En un momento en que los vídeos cortos en Instagram, YouTube, Facebook o TikTok suman miles de millones de visualizaciones al día, los creadores sienten cada vez más presión. Tienen que producir más clips, más rápido, y aun así entienden menos qué está funcionando realmente. Ahí es donde entra Palo, la nueva herramienta de IA que está construyendo Jay Neo, ex estratega de contenido corto en el equipo de MrBeast.
Neo empezó a trabajar con MrBeast a los 18 años, centrado en la retención de audiencia. Miraba gráficos, caídas de visualización y momentos exactos en los que la gente abandonaba un vídeo. Todo lo anotaba en detalle, buscando patrones que explicasen por qué una persona se quedaba hasta el final y otra se iba a los pocos segundos. Esa mirada casi quirúrgica es la base de lo que hoy promete Palo.
Un ejemplo resume bien ese enfoque. Neo ayudó a crear un formato donde se preguntaba a desconocidos por la calle si volarían a París para conseguir una baguette. El planteamiento parece absurdo, pero el resultado fue brutal: más de 1.800 millones de visualizaciones entre distintos canales. El equipo de MrBeast reutilizó esa fórmula de “volar a París por una baguette” en varios vídeos, exprimiendo el gancho hasta convertirlo en una plantilla de éxito.
Esa capacidad para encontrar una estructura que engancha y reciclarla una y otra vez es justo lo que muchos creadores buscan ahora en la era del vídeo corto. Pero falta un detalle clave: la mayoría no tiene un equipo gigante ni tiempo para revisar manualmente cada gráfico de retención. Después de 2023, cuando Neo dejó MrBeast y lanzó varios canales propios bajo la marca “Creaky”, esa carencia se hizo todavía más evidente.
Con Creaky, que montó junto a otro co‑guionista de MrBeast, Neo no solo confirmó su intuición. Sus canales llegaron a superar los 1.000 millones de visualizaciones mensuales, de nuevo a base de idear formatos y pulir detalles a partir de datos. El proceso seguía siendo incómodo: múltiples hojas de cálculo, métricas repartidas, notas sueltas y mucho trabajo manual para saber qué funcionaba en cada vídeo corto.
Un asesor le lanzó entonces una pregunta: ¿por qué no convertir todo ese sistema de hojas de cálculo y aprendizajes en un producto para otros creadores de vídeo corto? Esa idea fue el germen de Palo. A principios de 2024, Neo se unió al exingeniero de Palantir Shivam Kumar y al creador Harry Jones para empezar a construir la herramienta.
La tensión en el sector hace que la jugada no sea trivial. Mientras TikTok, Meta y Google añaden más funciones basadas en IA para creadores, muchos temen que el resultado sea una avalancha de contenidos clonados, generados casi en automático. Al mismo tiempo, la proliferación de vídeos generados por IA de baja calidad, lo que algunos llaman “AI slop”, empieza a llenar los feeds. Neo cree que la respuesta no está en producir más ruido, sino en usar la IA como una especie de radar muy personal para cada creador.
Palo se apoya en tres pilares. El primero es un asistente de planificación e ideación impulsado por IA, que actúa como un “cerebro extra” cuando te quedas sin ideas. El segundo es un módulo de analítica que mira a fondo tus vídeos cortos y, en lugar de darte solo cifras, te explica qué ganchos, temas o estilos están funcionando y cuáles no. El tercero es una comunidad donde los creadores pueden hablar entre sí, aunque esta parte está todavía en una fase temprana.
Cuando un creador entra en Palo, la herramienta le pide conectar todas sus cuentas de redes sociales relevantes. Hablamos de YouTube Shorts, Reels, TikTok y cualquier otro canal donde el creador publique vídeo corto. A partir de ahí, el sistema se descarga y analiza todos esos clips para construir una imagen muy precisa de su estilo, su voz y el comportamiento de su audiencia, algo que un simple panel de métricas estándar no consigue reflejar.
