26 febrero 2026

caída de los medios de pago por culpa del uso de las Stablecoins

THE BIGGEST THREAT TO GLOBAL PAYMENT COMPANIES IS AI USING STABLECOINS.

 

Visa is down 4.6%.

Mastercard is down 5.7%.

American Express is down 7.2%.

Capital One is down 8.8%.

 

Markets are beginning to price a structural shift. And the concern is simple.

 

AI systems do not choose payment methods based on brand or existing infrastructure. They automatically select the fastest and cheapest way to settle transactions.

 

Today, card payments typically cost merchants between 2% and 3.5% per transaction. Cross border payments often exceed 4% once currency spreads and intermediaries are included.

 

If AI agents can instead settle payments instantly using stablecoins at near zero cost, expensive payment rails begin to lose their advantage.

 

And payments sit at the center of almost every industry. Every business depends on moving money. That is why stablecoins are becoming difficult to ignore.

 

Traditional payment systems still carry significant friction.

 

Card networks charge percentage based fees. International wires can cost hundreds of dollars. Settlement delays slow capital movement across businesses and supply chains.

 

Stablecoin networks change that structure.

 

Transfers settle within seconds or minutes. Cross border payments can cost only a few dollars. Network fees can fall to fractions of a cent while operating continuously without downtime.

 

At global scale, this difference becomes enormous. Global remittance fees still average 6.6%, according to World Bank data.

 

Now combine that with the size of global payments.

 

B2B payment flows alone exceed $1.6 quadrillion annually. Even small efficiency improvements shift trillions of dollars.

 

Adoption data already reflects this transition.

 

Stablecoin transaction volume reached roughly $33 trillion in 2025, growing more than 70% year over year.

 

Total supply has expanded to over $300 billion, compared with roughly $10 billion just a few years ago.

 

Citi estimates supply could reach $1.9 trillion by 2030 and potentially $4 trillion in a bullish scenario.

 

At that scale, stablecoin issuers could become some of the largest buyers of U.S. Treasury bills globally.

 

This creates pressure on banks as well.

 

Banks rely on deposits to fund lending activity. Stablecoins instead hold reserves directly in Treasury bills.

 

If companies begin holding operating capital in stablecoins rather than bank deposits, part of the funding base supporting traditional lending starts to shift.

 

Regulators are already paying attention.

 

During recent U.S. crypto regulatory discussions, banking groups pushed strongly against allowing stablecoins to offer yield.

 

The concern was clear. Digital dollars backed by Treasuries offering returns outside banks could accelerate deposit migration.

 

AI adds another acceleration layer.

 

Payments are increasingly moving from humans to software systems.

 

AI agents paying APIs automatically.

Software renting compute resources in real time.

Machines settling services continuously.

 

These systems optimize strictly for cost and speed.

 

When AI compares percentage based card fees with near instant stablecoin settlement, routing decisions become mechanical rather than behavioral.

 

Financial institutions are already preparing for this possibility.

 

Fireblocks research shows nearly half of institutions already use stablecoins for payments, while more than 80% report infrastructure readiness.

 

McKinsey estimates real world stablecoin payments across payroll, remittances, and business settlement already approach $390 billion annually and are growing rapidly.

 

Even Visa and Mastercard are now integrating stablecoin settlement infrastructure behind the scenes.

 

Payment networks are not disappearing overnight.

 

But markets may be starting to price a future where moving money becomes significantly cheaper.

 

And that directly challenges one of the most profitable layers in global finance.

Abrazos,

PD: Jorge Luis Borges dijo cómo ser un buen lector:

“Yo les aconsejaría lo que mi padre me dijo: que leyera mucho ante todo, que viera en la lectura no una obligación sino un goce.

Creo que la frase ‘lectura obligatoria’ es un contrasentido, la lectura no debe ser obligatoria.

No se puede hablar de ‘placer obligatorio’, ¿por qué?, el placer no es obligatorio, el placer es algo que buscamos. ¿‘Felicidad obligatoria’?

La felicidad la buscamos también.

Pues bien, yo he sido profesor de literatura inglesa durante veinte años en la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad de Buenos Aires, y siempre les aconsejé a mis estudiantes: si un libro les aburre, déjenlo.

