Cómo CREAR BOTS que llamen, negocien y cobren | Happy Robot #396

No dejáis de ser el call center de la IA.

Eso fue nuestro primer nicho.

Es un nicho grande.

Es un nicho supergrande.

Os daría, os daría para, por mucho.

Nos daría para-- nos daba, de hecho, y nos da para llegar por lo menos a cincuenta o a cien millones.

Pablo, ¿esto es legal? ¿Todo esto es legal? O sea, en Europa...

Nosotros estamos llegando a hacerles, eh, negociaciones por veinte, veintidós por ciento.

Se engañáis al humano. Es que esto, o sea, la cantidad de casos de uso. Es que no, no os emborracháis de casos de uso. Cada nueva historia que os cuentan, decís: "Pues podríamos". ¿Por qué te has ido de España?

Encontramos Y Combinator y decimos: "Ostras, pero esto es la leche". O sea, te forman y de repente te pueden dar medio kilo y te vas a San Francisco. Tenía, tengo emails de gente begging, o sea, pidiéndome por favor que, que, que no hace falta hablar, que, que te mando los cincuenta mil.

Ey, una cosa, ¿y tú te has planteado, ya esto ya es más filosófico, ¿eh? Pero ¿cuál es el futuro del, del, no del ser humano, pero del ser humano que estáis desplazando? Eh...

Bienvenido a las historias de startups de Itnig.

Bienvenidos a un nuevo pódcast de Itnig. Yo soy Bernat Farrero y hoy estoy con Pablo Palafox. ¿Qué tal, Pablo?

¿Qué tal, Bernat? Un gusto.

Pablo es el fo-- el fundador de Happy Robot, que últimamente ha salido en varios pódcasts, Happy Robot, ¿no?

Sí, sí, sí.

Se ha ido generando hype hasta que te tenemos aquí para que nos cuentes qué es eso de Happy Robot. ¿Cuál es el pitch corto?

Lo primero, un, un gusto que todo el equipo está: "Hostia, vas a Itnig, qué guay, qué guay". Eh, Happy Robot es... En inglés lo diría, lo puedo intentar en español. Es esa-

Inténtalo, hombre.

Ese AI workforce. O sea, estamos construyendo ese, ese, ese AI army, que suena un poco mal, de, de, de asistentes de IA, que lo que van a hacer es transformar cómo se, cómo se lleva a cabo tareas en el, en el, en la economía real.

O sea, al final nosotros trabajamos con empresas de logística, de transporte, eh, incluso hasta de energía, eh, automatizando procesos repetitivos y manuales donde una persona, eh, no añade valor. Eso es un poco el, lo que el, el, el pitch, el motto es: "AI workforce for the real economy", ¿no? Así como resumiendo un poco.

Vale, ¿y qué es la economía real?

Para nosotros, eh, y, y también un poco de dónde empezamos. Empezamos con toda la parte de, de logística y supply chain. Y hemos visto que en realidad, esto es a lo mejor un, un take un poco, eh, agresivo, pero al final toda empresa que lleva algún tipo de operación es una empresa de logística gestionando algo.

Es decir, una, una empresa que lleva, una empresa que lleva temas de, de waste management, o sea, de una empresa que gestiona residuos. Tenemos un cliente ahí en Estados Unidos que tienen quince mil camiones y veinte mil conductores que al final lo que hacen es gestionar, en este caso, pues residuos o lo que sea, ¿no? Pues ese, o sea, ese CEO me decía: "Yo es que somos una empresa de logística que just happens to move.

O sea, simplemente es como que nosotros tenemos que mover residuos, pero somos una empresa de logística". Al final, todo en el, en el mundo, si lo llevas un poco al absurdo, es como gestionar operaciones. ¿Vale? O sea, para nosotros, cómo lo ve-- yo cómo lo veo, así un poco mi, mi visión así como agresiva de, de todo en el mundo, eso es, de alguna manera, esa es operaciones.

Eh, tienes un... Tienes que orques-tienes que orquestrar, tienes que orquestrar un poco esas operaciones. Y nosotros en Happy Robot siempre hemos, eh, visto la importancia de crear ese orquestrador que te permita crear tus asistentes de IA de una manera fácil y, y muy intuitiva.

Mhm. Vale. Eh, me, me gustaría bajar más a lo concreto, ¿eh?

Sí.

Dices waste management, ¿no? Re-- gestión de residuos. Em, esto son camiones, has dicho camiones, ¿no? O sea, ¿vosotros hacéis camiones? No.

No.

O sea, ¿qué hacéis? Concretamente, concretamente, por favor.

Asistentes de, de IA, o sea, agentes de IA conversacional, que te hablan por teléfono, te hablan por email, te hablan por, por correo, eh, o sea, o por mensaje de texto.

¿Qué tiene que ver con los camiones?

Toda esa gestión, toda esa gestión de, de, de una operativa. O sea, tú al final tienes personas en, en call centers que están gestionando toda una operativa de cómo hago que producto X llegue a tiempo a su destino. Cómo hago que si tienes que mover, eh, un, un, un, un equipo de quince mil camioneros con sus camiones, cómo hago que se orcas-- que se orquesten entre ellos de manera, eh, correcta y que, que tú puedas llegar a, a, a, a deliverear, o sea, a entregar, digamos, el servicio o los productos a tiempo.

Entonces, nosotros lo que hacemos básicamente es, eh, poner asistentes de IA que hablan por teléfono, por email, por texto, gestionando todo eso.

Pero lo de menos es el llamar, ¿no? Cuando tienes cincuenta mil camiones, imagino que el problema es, eh, pues la conexión de punto a punto, la ruta más corta.

Pero al final es...

El timing, ¿no? El, el, ¿no? La facturación, la profitability. O sea, me, me imagino mil, mil capas, eh, tanto económicas como operativas, que son quienes determinan qué es lo que hay que hacer, ¿no?

Sí.

O sea, la llamada es lo del final de todo, ¿no? Es para coordinar, entiendo, el camionero Recibe una llamada, tiene que enviar este paquete del punto A al punto B, ¿no? ¿Eso es la llamada? ¿O qué, qué hace la llamada?

O sea, es que en realidad, pues hay, hay, hay mucho behind the scenes, ¿no? Hay mucho que está pasando para llegar, para llegar a entregar eso o para llegar a, a, a gestionar ese container que va desde China a Nueva York, ¿no? Eh, y dicho esto, al final Happy Robot también lo que está haciendo es, eh, muchos use cases de, de customer support en, en, en otros empresas que no son solo camiones, ¿no?

Para dejar esto claro, que no es como empresas de transporte solo, pero hay m-muchos clientes que son en ese nicho, ¿no? Ahora estamos trabajando con empresas energéticas que tienen use cases de customer support que no dejan de ser, eh, un, un use case supersimilar a lo que tiene que hacer, eh, la empresa de, de, de logística que recibe llamadas de su cliente: ¿dónde está mi pedido?

O-

O sea, no estáis verticalizados en la logística, ¿eh?

Hemos empezado superverticalizados en lo--

Porque customer support hace todo el mundo.

Sí, hemos empezado-

En AI, ahora mismo

...super-superverticalizados en, en logística, en lo que era intermediarios logísticos en Estados Unidos. Estamos hablando de, de empresas, eh, de-- que mueven varios billion cada una, en, eh, billion americano, eh, donde tienes s-s-mil personas gestionando las mercancías que Manolo Patatas tiene que mover, eh, usando a Pepito Camiones, que tiene el camión y se sienta entre medias ese intermediario logístico, que al final lo que hace es orquestar.

Ese orquestador logístico, ese intermediario logístico, al final lo que tiene son muchas interacciones entre distintos, eh, players. Ahí es donde entramos nosotros, sobre todo, para ayudarles con esa gestión. Y no solo ayudamos a un... Yo qué sé, si a la gente le suena CH Robinson es el-- son doce billion de empresa de, de, de un fr-- un freight broker, que se le llama en Estados Unidos, que mueve, eh, cincuenta mil cargas al día, eh, en todo Estados Unidos.

Cincuenta mil cargas al día, que, que es un porcentaje pequeño de todo lo que se mueve en, en Estados Unidos, en, en la parte de, de, de, digamo-digamos, domestic truckload, que le llaman, que es básicamente, eh, la, la gestión, digamos, de, de camión-- de, de cargas a nivel, eh, transporte terrestre, a nivel de camiones, ¿vale?

Este capítulo lo sponsorizan los amigos de Fleet. Es un software de suscripción para la gestión IT, donde las empresas pueden pedir automáticamente sus dispositivos pagando una cuota de suscripción que incluye absolutamente todo. Más de dos mil empresas ya están utilizando Fleet para gestionar su MDM, su gestión de dispositivos, con seguridad, garantía ilimitada y servicio integral.

Además, te hacen la renovación de los dispositivos y les dan otra vida. Probadlo.

Eso fue nuestro primer nicho. Nosotros desde ahí-

Es un nicho grande, ¿eh?

Es un nicho supergrande.

Os daría para por mucho.

Nos daría para-- nos daba, de hecho, y nos da para llegar por lo menos a cincuenta o a incluso a cien millones de facturación. O sea, es un nicho superinteresante. Lo único que tiene una, una long tail, ¿no? O sea, una, una caída muy grande de, de-- tienes a lo mejor los primeros cien freight brokers, que igual mueven el sesenta, setenta por ciento de todas las mercancías de, de Estados Unidos, y ya luego tienes un long tail muy, muy grande de, de empresas pequeñitas.

Eso es nuestro nicho, digamos, inicial. Ahí empezamos a-- podemos contar un poco la historia luego de cómo llegamos ahí, de por qué de repente aparecemos haciendo, eh, gestión de, de logística, eh, con bots que hablan por teléfono. Pero ahora lo que estamos viendo es que en realidad n-- eh, Happy Robot sirve para, para toda esa capa, digamos, conversacional y de automatización de, de trabajo, ¿no?

Que comentábamos antes. ¿Qué estamos haciendo? Estamos construyendo ese, ese workforce. O sea, automatizamos el trabajo no físico de, de, como decíamos antes, de toda esa economía real que es, eh, una parte de ella. En realidad es, es por ejemplo, pues mover mercancías, mover personas.

Pero ¿mover exactamente cómo, Pablo? Porque me-- quiero entenderlo, que-- y n-no quedarme en el pitch genérico, ¿eh? O sea, realmente, ¿qué hace la gente y qué hace el software de operaciones del, del par-- del player logístico que vende doce mil-- billion? Imagino que tiene algo, ¿no? Para...

Muchísimas personas.

Pero, pero-

Hay-

¿Y algo de software tendrá o no?

Tienen software. Nosotros no nos centramos tanto en lo que es el software.

Vale.

Nos centramos en el trabajo. En el trabajo que tiene que hacer una persona cuando se levanta por la mañana y llega ahí a su, a su mesa de... Imagínate, yo soy un, un empleado de, de CH Robinson y llego ahí y digo: "Bueno, a ver qué tengo que hacer hoy". Tengo que mover mercancías de un sitio a otro. Tengo que asegurarme de que mercancía X se recoge a las siete a.

m. en Dallas y llega a las dos en Chicago.

¿Dónde lo ve? ¿Dónde lo ve que la mercancía X se recoge en Dallas?

Tienen que llamar a veces, incluso.

¿A quién?

Al, al camionero, a que se asegure de que Manolito Camiones: "Oye, Manolito, eh, ¿vas a llegar a las siete a coger la mercancía? Porque yo veo que en el GPS estás cerca, pero ¿la has cogido ya?" Tiene que llamar. Eso es lo absurdo. O sea, es absurdo, ¿vale? Pero, pero pasa.

Pero, pero ¿cómo--? O sea, a la empresa logística, tiene clientes que son-

Justo

...grandes empresas que quieren mov-mover-

O pequeñas.

O pequeñas. Cualquier empresa que quiere mover cargas-

Justo

... de un punto a otro, ¿no? Entonces, le pasan los pedidos por algún sistema. Hoy espero, espero que sea un sistema informático, digitalizado.

No.

No.

Emails. A veces son correos electrónicos. Con un CSV, con un, con un Excel.

Vale.

Eh, o llamas.

O sea, llega un email con un CSV: "Mándame todas estas mercancías del punto A al punto B".

"Dame precio para-

"Dame precio".

"Dame precio para estas mercancías".

Vale. Y esto es lo que responde normalmente un humano.

Sí.

Dando precio, que es algo bastante determinístico. ¿No hay negociación? ¿O sí hay?

Puede haber un poquito.

¿Hay, hay negociación?

Ahí ya en esa par-- en esa interacción entre... Aquí nos metemos ya en términos un poco de, digamos, de logística.

Me interesa el, el detalle de la...

Venga. Ahí tienes el intermediario logístico este que dice: "Oye, yo tengo que conseguir, eh, mover las, las cargas de mi cliente Manolito Patatas, que tiene con, eh, palés de patatas. Yo quiero ese negocio".

Y eso llama a un call center de la empresa Robinson de Logística.

Manolito Patatas dice: "Voy a mandar un email a los quinientos freight brokers o intermediarios logísticos que han trabajado conmigo en el pasado. Les mando un email a ver quién me da precio para estos diez, eh, cargamentos, ¿no? Y el que antes me responda con el precio-

Es el de las patatas.

El de las patatas.

Aquí no entra todavía Happy Robot.

Happy Robot entra en... Oye-

Happy Robot no vende lo de las patatas. Vende de la logística

También estamos empezando ahora con, con eso

Ahí tendréis un conflicto.

Podemos hablarlo ahora. Sí, sí, sí, es, es interesante. Eh, nosotros a día de hoy estamos sobre todo vendiendo a, a los intermediarios para automatizarles esa interacción. Digamos, esa-esas interacciones-

Se reciben un "email"

Entre "email"

Pidiéndole un presupuesto

Justo

Responden con un presupuesto.

Justo. Eso es una interacción muy interesante que la llamamos, eh, "customer quoting", ¿no? Que es, pues dar una, una tasa-

Porque, porque digitalizar el proceso y funcionar con API, esto ya renunciamos, ¿no? No, no va a pasar.

Eso-

Como no va a pasar

Eso se ha intentado, se ha intentado de muchas maneras y hay un-- hay cabida. O sea, hay espacio para eso. Hay espacio para, para que eso pase, pero siempre en mi, en mi, en mi visión va a haber una parte que al final "meet the customer where they're at". Es decir, ¿por qué tienes que forzar a-- aquí nos metemos en más "customer support", ¿no?

Pero ¿por qué tienes que forzarme o a mí o a mi madre a llamar, o sea, a, a meterte en una aplicación? Si a lo mejor voy andando por la calle y quiero llamar o mandar un texto, pues intenta soportar todos los canales. O sea, intenta soportar todos los canales de comunicación.

Oye, y yo te respondo fácilmente esta pregunta, ¿eh? O sea, a ver, eh, es que antes se compraban los vuelos llamando y se compraban las acciones en el Nasdaq llamando a un señor. Pero es que es mucho más eficiente acceder a un sistema que tiene toda la información a la vez y que puedes tomar decisiones de forma programática.

Lo era. Ahora ya no.

Bueno.

Ahora ya con IA detrás de esas interacciones, ya te cambia el paradigma. Eso es un poco lo que hemos visto nosotros, ¿no? Que al final tener una, una inteligencia artificial detrás de un "email" o un teléfono que automáticamente te, te da toda la información que tú necesitas y funciona como una API, o sea, es una API.

