Cómo Factorial construye sus agentes, Cloudflare y las grandes apuestas de Europa en IA

Oye, Jordi, se ha publicado por ahí que estamos levantando pasta. Qué buena noticia, ¿no?

Nos llevamos una sorpresa. Nosotros salimos en Bloomberg y luego, a raíz de salir en Bloomberg, hemos salido en, en otros medios, que se está levantando una ronda en Factorial. Que digo: «Coño, que no me entere yo». Es de mala suerte. Los proveedores de modelos, ¿no? OpenAI, Anthropic, etcétera, cobran por token, cobran por consumo y le ponen un margen por encima.

Es muy opaco porque nadie sabe exactamente cómo se calcula.

Yo lo estoy viendo, escuchando conversaciones de mucha gente que lo está pagando de su bolsillo para su trabajo.

Buena suerte luego cumpliendo con la NIS2, ¿no? Las regulaciones que vienen, porque todo el mundo está haciendo con los datos lo que le da la gana, ¿no?

Las empresas están amenazando. Yo he leído un mensaje de una grandísima empresa tecnológica diciendo que utilizar AI tools que no están ofrecidas por la empresa es razón de despido.

O sea, por ejemplo, Block, que ha despedido al cuarenta y pico por ciento, cincuenta por ciento de la plantilla.

No, si creo que cuaren-- cuatro mil personas de diez mil, ¿no?

Por cierto, en Europa está habiendo rondas heavies.

Hay un miedo en Estados Unidos, por ejemplo, muy grande, ¿no? Al sobreconsumo de electricidad y decir: «Oye, este va a chupar toda la electricidad, a mí me va a subir el precio». Esto se puede regular. Me encanta que la gente dice: «No, las empresas AI son mucho más eficientes, no necesitan humanos». Y de momento están contratando más que nadie y levantando más que nadie. Ahora, Cloudflare es, yo te diría que una de las capas más importantes de la infraestructura de Internet.

Lleva toda la vida evitando el scraping y Cloudflare tenía mil herramientas para evitar esto. Pues ahora ha sacado su propio scraper.

Bienvenidos una semana más a La Tertulia de Itnig. Esta semana estamos Jordi Romero y yo, solo. ¿Qué tal, Jordi?

Muy bien. Hacía tiempo.

Hacía tiempo, sí. La verdad es que estamos muy liados. Nos hemos escapado un momento.

Corriendo, vamos corriendo por el...

Tenemos tres temas literalmente en el WhatsApp.

Sí.

Pero, oye, ¿cómo estás, Jordi?

Muy bien.

Cuéntanos cómo estás tú.

Estoy muy contento de haber vuelto a Barcelona, que llevaba todo el año, que llevamos dos meses de año, pues dos meses y poco de año dando vueltas y ahora un poco más en casa, en la oficina, con los proyectos del equipo.

Ahora que dices los últimos tres días.

Eh, sí, esta semana, esta semana.

Esta semana.

Pero bueno, da gusto. Da gusto porque ahí se están pasando muchas cosas. O sea, no sé a ti, pero a mí me da la sensación de que hay partes de la empresa que han cogido una velocidad-

Brutal.

Bastante más alta que la que llevamos, que en general Factorial no ha sido nunca muy chill. Vale. No, no es, no es, no es, no es descansada.

Nunca ha sido chill.

Nunca ha sido una empresa relajada, pero hay como un, un-- cierta intensidad, pero no solo intensidad, sino casi, eh, velocidad de cambio alrededor nuestro.

Y alineación. O sea, es, es-- yo le llamo entrar en resonancia. Es cuando de golpe todas las áreas de Factorial están entrando en resonancia.

Y eso acelera.

Y hay como un hype brutal en lo que estamos viendo que podemos construir y pode-- y podemos hacer, y todo el mundo está supermotivado, ¿no?

Sí. Es, es un poco este qué viene, qué viene, qué viene. Yo creo que 2025, eh, a nivel de, de inteligencia artificial en el universo de Factorial en general, ¿eh? Ya hablo de producto, hablo de go to market, hablo de operaciones, que todos estábamos un poco empujando esa inteligencia artificial porque la veíamos, pero la realidad es que no-- luego no veías el outcome de esa inteligencia artificial, ¿no?

Y de repente las cosas se empiezan a disparar, empiezan a coger forma, empiezas a ver-- yo ahora veo demos cada semana, veo alguna demo y digo-

Todo el rato.

Hostia. Digo: «¿Pero esto de, de dónde ha salido?».

Sí.

Esto hace una semana no existía, o hace dos-- yo no lo sabía. Hace una semana no sabía que existía y de repente veo una demo bastante bestia. Y, y, y, ¿no? Fue el product alignment de Factorial hace una semana.

Sí.