No lo lean porque es famoso, no lean un libro porque es moderno, no lo lean porque es antiguo. Si un libro es tedioso para ustedes, déjenlo, aunque ese libro sea ‘El Paraíso Perdido’, que para mí no es tedioso, o El Quijote, que para mí tampoco es tedioso.

Pero si un libro es tedioso para ustedes, no lo lean, ese libro no ha sido escrito para ustedes. La lectura debe ser una forma de la felicidad.

Lo que yo aconsejaría a esos posibles lectores de mi testamento que no pienso escribir: yo les aconsejaría que leyeran mucho, que no se dejaran asustar por la reputación de los autores, que leyeran buscando una felicidad personal, un goce personal. Es el único modo de leer.

Si no, caemos en la tristeza de las bibliografías, de las citas, de fulano, luego un paréntesis, luego dos fechas separadas por un guion, y luego, por ejemplo, una lista de libros que han escrito de aquellos que han escrito sobre ese autor, y todo eso es una desdicha.

Yo nunca les di biografía a mis alumnos. Les dije: ‘No, no lean nada de lo que se ha escrito de fulano de tal, Shakespeare no ley? una línea sobre ?l y escribi? la obra de Shakespeare, ustedes no se preocupen de lo que se ha dicho sobre Shakespeare, lean ustedes a Shakespeare’.

Si Shakespeare les interesa, muy bien. Si Shakespeare les resulta tedioso, déjenlo: Shakespeare no ha escrito aún para ustedes.

Llegará un día en que Shakespeare será digno de ustedes y ustedes serán dignos de Shakespeare.

Mientras tanto, no hay que apresurar las cosas. Sí, yo aconsejaría ante todo la lectura y la lectura hedónica, la lectura del placer, no la triste lectura universitaria hecha de referencias, de citas, de fechas.

Yo he tomado examen durante veinte años en la Facultad de Filosofía y Letras y tengo un orgullo, uno de los pocos de mi vida: no hice jamás una pregunta.

Yo les decía a mis estudiantes: ‘Háblenos, por ejemplo, del Doctor Samuel Johnson, háblenos de la poesía anglosajona, háblenos de Shakespeare, háblenos de Oscar Wilde, háblenos de Shaw, y hablen, digan lo que piensen, yo prometo no interrumpirlos, prometo no hacerles una sola pregunta o preguntarles una sola fecha porque yo mismo no las sé y se descubriría mi ignorancia, pero ustedes hablen si es que el tema les interesa’.

E hicieron excelentes exámenes así. En cambio hay profesores muy torpes que hacen preguntas, porque no saben tomar exámenes".

25 febrero 2026

Capex y Buybacks

Las empresas del S&P 500 están gastando en capex como nunca. Y las recompras de acciones se desploman.

Los datos de Nomura y Bloomberg son reveladores:

En 2026, el 44% del flujo de caja operativo se destinará a inversión en capital (capex). En 2019 era solo el 21%.

Mientras tanto, las recompras de acciones (buybacks) caen del 46% en 2022 a un estimado del 15% en 2026.

La razón es simple: la carrera por la IA está devorando el efectivo disponible.

El capex de los hyperscalers se proyecta que triplique los niveles de 2024, superando los 600.000 millones de dólares este año.

Y el problema es que el efectivo es finito. Cada dólar que va a centros de datos es un dólar que no va a recompras.

¿Por qué importa esto?

Porque los buybacks han sido uno de los mayores soportes del mercado alcista de la última década. Menos recompras significa menos demanda artificial por las propias acciones. Menos soporte técnico para los precios.

Y dado el peso de las grandes tecnológicas en los índices, sumado al auge de la inversión pasiva, el impacto no se limita a las tecnológicas. Se traslada al mercado entero.

La apuesta por la IA puede ser acertada a largo plazo.

Pero a corto, el mercado pierde uno de sus pilares silenciosos de soporte

Abrazos,

PD: San Francisco de Sales dijo: "No hables de Dios a quien no te lo pida. Pero vive de tal modo que, tarde o temprano te lo pida".

Ufff, me han dado. Si no hago más que hablar de Dios a todo el que pasa cerca de mí. ¿Me tengo que callar y esperar a que me lo pidan? No pienso. Seguiré igual. Es mejor ser pesado y tratar de evangelizar, que estar calladito y confiar que solo el ejemplo basta…

24 febrero 2026

Citrini la lía

Gonzalo Bonet https://x.com/GBCLopi/status/2025954244797313172 dice:

Está circulando esta gráfica de un grupo de analistas (Citrini) que ha hipotetizado cómo va a ser la crisis provocada por la IA en EEUU.

