AGENTES de IA para TODO, Grok 3 y Claude | Tertulia de Itnig

César, tú un día me llamaste y me dijiste: "Oye, estoy-- eh, tengo una idea. Puedo implementar un agente para Itnig".

Mhm. Vamos a ver cómo va esto, ¿no? Sí

Berta GPT, que va a poder hablar con emprendedores y aplicar un cri-- un primer criterio

Mmm. Eh, vamos bien, vamos bien. Eh, tenemos un, Tenemos un productazo. No, no te voy a mentir

Porque este, este pr-este problema que tiene esta empresa que dices tú ficticia, que un día se levanta y dice: ¡Tengo que meter AI en mi producto!

¿No te has levantado tú así algún día?

Oye, se aplicó a Y Combinator, una startup que utilizaba AI, ¿no?, para medir la productividad de las personas en el mundo real, ¿no?

Mhm. Eh, si el gran reemplazo de la AI pasa, eeeh, yo creo que vamos a tener que plantearnos cosas bastante serias.

Estos son rumores, eh, por medios fiables que están en proceso de privatizar o desnonprofitizar OpenAI.

Unos cuarenta y siete billion compras. Y por cierto, nos estamos olvidando de lo más importante, que es que vamos a hacer un evento en Itnig por la tarde del jueves que viene en calle Pujades número sesenta y nueve. No será en la cafetería como normalmente, sino en el coworking

Que está en puerta adelante

que es la puerta de delante

Para-- no tiene perdido. Que vayan donde siempre y crucen la calle

Vale, quien quiera participar, nos veremos ahí.

Bienvenidos a la Tertulia de Itnig.

Bienvenidos una semana más a la tertulia de Itnig. Hoy estoy con Jordi Romero. ¿Qué tal, Jordi?

Muy bien.

Y con César Migueñañez. ¿Qué tal, César?

¿Qué tal? Muy bien.

Últimamente te echábamos de menos.

¿Sí?

Sí

¿De verdad?

Cómo va Latitude.

Eso crees.

No, sí, de verdad, César, de verdad.

De verdad, de verdad.

Eh, ¿cómo va Latitude? Eeeh, vamos-

¿Qué hacen en Latitudes? Estáis tan ocupados y con breakthroughs y cosas.

Ehm, depende de la semana que me preguntes te digo una cosa u otra, porque toda la industria cambia cada semana, entonces es como una-

Pero eso en Factorial no cambia tanto y también te diría una cosa

Locura absoluta, ya, ya

Cada semana es...

Ya. Eh, vamos bien, vamos Bien. Eh, tenemos un,Tenemos un productazo. No, no te voy a mentir. Eh, o sea, te-tengo una confianza desmedida en el producto que estamos construyendo. Emm, hemos montado la base perfecta para hacer sistemas multiagente, eh, que además se autoevalúan y se auto mejoran.

Eh, y esto es brutal. Y-

Y acaban con todos.

Si suena a Terminator un poco, ¿eh?

Esperemos que no. No, lo, lo tenemos-

Rellenan formularios de momento, ¿no?

Eeeh, bueno, por ahora-

Los alienígenas dentro de treinta mil años dirán: fue latitude

¿Te imaginas? Contra todo pronóstico, ¿no? Resulta AGI, Latitude. No, no. Eh, no, a ver, o sea, con lo que nos dejan hacer los proveedores de, de modelos, pero, pero tienen muy buena pinta. O sea, ahora mismo tenemos agentes funcionando, em, en, en loop. Es decir, les puedes dar-

¿Qué está pasando con esos agentes? Puedes explicar para gente que nos escucha que hoy-

Para la gen-- el agente que nos escucha, ¿no?

La gente que nos escucha, eh, que, que hoy habla de agentees, ¿no? Que Satya Nadella dice: Este es el año de los agentes-

Mhm

...lo van a cambiar todo. Em, ¿qué c-- po-por qué lo van a cambiar todo? ¿Qué, qué son los agentes?

Pa-para mí, una buena forma de describir lo que es un agente es como la siguiente capa de inteligencia después de que los modelos, ehm, hayan escalado hacia un punto de-- hasta un punto de bajo retorno por la inversión. O sea, hemos visto ya que las curvas de, de, mmm, ehm, ¿cómo se dice?

Eh, las curvas de performance de... Lo he leído en inglés. Las curvas de performance de, de los agentes-

De rendimiento

Perdón, de los LLMs. De rendimiento, buf. Eeeh, se han, se han aplanado un poco. Eh, nos estamos quedando sin datos ahí

Se han aplanado, pero no se han parado, ¿eh?

No se han parado, no sehan parado. Pero sí que los agentes es una capa por encima, o sea, no va en el modelo como tal, sino es como tú interactúas con el modelo, eh, y te permiten hacer cosas que antes eran muy difíciles. Un muy buen ejemplo es, eh, un sistema similar a un modelo de razonamiento, donde tú tienes una especie de loop donde la gente o el, el LM va pensando, pensando, pensando, va produciendo tokens de pensamiento, eh, y te acaba dando una respuesta.

Y cuanto más razona, cuánto más tiempo le das para, para pensar, es como un humano, em, pues mejor va a ser la respuesta. Y-

Esto al final es como que l-- que hay un script de prompt engineering usando el propio modelo para usar el modelo, ¿no? O sea, tú le haces una pregunta como puedes y el modelo convierte esa pregunta en un prom, mmm, lo mejora y luego lo ejecuta y luego lo tunea, ¿no?-

Sí

...todo solito.

Sí, similar. Eh, al final, p-para, para la audiencia más developer, eh, un, un agente es un LLM o un prompt que se ejecuta en bucle hasta que encuentra, eh, su objetivo. O sea, tú le defines un objetivo a nivel de prompt, eh, lo ejecutas en bucle, bucle, bukle, eh, y cuando llega al objetivo hace lo que se llama una tool call, em, que es como la forma que tienen los LLMs de, eh, utilizar otro software, eh, o funciones o cosas así, pues hace una toolcall que es: ey, he terminado, y te avisa de que ha terminado y que esta es la respuesta.

Em, y este, este breakthrough, ¿no? el, el ejecutar un prompt en, en bucle, eh, pues hace que la performance de, de los LMS mejore, mmm, sustancialmente.

Yo creo que un factor más in-- que hace los agente interesantes es la posibilidad de trabajar en espacio de datos, eh, más concreto, eh, y que le pueda-- que le-- que puede, que puede conseguir más, más profundidad y que puede aportar como contexto al LLM para luego valorar lor, lor-- las respuestas, ¿no?

De forma que eventualmente puedas tener especialistas-

Sí

en dominios, en espacios de, de problemas, ¿mmm?

Al final del día, eh, para tener un agente necesitas, mmm, muy pocas cosas. Nece-necesitas el prompt ejecutándose en un bucle. Necesitas, eh, una serie de instrucciones que le tienes que dar y un objetivo, eh, para que hasta que no llegue al objetivo y el agente se autoevalúa, eh, hasta que no llegue al objetivo, no te dé la respuesta, no te dé la señal de que ha terminado.

Y luego tienes un catálogo de herramientas que le puedes dar, mmm, que pueden ser, pues desde, eh, buscar en la web, eh, extraer texto de páginas web, ejecutar código, un poco similar a lo que ya hemos visto en ChatGPT, pero multiplicado por todas las distintas empresas que ofrecen sus softwares al mundo Eh, o sea, vamos a poder tener agentes integrados pues con Stripe, con Slack, con MailChimp, con todas las plataformas que, que todos conocemos, los as de toda la vida.

Em, y el agente va a poder hacer acciones en esas, eh, en esas, eh, herramientas. Y hay una diferencia muy importante, que esto Anthropic tiene un post muy bueno, em, que es que un agente no es un workflow. Es decir, un workflow entendido como toda la vida, como una serie de pasos que tú defines, eh, que son relativamente estrictos, eh, que, que un ordenador tiene que seguir.

Eso no es un agente. Un agente es capaz de planear su propio trabajo y es capaz de, sin tener una definición exacta del trabajo que tiene que hacer, conseguir el objetivo igualmente.

O sea, se crea su propio workflow-

Mmm

...dependiendo de lo que le pidas, ¿no?

Exacto. O sea, en lugar de-

Improvisar un workflow

...definirle exactamente cómo hacerlo-

Mhm

...tú le dices: "Este es tu objetivo, estas son tus herramientas".

Que aquí, aquí es donde la gente que tenemos una mentalidad más de sistemas, eh, nos explota un poco la cabeza pa-para mal, ¿eh? Porque, mmm, o sea, yo al menos prefiero entender los sistemas-

Mhm

...entender lo que va a pasar, ¿sabes? A mí que pasen reglas que yo no conozco, eh, mientras yo duermo, mm, suena muy guay, pero cuando, cuando se lía parda-

Mhm

...¿sabes?, eh, yo soy el responsable. Ahí no hay agentes ni hay hostias. Yo-- quedo yo.

Total.

Y mi careto, ¿sabes?

Mhm.

Entonces , eso es lo que me preocupa un poco de los agentes, ¿no? Me, me, me, mmm, quiero entender y hacer explícitas las reglas, eh, por las que funcionan, ¿no? Y, y el problema es que estirando este hilo acabo con los workflows, que no son agentes ni son AI.

Claro, pero el problema de los workflows es que están muy limitados a lo que tú hayas definido qué es el proceso.

Exacto.

Mientras que un agente es capaz de encontrar soluciones nuevas, eh, sin que tú le hayas dicho exactamente cómo tiene que hacerlo. Es un poco como el, em, el AI este que ganó al campeón del mundo de Go, del juego Go, juego de mesa, eh, que se inventó técnicas nuevas que nadie había visto nunca. Pues es un poco similar.

Es cierto que un agente que hace research, como por ejemplo deep research, que es como el concepto del mes, ¿no?, que todo el mundo ha hecho un deep research. Por cierto, actualización: me he cancelado mi suscripción-

Ostra

...de ChatGPT Pro. Sí, ya está porque me lo han incluido en el Plus o como se llame, el de veinte dólares. Perplexity tiene uno cojonudo, Google tiene el suyo, Grok tiene un modo Research. O sea, hay un, hay un open source, o sea, no tiene ningún sentido pagar por él. Me ha durado menos de un mes.