Donde hacéis como un... Bueno, hacéis, porque lo lideras tú y, y el leadership de producto, eh...

Leadership de producto, lo lideras. Sí, es una, es una sesión intermedia. O sea, nosotros hacemos una vez al semestre.

Una sesión, dice, una sesión.

Una sesión de tres días intensi-insi-intensivísima. Pero, pero básicamente una sesión de alineación y de feedback, eh, porque nuestros ciclos son de tres meses, ¿vale? O sea, tres meses del scope máximo.

Hay una cade-- hay una cadencia quarterly.

Claro, es donde, donde esperamos que haya un conjunto de releases relevantes en cada producto que marquen la diferencia, ¿vale? Yo creo que es mucho tiempo, es una eternidad tres meses al día de hoy, ¿vale?

Sí.

Eh, entonces, obviamente, los ciclos de, de, de generar valor son más cortos.

Sí.

Igual es una semana hoy, dos semanas, ¿no?

Bueno, cada día salen cosas. Cada día salen cosas.

Pero cada tres meses hacemos-- nos sentamos todos y evaluamos, eh, como fa-- como haces una performance review para un individuo, pues haces una, una, en este caso, una, una product review para un equipo, un equipo multidisciplinar que ha construido una serie de cosas, ¿no? Y, y tanto es para-- o sea, tanto es una evaluación de lo que hemos hecho, si lo-- si tiene sentido o no hemos-- no, no tiene sentido.

Eh, también es una alineación entre los directores del management, ¿no? Para ver si queremos construir eso o no queremos construir eso, y se alinea o no se alinea, eh, con lo que queremos ser. Eh, y luego también sirve para planificar el futuro, porque el pasado, pasado está, ¿no? Pero, pero planificado-- planificar el futuro de el quarter que viene. Queremos seguir invirtiendo en eso, ¿no? Dentro de una visión a doce meses, de un plan a, a más, a más plazo, pero sí que cada quarter queremos replanteárnoslo todo con la información nueva que tenemos, con lo que estamos viendo, ver cómo, cómo funcionan los equipos, ¿no?

Pero para darle más inputs a los equipos, a medio quarter hacemos una sesión donde invitamos a todo el go to market, sobre todo a las personas más seniors del go to market.

Invitamos a toda la empresa técnicamente, ¿no?

Toda la empresa, pero realmente quien aporta más valor es la gente que tiene más experiencia vendiendo Factorial. Eh, y algunas de estas personas ya tienen roles de market experts, ¿no? Tienen algunos, algunos badges ya que les hemos dado por su experiencia, eh, y, y que nos traen un valor infinito sobre las features que estamos construyendo, ¿no?

Em, entonces, yo es-- intento estar callado todo lo que puedo, en este caso, ¿no? Y escuchar al, al go to market.

Estabas bastante callado. Yo el, el rato que estuve, que no estuve todo, pero estabas bastante callado.

Lo intento, lo intento y-

Me sorprendió. No, hombre, porque coño, tienes opiniones, más-- faltaría más, ¿no?

No, pero en general intento, intento quedarme callado y escuchar-

Sí.

Lo que la otra gente pregunta antes. Porque a veces, si no, pues pue-puedes anular.

Y es bastante interesante como ves que alguien que quizá, pues tú y yo no sabemos ni quién es, ¿no? Porque somos mucha gente en Factorial, aparece alguien en el público y empieza a hacer unas preguntas-

Brutales.

Que dices: «Oye, ¿y este o esta quién es y por qué tiene tan buenas ideas y de dónde sale?». Y puede ser un vendedor de un país o una persona de account management. Y, y a mí me hace mucha ilusión cuando veo a alguien que no solo domina, sino que además le ves que le importa. Dice: ¿Por qué no estamos haciendo esto? Esto, ostras, esto me va a ayudar muchísimo, nos va a ayudar muchísimo.

A mí esto me, me sirve mucho

Luego, otra cosa que me he inventado es para identificar las cuatro etapas de, eh, el desarrollo agéntico, que le llamo yo, el producto agéntico.

A ver, esto es nuevo

Desarrollo y producto agéntico, que es básicamente etapas de madurez en esta transición que estamos haciendo todos, ¿vale? Em, y he clasificado todos los equipos en estas cuatro etapas.

Vale.

La primera etapa es cuando descubres la agencia por primera vez. O sea, la agencia en el sentido de un agente que hace cosas autónomamente. Te explota la cabeza.

Correcto.

Te explota la cabeza.

Son estas demos que estamos empezando a ver.

Claro, la gente puede estar ahí siendo Grinch de la AI hasta que de, de golpe empieza a razonar con un agente y ve que estás escribiendo código y que es muy bueno el código, eh, y que va-vale, pues igual no es production ready, pero es-- el trabajo que te hace es brutal, ¿no? Y las ideas que te da son muy buenas. Entonces, eh, cuando empiezas a ver esto, empiezas a abrir la mente.