El problema apareció alrededor de 2022, hace 4 años. Tradicionalmente, la cantidad de ofertas de trabajo seguía una relación casi directa con el principal índice de la bolsa americana, el SP500. Hasta la irrupción de la IA.

En ese momento se inició una especie de "carrera armamentística" por la IA, donde la inversión en Bolsa no va ligada al crecimiento estructural de las empresas, sino a la expectativa futura del impacto que la IA tendrá en el sistema económico. Se compra principalmente la promesa

Según la gráfica que elabora Citrini, estamos en una fase en la cual, debido al contexto político y económico, los mercados siguen subiendo ignorando la destrucción de empleo que ya empieza a generar la IA, apoyándose en una mayor liquidez y devaluación de la moneda.

Pero subyacente a esto hay un enfriamiento de la economía americana. han crecido menos que el año pasado. El 4ºT de 2025 ha sido peor que el de 2024, y se prevé que el 1ºT de 2026 sea peor que el de 2025. La morosidad de los créditos empieza a repuntar ligeramente.

La hipótesis de Citrini es que para seguir mejorando márgenes de beneficios, las grandes empresas irán despidiendo trabajadores y sustituyéndolos por IA, lo cual aumentará el paro. Al aumentar el paro, se reducirá la demanda interna, y por tanto el margen de dichas empresas.

Que a su vez, ajustarán más los márgenes y despedirán a más trabajadores para poder seguir siendo rentables, llegando a un momento en el que el mercado asuma que la promesa de rentabilidad a futuro que había hecho no se va a cumplir, haciendo caer al SP500.

De hecho, ya ha empezado. Las "7 grandes", todas ellas relacionadas con la IA, llevan todas en negativo este año. El SP500 está manteniéndose porque el dinero que ha salido de estas empresas ha "rotado" hacia otros sectores como el de la energía.

La hipótesis que se plantea en este informe es que al abaratarse el coste de la IA, las empresas despedirán más. Pero realmente no es necesario llegar a ese punto. Si ocurre, se acelerará, pero aunque no ocurriese, la espiral de deuda en la que está metida en EEUU lo provocará.

El gran problema al que se enfrenta el mundo con el desarrollo de la IA es la rotación laboral. Todavía no está claro qué nuevos empleos van a crearse para que todos aquellos que sean sustituidos por IA puedan seguir trabajando y por tanto consumiendo para hacer girar la rueda.

Creo que lo mejor que puede pasar es que la burbuja de la IA explote y tras una crisis económica inevitable, el mercado laboral asimile poco a poco a la IA como una herramienta más a medida que se reestructura y aparecen nuevos empleos.

El artículo de Citrini: https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

Abrazos

PD: Ayer se celebró a una madre de familia que entendió que la santidad no se divide: o es total, o no es.

No fue religiosa. Fue esposa, madre, viuda… y fundadora.

1️ Beata Rafaela de Ybarra y Arambarri de Vilallonga nació en Bilbao en 1843. Se casó, tuvo siete hijos y vivió una intensa vida familiar en una sociedad marcada por fuertes cambios sociales.

2️ La muerte de su esposo fue un punto de inflexión. Lejos de encerrarse en el dolor, transformó su viudez en misión. Descubrió una realidad dramática: jóvenes trabajadoras expuestas a ambientes moralmente peligrosos y sin apoyo.

3️ Fundó la Congregación de los Santos Ángeles Custodios, dedicada a proteger y formar a niñas y jóvenes en riesgo. No fue una obra improvisada, fue respuesta concreta a una necesidad concreta.

4️ Su espiritualidad era profundamente eucarística y confiada en la providencia. No era activismo social. Era caridad nacida de la oración.

5️ Fue incomprendida y sufrió contradicciones, incluso dentro del ámbito eclesial. La santidad nunca está exenta de purificación. Pero permaneció firme, obediente y confiada.

6️ Murió en 1900. Fue beatificada por San Juan Pablo II en 1984, reconociendo en ella un modelo de santidad laical femenina en el corazón del mundo.

7️ Su vida nos recuerda algo esencial: la vocación matrimonial no es una santidad de segunda categoría. Desde el hogar se puede transformar la sociedad.