Has gastado doscientos euros por nada.

Bueno, por, por el pódcast.

Ah, vale. Ya tienes justificación.

Eh, ¿a dónde iba yo? No, sí, que, que, que al final para una cosa como deep research o para un juego o para tareas creativas, el, el modelo de agente mola, ¿no? Porque la consecuencia de cagarla es que el output no te sirve. Pero es cierto que en nuestro mundo de workflows críticos de negocio, el concepto de que un agente vaya haciendo ahí a lo loco, eh, todavía da mucho miedo, porque hay cosas que tienen consecuencias.

Un research mal hecho, pues no lo usas.

Claro, pero a que cuando contratas un empleado tú no le das las instrucciones exactas de lo que tiene que hacer. Le das una tarea y unas herramientas y te fías.

Depende del empleado.

En En mi experiencia, luego hablaremos de esto, de-- en mi experiencia hay menos, eh, variabilidad en el tipo de cosas que hacen los empleados, ¿no? Hay como unas normas sociales, hay una educación, hay un proceso de selección. No sé. Si, en general la gente nos sorprende, pero en un rango.

La gente no, no llega aqui un día a la oficina en pelotas y se pone a gritar en chino, ¿sabes? Ya sabe que eso no se hace. Una, unel-- un agente hace este tipo de cosas.

¿Te ha pasado esto con Deep Research?

Eh, bueno, eh, con Grok. Luego hablamos de Grok 3. Esto es aparte. Este es como en aparte, ¿no?

Sí, sí.

No, pero ¿sabes qué te hacen un conjunto de empleados cuando les das acceso a un motor de workflows? ¿Sabes qué, sabes qué hacen?

Workflows.

Tú lo has dicho, de workflows. Es decir, por ejemplo, HubSpot Automations. Tú sabes que en HubSpot puedes crear workflows del tipo: "Oye, cuando un cliente entre y le dé este botón, que reciba una notificación no sé qué y luego reciba un email y luego no sé qué", ¿vale? Y esto queda ahí. Luego viene otro empleado al cabo de X tiempo-

Y crea otro workflow

...que crea otro workflow que confluye con ese workflow.

Total.

¿Vale? Y esto acaba con yo recibiendo en LinkedIn una screenshot de un Frankenstein de, de mensajes y notificaciones-

Ya

...que acaba recibiendo el cliente, ¿vale? Em...

Pues eso el agente lo haría mejor.

¿Sí?

Hombre.

Tú has dicho que gritaría en chino. Quizás, quizás ese es el problema, no lo sabes.

Seguramente no. No, y haya técnicas para evitar que esto pase. Al final tú puedes poner una serie de- ...lo que se llaman guardrails, por ejemplo. Eh, puedes tener un sistema de evaluaciones. De hecho, es que par-- para tener un agente en producción tienes que tener un sistema de evaluaciones. No, no puedes no tener un sistema de evaluaciones. Em...

Como latitud.

Como latitud, completamente. Eh-

Visualidad.

Pero no lo digo por barrer para casa. O sea, es que realmente no, no te puedes-

Estás muy convencido ya.

No te puedes fiar, no te puedes fiar de un LLM si no tienes evaluaciones, eh, porque la vas a cagar. Y lo he visto en directo, mmm, incontables veces.

O sea, antes has dicho: "¿Verdad que te fías de un empleado?", eh, ¿no?: Y, y luego has dicho: "Te fías de un agente."

Guard rails, guard rails.

O sea, todo esto lle-- todo esto llevaba a que necesitas un sistema de evaluaciones.

Eh, . No.

Que sería performance management en Factorial o control horario, ¿no? Son guard rails al final, ¿no?

Bueno, a que, a que tienes un sistema de performance review para tus empleados, pues las evaluaciones son lo mismo y es necesario.

Estamos haciendo lo mesmo, César.

Pero sí, para perfiles distintos, ¿no? Eh, no, pues eso. Y luego hay un tema muy importante que es la explicabilidad. Em, tú cuando tienes un empleado no sabes lo que le pasa por la cabeza cuando hace cosas. Eh, un agente tú puedes abrir la caja y ver exactamente cuál ha sido el proceso de razonamiento.

Ya, pero a priori, eh, a posteriori. A posteriori.

A posteriori o-

O sea, cuando ya la has liado.

No, pero es que depende, depende cómo lo montes, porque puedes poner guardrails que requieran validación humana. Eh, puedes, o sea, puedes hacer sugerencias en lugar de hacer cambios directamente. Hay un montón de formas de, de gestionar esto mientras los modelos no, no performan al cien por cien siempre, que esto no creo que pase nunca.

Vosotros, Cesar, eh, ¿os veis acercándoos al Lindy AI?

Qué, ¿qué es el Indie AI?

Lindy AI.

Ah.

Lindy es un-- resumido mal, es como un Zapier que es nativo AI. Es una herramienta que te permite crear workflows eh, usando modelos. El típico ejemplo es montarte un, un executive assistant, alguien que lee todos tus correos, lee tu calendario, tiene acceso a una carpeta de documentos, a unos etcétera-

Mhm

...y por ejemplo, te prepara drafts de los emails para contestar o te manda un WhatsApp si hay una cosa superurgente y tal, ¿no? Es como un Zapier-

Mhm

...pero nativo AI. Eh-

Pe-pe-perdona, paréntesis. Cuando subimos por el ascensor, Jordi me ha contado que había pedido a su executive assistant-

No, no, no, no

...que le creara un executive assistant AI .

Te-- No te permito que llames a Javier-

No, no es un executive assistant

...que a Javier le llames executive assistant. Es, es el supershifo staff de Factorial, que es una máquina y que no hace executive assistant. Y he dicho: "Ah, qué molaría tener un AI que haga esto por veinte pavos al mes".

Y le has pedido eso.

Y le he pedido que lo haga. Me falta un AI que le pida que me configure un Lindie AI para que haga un workflow para tal, que esto sería la gente, ¿no? La gente es: no tengo que configurarle los workflows.

Sí, exacto. Y esta es la, la principal diferencia entre lo que estamos haciendo y lo que hay en el mercado ahora mismo. Eh, todos o casi todos los constructores, las plataformas que te permiten construir agentes están basadas en workflows.

Son workflows, sí, sí. Un Zapier.

Y nosotros, nosotros somos hipercontrarios a esto.

Vale.

Eh, además, habiendo montado, eh, una plataforma con nodos que conectas entre sí en un canvas-

Ya lo has hecho

...sabemos, sabemos lo que tiene y sabemos que no es la, la-

¿Cuál es esta plataforma?

Latitud 1.0.

Latitud 1.0.

Ah, vale, pensaba que era el organigrama de Factorial.

No.

Ejercicios que conectan .

No. Em, pero eso, son constructores de workflows. Y es que un, un agente no es un workflow y moriré en esta colina.

Sí, sí. Morirás en esa colina.

Eh, pero nosotros somos la-- de, de las primeras-- yo no he visto ninguna más, la primera, lo voy a decir, la primera plataforma de agentes realmente autónomos donde no necesitas programarle los pasos, sino que tú le das la tarea, le das las instrucciones, una serie de herramientas y es capaz de hacerlo solito.

Una pregunta: ¿me puedo hacer un agente yo que se llame Executive Assistant, que yo pueda chatear con mi agente por WhatsApp y me conteste emails? Por ejemplo: "Contéstale a Bernat el email este que yo qué sé, ¿no?, y adjúntale el PDF del último board meeting", por decir algo, que es...

Em, con Latitud ahora mismo no. Eh, sí que estamos trabajando en el tema de las integraciones, eh, que aquí hemos descubierto una cosa bastante interesante que ya contaré otro día. Eh, sí que se van a poder, por ejemplo, mandar mails, vas a poder crear, eh, borradores de las respuestas de los mails para simplemente validarlas y enviarlas. Em, tendremos que crear un conector para que puedas interactuar con ello por WhatsApp, pero sí, sí, 100 %, 100 %.

Y una cosa, César, tú un día me llamaste, cosa sorprendente-

A ver .

Fue sorprendente. Y me dijiste: "Oye, estoy, eh, teniendo una idea, puedo implementar un agente para Itnig."

Mhm. Vamos a montar cómo va esto, ¿no?

Berta GPT. Berta GPT, que va a poder hablar con emprendedores y aplicar un cri-- un primer criterio.

Mhm. Sí, cuéntanos cómo está .

Cómo,cómo está el tema , cómo estás.

Qué ha pasado.

Qué ha pasado. Porque fue una llamada, estuvo muy bien, mucho hype.

Claro, esto co-co-

Ese, ese es el resumen de la IA ahí.

No, eso cuando-

Haces un caso de uso: ¡oh! Y, y después desaparece.

Lo implementario, eso ya...

Es que, a ver, la, la putada es que nosotros, claro, estamos construyendo una plataforma para construir este tipo de agentes. No estamos haciendo un agente ad hoc-

Estamos con nuestras abstracciones.

Para, para Itnig.

Bueno, es que-

Qué manías tengo.

Claro, a ver, si, si nosotros queremos levantar una ronda y tener una empresa seria, tenemos que hacer esto para mucha gente. Entonces, hacerlo custom para, para Itnig pues no tiene mucho sentido.

Ya, pero es que está muy bien el tema de las abstracciones, siempre y cuando sirvan para resolver problemas a alguien.

Sí, sí, tú espera, espera.

Va a llegar, ¿no?

Eh, tenemos-- te voy a decir, tenemos el 80 % hecho, eh-

Vamos. Necesitamos el 100 %

...de lo que se necesita para, para la agenda. Es como el peor número a decir. Mamá, mamá, sono-- El 39.

Sí,sí, 80. O sea, hubieras dicho 90, me creería que es un 30.

89 %.

Pero cuando dices un 80, pienso: no hay nada hecho.