La gente empieza a abrir la mente, ¿no? Esta es la primera etapa. Primera etapa es cuando ya gran parte de tu desarrollo, si no todo, eh, está hecho con un coding agent o una combinación de coding agent. La gente utiliza combinaciones. Eh, yo ahora veo las pantallas de todo el mundo en la oficina y veo la gente tiene Cursor, Claude, eh, Claude Code y Codex a la vez.

Porque una-- uno te planifica, el otro te ejecuta, el otro tal, ¿sabes? Otro, el otro te da lead todavía, que hay gente que todavía lo necesita, ¿no?

El otro te hace code reviews ahora por quince pavos, que ha salido el anuncio de-

Es verdad

...de Claude Code Review.

Es verdad.

Que dice que cuesta quince dólares la, la code review.

Pues esta es la primera etapa.

Mhm.

La segunda etapa es cuando ya empiezas a generar experiencias de, em, de AI as a service para tu usuario. ¿Q-qué me refiero con eso? Em, cuando creas una especie de lovable, una especie de entorno donde le permites a un administrador, a un configurador de tu producto

Mhm

...que una vez

Mhm

...eh, cree un workflow

Mhm

...que luego siempre se ejecutará de forma determinística. Y esto es, bueno, el pódcast que tuvimos, eh, con Maissa, ¿no? Viene a ser un poco este concepto, ¿no? De cómo, eh, con una serie de políticas, reglas, settings, llámale como quieras.

Código.

Cómo, cómo creas un código, pero al vuelo, ya utilizando la IA, que luego se ejecutará de forma, eh, determinista, ¿no? Esta es la segunda etapa. La tercera etapa es cuando ya empiezas a delegar también, eh, también el, el-- o sea, todo el código, todo el código, todo, todo el determinismo, eh, lo, lo conviertes en una serie de, de objetivos o de pasos y para casa-- para cada caso de uso, para cada usuario, generas un workflow.

E-esa es la segunda etapa. Em, o sea, esto es-- ya es la tercera etapa, perdona. Es cuando ya vas delegando. Cada vez tienes menos código en tu codebase, ¿no? Porque estás delegando más y más el juicio a la IA. Esto también implica tener más ro-- más robustez en cuanto a la infraestructura de datos y metadatos, ¿no?

Porque-

La puedes liar más

...cuanto más delegas, más la puedes liar, ¿no? Entonces, tienes que tener datos muy, muy bien estructurados, con muy buenas validaciones. Tienes que tener muy buenos metadatos. Eh, y metadatos entendiendo como, pues, pues estas políticas de qué se puede hacer, qué no se puede hacer, los permisos, los accesos, ¿no?

Las tools.

Eh, la cuarta etapa es cuando ya directamente la governance entera la delegas a la IA. Por ejemplo, eh, nosotros hablamos de políticas, ¿no? Es nuestro concepto donde nos estamos haciendo muy, muy fuertes, es cómo las empresas definen lo que esperan, el comportamiento que esperan en sus empresas, ¿no?

A través de políticas. Antes lo hacían a través de settings, ahora lo hacemos de una forma mucho más flexible, eh, mucho más moldeable y mucho más leíble, que es las políticas. Em, pues imagínate que las políticas ya ni, ni siquiera las empresas las crean. O sea, básicamente el onboarding es cero. Tú empiezas a utilizar de forma orgánica, nativa, el producto y, eh, el agente te observa y te recomienda.

El a-- el a-- el agente conoce las best practices y te las prescribe. Y aprende de tu reacción a esto y va escribiendo para ti las políticas. Las políticas están siempre vivas, pero tú ya no eres responsable de escribirlas. Hay varios conceptos de agentes, varias capas de agentes, pero en este caso el agente que orquestra la-- el, el servicio, em, lo que anteriormente era un código determinístico, ahora es un agente que representa el producto, digamos.

Mhm.

Y efectivamente, a través de su memoria, que nosotros le llamamos políticas

Mhm. Lo persiste en forma de políticas.

Lo persistimos, exactamente, en forma de políticas, eh, es, es quien tiene la governance de tu empresa. ¿Vale? Entonces, es, bueno, cómo vas delegando, eh, y, y al mismo tiempo generando guardrails, ¿no? Generando sistemas de, de control y de prescripción, em, a, a la IA para que te genere un poco lo que tú esperas.

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Y en esta, eh, borrificación del software, ¿no? Porque empezamos con cada funcionalidad, cada sección de un software, está muy claro lo que hace, es mucho más tonto, está mucho más acotado, ¿no? Y acabas con, con este ente, con este agente que, que, que, que tiene opinión, tiene memoria, que aprende de ti y al final lo puede hacer casi todo.

Sí.

