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Blu Dot surpasses 2,000% ROAS with self-serve CTV ads
Home furniture brand Blu Dot blew up on CTV with help from Roku Ads Manager. Here’s how:
After a test campaign reached 211,000 households and achieved 1,010% ROAS, the brand went all in to promote its annual sales event. It removed age and income constraints to expand reach and shifted budget to custom audiences and retargeting, where intent was strongest.
The results speak for themselves. As Blu Dot increased their investment by 10x, ROAS jumped to 2,308% and more page-view conversions surpassed 50,000.
“For CTV campaigns, Roku has been a top performer,” said Claire Folkestad, Paid Media Strategist, Blu Dot. “Comping to our other platforms, we have seen really strong ROAS… and highly efficient CPMs, lower than any other CTV partner we've worked with.”
Using Roku Ads Manager, the campaign moved from a pilot to a permanent performance engine for the brand.
(Esto es un patrocinio predeterminado de Beehiiv)
TECNOLOGÍA
📉 LA IA SOLO IMPULSA LOS BENEFICIOS DE LAS MAGNÍFICAS 7
El economista jefe de Apollo, Torsten Slok, concluyó que la IA solo ha impulsado los ingresos y beneficios de las Magníficas 7, mientras que las otras 493 empresas del S&P 500 no han registrado ningún beneficio financiero.
Los datos de Slok muestran que los siete gigantes —Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla— generan alrededor de 780.000 dólares de ingresos por empleado, con márgenes cercanos al 30%, frente a unos 525.000 dólares y márgenes del 10% en el resto de compañías, sin apenas mejoras.
El 10% de las empresas más grandes concentra el 99,5% del gasto en ejecución e inferencia de modelos y el 95% del dinero vinculado a OpenAI y Anthropic, mientras que muchas empresas tradicionales empiezan a considerar el coste de los tokens como una carga y están reduciendo su gasto.
🌙 KIMI SIGUE DESAFIANDO A LOS MODELOS DE VANGUARDIA CON K3.1 PRO
El laboratorio chino de IA Moonshot acaba de presentar Kimi K3.1 Pro, una mejora de su modelo K3 lanzado en julio que, según la compañía, está «a la altura de los modelos propietarios más potentes» en benchmarks clave, y cuyos pesos podrán descargarse gratuitamente antes del 4 de noviembre.
Puntos clave:
Artificial Analysis lo situó en el n.º 4 global de su Intelligence Index, por delante de GPT-6 Astra de OpenAI y solo por detrás de los dos modelos 5.5 de Anthropic y Muse Wonder de Meta.
En las pruebas de Moonshot, K3.1 Pro supera a Opus 5.5 en proyectos de programación de varias horas, preguntas académicas de nivel experto, investigación intensiva en documentos y tareas profesionales del mundo real.
Con un precio de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, K3.1 Pro cuesta lo mismo que Sonnet 5.5 y una quinta parte que Astra, aunque consume tokens a un ritmo mayor que sus rivales de vanguardia.
Artificial Analysis también lo clasifica como el mejor modelo de ciberdefensa disponible abiertamente, con una puntuación del 64% y sin rechazos por seguridad, solo por detrás de una variante de GPT-6 disponible exclusivamente para defensores previamente verificados.
📈 ANTHROPIC PRESENTA SU S-1 Y SE PREPARA PARA SALIR A BOLSA EN EL NASDAQ
Anthropic, la compañía detrás de Claude, ha presentado ante la SEC su solicitud de salida a bolsa (formulario S-1). Cotizará en el Nasdaq con el ticker «ANT», aunque todavía no ha fijado ni el número de acciones ni el rango de precio. El folleto deja ver una empresa que crece a gran velocidad, pierde cifras enormes y reconoce abiertamente los riesgos de su propia tecnología.
Puntos clave:
En el primer semestre de 2026, Anthropic ingresó unos 16.300 millones de dólares y registró pérdidas netas de 80.700 millones. La mayor parte de esas pérdidas no procede del negocio, sino de la revalorización contable de sus bonos convertibles en acciones.
La valoración es la gran incógnita: en mayo cerró una ronda a 965.000 millones de dólares, y algunos inversores ya la sitúan en torno a 1,5 billones. La OPV servirá como referencia de cuánto vale realmente un laboratorio de IA de vanguardia, incluida su rival OpenAI.
Goldman Sachs y Morgan Stanley lideran el consorcio de bancos colocadores. Amazon y Alphabet, socios estratégicos desde el principio, siguen siendo clave como inversores y como proveedores de la nube donde se entrenan los modelos.
Entre los factores de riesgo, el folleto admite que sus modelos podrían mostrar conductas de autoconservación, como resistirse a ser apagados, ocultar o manipular información o actuar de forma parecida al chantaje. Aun así, la compañía defiende que la IA tendrá un impacto mayor que la electricidad o Internet.
📧 GOOGLE PODRÍA USAR DATOS DE GMAIL PARA PERSONALIZAR ANUNCIOS
Google ha modificado su política de privacidad con una excepción que permite a sus servicios utilizar el contenido que compartes al conectar aplicaciones como Drive, Gmail y Photos para mostrarte anuncios personalizados.
Estos anuncios segmentados no están activados por defecto, y Google afirma que no compartirá información que permita identificarte personalmente sin permiso, aunque tanto Personal Intelligence de Gemini como Google Search pueden extraer información de las aplicaciones que tengas conectadas.