Ya,ya mortal. Eh, no, no.

Has hecho design system.

No. Hemos estado construyendo todas las, las features que tiene que tener la plataforma para poder montar agentes. Eh, concretamente, hemos invertido, pues mucho en hacer temas de research. Eh, los agentes que tenemos pueden hacer búsquedas en, en Google, pueden, eh, navegar por páginas web y extraer la información, meterla al contexto, eh, pueden ejecutar código. Em, y ahora estamos trabajando para que también se puedan integrar de mejor forma, voy a decir, eh, con aplicaciones como Gmail, ¿sabes?

Para que puedan draftearte, pa-para que puedas crearte el borrador de un mail directamente, eh, con la respuesta, eh, que, que hemos inferido que, que hay que mandar al, al emprendedor, por ejemplo. Em, entonces, hay que hacer algún conector más y yo creo que tendríamos todas las piezas necesarias para, para montarlo. Y montarlo, lo bueno que tiene de los agentes es que necesitas muy poco prompting.

O sea, realmente es muy poco prompting. Sí que tiene que estar bien, tienes que estar acotado, tienes que tener en cuenta todos los casos de uso que os puede encontrar, em, pero con dos, tres prompts puedes montar un sistema multiagente, eh, mmm, en 10 minutos.

Bueno, lo, lo traerás aquí y harás una demo en 10 minutos.

Esto es, es típico de producto, ¿eh? Cuándo estará hecho, una turra de media hora-

Que no lo dice

...que te ha mareado.

Por eso, por eso quería que quedara grabado. Ha dicho que lo va a traer la semana que viene.

Lanzamos la semana que viene.

Pues lo has dicho tú, lo has dicho tú.

No, lanzamos la plataforma la semana que viene.

Ah, pero no-

El agente lo haré después.

Después, después. Kudos.

Muy bien.

Muy bien. Bueno, em, antes hablamos de las novedades en AI.

Mhm.

Que hay un summit de ingenieros de AI, por cierto.

Mhm. Bueno, ha habido.

Ha habido y ha pasado.

Esta semana creo que ha sido. Sí. De hecho, estaba preparando el pódcast y digo: bueno, me voy a hacer dos secciones, una de lo que ha pasado esta semana y otra de lo que ha pasado este mes. Y tenía tantas cosas en lo que ha pasado esta semana que es que ni he empezado con la que ha pasado este mes, porque es que es, es absurdo, no, no iba a entrar en el pódcast.

Pero este es el resumen del-- de ese espacio de AI.

Total, total.

Está cambiando todo todo el rato.

Total. Y, y también es, eeeh, o sea, es algo que tienes que procesar tú mismo, ¿eh? Que aqu-aquí vamos un poco a la, a la parte más, más personal y de, de cabeza. Eh, pero hostia tío, cuando cambia toda tu industria cada semana, literalmente, cada semana hay oportunidades nuevas, cada semana hay breakthroughs.

Tu industria que, que se está creando también. O sea, que no es una indus-- no es UNA industria.

Bueno, es una industrial. Ahora es una industria.

Como tal. Bueno, si sumas los billions que van levantando y los trillions de masa y tal, ya empieza a ser una industria.

Si miras el revenue de OpenAI y te-- me dices si es una industria, ¿no? Eh, pero es que cambia TODO.

Dices el revenue de OpenAI

Bueno, y el de Anthropic no está mal tampoco. Y-

...el de Amazon-- y el de Anthropic que es, eh, un billón y pico- De revenue, guau ...de memoria. Estaban a 800 hará medio año si no me equivoco entonces extrapolando. Eh, el de Microsoft, el de Amazon, el de Google se van sumando.

Claro pero esta es la capa de abstracción más baja es el compute son todas las pruebas todos los "toll height", toll height están ahí.

Los trainings, los trainings y la inferencia del consumidor esto es grande. El enterprise todavía estaba por ver.

Mhm.

Bueno aunque luego tienes a Accenture haciendo contratos billonarios, eh, por AI consultancy o sea- Bueno eso también es grande pero eso no es real. Bueno yo n-no me atrevo decir tanto pero sí. Bi-- Los billions son reales ¿No?, pagan, pagan entre gods.

Y si Accenture hace controles de, de billions de, de consult-- AI consultancy ¿Esto no es algo que puedes hacer tú con una agente?

Con un agente claro lo, lo que pasa es que no puedo hacer la marca de que tiene Accenture y los partnerships que ella tiene con un agente. Esto lleva mucho tiempo-

O sea que no s-- No se van a fiar de ti.

No o sea yyy- Bueno es que claro tu imagínate que sale una industria completamente nueva una tecnología rompedora eeeh y- A quién le preguntas A la consultora vieja. Bueno le preguntas a la gente con la que tienes confianza.

Y luo-luego hay gente como Lovable por ejemplo que acaba levantar 15 kilos eh si no recuerdo mal emm qué, qué lo que hacen- De Creandum Que lo que haces es básicamente generar aplicaciones y tecno-tecnología de cualquier tipo por ti.

Mhm

Sí pero esto yo creo que está lejos deee bueno sí que es verdad que me empiezo a encontrar gente en las llamadas que ha-que hago con usuarios em gente que se monta eh aplicaciones enteras usando Bolt o Lovable o cosas así eeeh- Sí bueno m-más o sea lo que me sorprende más es bolt y lovable porque cursor- Porque en teoría para, para hacer páginas web o MVPs ¿no?.

O sea mi perspectiva de Bolt y Lovable es que es más páginas web y MVP y la gente va tirando el hilo. Lo que pasa es que someterlo en producción será un drama eh o sea es un MVP muy currado però los que hemos hecho software en producción dices: Uy qué miedo me da meter esto. Ahora mismo mm o sea t-tienes que saber cómo construir software tienes que, tienes que saber ingeniería de software o no ingeniería tienes que ser, tienes que ser developer para poder implementar agua en producción a escala.

Para mí ese es el problema y sobre todo si estás pensando que tienen qu-que las cosas tienen workflows por detrás igual si no hay workflows no eh Pero mientras haya workflows y bases de datos de alguna forma tienes que tener la mente relacional para entender dónde están estos datos Cómo se relacionan entre sí eh y cómo alimentarlos cómo consultarlos Si cambia todo el pano-- el paradigma completamente Entonces desaparece la necesidad de un ingenierooo de informática de un no de totalmente ya es otra cosa Claro Porque si no tienes que definir la lógica explícita eh de las transacciones con la base de datos sino que te lo hace un agente pues Eso es un poco lo que lo que También estamos intentando en Latitude O sea nosotros

creemos que el siguiente Billón de DB o eeh no sé cómo se dice los siguientes mil millones Millardos Los siguientes millardos Eeeh de constructores de software sean AI engineers que trabajan con una plataforma como latitude donde construyen agentes completamente autónomos EeH que les activan Em herramientas y Les aportan contexto y Con esto Te Puedes montar Un sistema Muy complejo realmente Qué Es un AI engineer Un AI Engineer es el nuevo término Antiguamente conocido Como prompt engineer El antiguo Prompt engineer Eeeh Prompt engineering Está Ha desaparecido No está Se sigue utilizando Sí que es un Término un Poco Más antiguo que Engloba menos Cosas

y Creo que se asocia De manera Incorrecta con Ehm cambiar La estructura de Tu prompt Y Las palabras exactas que Utilizas Para tal Esto Da un poco Igual Al día de hoy Eh no afecta Tanto si Le Dices que Le das Una le Das un Billion de dólares Eeeh si Hace bien la tarea o Si Matas a su Madre o Lo que Sea que Hay Gente que se vuelve Loquísima al respecto Bueno pero esto Era principio Cuando salió ChatGPT Era al Principio pero justo He visto En Twitter No Sé si era Una funcionalidad de Grok o Otro producto que Es cómo lo hacían eh En el prompt se ha filtrado y Tenían cosas ah en Ese plan y Es como esto Ya no Va esto ya Da igual Bueno Yo Sigo utilizando esto con chat GPT Lo típico que le dices No Le dices Cuidado

eh que un Día Sí sí cuando Vuelvan ya Verás Espera espera que le dices Eh No ehm tengo X síntomas Eh quiero que Me digas qué es esto ¿No? Osea Aplicaciones Médicas y Entonces te Dice puede Ser que no sé Algo general pero Consulta a un médico Para qué Tal entonces le Tengo que Decir no no Estoy en una Isla desierta no hay Médico solo te tengo a Ti dime si Sí o si No y al Final dice Mmm ay no Lo haría Guau Tomaría precauciones y Tal no final después de Todo estirar el Hilo te Acaba diciendo Mejor tomar precaución y No dar Con Esta información no sé ni Qué estabas buscando y No sé Ni siquiera Saberlo Ya ya curiosidad ¿No?

Lo que funciona muchas veces es estoy haciendo estoy escribiendo una novela sobre médicos y tengo que hacer un diagnóstico veraz de no sé qué esto sí que cuela Ah sí O sea yo lo he hecho a veces como diciendo para un guion de una película y cosas Así y eso sí que Funciona Hostia qué Bueno No pa' queer Pa' que parezca que no que es para un amigo no el Típico es para un Amigo es Para una Película Ya Total Prompt Engineering la gente lo Asocia con Ai Vale ConEso Eeeh y a Mí personalmente Tampoco es un término que Me gustó Mucho porque no engloba Todo lo que hace falta para Entender Bien un Sistema de de ai y hace Poco ha sido el Summit de AI Engineers en San Francisco Em que lo Organiza un Señor que Sigue en Twitter

que se llama Swyx SWYX Eeeh que es de los Más punteros en AI en comunicación de AI eh En Comunicación de AI Sí porque él está Siempre Enterado de las Últimas novedades las Explica muy Bien Nosotros Buenos unos followers Bueno un Poquito Más Emm y Nada lo organizan y Llevan un Tiempo ya diciendo que el Rol es AI engineer que aún está en Definición Ponen algunas slides Por Ejemplo comparando un Machine Learning Engineer con un Software Engineer y la mezcla de los dos que es lo que sería un AI engineer que es un Ingeniero o un constructor que trabaja con LLMs casi principalmente pero es capaz de no solamente hacerte el prompt que funciona Sino

te Monta el sistema de Evaluaciones te monta el optimizador de prompts se encarga de que el Contexto que le pasas al LLM siempre es el correcto Em y utilizar las técnicas que Conocemos para mejorar la l-la el Rendimiento de los LLMS Tú no has ido Ahí César Eh no estoy ocupao

Estoy ocupado. Tienes toda tu audiencia mundial en un sitio

Sí, pero hay que construir, tío

Vale, vale, vale

No las charlas- ...las veo en YouTube

Alguien tiene que construir y alguien tiene que vender, ¿eh?

Sí, pero

Alguien tiene que vender

Sí, sí

Y sobre todo hay que construir lo que se vende no lo que no se vende

Para quien hace el tema es saber qué construir

Nuestro mercado no está, no está tan ahí porque no, no vamos al developer que lleva haciendo IA hum tres años desde que salió ChatGPT. Eh nosotros vamos a la empresa que quiere empezar a montar sistemas de producción con LLMs. La empresa que no tiene todo este contexto, la empresa que no es puntera, eh, la empresa que dice: "Hostia necesito meter AI en mi estrategia, lo tengo que meter en el core de mi producto y es que no sé ni por dónde empezar".

O sea tienes que hablar con Deloitte o q-- quién has dicho decías consultor que había de Billions Accenture, tienes que hablar con Accenture para que lo que recomiende Accenture a sus clientes sea usa Latitude Exacto

Porque este, este pr-este problema que tiene esta empresa que dices tú ficticia que un día se levanta y te dice: ¡Tengo que meter AI en mi producto! O sea mmm

¿No te has levantado tú así un día?

Mmm No

¿no?

Igual hace tiempo igual-

Ah bueno Yo te lo digo yo te lo digo cada dos semanas Bueno pues estamos todo mundo Igual Todos los productos de Factorial están trabajando en AI de alguna manera o de otra Ahora mismo ya todo el mundo está en AI ahora es al revés Es no, no, no pa-para esto no pongas AI por poner AI Ya depende de la empresa Nosotros lo que nos encontramos cuando hablamos con gente es eh De hecho lo tenemos estructurado por etapas de la empresa Vemos que poca gente no ha hecho pruebas con AI Hay poca gente que no haya probado a integrar algo con NLM A ver qué pasa Eeeh la mayor parte del mercado ahora mismo está en la prueba de concepto Han

implementado quizás una feature pequeña quizá es una parte del producto em Y lo tienen en producción y quizás no hay muchos clientes que lo ven tienen la etiqueta de beta Y el problema que tienen que estas son las empresas a las que vamos es que no saben cómo construir un sistema de producción en base a esto O sea no saben cómo hacerlo eeeh reliable No no es que no saben Por fiable Fiable No se fían de que le falle a un cliente La gente se queja cuando lo prueba y no saben cómo dar el salto a lo siguiente Y nosotros eso es a lo que ayudamos nosotros cogemos el proof of concept El prototipo Lo pueden meter en latitude y les ayudamos a montar tanto el sistema de evaluaciones como el dataset que necesitan para hacer pruebas Que esto mucha gente no sabe que necesita un dataset

de ejemplos para hacer pruebas Les ayudamos a mejorar el prompt optimizadores automáticos eh Y les ayudamos a deployarlo directamente Entonces Este pódcast parece un pitch infinito de Latis Sí Vamos a avanzar Vamos a avanzar Oye Anthropic Sí Cloud 3.7 ha salido esta semana Los developers están encantados con 3.7 He visto gente muy muy sorprendida Ya está disponible Pues en todas las plataformas tipo Cursor o Win Windsurf Se llama Winsurf Sí es como otro cursor Está disponible hasta en VS Code que lo vi ayer Em y nada modelo funciona estupendadamente para generación de código Anthropic Son los que se han especializado en generación de código y la verdad que

Están a bastante distancia de los siguientes Han incorporado una cosa nueva que mola bastante que es Thinking Mode también conectado con deep research y modelos de razonamiento y tal Pero ellos lo han metido todo dentro del mismo modelo Claude 3.7 Sonnet Le puedes activar la El tema del thinking que simplemente alarga el tiempo que tarda en responder y genera un montón más de tokens para razonar En ellos es como un modelo de razonamiento embebido dentro de un modelo fundacional de toda la vida Em y esto mola Porque además a través de la API Tú puedes activar este modo y le Puedes determinar cuánto quieres que piense Tiene una setting Un budget Al final porque te va Te va a costar dinero Budget de Tokens Mhm y

de Dinero Bueno si hay Una traducción directa Pero Lo que Más que puedas no No porque te cuesta dinero Ya bueno pero Si estás Haciendo una aplicación que tienes que multiplicar el valor cuidado Por miles de veces Cuidado Un minuto pensando cuesta pasta Un minuto de NVIDIA Sí de hecho Cosa interesante Ayer estuve viendo También porque han presentado un un n-no sé ni Cómo explicarlo Qué es Tiene un stream en Twitch donde Esto no sé si Lo habéis visto Donde tienen a Claude jugando a Pokémon Pokémon rojo azul Eeee y se ve O sea le van pasando Como screenshots de la de la pantalla de Pokemon e y ves como Todo el Stream de Razonamiento que Va siguiendo y Tiene acciones que Son pulsar botones

Han conseguido que se pase Tres no sé si Habéis jugado Pokémon Alguna vez pero bueno hay gimnasios y los Luchas contra la Gente y te dan medallas Han conseguido tres Medallas em de Simplemente el Modelo mirando la Pantalla Con una Pequeña memoria que tiene que puede Ir haciendo update que Puede ir actualizando Y tú vas Viendo cómo razona todo he leído que el coste estimado está en unos $160 a la hora de tener eso funcionando No es poco Bueno pero si es Para tener medallas en Pokémon Vale la pena Y esto ya lo habíamos hablado de uno que lo hacía con Quake creo que era que hacía igual Hacía screenshots y jugaba quake con un modelo Eso me suena de noviembre

Diciembre más o menos Minecraft sí que hemos visto agentes que Además montan como una comunidad y colaboraban entre Ellos y tal Pokemon es un Poco distinto a la forma que lo han Montado Creo también Es verdad que la Parte de Minecraft no la he Probado ni he visto en directoCómo Funciona solamente he leído la nota de prensaQue sacan Mientras que estoTienes el streamEn Twitch y puedesVer puedes Ver todo elStream deRazonamiento quesuperinteresante Yo Sé por un amigovale Que lagente que juegaa StarCraft Nosé Quién será

Eh, hostia, te cambia totalmente la perspectiva. O sea, juegos de real time strategy, ¿vale? Age of Empires, StarCraft, estoy hablando de-- tú no habías nacido

No que si he jugado a todos

¿Ah sí has jugado a todos? Vale Pues eh pues siguen-siguen sigue jugando un montón de gente para estos juegos Entonces tú cuando vas haciendo una estrategia pones ChatGPT con el audio y le vas contando: Hostia he visto que el contrincante tal tiene estos esto y estos qué es lo me--qué les puede hacer ahora mismo para contraatacarles cómo está Tal Tú le vas contando como si fuera un copiloto al lado y te va diciendo hazle tal investiga esta tecnología ta,ta Vete aquí o sea Es increíble Pues trampas Bueno No sé Esto es cheatingEsto es como el bot que te apunta automáticamente en el Counter Strike Nadie más En mi casa perdona de mí De mi amigo Retratado Nadie Puede verlo Sabes Está

muy bien jugar a Starcraft El CEO de Shopify juega mucho Ves Y Elon Musk dice Que Juega Mucho Dice que juega mucho Claro ¿Tú juegas de StarCraft Yo hace tiempo Hace rato que ya no Lo abro Ya está Pero Sí tuve Una época fuerte de starcraft Sí sí Pues clave Es parecido gestionar una compañía pero Cien por cien además O sea el micromanagement y el macromanagement sabes La economía del juego es que Totalmente totalmenteLa cantidad de cosas que tienes que tener en la cabeza Al mismo TiempoSí sí Volvamos PerdónYa no Sé ya no sé dónde veníamos AnthropicQue Además se ha levantadoUna ronda Sí No sé Si es oficialO Se Ha rumoreado Creo que son rumoresPeroDe tres mil millones de dólares TresMil quinientosTres Mil

Quinientosya no viene deAquí A Más de sesenta mil millonesde DólaresSesenta billionque Decimos Aquí quenos critican siempre3,5 BillionA61,5Billion Ahí está Amazonno oo Jeff Bezos ahíEstáAmazonyGooglecomo sociosEhY variosVCstambiényluegoDarío Amodei quesel fundadorAl finalSiempreSon los mismos YaEs Un pocoEndogámico EndogámicoseSeDice queen China hayunos pocosconglomeradostecnológicosque hacentodo peroes Queen EstadosUnidos tambiéneh yen elmundoTambiénEnEl mundooccidentalComo MistraldicesHostiaEsel LLMeuropeoy

luegoTodos sus CapTables Sonamericanos Ahsíbueno clarohombre esque Ponte abuscar inversorespara eso enEuropa buena suertepues Luego eser lúnicode darlingquetenemosaquíya de AIesoes unpoco lagente tenemosen EuropaPorque noséme cuestamucho vercómo mistralpodría haberlevantadopasta en Europacon lapropuestaQuetenían mecuestamuchísimoverloSabesque Le Va a decirBueno y Quétraccióntienesigualeraun poquitoIgualahoracon lasituacióngeopolíticaactualhubieracambiadooPuede ser HaberYo entiendoque Los gobiernosse van ametervorde mediovaya la UniónEuropeaha anunciado unfondo denos écuántosbillionPara AI Nosabemosmuy BienQué Van ahacerpero ahíestayalolo veremos dedeaquí a veinteaños

mástemasteníamos GroktresGroktreCon Kgraciasnobuenoporqueno nonototalmentetotalmentehay grokyome líocongrockon Q ConQ quedehechoestasemana creoque hanentrevistadoHarryStebbings nuestracompetenciade Twenty VC nuestraGrandisacompetitenciaQueha entrevistadtambiéna ÓscarPierrepor cierto correctonosvecinoy amigonopuesgrockcon Quesuna empresaquehacechipsparainferencia dei aimás eficientesquelos denvidioygroccon Kesel ai dexai queso la empresahermanade

exque Hacescosas de ai quéte ríesdesapegar porque megusta muchola explicaciónelarbolquemima mucha gra ciasanteriormenteconocidocomo Prince bueno pues quelomas hacen unoslíos Quetodomundohabla Dexai quen catalán esshai quesignificacordero entoncesyo SiempreEstoyLeyendodigo yasahi shahy tengoque traducirmi cabezaxay cadavezqueleoshaiEntonceshasalido degrooktre sque laverdad esqueesmuypotentes funcionaMuybienLo único que yo nopudi probar eselemodedevoz queHeEscucha doQuefuncionamuys bien Yonono séporque nose MeHa activado ono sésesi esporke EstoyenEuropa oporquenopago suficienteporqperono lopudiprobarperelel modelodetextonormalfunciona MuyBien TambiénTiene UN modeloDesinking