Yo como lo vi cuando empezamos con esto en 2024, dije: "Ostras, es que esto al final..." Me lo decía mucho mi CTO, Luis decía, ahora, y ahora hablamos un poco de quién, quién es Happy Robot, ¿no? Estamos mi hermano Javi, mi, mi "co-founder" Luis, que es mi mejor colega de la, de la uni. Y Luis decía: "Chavales, pero ¿por qué estamos haciendo esto si esto habría que hacerlo con APIs, no?

O sea, todo este tema de, de, de machear, digamos, de-del "matching" de las cargas y la, la, la, la demanda y la oferta, esto tiene que ser APIs porque no se ha arreglado". Entonces, era una pregunta que yo también me hacía y digo: "Ostras, pero no sé, pero aquí lo que hay es un apetito tremendo de estos intermediarios logísticos a automatizar sus llamadas".

Tienen miles y miles de llamadas que hacen.

Yo creo que pasa en mercados ineficientes, ¿eh?

Sí

O sea, el mercado de logística es un mercado ineficiente, es un mercado-

Sí

...de, de altísima inversión, con lo cual de m-m-mucha barrera de, de inversión al capital, con lo cual pocos "players" que consolidan, con lo cual-

Muchos "players"

...oligopolio.

No te creas, ¿eh? En, en logística-

Opaco

...en logística en, en US, de hecho, son un montón de "players", tío. Eh, entran-

Facturan doce "billion"

Tú mañana-- no facturan tanto, pero tú mañana empiezas una, una empresa logística, igual en 10 años, tío, te, te plantas en tres, en tres "billion" o en cuatro o en cinco. O sea, hay, hay bastantes ejemplos de empresas logísticas en Estados Unidos que han empezado hace, tengo una en mente, nueve años, son el top 10 ya. O sea, Uber Freight, por ejemplo, lanzó hace, no sé, voy a decir 10 años por decir algo, y ahora está en ese top five.

Mejor o peor negocio, ¿eh? Ahí ya no voy a entrar, pero lo que es el, el poder escalar a lo loco estas tipo de empresas-

Claro, una cosa es una empresa logística que tiene una flota de camiones, la otra es la que tiene flotas de barcos, ¿no? Y, y aviones.

Sí

Entiendo que...

Y esas de logística, de hecho, algunas tienen camiones, pero algunas no, algunas son lo que se llaman como "asset light", ¿no? Eh, CH Robinson, por ejemplo, no tiene como tal camiones, pero sí que inter-- o sea, es el intermediario entre-

Tiene call center. Es un call center.

Es que es un call center. Justo, lo has definido. Es un poco lo que decimos siempre, que al final un "broker", que estamos metiéndonos mucho en la parte del "broker", luego podemos hablar de otros "use cases", pero un "broker" es un BPO, que le decimos, ¿no? Un call center. Eh, BPO es "business processing", eh, eh, al final es, eh-

"Business processing"

"Business", eh, un BPO.

Bueno, sí, sí.

Al final es un, es un call center con, con personas hace-- eh, con, con personas haciendo trabajo. Al final, ese trabajo va a ser mandar un "email" haciendo una llamada, mirar la pantalla y decir: "Ostras, voy a llegar tarde. Veo que aquí el camión está estancado en Dallas. ¿Qué ha pasado? Joder, tengo que llamar a, a Joselito. Oye, Joselito, ¿dónde está la cosa?"

Macho, entonces, ¿Happy Robot no, no, no se carga el modelo de, del señor Robinson?

Nosotros no. Hay competidores que su pitch es ese. Yo no quiero ser un "broker" porque es, es un negocio complicado.

Tú quieres venderle-

Yo quiero ser las herramientas

...a la gente del "broker", que sustituye toda la gente que está en el call center-

Justo

...por una, un super Mister Universo que tiene acceso a todo, a la información en un "dashboard" y que tiene un e-- un ejército, como has dicho, de agentes que hacen las llamadas y los "emails".

Y esa es lo gracioso, que esos, esos, eh, intermediarios logísticos tienen a su vez, eh, call centers, no en US, sino también en otros países del mundo, Filipinas, eh, Colombia, India, a veces México, porque han visto que, que claro, tener 100 tíos en Estados Unidos te cuesta un dinero. Si tienes 20 en Estados Unidos orquestrando un poco la demo-- digamos, la relación más, eh, eh, "customer facing", eh, y luego otros 80 en donde sea, Colombia, España, incluso.

Y, y el caso logístico es in-- lo habéis elegido porque es un caso como muy determinado, ¿no? En cuanto a la, el árbol de posibles decisiones a tomar, eh, por un humano, que es que al final, hostia, tienes que mover el paquete del punto A al punto B, tienes un "deadline", tienes un coste, tienes un precio, tienes que hacerlo en precio y coste, eh, y ya está.

Sí, o sea, era un caso perfecto donde la, la IA iba a automatizar todos esos, esos pasos, ¿no? Eh, la negociación de la mercancía con el caminero, que eso no lo he explicado a lo mejor bien, eh, el traje del caminero-

La negociación inter-- me interesa, ¿eh? Porque esto es, es muy humano, ¿no? ¿Se entiende la negociación?

Es superhumano y, y estamos negociando mejor que los propios humanos

¿Y cómo es este proceso? ¿Cómo-- no, nos puedes-

Me, me meto más en lo-

¿Tienes una llamada de ejemplo?

Sí, eh, ahora, ahora cojo el, el teléfono y os, os la, os la-

Vale, pues, pues la, la pondremos.

Sí, sí, sí. O sea, eh, cojo, cojo el teléfono un momento.

Pues cógelo.

Lo hacemos, vamos a probar.

Es que sí, ya lo, ya lo arreglaremos para que quede bien. Pero hostia, sí, sí, es muy interesante.

Va a ser en inglés, no tengo, eh, una-

Hostia, Felipe me enseñó una en español.

Ya, eh, se-- lo que es negociación no tengo...

Bueno, pues negocia-- pues vamos a hablar de negociación, que es interesante. Sí, sí, sí.

Entonces, eh-

Pondremos subtítulos.

Yo voy a ser-- o sea, voy a explicar un poco lo que voy a hacer. Yo voy a ser el camionero que tiene dos, tres, cinco, 10 camiones o 100 que está buscando colocar su, su camión, o sea, está buscando cargas que mover. ¿Vale? Eso, eso es, digamos, la parte de, de los, de los camioneros.

Hay dos millones de, de empresas registradas en Estados Unidos, eh, como empresas de transporte. Los intermediarios logísticos, digamos, hacen ese, esa conexión, ¿no? Ese match entre, eh, Manolito Patatas y Joselito de los camiones, que tiene sus tres camiones que quiere mover.

Si están parados, pierde dinero. Por lo tanto, está todo el día mirando ahí en, en-

¿Dónde?

Load boards, se le llama, eh-

Un marketplace.

Me parezco tonto. Un marketplace, de alguna manera, sí, un, un, un, un board, o sea, un board de, de cargas.

¿Pero dónde está este board?

Digital.

Bueno, al menos algo es digital.

Digital.

No va a una plaza del pueblo a buscar gente.

Digital, pero el intermediario logístico, el, el broker, vamos a llamarlo freight broker ya por, por clarificarlo, pues el, el freight broker este dice: "Yo quiero negociar un poquito. O sea, no voy a poner una carga, eh, online-

O sea, es subasta

...que venga cualquiera". Claro.

Proceso de subasta.

Es una subasta al final. Si yo qui-- yo pongo ahí algo, pongo un poco de interés. Oye, ese marketplace, ¿no? A lo mejor. Yo tengo esta mercancía de Manolito Patatas, que se la estoy gestionando yo, intermediario logístico. Quiero intentar sacar el mayor partido, eh, de, de esa mercancía. Si, si el cliente me va a pagar dos mil dólares al, al intermediario logístico, al CH Robinson de turno, yo quiero conseguir que Joselito Camiones me haga esa, ese-- me mueva esa mercancía por, eh, mil quinientos.

Y ahí hago un margen de la leche.

Vale.

Los márgenes de un broker suelen ser 15 %, o sea, no mucho.

No mucho, ¿eh?

Sí. Nosotros estamos llegando a hacerles, eh, negociaciones por 20, eh, 22 %. Eh, o sea, negociamos en general-

Se engañáis al humano.

Somos más estrictos que el humano. ¿Sabes lo gracioso? Que ahora hay empresas, eh, que están automatizando lo opuesto, eh-

Claro

...el, el llamar a nuestro-

El maximizar. ¿Y qué pasa cuando tus dos, tus dos agentes tuyos se encuentran y negocian?

Guerra de negociación.

¿Y esto ha pasado? ¿Lo has probado?

Nos está pasando ya, sí. De hecho, lo que ahora estamos viendo es, oye, eh, si esta persona, si esta empresa va, va, va a ser grande, vamos a hablar en plan, vamos a, a ser más eficientes, porque una llamada es verdad que no es del todo eficiente, como puede ser digital o un propio email.

Pero yo quiero seguir-

Sobre todo si, sobre todo si los agentes se tienen que llamar, o sea, ya es el colmo.

Claro. De hecho, nos, nos, nos pasa a veces.

Se llaman.

Nos están pasando. De hecho, nos ha pasado que nos hemos llamado a nosotros mismos desde ot-- servimos otro tipo de cliente, eh, se llaman empresas de, digamos, de, de lending, de los factoring companies, que son empresas que, que dan dinero a los camioneros para que no tengan desfases de, de, de, de caja. Y entonces, eh, nos llaman, o sea, llamamos desde la empresa de factoring que qui-quiere verificar una mercancía llamando al broker, llama a nuestro propio broker.

O sea, esto es un poco meta, ¿no? Pero, eh, nos hemos dado ya-- nos ha dado ya el caso de que nos hemos llamado con nuestros otros dos propios bots.

Pero de dos clientes diferentes.

De dos clientes diferentes.

Hostia.

¿Qué pasa? Un poco al punto de antes, que esto es una API.

No cruzan datos, ¿no?

No, no, no. O sea, no queremos.

¿No deberían?

No, no, no. O sea, no, no queremos-- cuando, cuando queremos, obviamente, eh, negociar mejor que, que, que el humano, si de repente algún cliente, que tenemos bastantes también clientes en la parte de transportation, nos llegara a llamar a nuestro propio bro-- yo no quiero decirle cuál es la mejor, eh, la mejor rate, el, la-- el mejor precio a-al otro.

Que ha recibido el otro.

Claro, pero yo quiero negociar lo mejor para, para ambos.

Si al final la negociación se basa en la simetría, eh, de información.

Sí, justo.

Si hay perfecta simetría, no hay-

No hay negociación

...no hay negociación.

Por eso cuando tienes-

Y no hay, y no hay comercio tampoco, directamente no hay, no hay, no hay capitalismo.

Total.

Todo el capitalismo se basa en la simetría de información. Fíjate tú.

Total. Esa simetría de la información es lo que lleva a un freight broker a poner una mercancía en el load board este con poca información. O sea, yo pongo ahí: "Tengo una mercancía que quiero que me la mováis de Dallas a Chicago". Entonces dice el camionero de turno, que como te digo, es un mercado supersegmentado.

O sea, tienes esos dos millones de, de empresas de camiones, el 95 % de esas empresas son empresas que tienen entre, mmm, dos y 10 camiones. O sea, fíjate, ¿no? Son, son-- yo mañana me abro una empresa de camiones con dos o tres camiones. Ya está. Eso, eso es también lo que genera ese, esa locura de información, sobre todo, sobre todo en Estados Unidos-

Claro

...de a través de un texto, que, pues el texto es muy, muy común allí, o una llamada. Eso es lo que, eso es lo que facilita o lo que genera que, que, mmm, Joselito Camiones-

Que mucha gente pueda entrar en, en un mercado muy dinámico, ¿no?

Justo. Y que no quieren estar descargándose las 25 apps que tiene Uber Freight.

Que sí, lo entiendo, lo entiendo. Pon, pon la llamada. Quiero escucharla. ¿Esto es un audio que nos puedes pasar o es-

Sí

...o es una llamada en directo?

Es una llamada en directo.

Ah, ¿es una llamada en directo?

Sí. Happy Robot. How can I help? Uh, yeah, what's up? Uh, looking for this load I see, uh, I think it's from Phoenix to somewhere else. Do you, do you have any loads out of Phoenix?

Uh, I don't know, man. Like, I think it's, it's just like a Phoenix to, uh, somewhere. Like, it's just like picking out of, uh, Phoenix. It's, it's a van.

My MC number is two three four five six seven. Entonces aquí me va a veri-

...me va a verificar que soy una empresa legítima en base al teléfono.

Pero este, este número de dónde sale?

Este número es un número que, digamos, eh, la, la, la empresa, la, la Comisión de Transporte de Estados Unidos, eh, te, te, te da, digamos, como cuando te estableces.

Se pone nervioso. Eh, yes, yes, that's, that's us. That's Happy Robot Transportation. Yeah, you found us. Entonces ahí nos ha encontrado. Vale, validado que es una empresa-

...legítima. Y ahora me pregunta dónde está, dónde está tu camión. Eh, yeah, it's gonna be empty tomorrow in Phoenix. Entonces, me pre-me pregunta dónde está tu camión.

De nuevo, esto es el intermediario logístico. Ahora está buscando a ver si tiene cargas para mi camión que está vacío en Phoenix mañana.

Como me, como me he inventado, eh, la location, no sé qué cargas tengo.

Dice que no.

Esto es una demo, digamos, de, de-

Bueno, pero quiero ver la negociación .

Estoy puntada, la verdad que-

I'm gonna just try out, uh, load number nine zero nine one two three. Creo que no lo tiene. Eh, luego, si no-

Entonces aquí lo que-- lo va a intentar encontrar y cuando negocia es cuando se pone, eh, digamos, a-- no lo va a encontrar, ¿no? Me lo he inventado el-

Okey.

Okey

Okey

Okey. How, how much are you guys paying, man? How much are you guys paying?

Come on, man. I have a family. I have, uh, two kids. They wanna, they wanna go to Disneyland. It's pretty expensive, man. Help me out. What's, what's your best?

I don't know, man. Like twen-twenty-one. Can you do twenty-one at least?

Uh, my name is Paul. What's your name?

Wait, what, what do you say?

Yeah, yeah, that's, that's my number. That's my US number, actually. This c-- this is gonna be an expensive phone call from Spain.

Entonces, ahora lo va, va a mirar si esa, si esa rate de veintiuno, o sea, de dos mil cien, le cuadra, ¿no?

Come on, man. Th-this is very disappointing. I thought we were friends, Paul. I thought we were friends.

Dude, at least two thousand. Aquí ya me va a intentar-

Pero Paul, Paul no eres tú .

Este también se llama Paul. Es que no se escucha bien.

Eh, no se escuchó bien antes. Le hago la coña siempre de: ¿Cuál es tu nombre? Paul. Ah, yo también. Ah.

Paul, my man, thank you so much, man. You're gonna make my kids happy.

Yeah, yeah, go ahead.

Pero ¿le puedes preguntar si es una ma-- si es un robot?

Uh, w-wait, before you transfer-

...before you transfer, hold on. Are you, uh, are you an AI?

Okey.

Entonces ahora me va a transferir al humano. Eh, en este caso me va a transferir a mí mismo porque lo tengo puesto así en la, en la demo. Pero esto aquí es donde transferiría a, a una persona. Voy a colgar ya. Aquí me transferiría a, al carrier sales rep, que es como el, el representante, digamos, de la parte de la, de la inte-- de la comunicación con los carriers, con los tracking companies, en este intermediario logístico.

Me transfiere como al, al mánager, ¿no? Como: "Oye, que ya has hablado con Paul, habéis hablado dieciocho, eh, cien-- o sea, mil ochocientos dólares para esta carga. Lo hacemos, ¿no, Paul?" O sea, aquí es un poco meta, ¿no? Pero bueno, eh: Paul, yo. Paul, yo camionero.

Esta, esta, es, es brutal, eh. Lo que pasa es que claro, eres tú haciendo siempre la misma demo. Esto debería haberlo hecho yo.

Esto tenía que haberlo hecho yo. Es un, es un poco lío.

¿Funcionaría igual si lo hubiera hecho yo?

Sí, sí, sí.

¿Sí?

Yo te doy el número y tú llamas todo lo-- todas las noches a-

Lo, lo llamaré. Y en español, ¿no?

Sí, sí, sí, sí. Lo que pasa es que tengo como la demo, eh, casi todos los clientes con los que hablamos en esa parte, digamos, de logística, siempre están en, en, en US y los que están en España, pues les hacemos, eh, otro tipo de-- o sea, en España sobre todo tenemos más clientes, pues la parte de customer support, de cus-- de to-todo el tema de, bueno, pues, eh, con, creo con, con, con, eh, Felipe y de levantarla y tal.

Hemos, eh, estado trabajando también y hacemos toda esa parte también con, con ellos, eh-

Claro, es que esto es-- o sea, la cantidad de casos de uso.

Sí.

Es que ¿no, no os emborracháis de casos de uso?

Total.

Este es el problema, ¿no?

Sí, por eso decimos-

Cada nueva historia que os cuentan decís: "Pues podríamos".

Por eso decimos ir, pues paso por paso, ¿no? Eh, ahora que hemos llegado a un cierto volumen de, de, de comunicaciones, y no solo llamadas, sino también email y demás, eh, ya podemos abrir distintos subverticales, pero para nosotros lo que, lo que está claro es que, que, que el foco es muy importante. Es decir, hay que llegar hasta el final.

El freight broker no te va a comprar si no sabes lo que es, eh, el max buy rate de su, de su TMS. Es decir, ahí he dicho unos términos que nadie sabe y yo tampoco sabía hace un año y medio. Pero si tú a un tío le dices que, que no sabes eso, pues, pues no quiero trabajar contigo. No sabes que yo tengo aquí unos parámetros de negociación, que esto es que, ah, eh, ¿sabes?

O sea, quieren saber que tú entiendes su negocio y eso es lo que nos da también la, eh-- lo que nos permite llegar hasta, hasta el final de un use case y hacerlo perfectamente.

Cuando el Robinson de la logística, eh, se entera de que tú le vendes a Manolo de las patatas, ¿no le molesta?

Si es que realmente no vendemos a tantos camioner-- a tantas empresas de camiones a día de hoy. Lo que vendemos es a, a empresas más, más grandes-

Ah, bueno, perdona, Manolo de las patatas no. Bueno, también.

Ah, también.

También. No, no, pero tú-

Sí, sí, sí. Buen punto

...habías dicho el otro José. ¿Cómo has dicho? José.

Joselito, Manolito, ya me leo. Eh, a ver, lo, lo que pasa es que a cierta capa de, digamos, de enterprise, ehm, te voy a decir algún nombre que se conozc-- que se conozca un poco más. Ehm, eh, un propio DHL. Eh, hace, hace poco empezamos a trabajar con DHL. DHL tiene todo, o sea, tiene parte de logística, tiene la parte de los camiones.

O sea, al, al, al final se acaban como integrando ellos verticalmente en cierta capa y tienen los camiones y también la logística. ¿Qué pasa? Que al final-

Va a ser que si son sus camiones, entonces ya sí que tienen su sistema.

Sí, pero como tienen poquitos, o sea, poquitos camiones. O sea, una empresa, la empresa que más camiones tiene en Estados Unidos, voy a decir que tiene, eh, quince mil camiones, veinte mil. No son tantos realmente. O sea, es que hay esos dos millones de, de empresas de transporte con dos a diez camiones.

Es imposible tener capilaridad total con-

Justo

...con, con camiones propios.

Justo.

Siempre tienes-- estás, estás condenado a trabajar con-

Justo

...con, con freelance, ¿no? Con autónomos, eh, camioneros o empresas pequeñas, regionales.

Justo. No puedes depender de, de que, eh, Schneider-

Entonces, ahí no puedes garantizar el uso del mismo sistema, de la misma API, del mismo tal, ¿no?

Y no puedes depender que Schneider, que es, eh, o Ryder o Penske, que igual suena un poco más, tenga camión, eh, en Dallas, que es justo para la mercancía que tenías que mover en Dallas ese día.

Ya.

Ahí lo tendrás a Manolito o transporte-

Ahí tenéis un caso de uso brutal.

Sí.

¿Cómo veis crecido con este caso de uso? ¿Cuánto vendéis?

A lo loco. En ese "use case", eh, o sea, a día de hoy estamos, eh-- hemos pasado de trescientos cincuenta mil de RR en, en septiembre, cuando levantamos la, la serie A con Andreessen Horowitz. Levantamos ahí quince con seis millones de dólares. Hemos pasado a, eh, llegando a diez. Empezamos por ocho, eh, llegando a diez en un par de meses, eh, diez millones de dólares, eh.

Cuando se publique el pódcast estaréis ya en cien, igual.

Ojalá, ojalá, ojalá. Eh, el "use case" este de que te he hecho la, la demo, eh, eso nos está dando por lo menos un cincuenta por ciento de eso, voy a decir. O sea, es, es bastante importante.

Cincuenta por ciento es la logística.

Sí.

¿Y la otra es "long tail" o es-- hay un segundo caso de uso grande?

Ahora estamos viendo hoy casos de uso en negociación con el shipper.

Es que negociación es brutal.

Sí, con el propio, con el de, con el, con el distribuidor, con el shipper, ¿no? Que, que decíamos antes, con ese que tiene que mover la mercancía.

El que tiene las patatas.

El que tiene las patatas. Llamarle y decirle: "Oye, ¿qué tal vas? Eh, que hacía mucho que no mandabas una carga con nosotros". Esto desde un C. H. Robinson, ¿no? O un, eh, Uber Freight.

Ah, vale, pero es el mismo cliente.

Es el mismo cliente, pero al que simple-- ahora lo que estás haciendo es ayudar a C. H. Robinson a-

Otro proceso que es más comercial

...hacer ventas. Sí. Estamos haciendo es DR. O sea, hay empresas que hacen es AI SDR.

Hay millones de empresas haciendo AI SDR.

Pues un Uber Freight, un Flexport, un, un C. H. Robinson nos usan a nosotros para acomodar todos esos "use cases". O sea, jo, si tuvieran que usar al SDR de-- AI SDR de turno y al otro para hacer collections, tal, al final lo que hacen es centralizar en Happy Robots su AI workforce. Entonces, nos usan para hacer AI sales, negotiation de carriers y collec-- y payment collections.

Eh, colectear, o sea, recolectar el dinero que Manolito Patatas no ha pagado. Eh, Manolito, que no me has mandado, no me has pagado el "invoice" este que os mandé. Ah, ostras, déjame... Un, un aro ahí, o sea-

Se me ha traspapelado.

Un reenvío.

Hay un "agent" diciendo: "Se me ha traspapelado la, la factura".

¿Te imaginas? En el, en el, en el otro lado, imagí-- podemos poner un "agent" diciendo: "Se me ha-

Buscando infinidades del repertorio de excusas.

"Se me ha traspapelado." Eh, no, pues el, el "use case" de payment collections no solo lo hacemos con, con estos freight, eh, brokers, sino ahora estamos sirviendo a las mayores navieras de, del mundo. Dos de las tres mayores navieras de, del mundo, empresas de, de barcos, eh, son, son clientes y nos usan para "use cases".

¿Cuáles son?

Eh, no puedo aún decir nombres, pero son-

¿Ves cómo son opacas estas empresas?

Son dos de las tres, sí.

Son opacas.

En, en breves, yo, yo creo en un par de meses lo podemos decir. Igual cuando salga el pódcast podemos poner ahí un, un, un-

Pablo, cuéntanos una liada que hayáis hecho, pero "heavy". Porque me imagino que aquí con las alucinaciones de la IA la podéis liar parda.

El año pasado nosotros "fine tuneábamos", eh, o sea, hacíamos "fine tuning" de, de LLMs. Eh, un poco nuestro textile en la parte de voz. Eh, digamos que hemos montado nuestro propio orquestrador de voz, eh, y tenemos el transcriber corriendo el-- la transcripción del audio, el "language model", el LLM.

Modelos hay entre medias de detectar si has terminado de hablar o no, que podemos hablar luego de un poco la parte técnica.

Sí, luego hablamos de la parte técnica.

Y luego tienes el, el "text to speech", ¿no? El, el-- lo que produce la voz.

¿Es ElevenLabs?

Ahí usamos ElevenLabs mayoritariamente, nuestro propio "text to speech" ahora también, que no se entere Carles, eh, pero-

Carles Reina, que ha pasado por el pódcast-

Sí. No, a ver-

...es socio vuestro

...es partner, eh, top de Happy Robot. Lo único que al final, pues yo qué sé, el otro día, eh, se cayó ElevenLabs por unas horas o iba a más latencia.

Se, se cae ElevenLabs, ¿eh?

Eh, entonces, pues, eh, si nosotros dependemos, o sea, con, con todo el cariño a, a, a ElevenLabs, que, que los queremos un montón, tenemos que tener un "fallback" a, a algo. Y en vez de hacerlo-

Es que a veces hay una latencia en estos agentes. Yo, yo he probado algún agente de estos y, y hay como una, un tiempo de respuesta-

Sí

...que se see que es algo raro.

Sí, y al final lo que quieres es, eh, poder, eh, poder, poder tener la latencia, la menor latencia.

No, claro.

Entonces, nosotros a día de hoy, eh, ya no entrenamos nuestro propio "language model", un Mistral o un Llama 2, porque es un bifos, tío, eh, hacer eso. Pero el año pasado, OpenAI 3.5 era una castaña. Iba superlento, te tardaba cinco segundos en responder y, y no funcionaba.

Encima alucinaba un montón. Alucinaba un montón las, las herramientas que tienen que usar los LLMs, que le das una, un "set of tools" y alucinaba. De repente te usaba la de negociación cuando no tenía que usarla. Y ahí es un poco cuando a lo mejor la liábamos de: "Ostras, que hemos negociado Por encima del precio. Una de esas liadas ha sido que hemos negociado mal hasta el año pasado.

Este año ya está todo robusto, ¿no? El año pasado, igual alguna vez: "Chavales, que nos habéis negociado-- hemos perdido dinero". Que a veces los propios freight brokers tienen que perdi-- que perder dinero para cubrir una carga. O sea, es-

¿Pero que se ofendan? Que se ofenda y que-

No, no. Al final, el 90 %-

No te insultan. Ah, bueno.

No, no, no, no, no, no. Es imposible. O sea, aunque cojas un Mistral "fine tuneado" y lo li-- es muy complicado. O sea, tal y como están entrenados, sobre todo los modelos a día de hoy ya están como superguardrails y, o sea, guardrailed, o sea, muy, muy-

¿Pero el guardrail lo hacéis vosotros o lo hace-- estáis hablando del guardrail de, de OpenAI?

Tenemos, ten-tenemos un guardrail que podemos meter por encima que añade la atención. Entonces, a veces, pues hacemos un, un "trade off", ¿no? Antes de decir algo, queremos revisarlo o no. Es un modelo pequeñito que podemos usar, pero no, no hace, no hace falta la mayor parte de las veces. Entonces, a día de hoy, con un GPT-4o, que es lo que todas las empresas de, de voice AI, eh, y de no voice AI usan, GPT-4o es lo que funciona mejor a día de hoy.

Eh, ya tiene unos guardrails internos que funcionan muy bien. Y no, es imposible hacer que diga algo mal. Entonces, le intentas decir que te insulte y-- o que-- a ver, si di-dices: "He perdido una pierna y estoy en una, en un accidente de, de camión". Ahí lo que va a hacer es: "Ostras, espérate, que te transfiero ahora mismo".

¿Sí?

Sí. O sea, este no es el "use case" en el que un camionero llamaría para esto. Habría otra línea, digamos, específica para accidentes y tal. Pero-

¿Hay una línea para accidentes?

Esa línea de accidentes sería de, en la, en el, en Manuelito, en, en Joselito Camiones, ¿no? O sea-

Ya. Pero no, pero no-

...que no le interesa al broker en este caso.

No lo habéis hecho esto todavía.

Sí, sí, sí.

Lo de la agencia.

Sí, porque es que un poco a tu punto de antes, también servimos a los mayores enterprises de camione-- de, de, de empresas de transporte. O sea, las mayores empresas de transporte de Estados Unidos nos usan ahora también para hacer todo el "engagement" con cam-- con sus propios camioneros. Esto es para estudiarlo. O sea, está el, el, el Manuelito Patatas, el de la-- el, el broker y las empresas de transporte.

Algunas de transporte tienen sus propios intermediarios logísticos integrados, pero tienen sus cinco mil camiones y sus siete mil camioneros, que encima el "churn", o sea, el, el, "attrition rate", ¿no? El, el "churn" es de la leche, es, yo qué sé, 50, 60 % cada año se les va toda la, se les va el 60 % de la flota, perdona. Eh, o sea, tienen una "attrition" superalta.

Entonces, lo que tienen que hacer es "recruiting". Un "use case" que hacemos un montón es "recruiting" de, de, de camioneros o de, eh, personas en "warehouses", por ejemplo-

Creo que este es el que, el que vi con Joe Antonelli.

Con Joe Antonelli, sí.

Que, que escuché en, en español.

Sí.

Eh, porque ellos están aquí, ¿no?

Sí.

Y, y, y buscaban gente, ¿no? Llamaban a gente y hacen las comprobaciones típicas de currículum, de dónde vives, tienes el carnet de conducir.

Mhm.

Lo básico.

Sí, sí, sí.

Que es lo que realmente es, es lo que necesitan saber-

Sí.

...para ese tipo de posiciones, ¿no?

Nunca-- vamos, nosotros no probemos lo, lo que es decidir si sí o si no, pero, eh, digamos, es la infraestructura que ellos usan para entrenar sus propios AI agents. O sea, de hecho, Joe Antonelli es un cliente super-supertécnico en el sentido de que ellos se, se montan sus propios asistentes-

Mhm.

...en la, en la plataforma. Y-

Pablo, ¿esto es legal? ¿Todo esto es legal? O sea, en Europa, seguramente-

Con que digas, con que digas que eres AI cuando haces una llamada "outbound" está todo bien.

Si dices que eres de AI, luego puedes hacer lo que quieras.

Esto es el AI act, ¿no?

Pero aquí no lo ha dicho, ¿eh? Que eres de AI.

Porque esto es de US.

En US no hace falta decirlo.

No.

¿No?

No, no. Además, si, si te están llamando, ¿qué tienes que decir? O sea, si lo preguntas-

Es que te puedes sentir un poco ridículo negociando con una AI, ¿no?

Pues, eh, es, es, es lo que hay.

Porque la gente si sa-- si la gente sabe que es una AI, eh, cambia su comportamiento. O sea, afecta el comportamiento.

Es una pregunta muy filosófica, lo que yo creo que va a pasar-

Bueno, no, no, nada filosófica. Si tú sabes que estás hablando con una AI, no, no-

No, no, no. Sí, o sea-

...cambias el modo de, de-

Cambia, cambia el modo

...de dirigirte a él.

Sí.

O ella.

Sí. Y muchas veces lo que, lo que, un, un-

O ello.

O ello. Un, un ejemplo curioso es cuando a lo mejor de repente ya llaman la tercera vez al, al bot y es como: "Oye, ¿tienes una AI?" "Sí". "Ah, qué guapo". Tenemos algún audio de, de, de escuchar esto de: "Ah, qué guapo. Eh, ¿puedes hacer 900 en vez deee, en vez de 800?"

¿Sí?

Como que siguen.

¿Pero la gente pregunta si eres, si eres una AI?

Si llaman unas cuantas veces y da la casualidad de que la voz es la misma, porque rotamos, rotamos voces, ¿no? No siempre es la misma voz. Eh, entonces, si da la casualidad, pues al final te enteras. Muchas veces lo que-

Al final preguntan.

Sí. O sea, si se en-- sí. Al final, si llaman cinco veces al día: "Ostras, es que esta es la misma"

¿Y vosotros escucháis las llamadas?

Sí, muchas veces. Y luego tenemos, eh, auditorías, digamos, estamos montando-

¿Cuántas llamadas tenéis?

...AI, AI auditing. Estamos haciendo-- de pico, a lo mejor hemos hecho, hemos hecho cien mil llamadas al día.

Cien mil llamadas al día.

Entre todos los clientes.

Oye, el móvil ya no sirve para nada, ¿no? O sea, yo-- ¿tú coges las llamadas cuando alguien te llama un número que no...?

Eh, por eso es que tienes que me-- asegurarte de que aparezca el nombre de la empresa que te llama. Entonces, a tu punto de decimos o no, matiz de que si hacemos llamadas salientes, sí solemos decir-- bueno, casi siempre decimos, incluso en US: "Hola, soy una, una asistente virtual, eh, que te llama para verificar que vas a llegar a tiempo".

Eh, de nuevo, esto en US, ¿no? En Europa es distinto. En Europa, pues lo decimos todo el rato o el cliente lo tiene que decir todo el rato. Pero en US, cuando haces una llamada "outbound", llamas a Pepe que lleva el camión: "Hola Pepe, soy la asistente de día de CH Robinson. Llamaba para asegurarme de que vas a llegar a tiempo". Este "use case" de llamar a un camionero para ver si llega a tiempo es un poco absurdo, pero se tiene que hacer.

Mi hermano Javi, eh, y, y cofounder, eh, era, eh, director financiero de, de Olio, una empresa de aceite de oliva que distribuye Bertolli, eh, Ojibl-- Ojiblanza, Carbonell en España. En Estados Unidos, Bertolli, una de las marcas de aceite de oliva más importantes allí. Pues él tenía que mover. Él era Manuelito Patatas o Javi Aceite de Oliva y tenía que mover, eh, aceite de oliva desde España e Italia con las navieras y demás.

Pero una vez dentro de Estados Unidos, lo movía con el freight broker de turno.

Es que tiene mucho sentido este caso de uso, ¿eh?

Sí, el, el freight broker de turno, que encima no le hacía el trabajo porque Javi tenía que a-acabar contratando becarios Esto es bastante gracioso. Tenía que acabar contratando becarios para llamar y hacer como el bypass a llamar al camionero. Obviamente, su freight broker se les enfadaba. En plan: "Oye, macho, que esto lo tenemos que hacer nosotros". Sí, pero no lo estáis haciendo porque no tienen suficientes manos para llamar a todos los camioneros que están distribuyendo mercancías y hacer la, la, la llamada esta que llamamos, eh, check call.

Es una, un check call de una llamada de, de, de-- no sé hablar español, perdona. ¿Cómo lo dirías en español?

Se te ha olvidado ya, ¿no?

¿Cómo dirías check call?

De comprobación.

De comprobación.

Llamada de comprobación.

Me va a matar mi madre. Va a decir: "Este chico es retrasado". Eh, pero, pero llamar a los camioneros para comprobar que van a llegar a tiempo a entregar o a recoger o a lo que sea. Eh, toda esa comunicación va por, eh, email, texto y llamadas. O sea, si tú tienes que hacer algo importante, llamas.

Vale. Y oye, y la empresa C. H. Robinson, has dicho.

Sí.

C. H. Robinson, eh, la de los doce billion. ¿A cuántos centenares de personas ha echado gracias a Happy Robot?

De esos no puedo hablar mucho más, pero de una-- la, la treintava empresa más grande, servimos a, te voy a decir, como veinte de las treinta más grandes de Estados Unidos ya. Ocho de las diez más grandes servimos hoy. De U-- de la treintava más grande, que mueve igual ochocientos millones de, de, de, de, de dólares, o sea, su revenue es ochocientos millones de, de gross revenue.

Eh, esta empresa, eh, ha dejado, ha dejado ir, que se dice en inglés, let go of, eh, eh, cincuenta personas.

Desde que ha entrado Happy Robot.

Sí. Eso lo multiplicas por treinta mil dólares al año, que es lo que te cuesta una persona en un call center de logística, en este caso situado en, en Colombia o en, en Filipinas y demás. Obviamente, el precio, eh, eh, cambia dependiendo de dónde esté el BPO, pero hay empresas de, de call centers en, en México y en Colombia y te-- y son-- lo que es el ho-- la hora de, de, de asistencia son-- es cara, porque son gente muy especializada en una tarea muy concreta que tiene que saber lo que es un flatbed, un step deck, un Conestoga.

Te estoy diciendo nombres de camiones. Pues, o sea, si tú mañana entras a trabajar en C. H. Robinson, no sabes lo que es un Conestoga. Vamos, a ver, si lo sabes, pues sí, ya vale.

BPO es business process outsourcing, ¿eh?

Eh, el outsourcing me faltaba.

Sí, yo también me he quedado, digo...

Sí, sí, sí. Entonces, eh, pues millones, se ahorran millones. Y encima lo que hacen es ver mejor negociación, más transparencia de los datos, saber lo que está pasando en cualquier momento y poder reentrenar el bot. Ahí es hacia donde estamos yendo.

Cómo hacer que, que el bot se, se arregle a sí mismo. A día de hoy, y podemos hablar de eso luego, todo el tema de los forward deployed engineers. Tenemos un equipo muy, muy potente de-

De forward deployed

...de FDEs, de forward deployed engineers, que, eh, digamos, en, a lo mejor tradicionalmente se les ha podido llamar más como solutions engineer. El tema es que en nuestro caso ese solutions engineer es muy, muy, muy técnico. O sea, son, eh, computer science, eh, graduates, o sea, gente de hecho computer science.

Informático.

Informático. Eh, ya, ya, ya no lo voy a intentar más. Eh, informáticos que, que, que llegan a-- o sea, que tienen ese customer face, esa habilidad de hablar con cliente, ¿no? Y que los deployamo-- los, los mandamos a un cliente tres meses. Y están ahí tres meses husmeando todo, viendo a ver qué hay que hacer, montando todos los sistemas, las conexiones de API, eh, entendiendo quién es el que podría ser el detractor de todo esto.

Claro, porque, porque al final vosotros lo que hacéis es, es puro go to market.

Sí.

Porque el problema es que dices: "Bueno, esta tecnología ya existe", ¿no? O sea, ¿qué hay aquí? Hay OpenAI que acelera el LLM, que es quien, mmm, quien le entrenas para que haga, tome las decisiones, ¿no? Entendiendo la vi-- variabilidad del, de los use cases. Y luego tenéis el speech-to-text. Nos has dicho que esto es ElevenLabs, ¿no?

Y al final vosotros conectáis estas dos cosas. Pero el problema sigue siendo, al menos a día de hoy, de: "Bueno, sí, eso está muy bien, pero necesita una barrera de entrada a la adopción, eh, de entender cómo aplicar estas tecnologías horizontales a tu caso de uso brutal". Con lo cual vosotros verticalizáis esas tecnologías. Pero no inventáis ni el LLM ni el speech-to-text.

Bueno, has dicho que el speech-to-text sí.

Sí, eh, pero bueno, que da igual. O sea, al final, si mañana ElevenLabs o OpenAI me saca algo que funcione perfecto...

Que ellos están pensando en hacerlo.

Que lo ha-- que lo saquen, yo lo voy a usar. O sea, si-

Ya, ya, pero ellos quieren, quieren, quieren tu negocio. Ellos quieren tu negocio, Pablo.

Si sacan, o sea-

Lo que pasa es que tienen mucho negocio y también tienen tantos casos de uso que tienen que priorizar, ¿no? Pero eventualmente, eh, Carla Reina lo contaba abiertamente en el, en el pódcast, ¿no? Ellos estudian cuáles son los casos de uso que utilizan sus partners, que utilizan la API, que tienen más tracción y aquellos que tienen más tracción los verticalizan y sacan su herramienta, como por ejemplo Customer Support, que han sacado su producto de Customer Support ya.

Al final, esto es lo que decía el de Salesforce. Si tú no hablas el lenguaje de tu cliente, puedes tener un producto muy bueno que no te va a comprar. Entonces, sí, pue-puedes verticalizarte y hacer todos los use cases del mundo. Hay un, un go to market muy importante, es el que comentas, que es lo que nosotros hacemos.

Yo entiendo muy bien los casos de uso de nuestros clientes y me verticalizo en, en sus, en, en sus industrias para construirle el producto final. Oye, que al final ElevenLabs se convierte en Palantir, pero al final, de alguna manera, a lo mejor todos estamos siendo un poco ese mini Palantir, ¿no? Pues sí, supongo que, que, que nos encontraremos, ¿no? De alguna manera. De hecho, es verdad que en algunos, en algunos sitios nos podemos llegar a encontrar donde nosotros no estamos tan en la parte logística en ese cliente.

¿Sabes? Hay algún cliente que tenemos que no está tan en la parte logística, eh-

Pero ¿Pa-Palantir exactamente qué hace para las empresas?

O sea, Palantir ha sido el, el an-- el modelo, digamos, de, de, de no tengo producto, mando consultores Les arreglo el problema más grande que tienen. De hecho, hablando con gente de Palantir, lo que me decían es: yo iba a un cliente y decía: "¿Qué tien-- cuál es tu principal problema?

¿Esto? Vale, te lo arreglo. Tres meses, arreglado. ¿Cuánto me pagarías? ¿Cinco, 10, 15, 20, 100 millones?". Claro, esta gente de Palantir, pues con sus conexiones ahí de, de, de, de, de en el-- en todo el mundo, pues sí que se llevan un negocio de 100 millones con un Airbus, ¿no? Eso ha dado lugar a que luego han construido producto.

Es decir, lo que han, lo que han entendido en cliente lo han llevado a producto. Entonces, si hace 10 años Palantir era 20 % producto, 80 servicio, ahora está casi invertido.

Pero estaba muy enfocado a defensa antes, ¿no?

Empezaron con defensa y luego han ido abriendo, digamos, otras-

Se fueron los que encontraron a Osama bin Laden

...otras rutas. Foundry.

Dicen.

Eh, dicen, sí, no, no lo sé.

No sé.

Eh, digamos, su, su parte de defensa era muy importante. De hecho, toda la terminología que tienen de interna es, es de eso. Forward deploy engineer, pues es muy de militar, ¿no? Eh-

¿Esto lo inventan ellos? ¿El concepto?

Creo que sí. Eh, creo que sí.

Vale.

Eh, entonces, ese approach de ir a cliente, entender lo que le-- lo que les, les pasa, que es un poco lo que habláis el otro día en otro pódcast de: "Eh, que esto no lo han inventado ellos como tal". O sea, ir a cliente y deployar, eh, o sea, construir producto para el cliente es el ABC de empresas, ¿no?

Sí.

Pero sí que es verdad que el concepto de a lo mejor dejar a alguien en una mesa sentado tres meses, un año, es un poquito esa, esa cosa más de, a lo mejor de se la podemos atribuir a Palantir, de, de, de entender no solo la parte de producto, sino navegar también como un poquito la, la estructura del cliente.

Es como, como esa avanzadilla que lanzas de: tú no solo eres el de producto, sino también eres el de ventas. O sea, el, el FDI es un poco una mezcla entre me pongo gorra de ventas, me pongo gorra de producto, me pongo gorra de customer success.

Qué fácil es encontrar a este ingeniero, ¿no? Que quiere hacer todo esto.

Hay más de los que pensábamos. Eh, se nos-

¿Sí?

A nosotros se nos hace superfácil encontrar ese perfil, eh, digamos, generalista, que también es techie, pero que es como-

Pero una cosa es techie y la otra es ingeniero.

Bueno, customer, o sea, eh, computer science, o sea, informático de profesión. Sí. Sí, sí, hay, hay mucha gente-

¿Sí?

...que a lo mejor hoy estudia, eh, informática o matemáticas o física. Al final-

Y quiere hacer ventas.

Sí, quiere hacer un poco esa-- ese customer facing, o sea, ese, ese, esa, esa venta o ese customer success, ¿no? De una vez has hecho la venta, pues hay una parte, obviamente, de-

Mmm. Sí, bueno, esto siempre ha sido la parte de solutions engineer-

Sí, sí, sí

...presales.

Presales, sales engineers.

Sí.

Es ese-- a ver, podemos llamarlo-

FDI

...FDI o puedes llamarlo...

No, esto, este, estos híbridos también son los emprendedores.

Justo.

Los emprendedores técnicos-

Justo

...son este perfil.

Total. De hecho-

Somos, vamos.

De hecho, yo fui el primer solutions engi-engineer FDI de Happy Robot, ¿no? Eh, fue el primer, eh, digamos, Luis era nuestro hack-hacker, el CTO. Javi era más el de negocio y operaciones, y yo estaba como de customer success y sales engineer, haciendo el deployment del use case y yéndome al cliente a montarle, eh-

Entonces, si, si el deployment del use case lo haces en casa del cliente, ¿qué haces en headquarters? ¿Qué, qué, qué pasa en la oficina? ¿Qué, qué se dice ahí?

El producto-- o sea, tenemos dos equipos. Tenemos el producto, el, el app, eh, team, ¿no? El, el equipo, digamos, de product engineer.

¿Qué hace?

La plataforma. O sea, tenemos la plataforma, que es, eh-

¿Qué es la plataforma?

Un Zapier con AI. La forma más fácil de ponerlo.

Que Zapier también tiene AI, ¿eh?

Que Zapier también tiene AI. Pero es nuestro-

Hoy es, es AI, Zapier.

A ver, todo, todo el mundo, o sea, pues eh, si, si, si te vas a cualquier empresa que haga AI agents, que se precie-

Sí

...se ha montado su propio, eh, agentic workflow, su, su propio, digamos, plataforma no-code o low-code de montar-

Donde mapear procesos.

Mapear procesos. Hacemos cosas tan chulas como, o sea, o el sistema, eh, permite hacer cosas tan, tan top como decir: "Oye, me llega una llamada entrante y puedo ponerla on hold, o sea, ponerla en pausa y trigger-- hacer, eh, cinco llamadas en paralelo a..." Imagínate que me llama un camionero con un problema. "Oye, pues te voy a dejar en pausa un momento que hoy te voy a encontrar quién te puede ayudar".

Pues podemos, eh, nuestro workflow builder te permite poner, eh, crear un use case que pone en pausa al que ha llamado y hace cinco llamadas en paralelo, intenta negociar precios con los cinco-

Se corta, se corta

...proveedores, eh, mejores, termina las llamadas, recopila la información y vuelve. Entonces, estamos montando como esa plataforma de montar asistentes de IA low code, de alguna manera. Y eso a nuestros FDIs les permite ir superrápido a, pues a lo mejor un cliente que, que no hemos hecho un use case nunca y que en dos días digan: "Ostras, si es que ya lo tenéis".

Eh, hace poco, pues, eh, trabajando con, con una empresa aquí en España, eh, que no es necesariamente del sector de, del, de logística, pero, pero sí de servicios, un caso de customer support. Eh, en dos días teníamos un use case montado cuando-

Está claro, está claro

...su, su visión era que esto iba a tardar, eh, pues meses.

O sea, vendéis palas en la fiebre de oro, en la época de la fiebre de oro.

Sí, y, y queremos vender el, el, el outcome. Eh, podemos también hablar de esa pala, ¿no? La, la pala, estamos vendiendo ahí las palas y los minutos de IA y los, los-

Claro

...pero el objetivo nuestro-

Eso me, eso me interesa a mí. ¿Cuál es el modelo de negocio?

Sí.

¿Cómo, cómo se encuentra este precio eficiente para todas las partes?

Sí.

¿Qué, qué habéis visto por ahí que hace la gente y qué hacéis vosotros?

Nosotros tenemos, eh, digamos, tres modelos que ofrecemos supertransparentemente a, a un cliente. Y a lo mejor lo puedes reducir en dos modelos. Uno es uso con un commitment de, de minutos o de emails o de comunicaciones al año. Imagínate, $100.000 de commitment, $100.000, eh, dólares al año de, de, de, de, de, de contrato.

Y de esos $100.000 puedes usarlos para hacer, eh, llamadas, eh, mandar emails o asistentes que hablen por texto.

Claro, pero esto es muy peligroso porque está, está indeterminado. Precisamente la gra-la gracia de, de estos modelos es que es no determinístico, con lo cual tú has dicho: "Pongo la llamada en hold y llamo a cinco", o a cinco o a 50. Y esa es la gracia. Pero si llamas a 50, el usage es mucho más caro, con lo cual yo No tengo a priori una idea de cuánto me vas a cobrar

Suelen tener una idea más o menos de, de, de cuánto volumen tienen en su telefonía y demás, pero es verdad que, que ahí se desalinean un poquito los incentivos de, de ambas partes, en el sentido de que a lo mejor el cliente tiene miedo de hacer más use cases, porque si no le trae valor para qué quiere hacer más minutos.

Claro.

¿Sabes lo que quiero decir? O sea, al final es el alineamiento, eh... E-existe el alineamiento del alignment. El alineamiento sale de, de, del outcome base, ¿no? De, del, del-- por objetivos. Eh, que eso es el otro modelo que tenemos, ¿no? El: "Oye, ¿qué objetivo tienes con el asistente?

¿Quieres, eh, cubrir cargas? O sea, ¿quieres negociar las cargas?"

Ahí tenéis ya que verticalizaros vosotros también-

Sí

...en cuanto a conocimiento estratégico de la industria. Saber cómo... ¿no? Porque si no te pueden decir: "No, pues yo quiero un margen del 90 %".

Claro.

Y dices: "Ya, bueno".

Por ejemplo, en ese use case de negociar cargas, lo que hacemos es con un cliente que estamos, eh, haciendo un piloto de esto, nos quedamos un margen de lo que les negociamos.

Que está bastante bien.

¿Y ellos comparan con humanos y ven que vosotros...?

Sí.

¿Seguro esto lo tenéis?

Sí, si te-- me, me, me estoy acordando de, de dos-

¿De qué es forward deployed?

...de dos case studies que hicimos. Hicimos un case study con, con un cliente. Cie-- sus primeras cien mil llamadas, eh: 10 % mejor de negociación. O sea, si, si los humanos hacían quince, el bot hacía dieciséis con cinco por ciento. Que esto es brutal. O sea, para un negocio que sus márgenes son de 15 % en la negociación de las cargas tal, el, el margen, digamos, que se quedan del cliente es, es, es brutal, ¿no?

Eh...

Volvamos al modelo-- modelos de negociación. Usage es uno, ¿no? Eh, que es ahí donde os podéis desalinear porque pueden querer colocarte más llamadas de las que quieres, ¿no? Eh...

O tienen-- les, l-les da un poquito, un poco de cosa el hacer demasiado uso de ello porque van a, digamos-

Claro

...eh, gastar minutos en algo que no les va a dar valor.

Claro. Y, y, y a priori no, no entienden cómo funciona la IA, si no, ya lo harían ellos, ¿no? Con lo-- por eso vienen a ti, ¿no? Para que les ayudes en eso.

Sí.

Vale. Entonces, ¿qué otros modelos?

El otro es el, el por objetivos, ¿no? El que-- o por actividad.

Vale, objetivos.

Es decir-

Ahí tienes que entender su, su-

Es más complicado

...su objetivo y entrar, ¿no? Es un proceso de "onboarding" un poco más complicado para vosotros.

Sí, tienes que entender el, el use case muy bien y saber-

Vale

...qué, qué quieres

Y has dicho que había un terceros.

El tercero podría ser una mezcla entre ambos, que es: oye, a lo mejor no por lla-- no por minuto de llamada, que lo sole-- lo, lo prorrateamos al segundo, eh, en las llamadas o por email, eh, por, por número de carac-- o sea, el, el extremo en usage es caractere-- o tokens de-

Ya

...de O-OpenAI casi, ¿no? Eh, pero hay un intermedio que es: oye, pues por llamada hecha me da igual que la llamada dure cinco minutos, o diez, o uno, pues-

Pero ¿la llamada primero? ¿Las llamadas que hace luego el agente por su cuenta para...?

Es que ahí es donde, cuando se complica el use case, ahí es donde se, se complica también la forma de hacer "billing", porque si tienes un use case muy complejo-

Mhm

...ya ¿cómo lo, cómo lo...? Q-lo más fácil es-

¿Y no tenéis planes donde esté todo incluido? "Unlimited" o "seat based".

Sí, es-eso es el-- al final eso es lo que es el "usage based", en realidad, que es: oye, tier uno, cien mil dólares y vas, digamos, usando de ahí. Tier dos, eh: doscientos mil. Tier tres, eh: quinientos mil dólares. Eso es un poco el plan.

Que ahí das una, un, una bolsa, un buffer razonable-

Sí

...de, de tokens de uso, ¿no? Y si se pasan les dices: "Oye, te has, te has pasado".

Sí, sí. Por ejemplo, con un cliente grande que hemos cerrado de varios, varios millones, eh, era como: mira, sabemos que no va a ser esta la forma de hacer, eh, "billing" el año que viene, pero este año vamos a "comitearnos", eh, X y vamos a tirar de ahí. Vamos a tirar de ahí a nivel de, de, de, de, de tokens, de minutos, lo, lo que nos queráis cobrar.

Hemos hecho-- tenemos, tenemos pricing tables, o sea, tablas de precio de tanto por minuto, tanto por email mandado, tanto por, eh, browsing-- mi-minuto de browser agent. Tenemos también un poquito de temas ahí con el browser agent.

¿Y tenéis churn?

Eh, 5 % o 4 %.

¿5 %?

Eh, pero vamos, ha sido-

¿Pero mensual o anual?

No, no. O sea, de las empresas que tenemos-- tenemos 70 empresas como clientes, se nos han "churneado" igual, o sea, tres, cuatrocien-- no sé.

En total, ¿cuántas empresas se han ido?

Te voy a decir cuatro o cinco. O sea-

Cuatro o cinco

...empres-- además, empresas superchiquititas.

Es que tenéis poco tiempo de vida.

Sí, pero las empresas que tenemos son empresas de varios, varios billions. Estamos trabajando con DHL.

No, está claro, está claro.

Las, las que se nos han ido son las pequeñas, de hecho.

¿Y por qué se han ido?

Porque es que no les hacemos-- no les podemos hacer caso. O sea, al final-

Hombre, pero tenéis 70 empresas, tampoco tenéis s-siete mil o...

Pero yo prefiero tener, eh, a DHL cubierto con cinco tíos o diez-

O sea, hay que hacerles caso a las empresas.

Sí, sí, sí. O sea-

Solas no van.

No van. No, no, no.

No van.

O sea-

Hay que estar "peakeando" todo el rato.

Que es, que esto no es magia, o sea, que esto es mucho de, de a día de hoy es mucho de prompt engineering. O sea, el montar una asistente-

¿Esto es services de software o software-- cómo co--? Services de software.

Services de software, supongo.

Droxxy, que estuvieron aquí-

Sí, sí, sí

...eh, decían que ellos hacían services de software.

A día de hoy es tal cual. O sea, nosotros estamos invirtiendo mucho en que no sea el futuro. Queremos tener un sistema que se ar-- se autoarregle solo, pero yo transparentemente hoy tengo que tener a, a dos personas, eh, montando un use case y arreglándolo hasta que llegue a un punto de estabilidad, que suelen ser un par de meses o así, o, o depende del use case, eh, y estando ahí a, a to-- a toquetear el prompt.

O sea, de lo que es el, el script que el, el, el prompt que le pasas al bot, eso es la in-- eso es la inteligencia, digamos, que entra al, al-

¿Se está toqueteando todo el rato?

Sí. Sí, sí. Por eso que es muy importante-

O sea, no hay un momento en que dices: "Ya está". Por eso es importante el forward deploy.

El-- depende de cómo, de cómo tiquismiquis seas como, como, como cliente. No-- voy a tirar la, la cámara. Depende cómo-- de, de cómo de inteligente seas, en el sentido de: sabes que nunca va a ser perfecto y sabes que tus personas tampoco lo van a hacer perfecto, que eso es, eso es algo interesante Nuestros clientes le ponen más, más, eh, ojos, digamos, al, al bot que a sus propias personas.

Sí, claro.

Saben que las personas-

Tienes una forma de gestionar determini-determinísticamente tu respuesta al cliente, evidentemente la vas a aprovechar.

Sí, no, y lo que, lo que digo es que-

Con las personas lo intentas, pero claro, in-in-- movilizar a mil personas a la vez, pues no es tan dif-- no es tan fácil.

Justo. Y, y lo que yo intento también transmitir al cliente es: oye, asume que va a haber un porcentaje de a lo mejor de, no de error como tal, de error catastrófico, sino a lo mejor, pues, eh, no ha pronunciado perfectamente, eh-

No, pero a mí, a mí lo que me daría miedo es maltratar a un proveedor importante, a un, a un, a una empresa de camiones que tiene 50.000 camiones, la estoy maltratando, eh, y se cansa de mí, ¿no? ¿O es bastante cautivo y, y performance-orientado?

Es muy complicado hacer eso, porque al final siempre-

Es que el caso de logística me parece un buen caso de eso, ¿eh?

Sí, siempre le metes la salida. Siempre le metes la salida al bot de: oye, se te está poniendo-- se te está frustrando la persona, sin problema, eh, siempre vamos a transferir. O sea, nunca queremos ser una barrera.

Siempre, siempre, si, si, si quedan humanos, te tiene que quedar algún humano. Ey, una cosa, ¿y tú te has planteado, ya esto ya es más filosófico, eh, pero cuál es el futuro del, del, no del ser humano, pero del ser humano que estáis desplazando?

Ventas muy estratégicas. O sea, yo es muy concreto en, en la parte de logística. Yo veo a esas personas pudiendo estar, pudiendo ir a un cliente y sentarse con ellos en persona y, y trabajando con, con ese cliente más mano a mano, versus lo que están haciendo ahora, que es mover datos de un sitio a otro.

O sea, al final-

¿Cómo, cómo? O sea, es, es, o sea, ¿la gente va a ir a ver al cliente? Eso es más caro, ¿eh?

Es una forma de, de verlo, ¿no? Pero es el, el dónde añades más valor. O sea, dónde añades más valor. Pues suele ser con un trato más, eh, one to one, ¿no?

Lléva-llévalo al límite. O sea, esto, al final, todas estas empresas tienen agentes.

Vale.

Y tienen agentes al otro lado, agentes que hablan con agentes que espero que no se llamen y que saturen las líneas telefónicas cuando pueden utilizar tranquilamente-

Otro...

Otro sistema, ¿no? Eh, pero entonces, co-- ¿qué pasa con el humano? ¿Qué hacemos del humano? O sea, ¿qué, qué hacemos los humanos?

A ver.

¿O, o no, no estáis pensando en eso?

Sí, sí. O sea, yo, yo cuando pienso que, jo, a lo mejor un BPO de 100 personas, de repente, o de 500, eh, se baja a 50, ha-hay un cambio económico, hay un cambio de paradigma económico ahí muy grande, está claro. O sea, algo va a pasar. No sé qué, pero siempre ha pasado.

O sea, en mi pueblo, en mi pueblo tenía mi abuelo 40 tíos haciendo la cosecha y ahora hay uno o cero, porque el tractor es autónomo. ¿Dónde se ha ido esa gente? Pues a hacer otras cosas. O sea, sien-siempre al final vamos a hacer otras cosas, ¿no? Y ojalá sean de más valor.

Siempre hay otras cosas, ¿no?

Sí.

La creatividad humana es infinita.

Sí, sí.

Lo que las transiciones son duras, ¿eh?

Sí, sí, sí. Va a ser porque se tienen que reentrenar, pero, jo, al final somos-

Y nunca, nunca ha ido tan rápido esto, ¿no?

Eso es verdad. Eso es verdad. Sí.

Y, y esa es la otra pregunta, es: ¿cómo, cómo, o sea, cómo puedes ir más rápido, eh, teniendo en cuenta que todo el mundo es target, no? O sea, ¿por qué no tenéis, no sé, eh, mil personas de ventas?

Ya.

El problema es en las personas otra vez, ¿eh? Porque Lovable, por ejemplo, ha ido en ocho meses de, de cero a 100 millones. Em, pero es product led. Eh, ¿no? No, son, son, son inbound.

Sí.

La gente los encuentra y paga.

Te registra y paga.

Es muy, es muy escalable, ¿no? Pero si vosotros tenéis que enviar forward deployed engineers, pues muy fácil que se han de encontrar, eh, hay que encontrarlos y mandarlos, ¿no?

Claro.

Esto es una limitación importante al crecimiento, ¿no?

Sí, es verdad que luego, de alguna manera es, en mi opinión, es más, eh, pegajoso, ¿no? Más sticky.

Sí, eso es lo que decía Carla Reina, es que, bueno, vamos al Fortune 500, vamos a las empresas más grandes. Con eso vamos a hacer un, un crecimiento muy heavy, porque cada cliente nos va a aportar mucho-

Sí

...margen de contribución. Pero sigues teniendo que tener una fuerza de ventas y estás limitado por esta gestión humana.

Pero a nivel enterprise es lo que suele acabar pasando, ¿no? Al final-

O sea, iréis arriba del todo.

Sí. Todas las enterprises, eh, eh, todas las empresas que venden a enterprises, ese B2B enterprise, eh, lo que tienes son personas haciendo la relación, el success, el deployment. Tienes un mini ejército de personas dedicadas a un cliente muy grande que te da mucha, mu-mucho negocio.

Versus ese PLG, ese product led, eh, que es, pues nada, pones algo en frente de la-- un cursor o un logo en frente del mundo y yo mañana meto mi tarjeta. Es verdad que es otro, es otro modelo. Eh-

¿Qué es lo más lejos que te imaginas que va a hacer Happy Robot?