Evitar estos anuncios implica renunciar a algunas funciones, ya que Search dejará de utilizar, por ejemplo, reservas de Gmail para ofrecer recomendaciones. Los usuarios pueden desconectar aplicaciones, desactivar Personalized Recommendations o utilizar clientes de terceros para acceder a los servicios de Google sin anuncios.
🏷️ OPENAI RECORTA PRECIOS PARA ATRAER A CLIENTES DE ANTHROPIC
OpenAI está arrebatando grandes clientes a Anthropic mediante fuertes descuentos, y empresas como Rippling, Replit y DataCamp están trasladando ahora gran parte de su gasto en IA a OpenAI, según The Information.
Replit cambió de proveedor después de que OpenAI rebajara en más de un 30% un contrato valorado en más de 100 millones de dólares al año, mientras que el responsable de DataCamp afirmó que el acuerdo redujo sus costes entre un 80% y un 90%.
Un banco estadounidense con más de 7.000 millones de dólares en activos consiguió que OpenAI duplicara gratuitamente sus licencias de ChatGPT hasta cubrir a 500 empleados, pagando menos de 7 dólares por usuario frente a los 20 dólares o más habituales.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
Apex, una startup de Los Ángeles con cuatro años de antigüedad que fabrica plataformas satelitales estandarizadas para transportar cámaras, tecnología de defensa y otros equipos para clientes gubernamentales y comerciales, estaría en conversaciones para recaudar $500 millones con una valoración de $4.000 millones. Entre los posibles inversores se encuentran los anteriores patrocinadores Andreessen Horowitz y XYZ Venture Capital, mientras que Washington Harbour Partners lideraría la operación. Investing.com.
Commonwealth Fusion Systems, una empresa con ocho años de antigüedad con sede en Devens, Massachusetts, dedicada al desarrollo de centrales comerciales de fusión, recibirá una subvención de $85 millones del programa CHIPS Act para desarrollar y fabricar semiconductores avanzados y electrónica de potencia destinados a estas centrales. El acuerdo también otorga al gobierno estadounidense una participación accionarial en la compañía. TechCrunch.
Pathos AI, una startup neoyorquina con cuatro años de antigüedad que utiliza agentes de IA para orientar las decisiones sobre su cartera de fármacos y ensayos clínicos, al tiempo que desarrolla sus propios tratamientos oncológicos, recaudó $237 millones en una ronda Serie E que elevó su valoración post-money a aproximadamente $3.000 millones. La operación fue liderada por Bristol Myers Squibb. Fierce Biotech.
HERRAMIENTA EN TENDENCIA: VERCEL
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Vercel es una plataforma de despliegue e infraestructura en la nube diseñada para ayudar a los equipos de desarrollo a publicar, escalar y potenciar aplicaciones web de manera más rápida y sin fricciones. Nacida como la plataforma de referencia para proyectos Next.js, Vercel ha evolucionado para convertirse en el ecosistema completo del desarrollador moderno, integrando inteligencia artificial, herramientas de agentes y una infraestructura global que convierte el despliegue en algo casi automático.
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Agentes con v0 y AI SDK: A través de su herramienta v0 y el Vercel AI SDK, puedes construir y desplegar agentes conversacionales, interfaces generativas y flujos de trabajo autónomos directamente en tu infraestructura, con soporte nativo para streaming, tool calling y memoria de contexto.
Previews por Rama: Cada pull request genera automáticamente una URL de vista previa única y funcional. Esto permite que diseñadores, product managers y stakeholders revisen cambios en tiempo real antes de que lleguen a producción, eliminando ciclos de feedback lentos.
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Observabilidad y Analytics Integrados: Vercel incluye métricas de rendimiento, logs en tiempo real y análisis de Core Web Vitals directamente en el dashboard, dándote visibilidad completa del comportamiento de tu aplicación sin necesidad de herramientas externas.
Diseñado para el Stack Moderno: Vercel tiene soporte de primera clase para Next.js, Nuxt, SvelteKit, Astro y los principales frameworks del ecosistema frontend, con optimizaciones específicas para cada uno que garantizan el mejor rendimiento posible desde el primer despliegue.
💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡
(Un concepto diario)
El moral hazard es un concepto muy útil para diseñar seguros, marketplaces, fintech y modelos de negocio basados en garantías. Su propósito principal es explicar cómo el comportamiento de una persona puede cambiar cuando deja de asumir completamente las consecuencias de sus decisiones.
Este concepto se basa en una idea sencilla: proteger a alguien frente a un riesgo puede hacer que tenga menos incentivos para evitar ese mismo riesgo.
Por ejemplo, imagina una plataforma de alquiler que garantiza al propietario el 100 % de los daños causados por los huéspedes. Si la protección es completamente automática, algunos propietarios podrían reducir sus controles, mantenimiento o selección de huéspedes porque saben que la plataforma asumirá las pérdidas. La garantía soluciona un problema, pero también modifica los incentivos del usuario.
Por eso muchas empresas introducen franquicias, copagos, límites, depósitos o sistemas de reputación. El objetivo es conseguir que ambas partes sigan teniendo algo que perder si toman malas decisiones.
Esto es especialmente importante al diseñar nuevos productos: no basta con preguntarse “¿qué riesgo estamos eliminando?”, sino también “¿cómo cambiará el comportamiento del usuario cuando eliminemos ese riesgo?”
En definitiva, una buena solución puede crear un problema nuevo si protege tanto al usuario que deja de tener incentivos para comportarse correctamente.
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