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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
💼 META Y MICROSOFT ALEJAN A SUS EMPLEADOS DE CLAUDE
Meta y Microsoft están reduciendo el uso interno de Claude, de Anthropic, y empujando a sus empleados hacia sus propios modelos justo cuando Anthropic se prepara para una gran salida a bolsa.
El número de usuarios de Claude Code en Meta cayó este año de unos 60.000 a alrededor de 30.000, en parte por los despidos, después de que la compañía gastara más de 105 millones de dólares en la herramienta en un periodo de 28 días y empezara a promocionar alternativas como MetaCode y Muse Code.
Microsoft redujo en más de un tercio su previsión de gasto con Anthropic y recortó los presupuestos individuales de IA desde hasta 100.000 dólares al mes a aproximadamente 10.000, aunque los pagos totales a Anthropic se mantuvieron cerca de sus máximos anteriores.
🇺🇸 REFLECTION AI ENTRA EN LA CARRERA DE LOS MODELOS ABIERTOS
Reflection AI, la startup estadounidense valorada en 25.000 millones de dólares y fundada por antiguos investigadores de DeepMind, acaba de presentar Beam, un modelo de pesos abiertos para programación y agentes que, según la compañía, compite con rivales chinos con un coste menor y una mayor eficiencia.
Puntos clave:
Reflection afirma que Beam necesita una fracción de la potencia de cálculo que requiere GLM-5.2 de Z.ai, pero logra resultados similares en razonamiento, programación y otras tareas.
Kimi K3 de Moonshot sigue superando a Beam en capacidad bruta, pero el modelo supera a Inkling de Thinking Machines y a otros sistemas abiertos estadounidenses en las propias pruebas de Reflection.
Reflection planea publicar los pesos de Beam este mes bajo una licencia Apache 2.0, permitiendo a las empresas personalizar el modelo y ejecutarlo por su cuenta.
A largo plazo, la compañía apuesta por las «fábricas de IA», donde un fondo de cobertura o un gobierno pueda ejecutar Beam en sus propios chips y con datos privados, con una prueba que, según los informes, ya está en marcha en Corea del Sur.
📊 LA LISTA DE PRINCIPALES APPS DE IA DE A16Z SIGUE EL DINERO
Andreessen Horowitz (a16z) acaba de publicar la séptima edición de su Top 100 de aplicaciones de IA generativa para consumidores, añadiendo una nueva clasificación de 50 aplicaciones basada en el gasto con tarjetas en EE. UU., junto con nuevos datos sobre la carrera de los chatbots, los agentes personales y cómo están monetizando las aplicaciones de IA.
Puntos clave:
ChatGPT tiene 3 veces más suscriptores de pago en EE. UU. que sus rivales, mientras que Claude alcanzó a Gemini este verano y muestra una fuerte monetización en los niveles de suscripción más altos.
Pagar por IA sigue siendo poco habitual: solo el 4,5% de los estadounidenses está suscrito a uno de los principales chatbots, y el 1% que más gasta desembolsa una media de 903 dólares al mes, superando en gasto a la mitad inferior de los usuarios.
Los usuarios que más gastan tienden a utilizar la IA como herramienta de trabajo, contratando varias aplicaciones creativas como HeyGen y Higgsfield, y herramientas de desarrollo como Manus y n8n.
Las suscripciones siguen dominando como principal modelo de monetización: el 84% de las aplicaciones web nativas de IA de la lista ofrece una suscripción, mientras que solo el 14% utiliza publicidad.
Los agentes personales se están convirtiendo en el nuevo frente competitivo, con Muse de Meta superando supuestamente los 5 millones de descargas en menos de un mes, aunque su uso sigue concentrándose principalmente entre usuarios avanzados.
🇪🇺 LA MARCA DE AGUA DE TEXTO DE OPENAI SE QUEDA EN LA UE
OpenAI ha presentado textGrain, una marca de agua oculta que se incorporará a las respuestas de ChatGPT y Codex en toda la UE durante las próximas semanas para cumplir con las normas de etiquetado de la Ley de IA, mientras que los clientes de la API de todo el mundo también podrán activarla voluntariamente en determinados modelos.