Porque hablamos la semana pasada, eh: "Everything is computer", ¿no? Si todo se puede hacer código, pues el agente sabe programar, puede crear flujos, puede crear, eh, diferentes procesos. ¿Cómo se transforma El pricing de un modelo donde tienes botones-

Ese es el, ese es el tema, ¿no? El tema en mayúsculas

Botones por mó-por módulos, por, por empleados, accesos, típico que en el SaaS está bastante inventado, a esta cosa tan borrosa que dices que te lo hace diez veces más que antes o, o cincuenta veces más que antes.

Claro, le vas delegando más y como no sabes lo que hará-

Exacto

...es difícil establecerlo a priori. Mira, igual que ha pasado con las tools, tú decías las skills. Las skills antes estaban enfocadas en listar una serie de tools.

Correcto.

Y de golpe te aparece una tool que es Bash, Computer.

Sí, sí, totalmente.

Es: "Toma, tienes acceso a una terminal, haz lo que tú quieras, construye tus propias herramientas". ¿Vale? Pues oye, eh, aún es más indeterminista, ¿no?, lo que puedes hacer. O sea, puedes hacer cualquier-- básicamente cualquier cosa. ¿Cómo lo monetizas? ¿Y cómo lo separas de la mon-- del, del...?

O sea, ahí los, los, los, los proveedores de modelos, ¿no?, OpenAI, Anthropic, etcétera, eh, cobran por token, que es cobran por consumo y le ponen un margen por encima. Pero ellos básicamente dicen: "Si me cuesta un minuto de, de GPU o me cuesta diez minutos de GPU, pues cuesta tanto el kilo". Y te ponen un margen por encima que nadie sabe cuál es.

Es muy opaco, porque nadie sabe exactamente cómo se cobra.

Nadie sabe si es positivo o es negativo, si es un 20 % o un 15.

Pero sí que es verdad que el hecho de que están apareciendo tantos modelos y modelos de pensors y tal, eh, cada vez hay más comparación entre modelos. Y el precio del token, oye, cada vez-- el, el mercado está haciendo su trabajo.

Va bajando.

Y, y cada vez se está homogenizando.

Sí, sí.

¿Sabes? Eh, entonces, cada vez tiene más sentido. Por ejemplo, hace poco se publicó que, que Anthropic estaba subvencionando muchísimo el precio del token con los su-- con sus Max Plans.

Sí, exacto. En la suscripción de ochenta y de doscientos euros o dólares.

Sí, no sé quién lo publicó, un periodista o algo, que hizo los cálculos mal.

Sí, de que en realidad eran mil o dos mil dólares al mes, que luego mucha gente lo ha rebatido.

Sí, eh, sí. O sea, básicamente, lo que tú pagas doscientos, trescientos euros. Y haciendo este benchmark con otros modelos y viendo el coste por token, lo que, lo que se ha visto es que realmente lo máximo que te puedes llegar a gastar son quinientos euros, eh, si no recuerdo mal, quinientos dólares, ¿no?

Pero habían dicho en el artículo que estaban subvencionando cinco mil, o sea, un orden de magnitud, eh, más grande. Y eso teniendo en cuenta que todo el mundo agota cada mes los créditos. Que, ojo, eh, mmm, está pasando bastante, ¿eh? Los developers en particular.

Hay gente que ya tiene que no va, ¿eh? Cuántas suscripciones están cogiendo polvo. O sea, hay gente que saca humo.

Claro, mucha gente sí.

Es como todo. Hay gente que saca humo.

Pero los developers, eh...

Los developers, claro.

Los developers buenos.

Sacan bastante humo. Sacan bastante humo.

Ten-- le-- agotan todos los, todos los, eh, planes.

Pero hay un poco, yo creo, el efecto gimnasio, ¿no? Que-

Sí

...que te apuntas a todos, pero luego no vas a todos. Entonces, yo creo que hay developers que están pagando por Codex y por Claude Code, y una semana us-usan uno y la otra semana usan la otra, y la que no, quizá está pillando polvo y, y, y están, están generando ingresos sin, sin costes, ¿no? Yo creo que esto todavía está muy, muy verde.

Lo que pasa es que el gimnasio, eh, como no hay un incentivo económico, eh, en el gimnasio, o sea, tú tien-tienes un incentivo de salud y tal.

Sí.

O sea, tienes muy buenas intenciones, luego no vas. Pero aquí, como hay una relación directa con trabajo-

Sí

...esto es complicado.

Sí.

Esto del, el, el no uso se acabará-

Sí

...se acabará optimizando también.

Sí.

¿Sabes?