Queremos construir ese-- a nivel de producto, queremos un asistente, un, un framework que se-- que permita al mundo construir asistentes de IA auto, auto, auto fi-- auto-fixing, self-fixing. O sea, ese es-- nuestra visión ahora mismo es cómo tenemos un framework, cómo construimos un framework en el que un AI agent no tengo que tener un FDI haciendo ese, ese, ese, ese arreglo, sino tengo al FDI pensando en la arquitectura, pero, pero el, el asistente se autoarregla una vez creado de alguna manera.

O sea, en vez de que tengas, tengas que tener a ese FDI yendo a toquetear el prompt: "Ay, te has equivocado aquí, has dicho esto mal". ¿Cómo hacer que el asistente mire sus propias llamadas-

Esto es la, la gran-

...y se arregle?

La gran asignatura pendiente, ¿no? Eh, este es el problema que también tiene Lovable, por ejemplo, ¿no? Y este tipo de aplicaciones que generan aplicaciones, que es que el último 10 %-

Sí

...no hay forma de optimizarlo.

No.

Le vas diciendo: "Oye, por favor, auto-- arréglate, arréglate". Y la, y la va liando y al final se, se desmadre y tienes que volver a empezar.

Igual con mejores LLMs, eh, esto se va arreglando.

O sea, esto te va a venir igual gratis de una actualización de OpenAI.

Puede ser, sí. Muchas veces lo pensamos así, un poco al punto de antes de: oye, eh, un ElevenLabs, un OpenAI no va a construir un voice agent Oye, pues a lo mejor sí y será parte de la infraestructura. Pero es que luego falta esa parte de ir al final. Yo como lo pienso es: tú y yo somos personas con, con, con una inteligencia, eh, determinada y tú mañana te ponen en un BPO de logística y, pues eres, somos-- soy el más tonto de la clase.

O sea, yo no sabría de qué es un Conestoga, pero me tienes que dar un input, una información de lo que voy a estar haciendo. Entonces, yo como lo veo es: nos van a dar, eh, los proveedores de, de tecnología, eh, de LLMs, un OpenAI te va a dar la base. Yo lo voy a llevar al siguiente punto. Yo lo voy a-- ese, ese 10 % final, que es el que realmente a nuestros clientes de, de, de, de ese mundo más, eh, real economy, ¿no?

Esa economía real de, de, de-- que a lo mejor nadie incluso le está haciendo caso, lo voy a llevar a deployar ese asistente a esos clientes.

Es que es curioso porque vosotros sois co-- se-- no dejáis de ser el call center de la IA. O sea, estáis, estáis aportando el factor-

Sí, sí, sí

...humano al, al, a los proveedores de la LLM, ¿no?

Sí, sí, sí. Y a ver, es verdad que hay un riesgo ahí que un OpenAI a día de hoy está const-- está contratando mucho, mucho FD también. Están contratando mucho FD porque al final ven que para deployar, eh, AI en clientes tienen que tener a gente haciendo ese prompt engineering y el pensando en cómo montar las cosas. Eh-

¿Es, es amigo o enemigo, eh, OpenAI?

Es, es, eh-

Frenemy.

Es frenemy, ¿no? Eh, es frenemy. Eh-

¿Os han robado algún ingeniero o no?

Eh, no. Eh, Y Combinator nos ha robado algún ingeniero.

Y Combinator os ha robado un ingeniero.

Sí, sí.

Hostia, esto es fuerte, ¿eh?

Sí, bueno, pues un par de inge-- de hecho, un par que eran hermanos, eh, eh, que hablan español. O sea que igual ven, ven esto en algún momento, un, un par de, de uruguayos muy majetes que aplicaron a, a YC y les cogieron. Eh-

Ah, vale, pero porque van a emprender.

Sí.

Hombre. Hombre, pero eso está bien.

Sí.

Está, está bien.

Orgullosos, pero, o sea, duele cuando eres 15 personas. Ahora estamos en cincuenta y ya se van no-- o sea, que se nota menos, obviamente, pero joder, eh, duele mucho, sí. Pero bueno, eh, eh, frenemies, un poco a tu punto de OpenAI, eh, proveedores de, de LLMs, que de alguna manera por eso, eh, también es verdad que intentamos un, eh, como, eh, eh, construir lo máximo posible.

Por eso, pues a lo mejor ahora, pues eso, el propio transcriber in-house, el end of sentence detection.

No sé si tiene sentido, ¿eh?

Lo que al final haces es uso de open source. Entonces tampoco es que-

Ya, pero lo que es horizontal-

...te estemos desarrollando.

Lo que es común entre todos. ¿Vais a ser vosotros lo que, los que innováis ahí?

Nuestra, nuestra filosofía es: si algo no funciona, s-- hay que arreglarlo. O sea, si yo tengo que de-- estar produ-- eh, pronunciando números y oye-

El tema es que no funciona durante un mes, luego se arregla.

Bueno, llevamos con esas con, con Carles y el equipo. Joder, los números, no dicen bien los números, tal. Pues hemos acabado construyendo de un open source, eh, partiendo de un open source text-to-speech, eh, un bot que pronuncia números perfecto, superclaro, su-- en, en-

¿No pronunciaba bien los números ElevenLabs?

Eh, no. Es un tema de, de lo que es la arquitectura del modelo, que aquí ya me metería yo en, eh, ya se me han olvidado todos estos temas de mi doctorado y tal, pero es un tema de, de cómo está construido su, su modelo. ¿Que lo van a arreglar en un mes? Igual sí, pero llevamos como un año así.

No podéis depender de eso.

Claro, es un poco eso al final. Y, y pues eso, Carles, eh, con todo el cariño, a veces jugamos un poco: "Eh, pues oye, pues igual, pues a la guerra", ¿no? Es un poco ese frenemy.

Sí, sí, claro, todos.

Los queremos un montón, pero bueno, pues sí, mañana igual, pues nos, nos quitan a, a un cliente o les quitamos nosotros a otro, pero bueno, al final es el, es el juego, ¿no? Y, y tienes que encontrar tu lugar. Obviamente, sabemos que, que no somos ni un OpenAI ni a día de hoy un, un, un ElevenLabs, ¿no? Pero encuentras tu, tu sitio y también tiene su ventaja el ser también muy especializado en ciertas cosas, el, el ser muy de nicho, el tener ciertas capabilidades o, o habilidades que, que tu competidor, a lo mejor más generalista, un OpenAI, pues a lo mejor no está pensando-

Sí, claro

...en: "Ostras, eh, ¿cómo hago para que-

Esa es la ventaja de verticalizar, ¿no?

Entiendes exactamente el use case, eh, que hay que construir. Nuestro, nuestro workflow builder permite conectar cinco asistentes, eh, en el mi-- en la misma llamada, que uno pueda ponerse en pausa, no sé qué, eso OpenAI, pues igual hasta-- de hecho, de hecho le he hecho alguna demo a algún agente de OpenAI. Es como: "Hostia, qué, qué guapo, qué, qué, qué chulo habéis hecho esto", tal.

De hecho, a veces nos-

Ojo, ojo, ojo con las demos que les hacéis a OpenAI. Oye, ¿y la infraestructura telefónica? Esa, esta capa que es Twilio.

Eh, nos hemos quitado de Twilio, nos hemos pasado a nuestro propio SIP server. Eh, digamos que tenemos nuestro, nuestro propio servidor de telefonía, que luego sí, para conectarnos al mundo real, o bien a través de un Amazon o bien a través de un Twilio. Eh, pero eso ya es la conexión al, al, no al mundo real, a, digamos, a la, a la telefonía externa, ¿no?

Pero eso lo que nos permite también es poder conectarnos directamente a la telefonía del cliente. Si un cliente tiene, eh, RingCentral o 8x8 o Amazon Connect-

Mhm

...pues nos conectamos a través de estos, eh, SIP trunks. Eh-

Vale

...temas de telefonía.

Oye, Pablo, y yo tengo una pregunta importante hacerte que es: ¿por qué te has ido de España? O sea, cuéntanos un poco rápidamente-

Sí

...la, la historia de cómo habéis llegado aquí.

Vale, yo termino Industriales con Luis. Eh, nos vamos a hacer el máster a Alemania. Eh, me quedo a hacer el doctorado. En algún momento me canso de hacer el doctorado y digo: "Esto no es para mí. No voy a escribir papers y artículos toda la vida". Eh-

¿El doctorado de qué era?

Era de inteligencia artificial o en su momento deep learning, ¿no? Que nos daba miedo llamarle IA. Era un tema de-

Lo anterior a inteligencia artificial.

Sí. Era temas de reconstrucción 3D en base a imagen.

Vale.

Entonces yo, pues te grababa bailando y te reconstruía un avatar, ¿no? Hice unas prácticas en, en Meta, veo que no es para mí, dejo el doctorado y le digo a Luis y a Javier-

¿En Meta y dónde?

En Sausalito, en remoto, porque era-

En Sausalito.

Sí, tienen ahí una, una oficina del, el virtual humans, ¿no? Los, eh-- todo el tema de, eh, de, eh, virtual clothing y todo el tema de las prendas.

Ah, sí.

Y lo hago, lo hago remoto. Me aburro un montón en 2022, eh, o sufro mucho por, por no poder estar viendo, pues todo el tema del COVID y demás, lo tuve que hacer en remoto las prácticas Y dije-

Ah, porque era 2020

2022.

Sí.

Y entonces, en algún momento ya me-

Yo, yo estuve-- bueno, de hecho, te, te, te conocí a ti en, en Silicon Valley, ¿no?

Sí, sí, sí, el año pasado.

Eh, estuve haciendo un tour por las típicas empresas, ¿no? Fui a Meta, ¿no? Y a Google y todas esas empresas, ¿no? Eh, y, y lo vi un poco por dentro, ¿no? Y cómo, cómo la gente lo vivía. Sí que es verdad que es muy random, ¿no? Te puedes encontrar un equipo, eh, que está haciendo algo muy potente y luego-

Sí

...te encuentras gente que parecen funcionarios-

Sí

...que...

Seis meses tardaron en darme una dataset y ya se me acababa las prácticas. Eh, me fui, me fui sin la dataset.

¿Te estuviste seis meses esperando un dataset?

Sí.

Para hacer la práctica.

Sí, lo, al-- lo acabé haciendo con otro-- otra dataset por ahí que encontré, pero la, la dataset buena de-- eran unas caras virtuales tal, no me la-

¿Te pagaban por eso?

Sí, sí. Además, pagaban muy bien las prácticas.

¿Te pagaban muy bien?

Sí, sí. No, yo ahí pues renuncié a lo mejor a... Mis colegas se iban con medio millón de salario al salir del doctorado. Eh...

¿Medio millón?

Sí, sí. O en, en un Zúrich, imagínate, a lo mejor eran cuatrocientos cincuenta mil, eh, euros, voy a decir, no sé. Pero, pero es un poco a lo que uno renuncia, pero en, en algún momento-

Y luego para no darte el dataset y que estés ahí, pues tomándote burritos en, en la cafetería esta de que te dan todo gratis también.

Sí, e-eso es cuando ya terminas el doctorado y pues ya tienes un tren ahorita, en las prácticas era un poco menos, pero, pero al final lo que acabo haciendo es eso, dejo el, el doctorado y digo a Luis y a Javi: "Oye, vamos a hacer algo". Estamos ahí un año dando vueltas y empezamos en Múnich, de hecho, construyendo cosas de imagen artificial y demás, y vemos que, que, bueno, pues puede tener sentido, aplicamos a YC.

¿Y por qué aplicamos a YC? Es-

¿Por qué aplicasteis a YC?

Eh, uno como, como emprendedor que no sabe lo que es ser emprendedor, dice, pues no sé, busca recursos-

Es la meta

...claro, busca recursos online y dice: "Pues no sé". Yo creo que en algún momento-- yo no sabía lo que era YC. O sea, aquí desde España no tenía ni idea de que existía Y Combinator, no sabía qué era eso. No sabía ni qué era una startup. O sea, yo hago Industriales en Madrid y mi objetivo es, no sé, llegar a, pues, a una consultora y ya está.

Eh, no tenía más, más-- no sabía qué más había en el mundo. O sea, no sé por qué, pero a lo mejor, pues por mi, mi, mi, mi familia o lo que sea, pues mi padre trabajaba en Gas Nat-- en Unión Fenosa y dije: "Pues yo qué sé, pues trabajaré ahí en Unión Fenosa con él". No sé. Eso es lo que quería mi madre, ¿no? Entonces: "Ah, pues con tu padre ahí en tema de energía".

Y yo: "Pues no me cuadra mucho, pero supongo que será lo que hay que hacer". Entonces, lo que pasa al final es que hago el, el máster en Múnich y digo: "Ostras, pero si aquí hay un montón de..." O sea, como en Múnich había un poquito más de, ¿no? De ambiente así de, de startup. Aquí en Madrid, o sea, en, en, en Madrid, donde estudié, no había mucho movimiento. Yo hago un-

En el Poblenou es todo startups, ¿eh?

Por eso sí, no, aquí, aquí veo el-

Aquí en Barcelona.

En Madrid y en Industriales, pues yo lo, lo, lo much-- lo, lo mucho más, o sea, eh... The most I did, o sea, lo, lo, lo que hice con mi colega Luis fue es-- ser parte de una, mmm, empresa random que te-- era un tío que había montado una empresa random de detección de drones. Y yo durante el máster, mi primer año de máster en, en Madrid, hago ahí un tema de, de eso con Luis.

Eh, llámalo startup, llámalo, eh, SMB, eh, empresa mediana. No sabía lo que era una startup. Conclusión: encontramos Y Combinator y decimos: "Ostras, pero esto es la leche". O sea, te forman y de repente te pueden dar medio kilo y te vas a San Francisco. Pues obviamente aplicas y si te cogen, bien. Nos, nos cogieron en la, en la primera, en, en el winter, en el invierno de 2023, en ese batch, nos cogen para la entrevista y nos rechazan.

Y en el summer del 2023-

¿Quién os rechaza?

Eh, Diana. O sea, YC. Diana, que es nuestra partner, nos rechaza la-

¿Por qué?

...la primera vez. Eh, no, de hecho no fue Diana la primera vez. Nos rechazaron la primera vez porque acabamos de... O sea, no lo sé, no lo sé. O sea, nos dijeron que no tenía sentido lo que estamos haciendo. Y tenían, tenían razón. Tenían razón. Eh, seguimos con esa misma idea y volvimos a aplicar. Ahí sí que nos cogen, pero nos cogen como con reticencia. De hecho, la mitad de las empresas que cogen en YC o más, eh, hacen el pivot en el, en el batch.

O sea, es, es muy loco, ¿no? Yo entro en verano de 2023 a YC y todos los colegas nuestros eran como: "No, yo dejé el trabajo ayer y estamos aquí. Aplicamos con una idea, pero nos han dicho que tenemos que pivotar sí o sí".

Ay, Dios mío.

Entonces, es, es como un, es como una...

¿Y vosotros os pasó esto también?

Nosotros llegamos con setenta mil dólares de ARR, entonces un poquito más convencidos de lo que estábamos haciendo y los, los colegas ahí en plan: "Ostras, tenéis, tenéis ARR, qué bien, ¿no? Vais muy bien". Nosotros: "Pues no lo sé, no lo sentimos así, la verdad". Entonces, lo que nos pasó es que nos engañamos un poco a nosotros mismos y estuvimos todo ese verano intentando como crecer esa idea de Computer Vision, llámalo el Happy Robot V0.

Eh, estaba en otro pódcast el otro día y creo que dije: "Ese era el, el Sad Robot, que nunca salió a la luz". No, esa, mmm, era como otra empresa realmente. Entonces lo tiramos a la basura después de, desp-- en, en el Demo Day, después de YC o en el-- justo el día que termina YC, hay como un Demo Day, una presentación, eh, al, a los inversores.

Ese día yo le digo a, a Diana, a nuestra partner: "Eh, vamos a pivotar". Yo ese día, el día Demo Day, nos levantamos Javi, Luis y yo ahí en nuestro piso en San Francisco, alquilado durante el verano de 2023, y sabemos que ya lo vamos a, vamos a pivotar.

En el Demo Day.

En el Demo Day.

El día del Demo Day por la mañana pivotáis.

Yo ese día estoy presentando la idea en, ahí en Zoom a todos los inversores y yo sé ya que eso no lo vamos a seguir haciendo.

¿Y? ¿Y te invierten igual?

No quisimos levantar porque no tenía sentido. Eh, de hecho, habíamos levantado un poco de dinero antes de, de YC. Eh, habíamos levantado un millón, eh, antes de YC.

¿Con quién?

Se llaman Array Ventures, eh, un fondo de ahí de San Francisco pequeñito.

Vale.

Eh, y, y nada, el millón de Array, el medio millón de YC. Tenemos ahí un kilo y medio y un poquito más de algún angel que nos había tirado dinero durante YC, que en, en-- durante YC te dan-- te llega todo el mundo: "Por favor, por favor, coge mis cincuenta mil dólares". Tenía-- tengo emails de gente begging, o sea, pidiéndome por favor que, que, que no hace falta hablar, que, que te mando los cincuenta mil

A cualquier valoración-

Eh, igual-

Condiciones, todo da igual

...es absurdo, ¿no? O sea, yo tengo algún correo por ahí guardado de, de alguien que me dice: "Oye, que no hace falta ni hablar". Pero le decía: "No, no, no, no queremos coger más dinero, tal". "Que no, que no, que no hace falta ni hablar. Yo te mando los cincuenta mil dólares". "Oye, gracias, pero no, no te preocupes, que no hace falta". Conclusión, eh, o, o yendo al grano, eh, pasamos por el Demo Day, pivotamos y entramos en ese pivot hell, eh, ese invierno de, de, de, de, de, de dar vueltas, eh, sin saber qué hacer.

Estamos así tres meses. Esto es 2023, desde septiembre hasta noviembre 2023, dando vueltas como tontos. Eh, un periodo bastante duro, eh, a nivel personal también de, de-- en el emprendedor. Te-- dudas, eh, qué haces con tu vida, eh, y te planteas cosas, en plan: "¿Yo qué hago aquí?".

Pero bueno, lo, lo bonito es que, que tienes un equipo muy sólido, que son, pues, mi, mi hermano y mi mejor colega de la uni.

Eso ayuda, ¿no?

Que al final ayuda un montón. Y siempre sabíamos, mmm, que iba-- íbamos a salir adelante de alguna manera, íbamos a hacer algo.

Y teníais pasta.

Y teníamos pasta.

¿Estabais en San Francisco?

Sí, nos quedamos ahí.

No es barato, ¿eh?

No, no, no. Pero bueno, eh, nos quedamos ahí, eh-

Comiendo ramen.

Comiendo un poquito de ramen. Yo traje además a, a mi, a mi mujer y, y le-- pues también eso.

Y, y eso de traer gente en la época de Trump, ¿es fácil también?

Eh, se estaba complicando un poco, pero creo que las J-1, todas estas visas que tenemos, de hecho nos traemos bastante gente de, de España con la J-1. Eh, creo que lo han vuelto a, a permitir.

¿Sí?

Creo que sí. Tengo que mirar. De todas formas, vamos a abrir-

Bueno, vosotros tenéis a Andreessen como socio-

Sí

...que tiene acceso directo a la Casa Blanca.

Bueno, de momento yo no he activado

En una llamada, en una llamada tú tienes a Trump ahí habilitándote la visa, ¿no?

Aceptando la visa de, de, de, de Pedrito. Em, no, tenemos, tenemos-- vamos a abrir filial en España y, y eso, pues también permite, eh, poder traer a gente, eh, más a menudo. Porque nos gusta, digamos, hacer un poco de cross pollination, ¿no? Traemos a gente de Estados Unidos a la of-- de la oficina de San Francisco.

Somos cincuenta, cuarenta en San Francisco, diez aquí, eh, y un par en, en Ámsterdam, eh, están ahí medio remoto. Y, y traemos a gente de San Francisco aquí de vez en cuando, eh, pero sobre todo de, de, de Madrid a, a San Francisco y les mola un montón. Tenemos ahí la, la Happy House.

¿En Madrid?

En, en, en San Francisco.

Ah, en San Francisco.

En San Francisco tenemos unos pisos alquilados enfrente de las oficinas, unos tres o cuatro, eh, apartamentos, y ahí, pues van yendo los de-- sobre todo los de, los de Madrid, pues van yendo ahí-

Ah, guay

...de vez en cuando. Esto es-

Es una experiencia. Ir a San Francisco es una experiencia.

Sí. Sí, sí, sí, sí. Sí.

Eh, lo que pasa es que, bueno, nosotros siempre intentamos que, que la gente acabe construyendo aquí, que es lo que te decía antes cuando subíamos, ¿no?

Ya.

Y hostia, es una pena que el talento que tenemos, ¿no? Se nos vaya a Estados Unidos.

Ya.

Que es el i-- el objetivo que tiene Andreessen Horowitz. O sea, Andreessen Horowitz, por ejemplo, tiene un objetivo de traer talento a Estados Unidos, ¿no? Eh, estamos viendo participadas nuestras que les hacen terms donde les obligan a moverse a Estados Unidos.

Yo tengo eso en el-- los term sheets.

Claro, claro.

Tengo que estar en, en-

Creo que el fondo este American Dynamism que tienen es, es un, es un-- es obligatorio. Eh-

Sí

...lo ponen como, como requerimiento. Entonces, claro, em, es una pena, ¿no? Eh, por Europa. Es una pena por-

Ya

...por contribuir un poco al sistema donde, donde nos hemos criado, ¿no? Y donde están nuestros amigos y familiares, ¿no?

O sea, eso 100 por 100. Yo más que por el sistema, que obviamente, eh, me gustaría que el sistema funcionara mejor por, por la familia y por amigos, y porque sí que me gustaría que, que España fuera una, una, una potencia a nivel de, de talento, y lo es. O sea, ese es el tema. De hecho, es que encontramos talento, como tú dices, buenísimo.

Mmm.

Eh, mucho mejor-

Y os lo lleváis ahí a Estados Unidos.

Lo llevamos allí. Como te digo, ahora estamos ya creciendo aquí bastante en Europa, entonces, pues vamos a, a fin-- a afincarnos también bastante por aquí. Pero la realidad es que es muy fácil crecer allí. Eh, la, la realidad es que es muy fácil crecer allí por-

¿En qué sentido es fácil?

Eh, financiación, clientes, rapidez de, de todo. Se mueve todo superrápido. O sea, yo un cliente de, a lo mejor medio kilo-

O sea, como mercado, como mercado final.

Sí, sí. O sea, un cliente americano que le hago una demo y le gusta, igual en dos meses estamos cerrando un contrato de-

Mucho más abierto a comprar, probar cosas nuevas.

100 % y a pagar.

Ticket más alto.

Y a pagar, sí, sí.

Mmm.

Contratos de doscientos cincuenta mil, quinientos mil. Eh, hemos firmado alguno de, de dos kilos y pico. Eh...

Aquí en Europa es, es más difícil. También es verdad que esta facilidad luego la tienen para irse también cuando viene otro competidor.

Sí, sí. Tienes que-

Es más dinámico.

Es muy dinámico.

Para lo bueno y para lo malo.

Sí, sí, sí. Es bastante-- es muy competitivo. Sí. Tienes que estar todo el día construyendo. Eh, es verdad que a lo mejor aquí en Europa, pues hay menos movimiento, entonces te puedes tranquilizar un poco más. Que, que, que creo que va a cambiar también porque se está, eh, internacionalizando mucho todo.

Mmm.

Eh, pero, pero sí, es, es mucho más dinámico. Y, pues en la parte de financiación, el, el aura este, ¿no? De: "Oh, San Francisco, tal". Yo cuando levantamos, levantamos dinero antes de, de, de entrar a Y Combinator, que decíamos, levantamos cuando estábamos aún en, en Alemania, aunque la empresa la habíamos, eh-- lo teníamos como de la web.

Del Uber.

Levantamos dinero desde, desde una-- desde mi casa ahí en Alemania y la m-- la, la, la partner de ese fondo: "Ah, estáis en Alemania. Okey, eh, vale". Este vale es como genial valoración de empresa europea, que es como la mitad de-- o sea-

Esto yo lo niego en rotundo. Porque-

No sa-- a mí me, a mí me pasa.

No, no, hay casos de todo tipo. Nosotros hemos hecho mucho fundraising. Hemos hablado con to-- yo creo que hemos hablado con todos los fondos de-- los grandes fondos del mundo. O sea, yo creo que no nos quedan grandes fondos con los que hablar. Eh, y para nada, para nada nos encontramos que sea una jurisdicción prohibida, eh, invertir en Europa o que no se-- no puedan invertir o que los terms sean distintos.

Esa es nuestra experiencia, ¿eh?

Y vuestra primera ronda fue, fue aquí, ¿no? O, o fue también allí. Quiero decir-

Nuestra-- claro, es que la primera ronda es diferente, ¿eh? La primera ronda tiene un componente muy local.

Sí, sí, sí, sí.

Eso sí.

Eso es lo que nos pasó. Eh, nuestra primera ronda fue una preseed de, de tal, y ahí es cuando te-

No, claro.

¿Te acuerdas?

Es que la preseed tiene sentido que sea local.

Sí, sí.

Porque no va a invertir, eh, una persona al otro lado del mundo-

Sí, justo

...en alguien que no tiene nada que ver.

Justo.

Todavía, ¿no?

Justo. De hecho, no lo habíamos conocido en persona.

No, claro, eso tiene sentido.

Se aprovechó un poco de, de, de nuestra localización. Pero vamos, que llegas a poner que estás en San Francisco y que "I just happen to be in Munich", o sea, eh, randomly estaba en Múnich-

Y te transfieren el dinero. Te parece fácil, ¿eh? Lo del fundraising. Mucha gente que nos escuche, que está intentado levantar dinero durante mucho tiempo-

Joder, porque-

Pensará: "Este tío, Pablo, joder".

Se nos hizo muy fácil. Yo creo que también es mucho ese mentalidad de San Francisco, de YC, de: "¿Equipo, equipo bueno?"

Equipo bueno, técnico.

Tres personas. Técnico, uno más de negocio.

Sabes vender. Sabes vender, vamos, sabes vender bien.

Sí, sí. O sea-

Es una buen-es una buena combinación.

Sí. Sí, sí. Entonces, pues te tiran ahí un poco los cincuenta mil o los quinientos mil. De hecho, cuando nos invirtieron ese primer-- hicimos como dos tranches, como dos mini ronditas. Los primeros quinientos mil fueron como: "O sea, qué locos, nos han mandado quinientos mil dólares de repente". Esto no era YC, era el fondo este.

Sin conocer a esta persona, nos han transferido dinero, eh, de la noche a la mañana.

¿Cómo vais de ahí a Andreessen Horowitz?

Que yo cuando te conocí-

Sí

...em, que era, era este evento de gente que nos escribió porque estábamos haciendo la ruta y, y organizamos una, un encuentro ahí. Eh, tú me dijiste: "Bueno, estamos haciendo agentes de, em..."

De IA conversacional.

De IA conversacional. Y dije: "Hostia, otro".

Más.

Y pensé: "Otro". Y luego he seguido escuchando Javi Robot posteriormente de mucha gente, ¿no?

Sí.

Y, ¿qué, qué, qué pasó?

Toda esa fase de pivot hell, ¿no?, que decíamos, de estar dando vueltas como tontos en finales de 2023, acabamos decidiendo: vamos a montar asistentes de IA. Yo quería hacer LLMs. O sea, no habíamos tocado-

LLMs directamente.

Yo no quería-- no habíamos tocado language models para nada. Estábamos con nuestro computer vision ahí, con nuestra imagen artificial a lo-- a, a saco, como ese foco, ¿no?, de-- obsesivo, de: nosotros somos buenos en eso porque Pablo tiene el doctorado, tal. Recomendación ahí al aire: no te obceques con la tecnología, ¿no? Eh, piensa siempre en el cliente.

En el problema a resolver.

En el problema, claro.

Y el cliente.

Y nos acercamos con: ah, pues no, pues la experiencia de Pablo en computer vision por el doctorado, tal. Un fracaso. Eh, entonces, tiramos eso a la basura, como te decía, y, y ese periodo de, de pivot hell, eh, empezamos un poquito más a pensar en cliente. Seguimos haciendo un poco el error de yo quería hacer LLMs. Creo que los-- la, la IA es el único-- la única tecnología que, que, ah, está-- que, que puedes empezar con la, con la tecnología antes del cliente y no equivocarte del todo, porque había mucho que hacer.

Es como Internet, ¿sabes? Como: ¿puedes hacer una página web? Sí, para cualquiera. En su, en su momento no había nada hecho. Entonces, esto es lo mismo. No había nadie.

Así empecé yo.

No había nadie haciendo LLMs. O sea, o, o estaba todo el mundo haciendo LLMs, porque cualquier use case era factible de, de hacer. Entonces, lo que hacemos es montar voice agents. Luis quería hacer temas de text to speech, yo de LLMs. Hacemos voice agents y Javi decía: "Pues mira, yo sé que en esta industria mía hay un caso de uso para llamar a camioneros".

Sencillo. Venga, vamos a explorarlo eso. Entonces, damos, damos ahí vueltas, damos vueltas, eh, vamos a conferencias, eh, vemos que tiene sentido. Primer cliente en 2024. Lanzamos nuestro primer cliente en, en abril de 2024 es cuando lanzamos a producción nuestro primer cliente freight broker. Crece el revenue un poquito, tampoco muy loco.

Llegamos a esos trescientos mil, trescientos cincuenta mil de RR y de repente-

¿Quién era el primer cliente?

Eh, se llama Circle Logistics. El, este, este, tre-- el treintavo broker más grande de US.

Este fue el primero.

Ese fue el primero. De repente-- bueno, esto es superrandom. Yo-

Esto solo pasa en el mundo de IA, ¿no? Cuando realmente es algo nuevo-

Sí

...todo el mundo quiere-

Probarlo

...probarlo.

Sí.

Y están dispuestos a arriesgarse más con una startup, ¿no?

Sí, y era el, el sweet spot perfecto, ¿no? O sea, era el, el, el-- no era ni muy grande, no era CH Robinson, ni era, eh, un tío con 10-

Vale

...teléfonos. Eh, era muy-- un, un equipo de, de quinientos o setecientos millones de, de revenue que tenían gente perdiendo el tiempo haciendo estas llamadas, eh, supertransaccionales y de negociación. Entonces, eh, de eso creo que es Carles el que nos conecta. Bueno, conozco a Carles en algún momento.

¿Cómo?

Em, pues creo que Luis, como miraba un poco todo el tema de, de, de, de text to speech, ve ahí a-- contacta a Carles en LinkedIn y básicamente le, le escribe.

Vale. O sea, tan fácil como esto.