Puntos clave:
textGrain introduce de forma sutil un patrón en el contenido del texto que es invisible para los lectores pero detectable por una herramienta, algo que, según OpenAI, no afecta a la calidad ni a la velocidad de las respuestas.
Anthropic anunció en agosto sus propias marcas de agua para Claude, basadas en SynthID de Google, y OpenAI afirma que textGrain «igualó o superó» su rendimiento en las pruebas.
A diferencia de la herramienta pública de OpenAI para comprobar imágenes y audio, el detector de texto solo estará disponible inicialmente para investigadores verificados y grupos de expertos, debido al riesgo de errores.
OpenAI también detalló lo que una marca de agua detectada no puede demostrar, como a quién pertenecen las palabras, cuánto las ha modificado un humano o si el contenido es siquiera verdadero.
🇪🇺 MISTRAL PRESENTA «LE CHONK»
Mistral ha lanzado una versión preliminar pública de Large 4, apodado Le Chonk, un modelo de aproximadamente 1 billón de parámetros, con 49.000 millones de parámetros activos durante su uso, y planea publicar sus pesos descargables el 27 de octubre.
La compañía francesa presenta los pesos abiertos como una garantía frente al riesgo de que un proveedor cerrado corte el acceso, y afirma haber obtenido una puntuación del 82% en una prueba que pide a los modelos reproducir y corregir una vulnerabilidad de seguridad, mientras que varios modelos cerrados se niegan a realizar la tarea y obtienen resultados cercanos a cero.
Mistral entrenó Large 4 desde cero durante unos dos meses utilizando aproximadamente 3.800 GPU Nvidia Grace Blackwell en centros de datos europeos; el modelo procesa imágenes y texto en 160 idiomas, pero es demasiado grande para ejecutarse en un portátil o un ordenador de sobremesa.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
Monzo, un banco digital londinense con 11 años de trayectoria, se encuentra en conversaciones preliminares con CVC y Advent International para vender una participación de hasta el 15%, después de que fracasaran las negociaciones para una posible adquisición por parte de Nubank debido a la elevada valoración exigida por Monzo, de hasta £10.000 millones. Financial Times.
Valon Technologies, una startup neoyorquina con siete años de trayectoria que ofrece a las empresas de gestión hipotecaria un sistema operativo unificado y agentes de IA para automatizar los flujos de trabajo de administración de préstamos, recaudó $150 millones en una ronda Serie D que elevó su valoración a $2.300 millones. Entre los inversores se encuentran Ribbit Capital y el inversor anterior Andreessen Horowitz. Businesswire.
Buntar Aerospace, una startup de Kiev con tres años de antigüedad que desarrolla drones de reconocimiento y software para ayudar a los operadores a planificar y gestionar misiones de combate, recaudó $16 millones en una ronda de financiación liderada por Freedom Fund, con la participación de Gardar, Iron Wolf y Autonomy Capital. La compañía ha recaudado un total de $30 millones. Dealroom.
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.
Ventajas Clave:
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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.
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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 cornered resource es un concepto estratégico que describe una ventaja competitiva basada en controlar un recurso valioso al que los competidores no pueden acceder fácilmente en condiciones similares.
Este concepto se basa en la idea de que no todas las ventajas vienen de tener mejor tecnología. A veces, lo verdaderamente difícil de replicar es aquello que necesitas para construirla: datos exclusivos, derechos, talento excepcional, acuerdos de distribución, ubicaciones, licencias o acceso privilegiado a determinados proveedores.
Por ejemplo, imagina dos startups desarrollando modelos de IA para detectar defectos industriales. Ambas pueden utilizar tecnologías similares, pero una tiene un acuerdo exclusivo con grandes fabricantes que le proporciona millones de imágenes reales de defectos perfectamente etiquetadas. El competidor puede copiar el software, pero no necesariamente puede conseguir los datos necesarios para alcanzar la misma precisión.
La clave está en preguntarse si ese recurso es realmente valioso, escaso y difícil de adquirir o replicar. Tener algo exclusivo que nadie necesita no constituye una ventaja.
En definitiva, una posición extraordinaria aparece cuando tus competidores saben exactamente qué necesitan para alcanzarte, pero simplemente no pueden conseguirlo.
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