De hecho, una cosa muy curiosa que pasa con, con los modelos y con, con OpenAI y Anthropic concretamente, ¿no?, que son como herramientas individuales, no son herramientas de empresa muchas veces, sino que es productividad individual. Yo lo estoy viendo escuchando conversaciones de mucha gente que lo está pagando de su bolsillo-

Sí

...para su trabajo. Que digo: "Coño, esto es product market fit", ¿no? O sea, product market fit es decir la persona tiene tan claro que hará mejor su trabajo, que la promocionarán o que podrá trabajar menos horas en un día dando el mismo valor a la empresa, que se paga encantada de su bolsillo la herramienta, porque tiene-- ya no es el CIO o el CFO que tiene el ROI, es el empleado que tiene el ROI.

Buena suerte luego cumpliendo con la NIS2, ¿no? Las regulaciones que vienen, porque todo el mundo está, está haciendo con los datos lo que le da la gana.

No voy a mencionar a nadie para no meterles en problemas, pero, pero personas, amigos míos, voy a decir, que trabajan en grandes corporaciones, que claro, yo les digo: "Oye, eh, o sea, mmm, tiene sentido, pero la gente de data protection y la gente de legal y tal de tu gran corporación, eh, como se enteren, te van a meter un palo importante".

Eso, a Europa le está preocupando mucho esto, cada vez más, ¿eh?

Las empresas están amenazando. Yo he leído un mensaje de una grandísima empresa tecnológica diciendo que utilizar, eh, AI tools, eh, que no están, eh, mmm, ofrecidas por la empresa es razón de despido. O sea, amenazando a la gente porque es un problema muy grande.

Claro, es que es muy cómodo.

Es muy cómodo.

Es muy cómodo.

Tú subes ahí tu ChatGPT o tu Claude, le metes todos los datos confidenciales de tu negocio.

Tu business plan.

Todo, todo, todo, todo. Datos de clientes, datos confi-- personales.

Exacto, las bases de todos los clientes.

Pero te haces un PowerPoint de puta madre, quedas muy bien en la reunión, te haces un resumen, te procesas los emails. Claro, eso es muy práctico, pero es muy ilegal.

Esto va a ser un problema. Y, y la monitorización del empleado. O sea, ahora mismo hay esta, esta esquizofrenia un poco regulatoria, que por un lado está la GDPR, eh, que te dice: "Ojo, no puedes monitorizar demasiado", y por otro tienes la NIS2 que dice: "Tienes que mo-monitorizar todo".

No se puede hacer nada de esto. Y dices: "Ya, ¿y cómo lo sé yo que no lo estaba haciendo?", ¿no?

Claro. Entonces, bueno, yo creo que ahí va a acabar, eh, trasladando o trasponiendo, no sé cuál es la pa-- el verbo, eh, esas leyes en los países de Europa, eh, dejando más claro que qué es, qué es lo que tienen que hacer las empresas. Pues claro. Imagínate una empresa, una pescadería de cincuenta trabajadores. Es una gran pe-una gran pescadería.

Al corte inglés.

Pero que a ella le afecta esta regulación, ¿sabes?

Sí.

Y que tiene alguien en administración que está subiendo las cosas a, a, a ChatGPT.

Sí. Un despacho de abogados, quizá un ejemplo más fácil, ¿no? Tienes un abogado junior que se lo da todo.

Siempre pienso en una pescadería por alguna razón.

Sí, pero es más difícil. Eh, pes-- que la IA no ha llegado al pescado todavía.

Es que nosotros tenemos una empresa de atunes, cliente de Factorial, eh, que hace, hace atunes. Hace-

Otra de melones.

Sí, y de melones también.

Hace clientes de todo.

Hace casi todos los atunes de España. Eh, la gente no se, no se imagina.

Y de Europa, ¿eh? Es muy grande.

Y de Europa. Enorme.

Sí, sí.

Eh, y claro, luego, hostia, le, le vas ahí y le hablas de: "No, que vamos a montar un swarm de agents y que no sé qué y tal". Y dice: "No, no, no es, no es el-

No ha llegado aquí

...no es el target, no es el target". Es que nuestros clientes en general están muy, muy, muy lejos de, de nuestra burbuja.

Sí.

Sin embargo, tenemos que ayudarles, ¿no?

Pero, eh... la gracia, yo creo, de Factorial que hemos descubierto es que es enorme. Lo que hay fuera de la burbuja es enorme.

Es enorme.

Toda la comida del mundo, todos los servicios del mundo, toda la fabricación del mundo, todo. O sea, casi todo lo que consumimos está fuera de esta burbuja. Pasa que solo hablamos de la burbuja, ¿no? Que es la tecnología y, y, y la IA. Pero nuestros clientes están casi todos fuera de esta burbuja. Es enorme y claro, están lejos y les estamos ayudando, pero bueno, es igual, otro tema.

Oye, Jordi, eh, se ha publicado-

Sí.

Por ahí.

Sí.

Que estamos levantando pasta.

Sí.