Y, y conectamos. Y un día Carles llega por San Francisco y dice: "Oye, ven, veníos a las oficinas de Andreessen y charlamos".

¿Eso lo dijo Carles?

Sí. Eh: "Veníos a las oficinas de, de Existing, sí, y charlamos". Entonces, le hacemos ahí una demo en, en sus oficinas, en las oficinas de, de Existing, sí. Y le digo a Carles al fin-- a Carles al final: "Oye, eh, ¿qué te parece esto? Tal. Yo sé que haces 'angel investment', ¿quieres meter algo? Tal". Y al final, pues acaba, eh, invirtiendo con, con, con un vehículo y tal.

Y, y eso, pues nos lleva a que Carles nos da supermuchísimo advice. Es-- ha sido pivotal, o sea, una empresa clave para, para nosotros, un, un crack. Eh, nos conecta al final con, con Existing, sí, porque querían, digamos, un par de, de partners allí conocernos y tal, y nos-- creo que nos conecta con ellos, tal.

Le hago una demo. Yo no quería levantar nada aún, porque yo tenía en mi cabeza el, el millón de dólares, tipo serie A equivalente a millón de dólares o al revés. Tengo que tener un millón de dólares de revenue para tener una serie A, levantar una serie A, ¿no? Y-

Esto era así hace tiempo.

Esto era así hace tiempo. Y ahora de repente me llega ahí en, eso, en verano de 2024, Existing, sí, nos empieza a camelar un poquito y venga tal. De repente llega el partner, partner a, a, mmm, a las oficinas, porque me, a, mmm, o sea, me estaba escribiendo día sí, día también, y yo: "Venga, tío, pues acércate por aquí". Y le hago la demo y dice: "Pem Quiero hacer vuestra, quiero hacer vuestra, vuestra serie A.

¿Cuánto quieres? Entonces me pone el día siguiente vamos a sus oficinas, nos pone ahí, eh: "Tres números. ¿Qué quieres? Elige"

¿Y cuáles eran los tres números?

Diez, 15 o 20 millones de, de, del-- para levantar 10 o 15 o 20. Y las valoraciones.

¿Y eran valoraciones diferentes para cada uno?

Sí.

Pero y, pero y, ¿qué, qué sentido--? O sea, ¿y cómo eliges entre estas tres opciones, este menú? ¿Cómo, cómo eliges? ¿Cuál fue tu criterio?

No queríamos, eh, digamos, como volver-- no, no queríamos dilución, eh, extrema. O sea, no queríamos diluirnos por diluirnos. Tampoco queríamos dinero por tener dinero, porque sabíamos que somos-- éramos muy eficientes a nivel, eh, eh, uso del cash. Vamos a por una intermedia, ¿no?

Vamos a por ese 15 que tiene sen-- no pare-- nos, nos tiene-- ese gut feeling, ¿no? Parece que tiene sentido como algo que es intermedia.

El menú del medio.

Del medio.

Mediano.

Mediano. Vamos a por el 15 y luego, pues negociamos un poquito la valoración para que sea menos dilución y tal, y-

Y sí a todo. Dijeron sí a todo.

Prácticamente.

No tienen board seats.

Sí, tienen-

¿Sí?

...tienen board seats, sí. Sí, sí.

O sea, ¿vosotros habéis perdido el control de la compañía?

No. No, no. De hecho, como era muy importante para nosotros ese, ese control, nosotros mantení-- mantuvimos, eh, tres seats y, y entró, eh, Andreessen. Y ahora, de hecho, con, con Base10, con Ade, pues también hemos añadido otro board seat para los founders. Tenemos cuatro board seats de founders y, y dos de inversores.

Entran 15 millones de euros. ¿A qué, a qué valoración?

Entraron 15.6 a casi 90.

90 de millones de valoración.

Sí. Luego levantamos otra, otra un poquito de un millón más de safes de, de inversores estratégicos-

O sea, menos del 10 %

...a 100. Sí. Eh, o sea, eh, más, ¿no? O sea-

Ah, no, 15, perdona, 15 del 90. Perdona, no-

Digamos que son 15-

12 o-

...15 a 100. Ponle que es 15-

15

...a 100, pues eso es 15 %, ¿no?

Vale. Sí, claro, premoney.

Eh, y entonces ahora lo que pasa desde San Francisco, o sea, desde, desde que levantamos la serie A en septiembre, eh, hasta ahora, pues es: llegamos a dos millones en, en diciembre.

De ARR.

De ARR.

Pero que no dice-

Revenue run rate. Vamos a ser superclaros, ¿no? Al final hay una parte que son, eh, que es un poco de overages. Suele ser como un 5 o 10 %, por decir un número más o menos en ese rango de overages, de que, pues a lo mejor el co-- el, el contrato son, eh, $100.000 de contratado y te pasas a 110.000. O sea, te gastas un poquito más de lo que habías contratado, ¿no?

Y ahí llegamos a esos dos en diciembre y de repente, pues vamos cerrando, vamos cerrando y, bueno, pues nos ponemos ahora en, en esos casi ocho. Eh, eh, bueno, ahora a día de hoy, que cuando estemos grabando esto, que cuando sea publicado, pues será más.

Que estamos grabando esto final de julio. O sea, cuando salga, eh, vete a saber, vete a saber dónde estaréis. Eh, y ahora, o sea, después de esta ronda de 15 de Andreessen, que por cierto, no hicisteis tendering de ningún tipo, no-

No

...no fuisteis a buscar nadie más. Ya os encajaba Andreessen.

Sí.

Y dijisteis: "Vale".

To-- o sea-

Dedicasteis un minuto al fundraising.

Un poquito. A lo mejor hice como el amago de un proceso, ¿no? De: venga, voy a preguntar un poco por ahí a ver quién hay. Pero no nos cuadraba.

¿Pero a quién le preguntas? A Sequoia o... ¿no? Porque cuando tienes Andreessen, que es de top-

Sí

...un inversor top en Silicon Valley.

Conversé, hablamos, me, me cuadraron un poquito más. Yo intentaba también ir por, por el que estuviera motivado por lo que estamos haciendo, ¿no? Porque si vas de cero a alguien y le cuentas la movida, pues a lo mejor ni se quiere enterar. Hacen la llamada por hacerla, ¿no? Pero, pero hubo ahí bastante encaje con-- vamos, hubo un montón de encaje con a16z desde el principio. Tenían su, su, digamos, su, su mantra o su, su investment thesis de: oye, yo voy a por esas verticales.

Y el voice agents, además, es como una API, eh, o sea, veían voice como una API, que es un-- exactamente lo que yo, como yo lo veía, ¿no? Voice para mí-

¿Y ellos no hicieron otras inversiones en este espacio? Porque ellos hacen muchas inversiones.

Hacen muchas. Han hecho a lo mejor alguna en un car dealership, voice AI for car dealerships, o sea-

Vale

...asistentes de voz para, para, eh-

Concesionarios

...concesionarios.

Mmm. Vale.

Eh, pero, pero no. De hecho, en algún momento nos dijeron: "Oye, esta empresa que está haciendo temas de email para transporte, ¿cómo la veis, competitiva o no?" Nosotros: "Sí, sí, no, esta la vamos a matar." "Ah, okey, pues no, no invertimos."

En general, tu incentivo es decir: "Sí, sí, no, no, este es competidor. Sí, sí, este también."

A ver, yo soy una persona-

No invirtáis más.

Yo soy una persona muy, muy transparente. Y entonces, a ver, sí, esa no, vamos, de hecho es que no tiene sentido.

Y te hacen caso.

Sí, sí, sí.

Vale.

Si me dicen que, pues yo qué sé, de hecho tienen alguna que está haciendo colección de, o sea, recolección de deuda, eh, para lenders. Eh, claro, de hecho también como en el mundo-

También competidor.

No, no, no.

Se sabe.

A ver si eres, si fuera a lo mejor está Carlos aquí y dice: "Sí, lo vamos a matar." O está Sam Altman: "Sí, lo vamos a matar." Eh, de hecho, hay un-- estamos en una... Esto no sé si lo puedo contar mucho, pero bueno. Sam Altman, eh, en alguna de las charlas en las que hemos estado, eh, algún día puede que haya soltado algo tipo a una pregunta de alguien de: "Nos vais a matar." Y puede haber soltado él, no confirmo ni deniego que haya dicho sí.

O sea, en plan así como de coña, ¿no? Pero-

Y esto no es un meme, pero he visto la, la screenshot-

Sí, sí, sí

...de I'm gonna, I'm gonna kill you.

O sea, un poco volviendo al punto este de, del, del, de lo de Sales-- de, de Salesforce, ¿no? Del founder, uno de los founders de Salesforce, que en una, en, en lo de Sequoia, en este evento de Sequoia Ascent, que está grabado en YouTube, creo que en algún momento comenta algo así como: en Enterprise tú vendes porque sabes hablar el idioma de tu cliente.

Por mucho que OpenAI tenga un bo-- un L-- un LLM de la leche, tú tienes que hacer que eso funcione para el, el vicepresident de brokerage o el vicepresident de transportation. O sea, ¿a qué le importa a esa persona? Tú tienes que hacer que eso funcione y que les dé valor.

Mhm. Oye, y la última ronda, ¿cómo fue?

Última ronda

Última que se ha cerrado hace unas semanas, ¿no?

Sí, eh, hace un par de semanas, sí. Eh, llegamos a enero con esos dos millones, seguimos creciendo, clientes bastante interesantes. De repente también, pues cerramos, eh, esas-- una, una, una de las dos navieras más importantes del mundo. Eh, de repente nos-

Cuyo nombre no podemos saber, pero no hay muchas.

Saldrá, saldrá, saldrá.

Mercedes, ¿no? Ese tipo de...

Eh, puede ser una y otra. Pero, pero trabajamos con empresas bastante grandes. De repente cerramos DHL, que también sala-- saldrá anunciado. Mira, esto lo podemos decir porque ya habrá sido anunciado, que, que DHL, eh, va a ser un partner importante, o sea, es un cliente importante, sale en, en agosto.

Mhm.

Eh, cuando ven eso, pues cierta-- se, se corre un poco la voz y de repente nos empieza a escribir todo el mundo de que, pues tenemos a DHL, tenemos al otro, al CH Robinson, no sé qué. Estamos en su momento, creo que en hace un mes y medio, así mejor en cinco o seis o no sé dónde estamos, pero vamos creciendo rápido y, y llega bastante inbound y al final pues es como: oye, pues lo hacemos, ¿no?

Venga, va, vamos a montar. Esta ronda la preparamos mucho más. Aquí sí que nos preparamos, pues, eh, desde, desde el día que decidimos ir a por la ronda. Tengo a, a, a Kili, a, a Kili Peña, eh, nuestro chief of staff y ahora, pues, eh, head of ops, que el tío es un crack.

Es head of ops, ya.

Hace lo que haya que hacer. Eh, Kili es un máquina. Y s-- nos preparamos con, con todo lo que hay que organizarse para, para la ronda y, y a tope. Y vamos a mercado a hablar con todo el mundo. Hacemos dos, tres días de hablar con un poco todo el mundo y al final, eh, eh, nos cuadra muchísimo el, el enfoque de, de ADE.

¿Andrés os, os ayuda en este proceso de M&A y de fundraising?

Sí, sí, sí, sí, nos ayuda bastante. De hecho, con Andrés ya hablo-

Os presenta a la gente, os da feedback channel.

Sí, sí, sí. Hablo con ellos cada semana. De hecho, en general, o sea, cada dos semanas suelo hablar con ellos.

¿Con quién?

Con nuestros partners de-- nuestro partner de-

¿Quiénes son?

Anish Asharia, eh, un partner de, de allí, eh, de, de Existing C y sus, eh, dos, eh, ju-- more junior partners. Entiendo que yo no entiendo mucho de, de business, pero bueno, son, son tres que nos ayudan un montón. Eh, Olivia-

Dos ayudantes.

Sí, o sea, son junior partners, lo que quieras llamarlo, ¿no? Eh...

Vale.

Eh, y nada, hablo con ellos bastante a menudo. Nos van ayudando en, en, en todo lo de la, lo de la ronda. Hacemos-

¿Con quién habéis cerrado?

Eh, Baseten.

Baseten.

Baseten. Eh, base de 10.

Sí.

Eh, Adeyemi Ajao.

Ah, vale.

Uno de los, de los founders de, de Twenty. Que de hecho lo conozco el, casi el primer día que voy yo a San Francisco jugando al fútbol.

Mhm.

Ahí conocí a Ade, eh, y desde entonces, pues bueno, he conocido a sus hijas y he estado en su casa. Entonces, pues era, eh...

O sea, fue una preferencia personal.

Sí, sí. De saber que ibas además a trabajar con alguien con quien quieres trabajar.

Claro.

Y además, el, el foco, hemos-- ellos, su, su, su motto también es como: investing in the real economy. Entonces, como que hubo un encaje muy bueno de-- nosotros estamos yendo a todo ese blue collar worker, eh, a ese, a ese, a ese mundo de operaciones, messy, lío de llamadas, emails, coordinación.

Encaje ahí perfecto, ¿no? Digamos.

Levantáis cuarenta millones de euros.

Cuarenta y cuatro millones de dólares.

De dólares. A una valoración...

Eh, buena.

Buena.

Eh...

O sea, vuelve a ser otro 10 %.

Eh...

Si quieres te hago otra pregunta que sea la misma. Por ahí estará.

Buena, buena.

Por ahí estará.

Sí, sí. Eh, no anda desencaminado. Sí.

Y además la hacéis secundario.

Eh, hemos hecho un poco. Y no solo nosotros, sino también hemos intentado-- o sea, los empleados no habían estado suficientemente-

No hay tiempo ni para llegar al cliff.

No, no, de hecho solo había una persona que tuviera el cliff y no funcionó a tiempo. Pero vamos, mi, mi objetivo es que en la siguiente podamos hacer, eh, un, un tender, eh, un tender oficial para empleados. Eh, creo que esto Carles, de hecho, lo comenta mucho en LinkedIn a veces de, eh-

Es importante

...es muy importante el que tú puedas, eh, dar ese, ese, ese, ese, ese premio, ¿no? Esa, esa, esa ayuda a tu, a tu equipo, que al final es el que está remando cada día.

Mhm. Muy bien. Oye, enhorabuena.

Muchas gracias.

Eh, ¿y qué-- cómo vais a usar el dinero?

Producto y FDs. Go to market, que al final son FDs y equipo de, de customer success. A nivel de ventas, la verdad que casi tenemos más de lo que podemos abarcar, entre comillas, ¿no? De, de, de, de clientes que quieren trabajar con nosotros. Entonces, somos muy selectivos con quién podemos trabajar. Un poco el punto de antes de empresas pequeñas, eh, a día de hoy no, no podemos servirlas.

Eh, y a nivel de producto, pues mucho, mucho, mucho full stack engineer y, y mucho ingeniero de producto que, que es al final lo que construye lo que es la base de la, de la plataforma.

Muy bien. Pues nada, oye, una historia increíble. Eh, enhorabuena. Y, bueno, acabáis de empezar, pero ya vais a toda leche.

Año y medio, sí, sí.

Con lo cual os iremos siguiendo. Yo creo que cada año y medio, eh-

Estamos por aquí

...habrá pasado algo.

Son las vacaciones de verano, ¿no?

Pues claro, cuando pases por aquí por España-

100 %

...vennos a ver.

Muchas gracias, Bernat.

Muy bien, Pablo. Pues muchas gracias. Y con los demás, hasta la semana que viene.