First Principles Thinking: El Manual de Supervivencia Intelectual del Siglo XXI
La Autopista del Conocimiento que Nunca Aparece en el GPS Educativo
Educación, simulacro y despertar
Durante años pensé que era una persona con buena formación. Y, en cierto sentido, lo era. Crecí en Medellín, estudie en The Columbus School gracias a la visión estratégica de mi madre, quien entendió algo que ni siquiera muchos líderes empresariales entienden aún: el inglés no era un idioma, era una segunda autopista al conocimiento.
Una bifurcación que duplicaba mi capacidad de absorber el mundo.
Más adelante me gradué como ingeniero industrial de la EIA. Ahí recibí lo que a muchos les toma toda una carrera recolectar a medias: cálculo vectorial, física de sistemas, química aplicada, estadística inferencial. Todo el arsenal técnico necesario para responder la pregunta “cómo funciona algo”. Pero ahí ya estaba el problema. Porque saber cómo algo funciona no es lo mismo que entender por qué debe funcionar así. Y ahí entra el pensamiento por primeros principios: ese momento en el que dejas de aceptar el mundo como está presentado y empiezas a deconstruirlo hasta sus átomos lógicos.
Ese chip no se activó por un libro. Ni por un profesor brillante. Fue en San Francisco, una ciudad cuya densidad de pensamiento radical no tiene comparación. Llegué en 2012 con la ilusión —y arrogancia— de que tenía un deck impecable para levantar capital para una startup. Lo que me esperaba era otra cosa: más de 70 feedbacks demoledores, dos años de correcciones, y una curva de aprendizaje brutal. La ciudad me obligó a pensar en sistemas. A defender cada suposición como si estuviera bajo fuego enemigo. Y ahí entendí: el conocimiento acumulado sirve de poco si no sabes quemarlo para encontrar lo esencial.
¿Qué Significa Pensar desde Primeros Principios?
El pensamiento desde primeros principios es un método que consiste en descomponer un problema o concepto hasta sus verdades fundamentales más básicas, aquellas que no pueden ser deducidas de otras proposiciones, y luego reconstruir una solución a partir de ellas. Este enfoque tiene raíces en la filosofía antigua, particularmente en Aristóteles, quien lo describió como "el primer fundamento desde el cual una cosa es conocida". En términos modernos, implica cuestionar suposiciones establecidas y evitar razonamientos basados en analogías superficiales.
Por ejemplo, consideremos una ecuación simple en física que ilustra este principio: la segunda ley de Newton, F = m * a, donde F es la fuerza, m la masa y a la aceleración. En lugar de aceptar esta ley como un hecho dado, el pensamiento desde primeros principios nos llevaría a descomponerla: ¿Qué es la fuerza sino el cambio en el momentum por unidad de tiempo? ¿Y el momentum? Es masa por velocidad. Reconstruyendo desde estos bloques básicos, podemos derivar aplicaciones en ingeniería sin depender de fórmulas memorizadas.
A pesar de mi formación en ingeniería, donde resolví innumerables problemas con ecuaciones diferenciales y modelos estadísticos, mi razonamiento inicial se basaba en analogías. Por instancia, al analizar un proceso industrial, comparaba un sistema de producción con una cadena de montaje automovilística conocida, sin cuestionar si los principios subyacentes eran aplicables. Esto funcionaba en contextos predecibles, pero fallaba en entornos innovadores como el ecosistema de startups en Silicon Valley. Las analogías son atajos mentales que limitan la creatividad; proporcionan soluciones incrementales, pero no disruptivas. El feedback de los VCs me obligó a desarmar mi pitch: ¿Cuáles son los hechos irrefutables sobre el mercado? ¿Qué necesidades humanas básicas resuelve mi producto? Esta transición de analogías a primeros principios fue dolorosa pero reveladora, permitiéndome recaudar fondos y, posteriormente, invertir con mayor precisión en activos volátiles como las criptomonedas o acciones disruptoras.