Qué buena noticia, ¿no?

Nos llevamos una sorpresa nosotros. Salimos en Bloomberg el otro día y luego a raíz de salir en Bloomberg, hemos salido en, en otros medios, eh, que se está levantando una ronda en Factorial, que digo: "Coño, que no me entere yo, es mala suerte".

No, pero cuéntanos, cuéntanos de dónde, de qué, de dónde viene esto.

A ver, esto nos hace-- o sea, lo primero que vamos a decir es que no, no es, eh, no es cierto lo que se ha publicado, ¿vale? Lo que, lo que sí que creo que la gente que sea un poco lista y nos siga ya sabe que hemos estado dando vueltas y que nosotros siempre hablamos con inversores y vamos viendo cómo está el mercado y tal. Y hay gente que está interesada en invertir en Factorial. Eso no es nada nuevo.

O sea, nunca hacemos fundraising, siempre hacemos not fundraising.

Sí, siempre hablamos con inversores, eh, con más o menos intensidad, pero siempre hablamos con inversores porque nos interesa saber cómo está el mercado. Nosotros tenemos un lujo, que es que no necesitamos, no vamos de ronda en ronda. Desde hace bastantes años estamos en una situación donde la compañía es sostenible y, y, y planteamos rondas, pues para dar salida a inversores de que entraron hace muchos años, para comprar empresas.

Hay, hay, hay razones para levantar dinero aunque no lo necesitemos, ¿no? Y bueno-

Es más que ahora es un momento extremamente jodido para, para, para el software en general, ¿no?

Claro, pero no somos software, somos IA.

Exacto. Entonces, qué, qué, cómo, cómo-

No, entonces nosotros hablando, yo he hablado últimamente con, con inversores y he descubierto que algunos de estos inversores han decidido hablar con periodistas. Eh, de hecho, una periodista concretamente, que es la que publicó esto, me llamó el otro día y me dijo que tres inversores, dice: "Tres fue-- tres inversores que son fuentes de confianza, que normalmente cuando le leakean algo es cierto, me han dicho que está pasando esta ronda".

Y yo le dije, pues primera noticia para mí. Digo, esta gente debería tener un poco más de confidencialidad. Además, lo que te han dicho se lo han inventado, lo han asumido o lo han inferido, pero no hay una, no hay un hecho, eh, noticiable. Y, y-

¿Qué dice la noticia?

Y la periodista decidió publicarlo. Dijo que Factorial está levantando doscientos millones de dólares a una valoración de dos billion. No está pasando. Eh, estamos hablando con inversores, pero como decías tú, siempre lo hacemos, ¿no? Eh, y vamos a ver si algún día levantamos una ronda, pues ya lo explicaremos aquí primero, pero, pero de momento es un rumor, es lo único que hay.

¿Cómo? O sea, ¿tú levantarías una ronda de doscientos millones de dos billion?

O sea, para empezar, eh, una cosa que, por ejemplo, ¿no? Estas-- estos últimos meses hablando con inversores, que ya lo sabíamos, pero, pero he visto más, es que están habiendo muchas rondas donde hay mucha más letra pequeña. Entonces, claro, depende del contrato, ¿no? Que es lo que decimos siempre.

Doscientos, doscientos millones a dos billion quizá es una muy buena operación, depende del contrato, quizás una muy mala operación.

Es que siempre se simpli-- se simplifican mucho las noticias de las rondas.

No, porque es muy aburrido. La letra pequeña de contrato es muy aburrida.

Pero es lo relevante, muchas veces es lo relevante.

Para nosotros nos cambiaría la vida, ¿no? Porque hay, hay, digamos, eh, liquidation preference, hay cláusulas de control, hay vetos, ¿no? Hay libertad de ejecución. Entonces, nosotros hasta la fecha hemos luchado muchísimo por la independencia, ¿no? Por nuestra independencia como management de la compañía, para poder operar con, con, digamos, un, un governance, un, un board que, que, que confía mucho en nosotros y que se asegura que hacemos las cosas bien, pero que no nos controla demasiado, no nos limita, eh, pero hay muchas compañías donde no es el caso.

Entonces, claro, dependería de letra pequeña. Doscientos a dos podría ser una muy buena ronda o podría ser una muy mala ronda. A ver, lo que-

En otro momento más expansivo, mmm, no sería una superronda en cuanto a valoración. En el momento, en el momento actual, eh-

Claro, comparando los múltiplos cotizados ahora mismo sería un muy buen múltiplo. Pero a ver, una ronda en nuestro estadio tampoco se hace con los múltiplos de las empresas cotizadas, pero como más grande te haces, más te acercas. Entonces, bueno, tam-tampoco te diré que se equivocan de órdenes de magnitud, de lo que podría acabar siendo una ronda. No se equivocan de órdenes de magnitud, pero es que igualmente estos números se los han inventado.