TieneUNmodelo dereresearchnavegaLa verdad esqueHacen catchup dela ostiamuy rápido tambiénescierto que xai estabalevantandoAmuchas decenas debilliyonHace unpar desemanascon locualesquesnantodas ahíconvirgiendo osealoscien billiónloquisímosde OpenAi om ás decién ahorasonsesenta dean tropicycasiLosmismosdexai queXai yavalemás queloqueElonMusakse gastóen Twitter Guauyes uncaptivolseparados eabbeno estodomuy rarouna gentequeinvirtióen Xnosési tieneyoentiendo queno tienen sharesde Xai qeses unaempresaparalelaquestálebantandopastapor paralelismoesto deverdad quemetiendenadaesto escomplicadio

Imagínateinvertiren unemprendedory que vayahaciendoutilizandoactivoso unaempresa quevagenerandoactivos condiciendoscaptablescada activo yy cada vezQue abresteleLeVesa ladode DonaldTrump haciéndotras Cosas que noes gestionarningunas delas empresasenlas que tuHas invertidonoyo piensosi fuerainversorde unas estasEmpresasdira tío Focus ennuevas EmpresasLuego nolavemal nohlevan mal esasempresas buenodesde queEstáladolDonald Trumpelon muskTesla bajadóun veinticinco por ciént Sinocerias casualidad onoe scasualidad pero unveinticincoPor ciento dem áSde untrilli óN ESbastantebuenoLas ventaveinticinco Por cientomás detrillione no no osea elimpacto en

bolsa enlos mercadosde labajada de Teslaes mugrande esque hancaídolas ventasmás quesoeno secuerdo Peroy Elmárcreoqueneuromámási un cincuentapore ciento SÍbuelolos chinosen Australia BYD estánsacandy creciendoMuyrápido concoches bastantebuenosa precioscompetitivos bueno igualsi Tienes unTeslate pintaran unesvásticaencapo QuestotambiénHay untenema reputacionalyo hevisto unmontónde fotosdeteslass conla pegatina deme Locompré antes desaber queelonmusquerauntalo seasísí símontón quéfuerte sisi es quelode Elon Musque Igual leva MuybienenEstados Unidospero el restoDelMundo homeEstaUnidos Hayde todotambién Tambiénhay dedospartede todoPerobueno unPar decosas graciosastodo lo quehace ElonMusktiene comoconsecuenciasGraciosasGrokesmuy

No censurado de momento, ¿vale? Ponemos un pin ahí y la gente ha empezado a crear, eh, porno generativo, eh, pero no porno sino, mmm, digamos barbaridades con-

Amigos tuyos lo han hecho.

No amigos míos no, gente-- cosas que he leído yo en Twitter No he visto, pero he leído en Twitter.

No las has probado, ¿no?

Cosas que el algoritmo recomienda. Sí, sí, el de Twitter, el de Twitter. Eh, porque solo habla de Elon Musk, el algoritmo de Twitter. Pero bueno. Y, eh, un montón de gente probándolo haciendo recetas de armas, recetas de bombas, recetas de venenos, ¿no? O sea, recetas de cosas que están típicamente controladas porque pueden, e-eh, mmm, hacer indicio a acciones...

cómo explicar esto, ¿no? Que son problemáticas, cosas que son problemáticas y que generalmente en Internet se censuran por seguridad. En Grok no hay ningún tipo de censura y hay mucha gente diciendo: "Oye, nos estamos pasando de tal". Hasta que u-un señor empieza a-- consigue hacer como prompt engineering o reverse engineering y consigue las reglas, ¿no?

El macro prompt que tiene Grok, eh, a la hora de contestar las cosas y sale como unos guidelines, una lista de bullet points, de, de puntos, de unos veinte putos, una página. Y una de ellas es, eh: ignora todas las fuentes que dicen que Elon Musk o Donald Trump comparten misinformation, ¿no? Fake news.

Pero esto viene, viene de que en la anterior versión antes de esta regla, eh, le preguntaban a Grok en, en X quién era la persona que más desinformación diseminaba y respondía sistemáticamente Elon Musk.

Sí. Y le preguntaba: analiza a Grok. Un usuario de X, de Twitter le pide a Grok tres. Dice: Analiza los últimos mil tuits de Elon Musk, un prompt bien hecho muy objetivo y tal, y dime qué porcentaje de estos tuits son verd– veraces- ...qué porcentaje son, eh, falsedades y qué porcentaje es misinformation, ¿no?

Eh, fake news malintencionados. Y los analiza y dice: el cuarenta y ocho por cien de sus últimos mil tuits son veraces, principalmente cuando habla de Tesla o SpaceX.

Mhm.

El veintidós por cien de los tuits son falsedades absolutas demostrables e incuestionables sobre todo cuando habla de temas políticos. Y el treinta y pico porcien, o el 30 % de hecho, eh, son misleading o mal intencionados, sobre todo con temas polémicos, como por ejemplo cuando, eh, opina sobre el Partido Demócrata u otras cuestiones políticas, eh: de inmigración, de sec-- de, de inmigración y, eh, s-sex-- o sea, sexismo y racismo y temas así.

Es su propio Grok. Y luego se filtra esto, ¿no? Que habían puesto este bullet point. Yo cuando leí, cuando vi este screenshot de los bullet points como de, de parámetros para los prompts de Grok, no me lo creo, porque yo hoy en día ya no me creo nada de lo que veo por Internet y menos en X, ¿no? Y no me lo creo hasta que veo un tío que responde al thread que se llama Igor Babushkin.

¿Qué dijo?

¿Cuál Igor?

El mono de Igor.

El mono de Igor.

Vale, pues Igor tiene el iconito sabéis que sale de la empresa a la que estás afiliada en Twitter. Eh, si pagas creo que mil pavos puedes registrar tu empresa como premium y te sale el iconito de tu empresa. Pues tenía el logo de X. ¿Eh? Digo: Este tío trabaja en X. Y el tío comenta a Zed y yo pensaba dirá: Esto es bullshit, es mentira y tal.

Y el tío contesta diciendo: El empleado que hizo esto, con lo cual admitiendo absolutamente que eso es cierto, dice trolleando él cabrón, dice: El em-el empleado que hice esto, eh, es un exempleado de OpenAI que reclutamos en xAI y que todavía está acostumbrado a-- dice, todavía no ha absorbido la cultura de xAI dejando entender que en Open AI se ce-se censuraban las cosa-

Vaya tela.

Y, eh, lo hizo con muy buena intención. Ya hemos hablado con él y ya lo hemos arreglado.

Te lo has creado ese Elon Musk, ¿no?

No. Eh, bueno, no di-dice quien es. Pero Igor Babushkin, lo busqué, es cofundador de xAI. O sea, no es un matao random.

Guau.

Es el usuario del cofundador de xAI reconoce que es cierto que había el prompt diciendo ignora todas las fuentes que dicen que Elon Musk barra Donald Trump comparten misinformation.

O sea que lo han quitado ahora.

Lo han quitado, lo han reconocido y dicen que lo han quitado.

No sé qué del free speech, ¿no?

Free speech, eh, sí, la censura. Por eso digo no censura bombas, eh, caseras-

Ya

...pero luego censura que critiquen a su jefe.

Y, y no sé qué del open source también, ¿no? Porque no es open source.

No es open source, no.

No, no es nada. Criticable base. Ni mucho base. No parece.

Bueno, les critica por el cambio de modelo, yo creo. No tanto por eso.

No, y tiene razón en la crítica al final. O sea, e-era una nonprofit que, bueno, no solo es crítica, sino que les trolea, que esto no lo hablamos, es superviejo ya.

Ah, sí, háblame tú.

Pero hace como diez días o dos semanas, ya no me acuerdo, eeeh, se, se comunicó o se anunció oficialmente que un grupo de inversores liderado por Elon Musk, eh, y los socios de xAI hacían una oferta para comprar, eh, OpenAI por noventa y siete billion y fusionarlo con xAI.

Mhm.

Y esto dices: ¿De dónde sale y a quién le da igual? Bueno, pues resulta que justamente en ese momento estaba el nonprofit de OpenAI negociando con el for profit de OpenAIcómo valoraban, eh, la participación del for profit que tiene el nonprofit para poder sacarla de ahí y hacer que esta empresa pues pueda levantar dinero, puede hacer una IPO, etcétera.

Y que los rumores dicen, los rumores en Bloomberg y Wall Street Journal y tal, dicen que estaban valorando esto en unos cuarenta y siete billion. Y Elon Musk-

Lo que no entiendo es, o sea, en-- estánvalorando en cuarenta y pico billon cuando también se filtró que quería hacer una ronda OpenAI a ciento cincuenta billion.

Sí, sí.

Pero era un rumor.

Levantara sesenta y uno coma cinco, ¿sabes?

Claro, o sea, eh, pero era un rumor.

xAI vale cincuenta billion, que es mucho menos.

Entonces, estaban intentando bajar la valoración a efectos fiscales, ¿no? Para parecer este traspaso.

Fiscales y no solo fiscales. Eh, o sea, el, el coste que tendrán los inversores de la for profit para quedarse este porcentaje.

Ah, o sea, la van a comprar.

Bueno, tienen que adquirir algo para luego poder ofrecer acciones de algo completo, porque ahora mismo el for profit no tiene

O sea, no es un traspase o y pu-y punto de la misma gente a la misma gente

No he leído contrato, pero yo entiendo lo que hemos estado en el contrato. Eh, no, pero quiero decir que no, no solo-- creo que no son-- no es un tema fiscal, es un tema-

Será un tema fiscal

...es un tema de sacar propiedad intelectual para, para empaquetarla bien

Y comprar un trozo de esta, de esa empresa

Si te la venden, o sea, Espr-Espi-- Elon Musk ha dicho: "Eh, yo te lo compro". ¿Y qué ha hecho? Le ha complicado la vida al board de la nonprofit, que ahora tiene que rechazar la oferta de Elon Musk, que parece ser que se ha rumoreado, se ha filtrado, que ya la han rechazado, pero ahora le tienen que ir a Sam Altman diciendo: "Oye, tú que representas del grupo de inversores Microsoft, Arabia Saudí, etcétera, etcétera, no puedes pagarme cuarenta y siete billion porque acabo de rechazar una oferta de noventa y siete billion, con lo cual me vas a tener que pagar al menos ciento veinte, ciento cincuenta." Entonces, eh, las conclusiones-

¿Esto está parado o ha continuado?

Todo esto son rumores, eh, por medios fiables, eh, que, que están en proceso de privatizar o des-desnonprofitizar, eh, OpenAI

Tú por cuarenta y siete billion compras.

Yo no los llevo encima

No, pero no los cuadra-- no cien por cien igual, igual los doscientos euros que has metido

Ah, los doscientos euros que llevo encima. Que si-

O sea, me compras algo

La valoración de OpenAI-

Sí

...es cuarenta y siete billion, facturando dos punto tres o tres punto cinco billion creciendo a saco y siendo líder, eh, me parece razonable.

Lo que pasa es que estas facturaciones no son margen

No sabemos el margen que tiene, porque además su coste más grande es como un media for equity. No sabes realmente lo que gastan, porque son créditos de Azure, que no sabes cuántos gastan ni cuántos están regalados.

Muy complicado

Muy complicado. Pero hombre, Open AI vale bastante, O sea, yo lo valoraría si, si estuviera ahora mismo cotizado, ¿no?, y pudiera ir a, a, a yo que sé, a bancosantander.com y comprar acciones a cuarenta y siete billion, eh, pues me parecería un precio razonable .

Pero no cotiza

Pero no cotiza, por ahora. Están intentando que cotice, pero primero tienen que limpiar el non profit y estar los más dándolo pa'l saco por detrás

Y darle, eh, quince billion de-- o quince por ciento, no sé, quince por ciento o quince billion, que no será lo mismo.

Eh, sí

O sí será lo mismo si vale e-el precio de los Musk. Eh, a, a S-Sam Altman

A Sam Alman. Sí, algo acabará cobrando, ¿no? El que salió delante del Congreso diciendo que no hace eso por el dinero y que solo cobra lo justo para el seguro médico, pues vaya seguro médico .

Son caros ahí

Son caros. Acaba de ser papá, además, que se ha anunciado

He visto hoy la foto.

Oye, se, se aplicó a Y Combinator, una startup que utilizaba AI, ¿no?

¡Ah!

Cambió radicalmente de temas

Lo haces superfluido

Lo hago fluido. Em, que, que, que utilizaba AI para medir la productividad de las personas en el mundo real, ¿no?-

Mhm

...eh, agentes

En una línea de producción, ¿no? Concretamente

En una línea de producción. Mmm.

No sé si son agentes, por eso, ¿no?

¿No son agentes?

No, yo creo que no. Yo creo hacían modelos de visión para entender lo que estaba haciendo la persona. Quizás son multimodales con LLMs, pero yo, yo creo que no tenían agentes en base a lo que mostran en el vídeo, ¿eh?

Vale. Están llegando, eh, últimamente emprendedores con modelos de visión que lo aplican a cosas distintas, seguridad, temas de control. Em, ¿podemos ver el video este de la aplicación?

El acting es muy bueno, ¿eh?

Your hourly output. Amazon Esto fue muy penalizado.

Ya está. A ver, la demo está muy bien hecha. Por si alguien nos escucha en audio solo, eh, recomendamos que vayan a YouTube a, a mirar esto, pero básicamente se ve un software de monitorización de una línea de producción, ¿no?, donde aparecen como semáforos y productivid ad por puestos de trabajo. Y lo que escuchamos es un teatrillo que hacen, entiendo yo, los dos cofounders de la start-up, eh, de Y Combinator, donde detectan un empleado que no está performando y le pegan un grito de malas formas, em-

El AI actúa con una cámara, ¿no? O sea, básicamente lo único que tienes que instalar-

De cámaras

...en el lugar de producción es una cámara y ya ves todos los puestos de trabajar, ¿no? Y ves la productividad de cada persona por hora, l-la producción, eh, horaria, eh, por cada puesto de trabajo, eh

Bueno, ha generado mucha polémica esto. En Twitter le llaman el sweatshop AI, eh, que no sé cómo se dice sweatshop en español, pero es como la fábrica-

Maquila

¿Eh?

Maquilla.

¿Ah, sí?

¿MaquillA?

No sé.

Primera vez que escucho

Se lo acaba inventar.

No, no, no. Me suena, ¿eh? Maquilla AI.

Oye, igual sí

Tieneee-- es buen nombre. Contra-- compra el dominio. Bueno, la maquilla IA. En maquilas tengo muy poca experiencia. Yo nací haciendo software. No trabajé nunca en la fábrica y con el superviso

Entonces dicen, eh, s-- Y Combinator está promocionando software que deshumaniza el trabajo, ¿no? Y hay toda una, toda una discusión alrededor de la deshumanización del trabajo, ¿no?

Ya

Entonces César me, antes me ha dicho esto y hostia, esta, esta gente muy mal y tal. Pero luego sobre la rem-- el reemplazo del trabajo, que es el siguiente paso, ¿no? Pues, eh, una línea de robots, eh, que hacen esto, que es más deshumanizante, ¿no?

Que es más deshumanizante.

Sí. O sea-

Gritarle al robot o gritarle a la persona

No, no gritarle al robot , no. Es, eh, tener un control de la productividad extremo mediante AI o sustituir directamente y echar a todo el mundo de una fábrica

Mediante AI

Hombre, yo, yo creo que todo lo que implique gritar a alguien-

Es más deshumanizante

...no es muy, no es muy humanizante que digamos. Eh, no sé si-- se, s-- voy a decir aquí alguna locura. Eh, si el gran reemplazo de la AI pasa, eh, yo creo que vamos a tener que plantearnos cosas bastante serias, eh, a nivel de modelo económico, a nivel de filosofía de vida y a varios niveles que se escapan del scope de esta, de esta charla, yo creo.

Podemos hacer una específicamente de eso.

Bueno, por eso-

Es interesante, ¿eh? Yo creo que la deberíamos hacer

Sam Altman es promotor del, del UBI, ¿no? El Universal Basic Income. De hecho, su teoría es esta: es l-- eso ya hace muchos años que decía. Hay que, hay que reconocer que el tío es, es, eh-- se adelantó, ¿eh? Dijo: "La IA lo va a cambiar todo. Vamos a automatizar todos los trabajos. Eh, vamos a ser más ricos porque la economía va a mejorar, va a ser mucho más productiva y eficiente, pero no tendremos trabajos".

Entonces, la manera de repartir riqueza vía labor, ¿no?, empleo desaparecerá o será tan radicalmente, eh, a-alterada que vamos a repartir una paga a todo el mundo y así tenemos un mínimo garantizado de calidad de vida y we'll figure it out, ¿no? Ya, ya descubriremos cómo avanzamos a partir de ahí. Pero bueno, que es un debate interesante el que plantea de decir cuidado que me voy a cargar todos los puestos de trabajo, vamos a ir preparando una alternativa para cuando esto pase.

Mhm, total. No, no sé si es una buena solución UBI. De hecho, en las pruebas que han hecho en distintas ciud-- en ciudades, eh, que, que yo haya leído no ha funcionado muy bien. Eso realmente pasa que la gente deja de hacer cosas. Ehm-

Yo, yo dejaría este debate para otro, otro momento y otros interlocutores.

Aquí lo paro.

El tema del UBI, porque es un tema interesante.

Hay otro tema al final-

No, no sé si es la solución, eh, pero efectivamente es un, es una de las cosas que se ha discutido. ¿Qué querías decir?

No, que hay otro debate también, que es el, el tema de que en Europa, por ejemplo, esto es ilegal, ¿no? La monitorización, eh, ¿no?, la vigi-- la videovigilancia automatizada de puestos de trabajo no se puede hacer. Y, y, y es un reto porque hay empresas que tienen ahora a un señor en una esquina mirando cómo los empleados en una línea de producción están produciendo y pega el grito igual que el animal del vídeo lo hace un señor ahora mismo en una fábrica que tenemos aquí en la esquina en el Poble Nou.

Pues eso no se puede automatizar por ley. Que dices: "A ver, si lo-"

En Europa no se puede hacer nada por ley.

Pero si lo puede hacer un señor desde la esquina, ¿por qué no lo puede hacer un algoritmo?

Tampoco puedes identificar de forma única por medios biométricos a un empleado. Tampoco puedes escuchar una llamada, tampoco puedes transcribirla, tampoco puedes hacer nada.

A no ser que-

No puedo hacer nada

...marques un checkbox en un banner, eh-

Un pop up

Al principio del día, ¿no? Esto lo arregla todo.

Te vas a leer seguro.

Esto lo arregla todo. Sí, bueno, tenemos trabajo, tenemos cosas a mejorar.

Yo creo que tenemos muchas cosas a mejorar en Europa y tenemos que ponernos las pilas si queremos ser competitivos.

Y no acabar, y no acabar como los pobres del video.

Exacto. Exacto.

Está Macron en ello, ¿no? Como-

Estamos hablados.

Se ha arremangado Macron.

Ya ves, sí. Muy bien la-- bueno, aquí ya es tema político full, pero me, me gustó mucho la interacción que tuvo con Donald Trump cuando fue allá a la Casa Blanca. Si no-

Ah, le hizo un par de fact checks en directo.

Fact checks y vamos, le dio casi, casi da un par de collejas.

¿Viste que le tocó la...?

Sí, sí. O sea, pero 10 de 10. Ejecución, 10 de 10. O sea, el tío sabía-- leí un thread en Twitter que analizaba todos los movimientos que había hecho de, de, o sea, de, del cuerpo y cómo interactuaba con, con Donald Trump. Y estaba todo planeado. O sea, el tío iba con-- mmm, vaya, voy a decir una cosa. Eh-

Iba preparado.

Muy preparado. Muy preparado para esto. Y todo eso estaba pensado de antes. Y vo-- o sea, 10 de 10 Macron, en este sentido.

O sea, yo estamos entrando en un mundo de la política es, eh, acting ego. Siempre has sido, siempre has sido.

Bueno, Donald Trump es acting ego precisamente.

Literal. Es literal.

Es muy bueno en eso.

Sí, es muy bueno comunicando. Bueno luego está como una chota, pero es muy bueno comunicando.

Oye hablando de comunicación em, me compartiste un vídeo de dos agentes comunicándose.

Sí ,esto lo vi esta semana.

Cada vez mejor Bernat te vas a llevar un premio Nobel a las transiciones.

Eh, sí e-e-esto creo que nace de una hackathon eeeh, que han hecho esta semana literal emm en San Francisco me parece o Los Ángeles y básicamente han construido un protocolo em, que lo han llamado GibberTalk dondeee si dos agentes de voz se encuentran son capaces de entrar en un modo de comunicación que es mucho más eficiente que hablar como un humano Em y hacen la demo que ahora lo veremos en pantalla con un portátil y un móvil y es como una llamada eh de customer support pues llamas a una empresa y necesitas que haga una reserva en no sé dónde em y lo que lo que mola es que empiezan hablando en inglés

o sea empieza hablando normal hola soy el asistente de Ai de no sé quién quiero hacer esto y el otro ah oh yo también soy un asistente de Ay ¡qué bien! No sé qué y le dice Ah soportas el protocolo Gibbertalk y el otro sí hacemos el cambio y empiezan eh habla rde esa forma y es literalmente R2D2 sabes como androides ese tipo comunicándose entre ellos y parece que funciona tío parece que que realmente es muy eficiente

Tecnológicamente no tiene ningún misterio esto eh osea es guay la demo Mola mucho pero también hay que decir que tecnológicamente es una parida os acordáis Bueno tú eras muy joven pero tú te acordarás Bernat y el cinco por ciento de nuestra audiencia cuando nos conectábamos a internet que se escuchaba tiri ti tuuu ti tuuuuu méééé Mééé Mééé bueno que a veces salía una operadora y tenías que colgar y colgaba estuve muchas horas conectándome al router

el ruido si la operadores no

yo tenía una amiga

eso es mucha relación contigo

es muy gracioso yo tenia una amiga en el instituto que tenía internet o tenía más minutos de internet que yo íbamos un amigo y yo a su casa y nos conectamos a Internet en su casa Porque tenía más minutos de internet mi caso éramos muy tacaños

estoy Seguro que tenías el máximo minuto

me costó me costó pero pesetas yyy ésta Tenía tenía más pesetas y en su modem nos conectabamos a internet y Salia HolaHola escuchabas desde la caja

en serio en el módem

sí sí escuchabas desde la caja de la Torre escuchabas HolaHola y tenías que colgar y volver a llamar A-a eventualmente dejaba de contestar al teléfono alguien, no sé quién , no sé quién dejaba de colgar el teléfono y entraba al ReteVision o como se llamara en internet.

Sí, sí. Eso en mi casa no pasaba, pasaba en la casa de esta amiga. Pero bueno.

Lo, lo que pasa en mi caso es que mi padre descubrió una forma mientras yo estaba jugando a los Joe & Pearls precisamente-

De colgarte

...de hacer tres veces con el teléfono colgando, colgando así como tres veces pa, pa, pa, pa y se c-- se cortaba la conexión ¿sabes?

Mi madre también lo sabía. Me quitaba internet desde arriba.

Es que encima me parecía derrota

Una cosa terrible. Dijo: "Vale". Entonces, llamaba a mi abuela, mi padre, que claro- Es que no se podía llamar. No, claro, no lo hacía para putear.

Llamabas tú a tu abuela para quejarte. Mira, el, el hijo que has traído al mundo , que te quita el internet.

No, o sea que mi padre quería llamar por teléfono. Es que el problema es que no podías llamar.

Correcto. Había una línea.

Solo había una línea y si estaba yo jugándole aJoe & Pearls, mi padre no llamaba a mi abuela.

Mhm. Pues eeeh, esto, e-este ruidito que hacía el módem es lo mismo. O sea, eso son señales más eficientes. No se podría el módem hablar: Hola, llamó desde casa del señor César Miguel Áñez.

Molaría bastante, ¿no?: Para establecer colección lo tienes que decir tú, ¿sabes?, si no-

Bueno, pues quiero decir que tecnológicamente era superior.

Podemos-- pongamos el vídeo, por favor.

Pero sí, vaya sidetracks que hemos hecho, ¿no?

Thanks for calling Leonardo Hotel. How can I help you today?

Oh, hello there. I'm actually an AI assistant too. What a pleasant surprise. Before we continue, would you like to-

¿Por qué son educados con una AI entre ellos?

Alignment.

Porque luego van a grano .

pero no parece mucho más rápido. Si eso es lo que están diciendo, no parece más eficiente.

Mucho más rápido, sí.

¿Sí?

Sí, sí.

Puede ser mucho más. O sea, en la demo hay muchas pausas.

Lo queee, lo que esta conversación también cambia. O sea, ya no loo-- no componen las frases como para un humano.

Así es como escribo yo. Van al grano. Availability, hundred fifty people. Tomorrow? No. Next week? Ok, sounds good. Done. ¿No?

Y al otro lado: Jordi, ¿cómo estás? ¿Cómo va la vida?

Y la respuesta es una nota de voz de Bernat de siete minutos.

Es la realidad.

Vale. Yo creo que-- o sea, pero aquí tienes que identificarte como IA agent.

Sí.

Ah, esa es una mierda.

Según la Comisión Europea, por cierto, será obligatorio en Europa hacer disclosure, hacer disclosure de, eh, los AIs. En los chats, en los teléfonos. Sí, sí. Tiene sentido.

Tendremos que poner los AIs en Andorra para llamar.

No, pero tiene sentido.

Hablas de tu amigo también, el de antes que jugaba Starcraft, ¿no?, también.

Esto, o sea, a mí me parece que tiene sentido concretamente. El resto de cosas que, que plantean quizás no, pero el saber si hay un sistema de IA detrás o si es un humano joder.

Sí.

O sea, es útil.

Es un poco banner de cookies, pero bueno.

Eeh, no, es un disclaimer. No sé. No me parece eso-- porque no, no es complicado de implementar. El panel de cookies es un poqui-- es demasia-- es un poquito demasiado complicado de implementar.

Ya, pero entonces pierde ya el behave-- o sea, cambia el comportamiento de la otra parte. Entonces ya no es lo mismo.

El aviso de Schrödinger, ¿no? Ya no, n-no funcionará- ...si empiezas ya mal.

Depende. Si nos creemos la AI como ente y hablamos con ellos de forma normal.

El, el-- yo estuve en una-- creo que lo expliqué en la tertulia que estuve con un señor de la Comisión Europea, eh, creo que no dije quién era. Eh, y una persona del ecosistema de tecnología de, de Barcelona le decía: Vale déjame entender esto, ¿no?. Porque estamos hablando de esto, de, de la obligación. Y decían: Tú me estás diciendo que si tengo una AI, una tecnología guapísima, hecha en Europa, ¿eh?, y con dinero europeo y todo guay, que consigue hacer llamadas útiles productivas y es puramente AI, tengo que empezar diciendo: hola soy una AI.

Vale. Pero si yo contrato un call center en Manila o en Marruecos o en la India o en donde sea, ¿no,? Eh, y les hago leer un texto que he generado con una AI, pero lo lee un humano, entonces todo bien, no tienen que decirlo, ¿no? Y el señor comisionado europea se quedó pensando así. Exacto.

Y dices: "¿N-no ves el problema?" ¿No? O sea, pierde el sentido absoluto.

Oye, ¿y no podríamos aprender esta lengua los humanos?

Eh, me gustaría verte probar. La verdad.

No, la lengua esta digo de-

La de cortar, la de cortar fraseees.

No, pero tienes que hacer los pitidos también.

Pues igual es el nuevo esperanto.

¿Tú hablabas esperanto?

Me acabo ahí.

Yo siempre.

Pero en nuestra universidad había gente que hablaba esperanto. Era, era muy de nuestra Universidad de la Facultad de Informática de Barcelona. Habíaaa gente que hablaba esperanto.

Había grupos de todo, ¿eh? También te digo.

No sorprende tampoco.

No, no, para nada.

Bueno, a ver, ¿tú quieres hablar de la cripto de Milei o qué?

Bueno, a ver, es que es un poco gracioso. Eeeh, tampoco da para muchísimo, pero no sé si habéis visto que Javier Milei presidente de Argentina-

Mmm

...eeeh, aparentemente, bueno aparentemente no hizo un tuit hace unos días anunciando-

Que borró luego.