La ecuación fundamental del pensamiento por primeros principios sería:
Problema Complejo = Σ(Verdades Fundamentales) + Lógica
Mientras que el pensamiento por analogía sería:
Solución Nueva = Solución Existente × Factor de Ajuste
Por Qué Llevaba Tanto Tiempo Pensando por Analogías
Porque el sistema está diseñado para entrenar obediencia, no cuestionamiento. Las universidades premian quien resuelve problemas, no quien los formula mejor. Los trabajos premian eficiencia, no rediseño. Y nuestras conversaciones están plagadas de analogías disfrazadas de lógica: “esto funcionó en X, entonces funcionará en Y”. Como si el contexto fuera una variable descartable.
Durante años fui víctima de esto. Estaba convencido de que mi formación me daba una ventaja injusta. Pero usaba las matemáticas para modelar escenarios sobre hipótesis ajenas. Lo que me cambió fue ver a fundadores, VCs e ingenieros reconstruyendo industrias desde ceros. No importaba si era energía, propulsión o blockchains: todos pensaban igual. Desde fundamentos.
Los Maestros del First Principles: Un Club Muy Exclusivo
¿Qué tienen en común Elon Musk, Anatoly Yakovenko, Cathie Wood, Kyle Samani, Joe McCann, Vlad Tenev y Alex Karp? Cuando hablan o describen sus visiones, siempre parten desde first principles.
Elon Musk lo explica con esta fórmula brutalmente simple:
Razonamiento por analogía:
“Una batería de auto cuesta $6000. Los autos eléctricos serán muy caros.”
First principles:
“¿Qué materiales componen una batería? Litio, cobalto, níquel, aluminio, acero. ¿Cuál es su precio por tonelada? ¿Qué impide optimizar el ensamblaje?”
Anatoly Yakovenko – “Time is the only truth”
El fundador de Solana no pensó: “¿Cómo hago un Ethereum más rápido?”. Pensó: “¿Qué impide que las blockchains escalen?”. La respuesta: el consenso sobre el orden de los eventos. Su solución: un reloj criptográfico basado en SHA256, que todos los nodos pueden verificar de forma asíncrona.
First Principle aplicado:
Tiempo ≠ consenso
Tiempo = secuencia verificable basada en física computacional (Proof of History)
Lo revolucionario no fue mejorar lo existente, fue cambiar el eje del problema.
Cathie Wood – “Follow the S-curve of adoption, not the narrative”
Wood no invierte siguiendo analistas de Wall Street. Su equipo en ARK modela curvas de adopción de tecnologías disruptivas y aplica principios como la Ley de Wright:
Costo unitario ↓ ∝ producción acumulada ↑
(Un principio físico-empírico derivado de manufactura aeronáutica)
Aplica esto a baterías, edición genética, IA, etc. No le interesa qué piensa el mercado hoy, sino cuánto caerá el costo por unidad en el tiempo. Por eso defendió Tesla en 2019 cuando todos la llamaban irracional: el mercado modelaba por múltiplos, ella modelaba por principios de convergencia tecnológica.
Kyle Samani – “Blockchains are compute engines, not ledgers”
Samani —fundador de Multicoin Capital— no analiza blockchains como monedas, sino como infraestructura de cómputo programable. Piensa en términos de throughput, latencia, composabilidad y costos marginales de ejecución. Y parte de esta premisa:
Una blockchain exitosa debe tener una función de costo que minimice:
Costo = (latencia × usuarios activos) / TPS disponible
Aplica pensamiento de sistemas distribuidos, no de “criptoactivos”. De ahí que haya apostado en verticales como Solana, Jito y Helium, que otros ignoraban por “no tener narrativa”.
Joe McCann – “Liquidity moves before fundamentals”
McCann piensa como trader cuantitativo, pero razona como físico. Su tesis parte de entender los mercados no como lugares de opinión, sino como sistemas complejos sensibles a cambios en fricción y velocidad.
“Si el funding rate de perp swaps se vuelve negativo y el basis de futuros se comprime, entonces la presión de cobertura bajista está aumentando, independientemente del sentimiento.”