Claro. Aquí el tema es que también el, el, o sea, nosotros podemos tener la intencionalidad de buscar una ronda, pero muchas veces también es el inversor, y nos ha pasado algunas veces, quien tiene la intencionalidad, ¿no? Y te hace ofertas que no puedes rechazar, ¿no? Eh, entonces, bueno, es un equilibrio. Nosotros tenemos la suerte, como tú has dicho, ¿no? Que tenemos dinero en el banco y tenemos un instrumento de financiación muy, muy interesante para nosotros, no dilutivo.

No gastamos caja.

Que nos financia el go to market y el crecimiento agresivo que estamos teniendo.

O sea, tenemos casi toda la caja de la serie C todavía, ¿eh? Y hace tres años y medio de esa ronda. O sea, se entiende-

Pero al mismo tiempo, como tú has dicho también, tenemos la responsabilidad de, eh, ayudar a la gente que nos acompaña a conseguir liquidez, ¿no? Entonces, es un trabajo que tenemos, como cualquier otro, que tenemos que hacer.

Es un recurso más, ¿no? El capital es un recurso más. Hay momentos donde está más caro, momentos donde está más barato, momentos donde está más incierto. Ahora diré, está muy incierto. O sea, entre, entre-

Es muy arbitrario, ¿no? Porque han salido estas mega rondas a valoraciones, eh, que ahora hablaremos, a valoraciones muy, muy altas de compañías que son percibidas como IA. Y aquí el tema es: ¿qué significa ser percibido como IA?

Que alguien lo decide, que un investment committee lo decide. Al final significa esto.

Sí, pero tú, tú que has hablado con inversores y hablas siempre con inversores, ¿no? ¿Cuál es exactamente el, el criterio? ¿Qué te preguntan para decir eso no es IA?

Sí, mira, ahí en general, eh, hay mucho inversor mediocre, ¿vale? Empezaré por ahí. Y ahí-

Habrá buenos también.

Sí, sí, correcto. Pero hay mucho que es, eh, que, que, que sigue la corriente y que tiene mucho fomo y, y con lo cual es No sé, hace cosas a veces un poco arbitrarias, en una dirección o en la otra. Pero-

Inversor y ge-gente humana

...gente en general, sí, pero inversor también. Eh, pero, pero, por ejemplo, un inversor con el que hablaba, eh, que, que hace unos meses en San Francisco, que me, me gustaba porque el tío estaba muy, muy obcecado y decía: "Yo solo estoy calculando una cosa ahora mismo cuando veo compañías, que es cuánto revenue tienes tú, que hace cuatro días era labor, ¿no?

Eran, eh, salarios. O sea, cuando veo una directa correlación uno a uno, sin ninguna duda, de he dejado de gastarme estos salarios y una cantidad similar, no puede ser un uno por cien, ¿eh? Una cantidad relativamente proporcional-

Se acá en headcount.

Sí.

Se acá en directos.

Sustitución, sustitución de, de salarios en, eh, licencias de tecnología, AI y software. Cuando esto-

O sea, por ejemplo, Block, eh, que ha, ha despedido al cuarenta y pico por ciento, cincuenta por ciento de la plantilla.

No, sí, creo que cuaren-- cuatro mil personas de diez mil, ¿no?

Sí.

Ha despedido.

Entonces, eh, sí, vería esta P&L, ¿no? Y diría: "A ver, ¿qué sus-- qué se utilizado?

Exacto. ¿Qué acaba de llegar ahora?

No lo compro nada esto.

Bueno.

No lo compro nada.

Pues este es el... A ver, es muy difícil, ¿eh? No, pero yo creo que hay ejemplos más buenos, que es decir, mira, una empresa que estaba produciendo, es muy difícil medir productividad de desarrolladores, ¿no? Pero antes tenía veinte desarrolladores, ahora tiene diez, pero se gasta diez mil pavos al mes en Cloud Code, pues Cloud Code, mmm, te está dando un ROI.

Claro, pero, pero, pero ¿por qué esta forma de pensamiento? O sea, tú puedes tener veinte desarrolladores con Cloud Code, ¿no?

Produciendo mucho más.

Y ser capaz de producir mucho más, que por cierto, tal y como va el mundo, más vale que produzcas mucho más, porque si no lo haces tú, lo hará el de al lado.

Pero es difícil de medir la productividad, es más fácil medir el recorte.

O sea, al final, por mucho que-

O sea, medir la productividad, nos moriremos y todavía no lo habremos resuelto, ¿eh? Es uno de los problemas más grandes de, de-

La productividad de, de producto.

En general.

De la ingeniería.