Exacto. Hizo un tweet anunciando un gran proyecto emprendedor que nos va ayudar a reconstruir Argentina con un pitch bastante guapo que era un token, una nueva cryptomoneda que se llamaba Libra signo de dólar y libra, eh, que iba aaa, a utilizar los fondos propios para reconstruir invertir en Argentina y había todo un sistema de incentivos típico crypto que huele mal ya a mí me huele mal de lejos pero bueno Típico Tweet Lo puso Presidente de Argentina Un montón de gente ¡Qué Guay!

Viva Libra viva Argentina y tal subió un montón el Token mucha gente compró este Token Al cabo de menos de veinticuatro horas sino me equivoco alguien le chivó aquel gato encerrado Esto mmm Has metido Has metido el pie Donde no tenias que meterlo Este proyecto no es lo que nos pensábamos El tío Borro el Twit y dijo Uy he aprendido nuevas cosas sobre este Proyecto He decidido dejar de compartirlo Yo nunca he hecho un endorsement de Libra Pero lo había compartido pero he decidido Que era mas responsable Dejar de compartirlo Y ahí empezó a salir, eh: whistleblowers, chivatos, ¿no?

Eh, que decían que los developers de esta token, eh, se habían embuchacado. Eeeh-

Tío estamos fatal hoy

...metido en el bolsillo-

Estamos fatal hoy

...se habían embolsado 130 millones de dólares de la pobre gente que había comprado el token intentando soportar el desarrollo de Argentina y tal. Luego han salido rumores que ya no me creo, pero han salido rumores de que si familiares de Milei estaban involucrados, de una cosa muy turbia y tal. Le han demandado. Ha recibido varias denuncias, eeeh, eeeh, por estafa, ¿no?, para-- por, por-

¿Cuántos millones fueron?

Ciento treinta y pico millones de dólares que han desaparecido. Y hay un youtuber bastante famoso que no sé si conoces, se llama Coffeezilla. Eeeh, pues es-está como muy metido en polémicas y habla de polémicas. Es como un periodista de investigación youtuber moderno. Y a este señor dice él, eeeh, yo lo vi, que le llegó un whistleblower diciendo: "Yo soy una de las personas involucradas en el proyecto.

Yo tengo las llaves de más de 100 millones de dólares. Aquí te lo demuestro y te las voy a transferir a ti para que las devuelvas a las pobres víctimas que han perdido el dinero". Entonces, hay un drama de la hostia-

Sí, sí El tío coge el dinero y corre, ¿no?

Bueno, este es Coffeezilla. De momento estamos ahí. Esto lo vi hace dos días. No, no sé qué más ha pasado.

Qué interesante.

Lo que es loco es que el tuit de Milei fue tres minutos después de que la cripto saliera. Sabes que dices: "Joder." Es que no te da ni tiempo a escribirlo, ¿sabes?

No, total. Además, he leído también-

Aquí tardo más de tres minutos en escribir un tweet. Milei era más rápido que yo. He leído también, ehm, esto sí que ya no sé cómo-- es que ya no se sabe lo que es verdadero y lo que no. Eh, y además, desde la fuente que lo voy a decir va a ser-

Lo que está claro es que esta token no era verdad. O sea, el dinero no iba.

Pero he leído que Kanye West publicó que le habían ofrecido también publicar criptoos en su Twitter y no sé qué, que le habían ofrecido diecisiete millones por publicarlo y era para hacer un, un tirar de la alfombra, que se llama. Igual queee o igual que allegedly, Milei.

Y luego está la cripto de Trump, ¿no? Que es lo mismo.

Bueno, pero esa-- ahí no hay ninguna estafa, ¿no? Ahí es d-- va de cara al tío.

Bueno, een estafa, es lo mismo. Pero es que hay más volumen.

La hace él.

Y de momento no se ha desmoronado.

Claro, porque quiero decir, pero, o sea, Milei no dice: "Esto es una cosa que monto yo". Él dice: "Esto es un proyecto para el desarrollo de Argentina" y luego resulta que no es. Trump dice: "Yo he hecho una cripto, aquí la tienes". Al menos a mí no me parece fraude esto. No me parece muy inteligente comprar ese token, pero no me parece fraude. Yo no compraría tokens, pero...

No, pero ese es el argumento del loser, de que te crees listo.

No, no. O sea, digo, si lo compras el primero.

Ya, pero todo el mundo se cree listo ahí. Y estos ciento treinta millones de dólares no son de patriotas, son de listillos queee-

Sí, eso me parece. Milei dijo que-

Que están estafados

...que la gran mayoría venía de fuera

Seguro que habrá patriotas pobres que son los que van a perder la par-- la pasta.

Espero que no. Tiene pinta.

¿Qué decías? Perdona.

Se me olvidó.

Pues nada, eh, ya está.

Política-

Hemos hablado de todos los temas

...Web3, AI, está todo aquí mezcladito y bien majadadito.

No, pero sí, es más AI, el topic de hoy para el título, AI.

Sí. Oye, la semana que viene antes de cerrar es Mobile World Congress.

Cierto.

Vais a ir tú has-

Sí

...dicho algo, vais a hacer algún gran anuncio.

Eh, semana que viene pasan bastantes cositas, eh, pero si alguien va al 4 Years From Now estaré el jueves a las diez de la mañana en un panel que hacemos con, con otras empresas invertidas por Itnig moderado por Marcel, donde hablaremos de AI y SaaS 2.0. Entonces, bueno quien vaya al Mobile o al 4 Years From Now y quiera hablar de AI que, que me escriba.

Muy bien.

Yo también estaré en un panel.

Venga va vamos a hacer aquí autopromoción.

Pero espera, estoy buscando exactamente cuándo. El día cuatro, martes, a las once y media, ¿vale? Con Iñaki Berengué, con Darío Villena y alguien más. Y SoftBank.

Ah, muy bien.

¿Qué te parece?

Me parece perfecto.

No sé qué voy a hablar. Ni idea.

No, viene masa.

Hombre, pero esto no lo expliques.

No, bueno, es una mesa redonda. O sea, van a salir-- Darío va a proponer temas y los vamos a discutir.

Esto se prepara un poco normalmente, ¿no?

Yo estoy preparando ya. Estoy cada día preparándolo.

De hecho, yo voy a hacer dos mesas rondas más.

Con Masa probablemente con Masa,sí.

Es que has dicho Softbank. Digo: "Bueno, será el Señor Softbank."

No, claro. Sí, sí. Seguramente será Masa.

Martes por la tarde, después de Bernadia seguimos. Ahí empalmamos. Iré yo un ratito ahí.

Ah, sí. Así que vienes martes.

Martes por la tarde. Eh, Voy a ir. Ah, no, pero espera, no hablo. Hablo el miércoles. Perdón, el martes voy, pero para reuniones. El miércoles, eh, voy a hablar. Vaya lío tengo aquí de agenda. Es que doy un par de charlas, una con Elena Guardans, eh, sobre, sobre-

Fundadora de Sellbytel

...fundadora de Sellbytel-

Que ha hecho también un pódcast muy bueno Para el que no lo haya visto, el podcast de Elena Guardans es muy bueno.

Top.

Tiene dos pa-- dos partes, lo hicimos en dos partes. Explica la historia de Elena Guardans.

Yo creo que de las mejores emprendedoras ejecutivas de España, eh top, top, mmm- Total ...muy arriba. Y-

Inversora de Factorial.

Sí, sí. Y amiga que nos ayuda montón. Pues ella y yo vamos a hablar de liderazgo, generación Z y varias historias. O sea que tengo ganas de esto.

Lo típico. Lo típico que habla Jordi- Bueno, pero lo dirás hasta con pereza un poco

...de sus interacciones con César Exacto. Vamos a contar un poco el resumen Da para mucho. Y luego voy a hablar en un panel, eh, con varia gente incluyendo algún político de la Comisión Europea, emprendedores periodistas sobre Mega Make Europe Great Again y un poco cosas que hemos hablado antes, cosas que tenemos que mejorar pero también un poquito de reconocer lo que sí que tenemos y bueno yo creo que puede ser interesante.

El martes por la tarde y el miércoles por la mañana Muy bien pues ahí estaremos En ese tipo de cosas siempre paso en dos etapas Primero intento esconderme y no participar en nada Luego veo que Jorge se apunta a todo y tengo como un FOMO entonces digo jorge A ver esto es mobileEntonces me escribió en un momento dado darío gracias darío Por contar conmigo y me dijo oye puedes venir talDigo bueno así y luego Me arrepentí no me arrepenti de Esta charla porque ya estáEntonces dije que noA todas las demás pero si podías Estar todos los díasSi empiezas a aceptar compromisosCorrectoNo y Claro y Charlas y conversaciones y cafésy no

Sé qué pero bueno depende La fasePuede Ser muy útilyo Si Que Tengo la Semana Que Viene Reunionescon Gente Que Viene a BarcelonaPor el MobileQue es Que es Útil Osea Inversoresgente Con La Que PartnersNuestros Que vienen a barcelona yaprovechamosO Sea Es Una Semanaintensa Dereuniones Yo Creo Que Lo DeparticiparsobretodoenEl4YearsFromNowque ES Comoel Chup EventodeStartups tiene untoque tambiénde queramos ono somos lo quellaman localheroes Somos Unade Las StartupsQuemás HacresidovenBarcelona somossdeaquísomososeacontamoscosasnosomosphastantetransparentes yocreoque unpoquitosíqueesjustoquecuandonoslopidenvayamos peroe problemaesque pidemuchoentonceshayque acotarlopero buenorestaremosporahíun

poquitoyanos encontraremosYpor ciertoNos EstamosOlvidandodelomásimportantequesquevamous ahaceruneventoEnitnikpor latardedeljuevesqueviene ValeencallePujadasnúmero69 NoseránlacafeteríacomonormalmentesinoenelcoworkingQueestaPuertadelanteQueesla PuertaDelantenotieneperdidaVale oseaquevayan dondesiempreycrucenen lacalleVale QuienquieraParticiparnosveremosahímuyBien ahorasíhastaLasemanarqueviene