matriz de Facebook, ronda los 1,5 billones de dólares, una cifra que valida la tesis del podcast sobre el valor oculto de los datos de comportamiento. Lo que no se menciona en el episodio es la escala del tesoro que Mark Zuckerberg ha acumulado: información personal de más de 3.000 millones de personas a través de Facebook, Instagram y WhatsApp [4]. Esta concentración de datos no tiene precedentes y, según analistas, convierte a Zuckerberg en uno de los individuos más influyentes del siglo XXI, más allá del dinero que pueda donar. El analista Jaime García Cantero señala en la Cadena SER que, aunque Zuckerberg no fue un gran innovador técnico, las redes sociales tal como las conocemos son su invento, y su impacto se extiende a la creación de fenómenos como los influencers o incluso la carrera política de Donald Trump [4]. El episodio acierta al señalar que los likes escondían el comportamiento humano completo, pero omite que la desinformación y la polarización no son un accidente: son parte integral del modelo de negocio que monetiza la atención y la emoción [2].

Speedtest: una revalorización de 80x en 12 años

El podcast menciona correctamente la venta de Speedtest a Accenture por 1.200 millones de euros, pero hay matices y contexto que enriquecen la historia. En realidad, la transacción fue en dólares —1.200 millones de dólares en efectivo— y la operación fue anunciada por Ziff Davis, que incluía en el paquete también la herramienta Downdetector [1][5]. Lo más relevante es el retorno de inversión: Ziff Davis había adquirido Ookla, la compañía detrás de Speedtest, en 2014 por unos 15 millones de dólares [1]. > La revalorización de aproximadamente 80 veces el precio de compra original demuestra cómo los datos de conectividad se han convertido en un activo estratégico de primer orden. Además, las fuentes confirman que el interés de Accenture era precisamente integrar estos datos en su negocio de consultoría para asesorar a operadoras sobre infraestructura de red y futuros despliegues de inteligencia artificial [5]. El episodio acierta en el diagnóstico, pero no menciona la presencia de Downdetector —una herramienta que monitoriza caídas de servicios en tiempo real—, cuyos datos sobre incidencias masivas añaden otra capa de valor para entender el comportamiento de las redes globales [1].

Lo que Niantic ya planeaba antes de vender Pokémon GO

Resulta llamativo que en el episodio se diga que Niantic retuvo las imágenes después de vender el juego, cuando en abril de 2025 la empresa comenzó a integrar datos de escaneo de los jugadores en un Modelo Geoespacial Grande (Large Geospatial Model) para entrenar inteligencia artificial. La venta del juego por 3.500 millones de dólares a Scopely y la conservación de los 30.000 millones de fotos geolocalizadas por parte de Niantic confirman la estrategia de separar el activo del videojuego del activo de los datos. Sin embargo, la cronología es relevante: el modelo de negocio de Niantic ya pivotaba hacia la IA geoespacial antes de la venta, no como un descubrimiento posterior. La empresa pública sus planes de usar los datos de Pokémon GO para crear un sistema de navegación visual del mundo real, lo que sugiere que la monetización de datos no fue improvisada sino una evolución deliberada del negocio. Las cifras del episodio son correctas, pero el valor de estos datasets para robótica, vehículos autónomos y realidad aumentada podría superar con creces lo generado por el juego en sus mejores años.

Cuando el serrín incluye las fotos que nunca publicaste

El podcast invita a las empresas a explorar si su 'serrín de datos' puede convertirse en una línea de ingresos, y las fuentes refuerzan esta idea con una advertencia adicional: la asimetría de conciencia entre quien genera los datos y quien los monetiza. La campaña 'Dato por Dinero' de la Fundación Hermes, recogida por la Cadena SER, busca concienciar a la ciudadanía sobre el valor de su información personal [3]. Luisa Alli, directora general de la fundación, explica que las empresas recopilan estos datos de forma gratuita a cambio de servicios, mientras que la experta Paloma Llaneza añade un matiz inquietante: las fotos que descartamos antes de publicar pueden revelar más información sobre nuestra autoimagen que la imagen finalmente compartida [3]. Esto amplía el concepto de 'serrín de datos' que menciona el episodio: no solo los datos operativos de un negocio tienen valor, también los descartes y las señales que los usuarios dejan sin ser conscientes. La lección para las empresas es doble: identificar sus propios datasets subutilizados y, al mismo tiempo, entender que sus clientes están empezando a preguntarse por qué regalan gratis un activo que mueve miles de millones [3].