Este tipo de lógica parte de variables físicas (fricción, velocidad, presión) aplicadas a flujos financieros. No sigue al consenso, lo modela desde dinámica de sistemas.
Vlad Tenev – “Democratize finance = Reduce transaction friction to zero”
El fundador de Robinhood no se preguntó cómo competir con Charles Schwab. Se preguntó: ¿por qué existen las comisiones en el trading minorista? Al analizarlo desde el microstructure del mercado, encontró que el modelo PFOF (payment for order flow) permitía ejecutar órdenes sin costo para el usuario final, monetizando la data de flujo en vez del spread.
First Principle aplicado:
Costo real de una transacción = (spread + slippage + latency)
Si eliminas uno y monetizas el otro, puedes hacer “trading gratis” rentable.
Alex Karp – “El software debe reflejar la estructura de la verdad”
El CEO de Palantir no vende dashboards ni software “data-driven”. Parte de esta idea fundamental:
La mayoría del software corporativo modela el pasado.
Nosotros modelamos la realidad operacional en tiempo real, con contexto semántico.
Palantir opera con una lógica ontológica: los datos no se modelan por origen, sino por entidad y relación. Esto permite crear Common Operating Pictures que simulan decisiones futuras. Desde primeros principios:
Sistema operativo real = ontología + cronología + ejecución simulada
Karp no vende BI. Vende visión estratégica ejecutable en tiempo real.
Por Qué Ignorar a Quienes No Razonan desde First Principles
Razonar sin anclarse en primeros principios conduce a errores sistemáticos, ya que se basa en suposiciones no verificadas o analogías defectuosas. Ignorar a tales individuos no es arrogancia, sino pragmatismo: sus argumentos carecen de base sólida, lo que genera decisiones subóptimas. En inversiones, por ejemplo, seguir consejos basados en "esto se parece a la burbuja dot-com" ignora principios económicos fundamentales como la oferta y demanda. En cambio, un análisis desde primeros principios examina: ¿Cuáles son las propiedades intrínsecas del activo?
En la política, este defecto es aún más pernicioso. Líderes que razonan por analogías históricas superficiales o ideologías rígidas perpetúan ciclos de fracaso. En Colombia, donde enfrentamos desafíos como inflación, desigualdad y corrupción, deberíamos exigir dirigentes que descompongan problemas hasta sus raíces: ¿Qué es la prosperidad económica? No subsidios temporales, sino creación de valor sostenible. ¿Qué es la seguridad? No solo más policía, sino sistemas que aborden causas fundamentales como la educación y el empleo. Políticos colombianos como los que promueven reformas sin evaluar impactos básicos en la productividad nacional exemplifican el peligro de no usar primeros principios. Exigir este razonamiento elevaría el debate público, fomentando políticas basadas en evidencia irrefutable en lugar de retórica.
Los que razonan por analogía están limitados por:
Los ejemplos que conocen
Los sesgos de su experiencia
La velocidad de cambio del entorno
En cambio, los que razonan desde primeros principios pueden:
Navegar territorios completamente nuevos
Predecir cambios de paradigma
Crear categorías enteras que no existían
Por qué invertir desde first principles es la ventaja más sostenible en macro
En los mercados financieros, la mayoría de participantes navega el presente con espejos retrovisores. Analizan múltiplos como si fuesen leyes naturales. Rastrean patrones técnicos como si los precios fuesen reflejo puro del pasado. Y se obsesionan con comparables históricos —el P/E de Cisco en 2001, el drawdown de Bitcoin en 2018, la correlación de bonos con inflación— como si las condiciones estructurales del sistema fueran constantes. Pero la realidad es otra: vivimos en un mundo no estacionario. Y en un entorno así, razonar por analogía es una trampa. Solo el inversionista que piensa desde primeros principios puede escapar de ella.
Pensar desde first principles como inversor significa deconstruir el entorno macro y reconstruirlo desde sus fuerzas base, no desde lo que “parece” haber funcionado antes. ¿Cuáles son esas fuerzas? Liquidez, demografía, política monetaria, velocidad del dinero, tasa de adopción tecnológica, estructura de deuda, energía base disponible. El inversionista promedio analiza si NVIDIA está cara según su múltiplo forward. El inversionista que opera desde primeros principios se pregunta: ¿cuál es el límite físico y computacional de los modelos de IA actuales, cuánto consume entrenarlos, y qué empresas capturan ese cuello de botella en infraestructura?
Uno persigue patrones. El otro persigue constraints.
El inversionista técnico te dirá que el gráfico de Solana muestra resistencia en $200.
El inversionista por first principles te dirá que Solana es la única L1 con capacidad de escalar órdenes de mercado al nivel de un exchange centralizado, porque resolvió el problema del tiempo en consenso distribuido usando Proof of History, y por eso capturará los flujos del nuevo sistema financiero programable.
Uno te da targets. El otro te da fundamentos físicos, computacionales y económicos.
Cuando haces análisis técnico, estás jugando el mismo juego que miles de bots y millones de traders de corto plazo. Cuando piensas desde first principles, estás diseñando escenarios de futuro que el mercado aún no ha descontado. Por eso tu ventaja no es la velocidad, sino el horizonte. Y en macro, donde las narrativas tardan meses o años en manifestarse en precio, ese horizonte es donde vive el alpha.
En 2019, el consenso decía que Tesla era una automotriz con un múltiplo ridículo. El análisis por analogía decía: “Está más cara que GM y Ford combinadas”. El inversionista por primeros principios entendió que Tesla no era una automotriz. Era una empresa de almacenamiento y distribución de energía con capacidad de rediseñar manufactura desde ceros. El alpha estuvo en la ruptura de categorías, no en el comparativo.
En 2020, los bancos centrales inundaron el sistema de liquidez. Los analistas técnicos buscaron fractales del Nasdaq 2000. Los inversionistas por first principles entendieron que si el numerador (dinero) se expande más rápido que el denominador (activos reales y tecnológicos escasos), el precio nominal de estos últimos subiría de forma explosiva. Compraron Bitcoin, Solana, acciones de software, y commodities estratégicos. No porque el gráfico lo dijera. Porque la lógica monetaria era inevitable.
En resumen:
Análisis técnico te da mapas.
First Principles Thinking te da brújula.
El mercado cambia de terreno todo el tiempo. Y cuando lo hace, el mapa deja de servir. Pero si tienes una brújula —una comprensión profunda de las fuerzas que realmente gobiernan el sistema— puedes moverte aunque cambie el paisaje.
En un entorno donde la velocidad ya está dominada por máquinas, y el consenso se forma en milisegundos, la única ventaja que queda es pensar mejor que los demás. Pensar desde ceros. Pensar desde los primeros principios.
El Error de las Analogías a Nivel Ciudad: Por Qué Medellín Debe Enfocarse en Sus Fortalezas Reales desde Primeros Principios
Cuando una ciudad adopta estrategias basadas en analogías superficiales en lugar de primeros principios, corre el riesgo de malgastar recursos y perpetuar ineficiencias. Un ejemplo paradigmático es Medellín, que ha sido comparada repetidamente con Silicon Valley, una analogía que ignora verdades fundamentales sobre lo que impulsa la innovación tecnológica. En lugar de imitar ecosistemas ajenos, un análisis desde primeros principios descompone el problema: ¿Cuáles son los bloques básicos para el éxito en un sector? Para la tecnología y el desarrollo de software, estos incluyen dominio de matemáticas avanzadas —como algoritmos y lógica computacional— y bilingüismo fluido, especialmente en inglés, el lenguaje predominante de la programación global y la documentación técnica.
Medellín, sin embargo, destaca en la creación de contenido cultural: reggeaton, podcasts, onlyfans, humor y fitness. Esta fortaleza surge de principios básicos como la creatividad narrativa, el acceso a audiencias hispanohablantes y una rica herencia cultural. Pero ¿por qué no en código? Descomponiendo: las debilidades educativas en matemáticas y inglés limitan la transición. En Colombia, el rendimiento en pruebas PISA de matemáticas es consistentemente bajo, con puntajes promedio por debajo del promedio OCDE, lo que afecta la capacidad para manejar ecuaciones complejas en programación, como la optimización de algoritmos donde la complejidad temporal se expresa como O(n log n) para sorting eficiente. El bilingüismo es escaso; solo alrededor del 10% de la población domina el inglés, restringiendo el acceso a recursos globales como documentación de APIs o comunidades en Stack Overflow.