Según el CTO, Shivam Kumar, Palo no usa un único modelo, sino una combinación. La herramienta extrae lo que él describe como un “árbol de datos” con información sobre ganchos, sentimiento de la audiencia, temas de interés, originalidad y posibles términos de búsqueda relacionados. Esa capa inicial no se queda en el típico dato frío de “tienes un 55 % de retención”, sino que intenta responder a por qué ocurre y qué parte del vídeo provoca esa reacción.
Después entra en juego el motor de inferencia. Aquí es donde Palo mezcla varios grandes modelos de lenguaje para ordenar esos datos en distintos niveles. Una parte se guarda en memoria “caliente” en caché, lista para responder preguntas rápidas. Otra se convierte en embeddings, que permiten recuperar contextos y patrones de forma semántica. El resto se organiza en datos estructurados clásicamente, pensados para análisis más profundos.
La combinación de todas esas capas busca un objetivo concreto: construir una “persona” del creador. No se trata solo de un perfil genérico, sino de una representación de sus gustos, su tono, sus ritmos y hasta sus manías. Así, cada vez que le pides algo a Palo, la respuesta intenta respetar esa identidad en lugar de empujarte a un estilo que no te encaja. Para Rajan Anandan, director general de Peak XV, eso sitúa a Palo en una nueva categoría de sistemas “conscientes de la identidad”.
Sobre esa “persona” se construye el planificador de IA. En la práctica, tú ves una interfaz conversacional parecida a un chatbot. Puedes hacer preguntas del tipo: “¿Qué formato similar a mis mejores vídeos podría probar este mes?” o “Dame tres ideas de vídeos cortos sobre este tema con ganchos fuertes para los primeros cinco segundos”. Palo responde apoyándose en tus propios datos, no en una plantilla genérica de moda.
En esa misma interfaz también vas a poder pedir guiones completos. Si ya sabes que te funciona una formulación concreta, como el clásico “si haces X te doy Y”, puedes decirle a Palo que prepare un guion siguiendo esa fórmula. La herramienta sugiere estructura, tiempos y cambios de plano pensados para vídeo corto, alineados con lo que ya ha visto que engancha en tus clips anteriores y con el tipo de audiencia que sueles atraer.
Para quienes crean vídeos casi sin hablar, por ejemplo shorts muy visuales o de tipo meme, Palo promete algo diferente. En lugar de guiones cargados de texto, puede generar storyboards que colocan distintos ganchos visuales al inicio, variaciones de ritmo y remates claros. El objetivo es que puedas comparar ideas antes de grabar, sin perder horas improvisando formatos que luego se caen en los primeros diez segundos.
La parte comunitaria, por ahora, es bastante sencilla. Solo permite que los creadores se manden mensajes entre sí dentro de la plataforma. El equipo de Palo la ve como una pieza clave a medio plazo, porque aspira a que los creadores compartan aprendizajes reales sobre retención, ganchos o burnout, no solo trucos de algoritmo de moda. Falta desarrollo, pero ya abre una puerta a que el feedback no venga solo de la máquina.
Antes de abrir la herramienta de forma más amplia, Palo realizó una fase de pruebas con unos 40 creadores, cada uno con más de 1 millón de seguidores en sus canales. Ese grupo inicial permitió ajustar el producto a distintos tipos de contenido, desde entretenimiento puro hasta formatos más educativos. A partir de ese test, la plataforma ha decidido abrir el acceso a creadores que tengan al menos 100.000 seguidores, con un precio base de 250 dólares al mes y niveles superiores para quienes necesiten más volumen de uso.
La apuesta no se sostiene solo con promesas técnicas. Palo ha levantado 3,8 millones de dólares de financiación en una ronda liderada por Surge, el programa de aceleración de Peak XV (antes Sequoia India), con participación de NFX y varios inversores individuales. Anandan, que conoció al equipo a través de uno de los mentores de Neo, destaca que el binomio de experiencia creativa y capacidad técnica fue determinante. Según él, el equipo tenía una claridad poco común sobre dónde la IA aporta valor real y dónde puede convertirse en ruido.
Esa claridad también ha convencido a perfiles que conocen tanto los medios como la creación independiente. Josh Constine, inversor y exeditor de TechCrunch, ha apostado por la compañía desde su propia experiencia de agotamiento creativo. “Para seguir el ritmo de los últimos ganchos virales, tienes que ver tanto contenido que te acaba pudriendo el cerebro”, resume. Su argumento es simple: si una herramienta como Palo reduce ese tiempo de consumo obligado, el impacto en la salud mental del creador puede ser enorme.
El reto de fondo es claro. Con el consumo diario de vídeo corto disparado, las grandes plataformas salen ganando. En cambio, muchos creadores sienten que solo corren en una cinta cada vez más rápida, sin llegar nunca a un punto estable. Para mantenerse relevantes y cobrar de marcas o programas de reparto de ingresos, deben subir constantemente nuevos clips, estudiar tendencias y adaptarse al algoritmo, algo que, como cuenta Constine, suele terminar en burnout.
Las herramientas de IA no son una solución mágica. Un miedo extendido es que empujen a los creadores a seguir siempre la misma fórmula, generando un océano de vídeos casi idénticos. Neo no esquiva ese riesgo. Insiste en que Palo pretende orientar hacia direcciones con más probabilidades de éxito, pero sin reemplazar la intuición del creador. En su opinión, los mejores vídeos seguirán naciendo de decisiones humanas que a veces rompen los datos y se atreven con algo raro.
Para explicarlo, Neo recurre a la figura del cómico que prueba material nuevo en un escenario. Cada chiste es un experimento, y cada risa o silencio es un dato. El cómico recoge esa información, a veces de forma consciente y a veces automática, y la siguiente actuación se ajusta con lo aprendido. La IA, dice, puede dar a los creadores de vídeo corto una ventaja similar, acelerando ese ciclo de prueba y error sin tener que revisar manualmente cada comentario o gráfico.
Esta visión contrasta con algunas herramientas de IA que ya están en el mercado y que se han ganado mala fama entre los creadores. El youtuber Sam Beres, conocido como Sambucha, alerta de que muchas plataformas llenan al usuario de paneles, indicadores y recomendaciones que poco tienen que ver con lo que necesita. Esa avalancha de información, explica, provoca el llamado “síndrome del objeto brillante”: saltas de idea en idea, de función en función, y al final no mejoras un solo vídeo.
Beres defiende que las empresas de IA centradas en creadores deben involucrarles desde la concepción del producto, no solo en la fase de marketing. Según él, asociarse con creadores desde el inicio permite construir funciones que encajan en el día a día real de grabar, editar y publicar. En esa línea, el equipo de Palo presume de haber trabajado desde el principio codo con codo con creadores grandes y medianos, integrando su feedback directo en la herramienta.
El contexto general tampoco es cómodo. Figuras como MrBeast han expresado públicamente su preocupación por el impacto de la IA en los ingresos de los creadores y en el futuro del sector. El miedo no es solo que haya más competencia, sino que plataformas y marcas acaben prefiriendo vídeos completamente generados por IA, mucho más baratos y constantes. La oleada de “AI slop” que ya está entrando en los feeds de vídeo corto alimenta esa inquietud, porque diluye la atención del usuario y baja el listón de calidad percibido.
En este entorno, sistemas que se presentan como “conscientes de la identidad” del creador, como Palo, se mueven en una línea fina. Si aciertan, pueden convertirse en el copiloto de confianza que te ayuda a idear, medir y ajustar sin robarte la voz. Si fallan, corren el riesgo de producir justo lo que más temen muchos creadores: contenido repetitivo, metrificado hasta el extremo, que ya no suena a nadie en concreto.
En cualquier caso, los próximos meses serán claves. El acceso limitado a creadores con más de 100.000 seguidores y un precio de 250 dólares al mes coloca a Palo de entrada en la franja profesional, donde la presión por sostener audiencias masivas es máxima. Si ves que cada vez te cuesta más seguir el ritmo de los vídeos cortos y sientes que los datos te confunden más de lo que te ayudan, herramientas como Palo van a marcar una discusión central: cuánta inteligencia artificial quieres a tu lado para entender a tu público sin perder tu estilo propio.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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