8️ También enseña que la caridad auténtica no se limita a la limosna. Educa, protege, forma, acompaña. Va a la raíz del problema.

9️ En tiempos de fragilidad familiar y de desorientación juvenil, su figura es actualísima. La santidad empieza en casa, pero no termina ahí.

Pidamos su intercesión para que muchas familias descubran que su vida ordinaria puede ser camino real de santidad.

23 febrero 2026

el alto coste de la IA

La importancia de lo que no se ve en la IA

El alto coste de la energía y la saturación de las redes eléctricas frenan el desarrollo de la IA en Europa

EEUU acapara el 80% de inversión en IA, generando dependencia tecnológica en Europa

El gran consumo de energía y agua de los centros de datos genera rechazo en Europa

Cuando una persona hace una consulta a un programa de inteligencia artificial (IA) y recibe la respuesta no es consciente de toda la inversión requerida, ni del consumo de energía y agua que han sido necesarias para poder recibir la contestación a dicha consulta.

Existe un consenso en considerar el desarrollo de la inteligencia artificial como el elemento clave para el aumento de la productividad en los próximos años. Su utilización se está extendiendo de forma rápida a todo tipo de empresas y de procesos. Lo mismo que hoy en día no se concibe una empresa que no utilice internet y tenga su propia página web, en breve será difícil encontrar una empresa que no utilice la inteligencia artificial en sus procesos.

Pero para el desarrollo de la inteligencia artificial y su posterior utilización hacen falta cuantiosas inversiones en semiconductores, en la construcción de costosísimos centros de datos, la disponibilidad de energía barata y abundante para alimentar los centros de datos y una red eléctrica adecuadamente dimensionada para poder incorporar estos centros de datos tan demandantes de energía.

A pesar de las buenas palabras de algunos planes europeos, no existe un plan concreto para que Europa sea autónoma en la inteligencia artificial. Lamentablemente, más del 80% de la financiación mundial a empresas de IA acaba en empresas estadounidenses, que lideran la IA y su evolución. Las empresas europeas apenas reciben el 10% de la inversión global. La dependencia europea de las grandes empresas de IA de Estados Unidos de momento es un hecho, pese a la existencia de empresas como la francesa Mistral AI.

Adicionalmente, Europa tiene varios inconvenientes adicionales para el desarrollo de la IA: el coste de la energía, la dependencia de China en el desarrollo de las energías renovables y la saturación de las redes eléctricas.

Europa es energéticamente dependiente del exterior. Esto hace que el coste de la electricidad para consumidores industriales sea sensiblemente más elevado para empresas europeas que para empresas estadounidenses. Con datos de 2023, las empresas alemanas pagaban la electricidad a más del triple del coste de las empresas norteamericanas y las empresas españolas a más del doble.

La apuesta por las energías renovables hace a Europa muy dependiente de China, que controla el 80% de la producción de módulos solares y cerca del 75% de las baterías de iones de litio.

Una de las grandes limitaciones del crecimiento económico en muchos países de Europa, y especialmente de España, es la saturación de la red eléctrica. En el caso español, el 88% de los nodos eléctricos de la red de distribución están saturados. Esto implica que la red no admite nuevas conexiones. Cualquier proyecto industrial, una nueva promoción inmobiliaria o una planta de energía renovable requiere acceso a la red eléctrica. Sin dicho acceso, ningún proyecto puede llegar a buen fin.

La falta de inversión en la red eléctrica, estando la misma en un nivel cercano a la saturación, ejerce de cuello de botella para las nuevas inversiones y para el crecimiento económico.

Recientemente se ha rechazado el proyecto de construcción de un megacentro de datos de 2.500 millones de euros de inversión en una localidad de Hesse, Alemania, por la oposición del ayuntamiento local tras las protestas de los residentes locales. Las principales preocupaciones de los vecinos eran el efecto en el coste de la electricidad, el consumo de agua y los pocos puestos de trabajo directos generados.

Esta resistencia a la construcción de grandes centros de datos también se está dando en otros proyectos en Alemania, en Brandeburgo, Wustermark y en Hanau. Estos proyectos son esenciales para el desarrollo digital de Alemania, pero, de momento, las trabas para su construcción son elevadas.