La prueba radica en los datos económicos y digitales. En 2024, la industria cultural colombiana generó alrededor de 45 billones de pesos en producción, con ingresos significativos de música y podcasts; artistas colombianos superaron los 400.000 millones de pesos en Spotify, duplicando cifras previas. Medellín, epicentro de esto, atrajo 2.5 millones de visitantes por eventos musicales, impulsando un impacto económico de 279 millones de dólares en eventos generales. En contraste, las exportaciones de software y TI en Colombia alcanzaron 1.300 millones de dólares (aproximadamente 5.2 billones de pesos), un crecimiento notable pero menor en comparación con el sector cultural. Medellín alberga clusters como la Corporación Intersoftware con solo 27 empresas, reflejando una escala limitada. En plataformas digitales, la disparidad es evidente. Repositorios GitHub de desarrolladores colombianos, incluyendo Medellín, son modestos; listas como "made-in-colombia" destacan solo unos cientos de proyectos activos, con contribuciones concentradas en unos pocos usuarios top. Por el contrario, creadores de contenido de Medellín dominan YouTube y Spotify: canales como los de J Balvin y Karol G acumulan miles de millones de vistas, con top youtubers colombianos alcanzando 28.4 millones de suscriptores, y podcasts locales liderando rankings regionales en 2024. Esta métrica —tamaño de repositorios vs. catálogos de contenido— ilustra una ecuación simple de productividad: P = T * E, donde P es productividad, T talento innato y E educación alineada. Medellín maximiza P en contenido al alinear T con E cultural, pero falla en tech por desalineación.
Adoptar primeros principios implica reconocer estas realidades: invertir en educación STEM y bilingüismo para tech, mientras se potencia el contenido como motor económico. Evitar analogías vacías permite a Medellín construir un futuro auténtico, no imitado.
Pensar desde first principles implicaría preguntarnos:
¿Qué tipo de talento sí tenemos?
¿Qué habilidades ya están monetizándose de forma orgánica?
¿Dónde hay fricción baja y retorno alto?
La respuesta es clara: crear contenido narrativo y visual. Medellín no necesita más hackatones. Necesita una red de producción, edición, aceleración y exportación de contenido que formalice lo que ya está pasando en barrios, estudios caseros y plataformas.
Invitados del podcast que piensan por 1st principle: Camilo Botero de Veronorte
En 10ampro hemos tenido muchas conversaciones valiosas. Pero pocas han sido tan transformadoras como las que hemos compartido con Camilo Botero, managing partner de Veronorte. Camilo tiene una cualidad extremadamente rara en el ecosistema de inversión latinoamericano: piensa por primeros principios de forma sistemática.
Cuando hablamos sobre Solana en uno de nuestros episodios, lo que emergió no fue una discusión sobre precios, market caps o FUD regulatorio. Fue una conversación centrada en arquitectura de sistema, throughput, disponibilidad de bloques, ejecución paralela y eficiencia de red. Es decir: constraints físicos y computacionales, no especulación financiera.
Camilo no pregunta: “¿qué otra blockchain ha funcionado?”. Pregunta: “¿qué características fundamentales permiten a una L1 escalar a nivel global sin fragmentar su estado?”. Y desde ahí razona: sobre la necesidad de un runtime monolítico, la eficiencia del proof of history, la capacidad de Solana para ser una capa de ejecución para finanzas, juegos, redes sociales y hasta telecomunicaciones.
Ese es first principles thinking en su forma más pura.
No seguir narrativas.
No repetir lo que se dice en Twitter.
Sino diseccionar el stack, evaluar sus constraints, y razonar desde lo que es, no lo que parece.
Camilo aplica esa misma lógica cuando evalúa empresas desde Veronorte. No invierte porque un pitch “se parece a otro éxito”. Invierte porque los fundamentos de mercado, equipo, distribución, pricing y diferenciación son sólidos en términos estructurales. Eso le da una ventaja injusta frente a fondos que todavía se guían por pattern recognition.
El Costo Cognitivo y Por Qué Tan Pocos lo Hacen
Pensar desde first principles es cognitivamente agotador. Requiere:
Desaprender activamente: Cuestionar cada asunción
Tolerar la incertidumbre: No tener modelos de referencia
Pensar en múltiples niveles de abstracción: Desde átomos hasta sistemas
Aceptar estar solo: Tus conclusiones no tendrán validación social inmediata
El cerebro humano consume aproximadamente 20% de nuestra energía total. Pensar desde first principles puede duplicar ese consumo temporalmente. Evolutivamente, estamos diseñados para conservar energía, no para cuestionar la realidad.
Herramientas Prácticas para Desarrollar First Principles Thinking
1. La Técnica de los 5 Por Qués de Sakichi Toyoda
No detenerse hasta llegar a una ley física o matemática:
¿Por qué los autos son caros? → Por el costo de manufactura
¿Por qué la manufactura es cara? → Por la complejidad del ensamblaje
¿Por qué el ensamblaje es complejo? → Por el número de partes
¿Por qué tantas partes? → Por el diseño heredado del motor de combustión
¿Por qué mantener ese diseño? → No hay razón fundamental
2. El Test de la Física
Si tu explicación no se reduce a leyes físicas, no has llegado a first principles:
Mal: "Es caro porque el mercado lo valora así"
Bien: "Requiere X julios de energía para transformar Y gramos de materia prima"
3. El Ejercicio del Extraterrestre
Imagina explicarle a un extraterrestre sin contexto cultural humano. Si necesitas referencias culturales, no es un first principle.
El Futuro Pertenece a los First Principles Thinkers
En un mundo donde GPT puede razonar por analogía mejor que el 99% de los humanos, la única ventaja sostenible es la capacidad de razonar desde first principles.
La IA actual es extraordinaria reconociendo patrones y extrapolando desde ejemplos existentes. Pero crear categorías nuevas, identificar axiomas no observados, y navegar espacios de solución sin precedentes - eso sigue siendo exclusivamente humano.
La paradoja final: Mientras más automaticemos el pensamiento analógico, más valiosos se vuelven aquellos capaces de pensar desde primeros principios.
Conclusión: El Regalo de San Francisco
Aquel viaje a San Francisco en 2012 no me dio el funding que buscaba inmediatamente. Me dio algo mucho más valioso: una forma de pensar que transforma problemas imposibles en inevitables.
Cada vez que escucho a alguien decir "así se ha hecho siempre" o "el mercado dice que", sé que hay una oportunidad de arbitraje intelectual. Cada analogía mal aplicada es una invitación a reconstruir desde cero.
El first principles thinking no es solo una herramienta intelectual - es una filosofía de vida. Es la diferencia entre ser un pasajero en el futuro que otros construyen y ser el arquitecto de realidades que aún no existen.
Y esa diferencia, en un mundo que cambia exponencialmente, es la diferencia entre sobrevivir y definir las reglas del juego.
Como diría Anatoly —parafraseando su lógica en múltiples entrevistas—: "No se trata de ser más rápido en el juego existente. Se trata de darse cuenta de que puedes cambiar las reglas del juego si entiendes la física subyacente."
El futuro no pertenece a los que mejor copian, sino a los que mejor comprenden. Y comprender, verdaderamente comprender, siempre empieza por first principles. - Hernán Jaramillo
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Artículo supremamente interesante, quisiera poder compartirlo con estudiantes de EIA, solo tengo el whatsapp. Esta es la mejor manera de impulsar y ayudar a pensar a muchos jovenes
Wow, necesitamos leer mas de esto y hacer que una gran masa lo entienda, debe ser la única manera de dar el gran salto