De, de, del trabajo, del information-- el knowledge work, ¿no? Del trabajo intelectual, el trabajo, digamos, no tan manual. Porque, porque el que, el que monta tornillos es muy fácil, ¿no? Con tornillos por minuto, tornillos por hora, etcétera. Pero el que hace código o el que asesora, ¿no? Eh, es, es más-

Yo, yo la verdad es que no me per-- me, no me parece tan difícil, ¿eh? O sea, yo asocio mucho los equipos multidisciplinares a, al, al impacto que tengan en los clientes. Y, y sí, hay muchas métricas intermedias.

La atribución de ese impacto.

Bueno, a ver, sobre todo la atribución de los equipos de plataforma, de los equipos más horizontales, pero los equipos de producto, los equipos de producto generan un producto, eh, cuestan un equi-- un equipo cuesta N dinero, eh, de, de, de mantener vivo y, ¿no?

Sí.

Y, y, y, y luego producen un producto que se utiliza muchas veces y que tiene que vender millones de RR, ¿no? O sea, si tú haces un análisis, un análisis puramente de, de ROI, de retorno de inversión, tiene que salirte muy bien, tiene que salirte 10 equis.

Sí, muchísimo más.

Cada euro invertido en producto mínimo, ¿no?

El software se amortiza muchísimo.

Claro.

Por eso funciona.

Pero esto, y esto es un análisis de rentabilidad.

Sí, pero lo que es muy difícil es ir midiendo mes a mes, por ejemplo-

Sí, es muy difícil mes a mes.

La rentabilidad que te va generando.

Porque hay mucha incertidumbre.

Y porque hay muchas variables.

Pero cuando tienes un, un, un scope de tiempo suficientemente grande...

Espera, te pongo un ejemplo, en Factorial. Nosotros estuvimos gastándonos cierto dinero desarrollando producto durante tres años, ¿no? Y generamos un ROI minúsculo, porque no cobrábamos por el software. Teníamos un modelo de negocio que nos parecía buena idea, pero no generaba euros. De repente, cambiamos el modelo de negocio y, ¡pa!, generamos un montón de facturación del mismo esfuerzo.

Bueno, es una casualidad. Pero sobre todo empezamos a hacer productos más útiles, porque también durante ese, durante esa época hicimos productos que tiramos a la basura enteros.

Sí, pero, pero la mayoría de los que quedaron ya los teníamos-- es, es lo que más habíamos dedicado a hacer, que es en nuestro caso, gestión del tiempo, es donde empezamos.

Sí, la gestión del tiempo sí.

Y seguimos amortizándolo hoy.

Sí, sí.

Entonces, es difícil ese exactamente-

Sí, pero si tú, si tú al final experimentas en, con un sistema complejo, con varios equipos en paralelo trabajando, tú puedes ver: mira, este equipo ha sido capaz de generar este impacto.

Eso sí, comparar sí.

Y este equipo no ha generado este impacto.

Comparar es fácil.

Al final todo es comparativo.

Comparar es fácil. Pero ahora metes una IA, ¿qué haces? Haces una 80/20 con la IA.

Porque dices: ¿qué es la productividad? ¿Cuál es la productividad absoluta esperada? No, depende de un sistema.

Pero entonces, tú tienes cuatro equipos de producto, a la mitad les das IA y a la otra mitad no se los das. Les dices: "Tú te jodes".

No.

Entonces, mides la diferencia. No, nosotros no haríamos nunca esto. Si hay una herramienta, se la vamos a dar a todos, porque queremos que mejoren todos.

No, en general, lo que esperas es que...

Pues que no se la das, que la cojan solos.

Que la gente, que la gente shipee antes, ¿eh?

Sí.

Que la gente tenga los ciclos de generación de valor mucho más cortos.

Y de aprendizaje y de...

Pero muchas veces el-

Testeo de mercado.

El cuello de botella en estos ciclos no es tanto la ejecución, sino es la coordinación de humanos.

Mmm.

Eh, el, el aprender y absorber el problema, que siempre, pues tiene que ver con ir al mercado y hablar con gente muy diferente, eh, y entender sus vidas y sus realidades. Eh, y luego ser capaz de explicárselo entre ellos, vale, un equipo que es diferente también, que tiene sus personalidades, que tiene... O sea, esto sigue siendo el cuello de botella. Esto no lo arregla la IA.

Y, y el otro día hablaba con un inversor que me hablaba y dice: "Hostia, es que antes hacer código era muy difícil y ahora es muy fácil". Digo: "No, no estoy de acuerdo". Antes hacer código también era fácil. Ahora es mucho más fácil, pero hacer código, claro, como programadores, nunca me ha parecido especialmente difícil. Hay mucha gente que programa. O sea, eh, pasa es que ahora es mucho más fácil, vas mucho más rápido y tienes unas herramientas que es la hostia.

Pero, pero es que el problema no es necesariamente capacidad de hacer código, era lo que limitaba al mundo. