Patrimonio neto: aproximadamente 700 mil millones de dólares.
A un tipo de cambio de 160 yenes por dólar, eso supera los 100 billones de yenes.
El hombre que vende coches eléctricos, lanza cohetes, distribuye comunicación por todo el mundo a través de satélites e incluso creó su propia empresa de IA.
Ese hombre es Elon Musk.
En febrero de 2026, SpaceX absorbió xAI (la empresa que crea Grok). La valoración inmediatamente después de la integración fue de 1,25 billones de dólares. Cohetes, satélites, IA generativa y X se han convertido en una sola empresa.
Es alguien del lado de "crear" la IA, no solo del lado de "usarla".
Al oír esto, mucha gente piensa:
"Bueno, seguramente solo usa la mejor IA del mundo sin límites."
Yo también lo pensé.
Pero algo me llamó la atención.
Hay cinco pasos llamados "El Algoritmo" que Musk ha enfatizado repetidamente dentro de sus empresas durante casi 20 años. Ya sea en una fábrica o en un cohete, insiste en que deben hacerse en este orden específico.
El quinto paso —el último— es "Automatizar".
Lo diré otra vez. Es el último.
Además, reflexionó sobre una ocasión en la que no siguió ese orden:
El mayor error en la fábrica fue intentar automatizar todos los procesos desde el principio.
En 2018, justo después de pasar un infierno con la producción en masa del Model 3, publicó:
La automatización excesiva en Tesla fue un error. Para ser preciso, mi error. Los humanos están subestimados.
El hombre que más está apostando por la IA en el mundo está diciendo: "No hagas la automatización primero".
Para ser honesto, la respuesta completa al uso moderno de la IA está contenida justo aquí.
Esto es largo, así que te recomiendo guardarlo si quieres consultarlo más tarde.
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El "Algoritmo" de Musk era exactamente cómo usar la IA
Primero, enumeremos los cinco pasos:
- Cuestiona los requisitos (¿Esa condición es realmente necesaria?)
- Elimina (Intenta eliminar partes o procesos por completo primero)
- Simplifica (Refina solo lo que queda)
- Acelera (Acorta el tiempo del ciclo)
- Automatiza
Musk repite constantemente que hay que seguir este orden. La razón es clara:
El error más común que cometen los ingenieros inteligentes es optimizar algo que no debería existir.
Optimizar algo que no debería existir.
Si reemplazas esto con términos de IA, encaja perfectamente.
Mucha gente empieza su uso de la IA directamente desde el paso ⑤.
Lanzan sus tareas actuales directamente a la IA. Ajustan los prompts para aumentar la precisión. Lo convierten en una plantilla para hacerlo repetible.
Ciertamente es más rápido. Sin embargo, eso podría ser solo seguir ejecutando tareas innecesarias a alta velocidad.
Esto no es una cuestión de habilidad. Es una cuestión de orden.
La razón por la que no obtienes resultados con la IA no es que la IA sea débil. Es que estás automatizando tareas que deberías haber eliminado.
Los siguientes 7 métodos tratan exactamente sobre el contenido de esta filosofía.
Método ① Antes de que responda una pregunta, pregúntate: "¿Esta pregunta es siquiera necesaria?"
El primero es el más discreto. Y es el más efectivo.
¿Vas directo al grano con la IA? "Escribe esta propuesta", "Resume este documento". Es común, ¿verdad?
Musk describe el primer paso del algoritmo así:
Haz que los requisitos sean más inteligentes. No importa lo inteligente que sea la persona que emitió el requisito, siempre hay algo tonto en él.
Y continúa:
Los requisitos de las personas inteligentes son los más peligrosos porque los aceptas sin cuestionarlos.
Es tan meticuloso que prohíbe decir cosas como "Este requisito vino de Legal" o "Es una instrucción del departamento de Seguridad" dentro de la empresa.
Insiste en que nombres individuales deben estar adjuntos a los requisitos. Esto se debe a que los requisitos escondidos detrás de nombres de departamentos sobreviven sin que nadie asuma la responsabilidad por ellos.
Puedes usar esto directamente con la IA.
Voy a escribir la tarea que estoy por hacer a continuación. Primero, enumera todas las "suposiciones" de esta tarea, incluidas las que hago inconscientemente. Luego, para cada una, pregúntate: "¿Esto es realmente necesario? ¿Quién lo decidió?" Aún no necesitas dar respuestas. Solo enumera las suposiciones que debería cuestionar, en el orden en que debería cuestionarlas. (Inserta la tarea aquí)
La persona que lo hace de inmediato versus la persona que primero desglosa las suposiciones —el resultado será diferente.
Método ② Antes de delegar, considera si se puede "eliminar"
El segundo paso es más radical.
En palabras de Musk:
Si al final no tienes que volver a poner al menos el 10% de lo que eliminaste, no has recortado lo suficiente.
El diseño consiste en eliminar con la premisa de devolver el 10%. En otras palabras, solo es la cantidad correcta si te has pasado.
La frase que simboliza su filosofía de diseño es esta:
La mejor pieza es ninguna pieza.
En un cohete, si eliminas una pieza, la probabilidad de que esa pieza falle se vuelve cero. El inventario, la inspección y los procesos de ensamblaje desaparecen por completo.
El trabajo es igual.
Ese informe semanal que haces. Quizás nadie lo abre. Los correos de confirmación que envías cada vez. Quizás solo el 30% de ellos son realmente necesarios.
Antes de lanzárselo a la IA, haz que piense una vez si se puede recortar.
A continuación, enumeraré todas las tareas que hago cada semana. De estas, enumera 5 cosas que "podrían no causar problemas a nadie aunque dejara de hacerlas", en orden de probabilidad. Para cada una, escribe: ① Por qué podría ser innecesaria, ② A quién le molestaría si las dejara, y ③ Qué única cosa podría dejar en su lugar para que funcione. No necesito ideas de eficiencia. Solo dame ideas de eliminación. (Inserta las tareas semanales aquí)
La persona que le agrega tareas a la IA versus la persona que reduce las tareas mismas. El tiempo que te queda en tus manos dentro de un año será completamente diferente.
Método ③ Deja de escribir reglas y muestra "ejemplos"
Hay un ejemplo muy claro del mundo real de esto en las empresas de Musk.
El Full Self-Driving (FSD) de Tesla operó durante mucho tiempo basado en reglas escritas por humanos. "Si ves esta línea, haz esto", "Si aparece esta señal, detente así". Esas reglas sumaban más de 300,000 líneas de código.
En 2024, Tesla las eliminó.
En su lugar, pusieron una sola red neuronal (el núcleo de la IA) entrenada con cantidades masivas de metraje de conducción humana. Cuando introduces video, salen las operaciones de dirección, aceleración y frenado. Dejaron de escribir reglas y cambiaron a un método de mostrar ejemplos.
Esto es exactamente lo mismo que nuestras discusiones sobre prompts.
Mucha gente intenta aumentar la precisión haciendo más largas las instrucciones a la IA. "Sé más específico", "Evita términos técnicos", "Usa un lenguaje educado". Cuantas más condiciones agregas, más complejas se vuelven las instrucciones y ocurren omisiones.
Sin embargo, proporcionar 3 buenos ejemplos es más rápido que enumerar 20 condiciones.
Voy a pegar 3 "ejemplos" de lo que quiero que crees a continuación. Primero, verbaliza las reglas comunes a estos tres en 10 puntos usando tus propias palabras. Después de que confirme esos 10 puntos, crea algo nuevo siguiendo las mismas reglas. *Aún no empieces a crear. Solo verbaliza las reglas primero. (Pega 3 ejemplos reales que creas que son buenos)
La gente que sigue agregando condiciones siempre luchará con el texto de las instrucciones. Tú deberías ser diferente. Dedica tu tiempo a recopilar ejemplos en su lugar.
Método ④ Haz 10 iteraciones aproximadas en lugar de 1 perfecta
El cuarto paso del algoritmo es "Acelerar".
El método de SpaceX es la respuesta en sí misma.
No lanzan después de perfeccionar el diseño. Construyen, lanzan, explotan, arreglan y vuelven a lanzar. Mucha gente ha visto imágenes de vehículos de prueba del Starship fallando espectacularmente varias veces.
Desde la perspectiva de la industria aeroespacial normal, es una locura. Pero como resultado, SpaceX redujo los costos de lanzamiento de cohetes en casi un orden de magnitud.
En lugar de tolerar el fracaso, acortaron el tiempo que toma un ciclo. Eso es todo.
El uso de la IA muestra una diferencia de la misma manera.
Mucha gente valora demasiado un solo resultado. Piensan en un prompt perfecto, corrigen manualmente el texto resultante, y eso es todo. Debido a que terminan en un ciclo, el "volumen" que es la especialidad de la IA no se usa en absoluto.
Lo que hay que hacer es simple. En lugar de una sola opción, haz que las genere todas de una vez.
Dame 10 direcciones diferentes para [Tema] de una vez; pueden ser aproximadas. No busco perfección. Mantén cada propuesta en 3 líneas. Cuando termines, ordena esas 10 en orden de "probable respuesta del lector" y explica la diferencia entre el 1.º y el 10.º lugar en 3 líneas.
Las personas que intentan dar en el blanco de una sola vez tienen menos turnos al bate. Las personas que generan 10 ideas tienen un siguiente paso incluso si fallan.
Método ⑤ Haz la automatización al final
Esta es la columna vertebral de este artículo.
Como se escribió al principio, en el algoritmo de Musk, la automatización es el quinto. Es el último.
Y él es precisamente la persona que rompió ese orden.
Entre 2017 y 2018, Tesla estaba completamente atascada en la producción en masa del Model 3. La causa eran demasiados robots y cintas transportadoras metidos en la fábrica. El propio Musk dijo en ese momento:
Construimos esa red loca y compleja de cintas transportadoras. No funcionó, así que la eliminamos por completo.
Y luego, esa publicación:
La automatización excesiva en Tesla fue un error. Para ser preciso, mi error. Los humanos están subestimados.
Lo que aprendió al detener la fábrica fue "No hagas la automatización primero".
¿Por qué es la última? La razón es simple.
La automatización siempre conlleva costos. Tiempo para construir el sistema, tiempo para arreglarlo cuando se rompe, y la sensación de "tengo que seguir usándolo porque lo hice yo".
Por lo tanto, a menos que elimines lo que se puede eliminar y simplifiques, terminas arreglando tareas innecesarias a un alto costo.
Para ser honesto, yo también fallé aquí una vez. Construí un sistema complejo sin considerar la frecuencia de uso y pasé horas en algo que solo se ejecuta una vez al mes. Funcionó, pero no valió la pena.
Así que me aseguro de ejecutar esto una vez antes de automatizar.
Estoy a punto de automatizar la siguiente tarea. Antes de eso, por favor juzga cada uno de los siguientes puntos en orden. No escribas el método de automatización hasta que el juicio haya terminado. ① ¿Se puede detener esta tarea por completo? ② Si no se puede detener, ¿se puede reducir a la mitad? ③ Si no se puede reducir, ¿se puede convertir en un procedimiento más simple? ④ Después de simplificar, ¿cuántas veces al mes ocurre? ¿Vale la pena automatizar considerando la frecuencia? Finalmente, concluye con "Debe automatizarse / No debe automatizarse" con razones. (Inserta la tarea a automatizar)
Si responde "No debe", eso es un gran éxito. Tu tiempo ha aumentado en la cantidad que no gastaste construyéndolo.
Método ⑥ No uses la IA más cara para cada tarea
Esta es una historia de julio de 2026 —este mes.
El 10 de julio, Musk les dijo a los empleados de Tesla en un memo interno: "Por favor, cambien a Grok tanto como sea posible". Cuatro días antes, se estableció un límite de uso semanal de $200 por empleado para las herramientas de Anthropic, OpenAI y Google.
Lo interesante es el contenido de ese memo. Según los informes, mientras Musk admitió que "Fable de Anthropic es claramente superior a Grok 4.5", escribió esto:
La mayoría de las tareas no requieren un rendimiento de nivel Fable.
Seré honesto aquí. Hay un conflicto de intereses flagrante en este juicio. xAI, que crea Grok, ahora está bajo el paraguas de SpaceX, y el propio Musk se beneficia directamente. De hecho, se informa que muchos ingenieros de Tesla prefieren usar Claude para el desarrollo diario.
Aun así, el criterio de "elegir por el peso de la tarea, no por el rendimiento" en sí mismo es efectivo para los individuos.
Personalmente pago y uso ChatGPT, Claude y Gemini todos los días, pero no uso los modelos de gama alta para cada tarea. Corregir errores tipográficos, convertir formatos, resúmenes cortos. Desplegar un modelo de gama alta para esto es como volar un helicóptero para ir a la tienda de la esquina.
Intenta clasificar tus propias tareas.
A continuación, enumeraré todas las tareas que le pido a la IA que haga todos los días. Clasifícalas en: ① Se requiere modelo de gama alta (juicio, diseño, estrategia), ② Un modelo de gama media es suficiente (generación de texto, resumen, formato), ③ No necesita ser IA en absoluto (búsqueda, copiar y pegar, reemplazo). Da una razón de una línea para cada una. Finalmente, muestra qué porcentaje del total de tareas cae en la categoría ①. (Inserta las tareas diarias)
Normalmente, ① es menos de lo que piensas. Una vez que te das cuenta de eso, la relación costo-beneficio de la IA cambia.
Método ⑦ Pide el "precio mínimo" en lugar del "precio de mercado"
El último es el más famoso de los siete, y el menos utilizado.
Cuando Musk decidió construir cohetes, se decía que un solo cohete costaba $65 millones. Estaba completamente fuera de su alcance.
Así que dejó de pensar en el precio en términos del "precio de mercado".
La física te enseña a pensar desde primeros principios en lugar de por analogía. ¿De qué está hecho un cohete? Aleaciones de aluminio de grado aeroespacial, más algo de titanio, cobre y fibra de carbono. Entonces me pregunté: ¿cuál es el valor de esos materiales en el mercado de materias primas? Resultó que el costo de los materiales de un cohete era alrededor del 2% del precio típico.
2%.
El 98% restante era algo más que los materiales. Así que Musk se pasó al lado de fabricarlo él mismo.
Esta es exactamente la actitud que hay que tener al preguntarle a la IA.
Mucha gente le pide a la IA el "precio de mercado". "Dime cómo hacer [X]". Lo que vuelve es la respuesta promedio que todos los demás están haciendo. Si ejecutas una respuesta promedio, obtienes resultados promedio.
En su lugar, haz que descomponga.
No voy a pedir la forma común de hacer [X]. Primero, descompón los elementos que componen esto hasta que no se puedan dividir más. Luego, para cada elemento, sepáralos en "absolutamente necesario" y "hecho solo por costumbre". Finalmente, propón cómo se vería si se reensamblara usando solo los elementos "absolutamente necesarios". No uses generalidades ni el sentido común de la industria como base.
Las personas que piden precedentes obtienen resultados según los precedentes. Solo aquellos que descomponen encuentran un camino diferente.
Para los que pensaron: "Eso es porque Musk tiene dinero"
Habiendo leído hasta aquí, algunos de ustedes deben haber sentido: "Esta es una historia para alguien con 100,000 chips".
Entiendo el sentimiento. Pero vuelve a mirar estos 7 métodos.
Cuestiona los requisitos. Elimina. Muestra ejemplos. Haz iteraciones. Automatización al final. No compres rendimiento excesivo. Descompón.
¿Acaso alguno de estos requirió dinero?
Ni uno solo. Todos se pueden hacer desde hoy con una IA que cuesta unos pocos miles de yenes al mes.
Más bien, es lo contrario. Las empresas con poder financiero tienden a elegir "agregar" en lugar de "eliminar". Aumentan personas, herramientas y procesos. El propio Musk hizo eso y detuvo su fábrica.
Los individuos son más rápidos eliminando.
No necesitas la aprobación de tu jefe ni la coordinación entre departamentos. En el momento en que decides, esa tarea desaparece.
Esta es una batalla en un campo completamente diferente al del poder financiero.
Resumen
Mientras uses la IA como una "herramienta para acelerar las tareas actuales", ni siquiera estás aprovechando la mitad de su poder.
- ① Antes de ir al grano, haz que cuestione las suposiciones.
- ② Antes de delegar, considera si esa tarea se puede eliminar.
- ③ Deja de agregar condiciones y da 3 ejemplos.
- ④ En lugar de 1 propuesta perfecta, haz que genere 10 aproximadas.
- ⑤ Haz la automatización al final, después de eliminar y simplificar.
- ⑥ No uses modelos de gama alta para todas las tareas. Elige por el peso de la tarea.
- ⑦ No pidas el "precio de mercado"; descompón en elementos.
Hay muchísimas personas para las que el orden está invertido.
Yo lo llamo el "interés compuesto de la eliminación". Si eliminas una cosa, la confirmación, la corrección y los informes adjuntos a esa tarea desaparecen todos juntos. Además, una tarea eliminada nunca regresa. A diferencia de la eficiencia, se acumula.
Si terminas de leer y solo dices "Ah", mañana usarás la IA para acelerar ligeramente tus tareas actuales como siempre. La mayoría de la gente hace eso.
Pero tú deberías ser diferente.
Solo una cosa hoy. Antes de pedirle algo a la IA la próxima vez, pregúntate una sola vez: "¿Qué pasa si dejo esta tarea por completo?"