Como en muchas otras ocasiones, Europa quiere disfrutar de los beneficios que la IA puede aportar al desarrollo económico y a la mejora de la productividad, pero sin realizar las inversiones necesarias para ser autónoma, ni sufrir en suelo propio los inconvenientes del despliegue de los centros de datos necesarios para que la IA pueda funcionar.

El siguiente gran salto tecnológico será la computación cuántica, que también requiere grandes consumos de energía para sus sistemas de refrigeración. De nuevo, Europa no está a la cabeza. Las diez principales empresas del sector tienen su sede social fuera de la Unión Europea.

Sin energía barata y abundante e inversión en las redes eléctricas, el crecimiento europeo tendrá grandes limitaciones.

Abrazos,

PD: cuidado con lo que decimos

20 febrero 2026

interesante charla de Steve Jobs en el MIT

LOS 18 SEGUNDOS DE STEVE JOBS (te recomiendo que veas el video: https://x.com/i/status/2023838610621866118)

 

En 1992, en el MIT, Steve Jobs escuchó una pregunta que no era difícil:

 

“¿Qué es lo más importante que aprendiste en Apple que ahora aplicas en NeXT?”

 

No era una pregunta trampa.

No era hostil.

No pedía una gran revelación.

Y, sin embargo, Jobs no respondió.

Se quedó en silencio... ¡durante 18 segundos!

 

En una sala llena de gente.

En una universidad técnica (la más prestigiosa del mundo).

En una charla pública.

18 segundos son una eternidad cuando tienes a cientos de personas ante ti.

Ahí aparece la primera gran lección de comunicación.

 

Jobs no usó el silencio porque no supiera qué decir. Lo usó porque sabía exactamente lo que estaba a punto de decir y quería estar seguro de decirlo bien.

 

El silencio no fue duda.

Fue respeto por la pregunta.

Fue una forma de decir:

“Esto importa”.

 

Muy pocos comunicadores entienden esto.

La mayoría habla para llenar huecos.

Jobs pensaba para crear sentido.

 

Cuando por fin respondió, no levantó la voz.

No se alargó.

No se puso filosófico.

Dijo algo sorprendentemente simple:

 

Explicó que, con el tiempo, había dejado de ver los errores como algo que corregir de inmediato.

Que había aprendido a mirar a las personas a largo plazo.

Que el verdadero trabajo de un líder no es corregir fallos,

sino ayudar a la gente a aprender de ellos.

Y aquí está el matiz que suele perderse:

 

Jobs no dijo “Aprendí a ser más blando”.

Dijo algo mucho más exigente.

Aprendió que corregir un error no equivale a mejorar a una persona.

Puedes arreglar un fallo hoy y crear dependencia mañana.

O puedes permitir que alguien entienda por qué falló y hacer que mejore para siempre.

Jobs explicó que en Apple había aprendido, a veces por las malas, que cuando te obsesionas con el resultado inmediato:

 

   – corriges

   – intervienes

   – controlas

 

Pero cuando piensas a largo plazo:

 

   – enseñas

   – confías

   – dejas espacio para aprender

 

Y eso requiere paciencia y autocontrol.

Porque es más fácil decir qué está mal, que ayudar a alguien a verlo por sí mismo.

Su respuesta fue corta porque la idea era profunda.

 

No habló de productos.

No habló de tecnología.

No habló de NeXT como empresa.

Habló de personas...

Y de tiempo.

 

Eso es lo que hace grande su capacidad comunicativa:

 

   – Se permitió el silencio

   – Eliminó lo accesorio

   – Y dijo sólo lo esencial

 

En 18 segundos de silencio y unas pocas frases después, Jobs dejó claro algo que muchos líderes no entienden en toda una carrera:

 

El verdadero progreso no viene de arreglar errores.

Viene de crear personas capaces de no repetirlos.

Y esa es una lección que no sirve sólo para empresas...

Sirve para equipos.

Para proyectos.

Y para cualquiera que tenga influencia sobre otros.

 

La pregunta final es incómoda, pero necesaria:

 

Cuando alguien de tu entorno se equivoca, ¿tu primer impulso es corregir… o enseñar a pensar mejor?

 

La mayoría corrige...

Pero muy pocos construyen personas.

 

Ahí es dónde empieza la diferencia entre gestionar y liderar.

 

Abrazos,

PD: "Ordena tus amores,

no sea que ames poco lo que tienes que amar mucho, y mucho lo que tienes que amar poco."

San Agustín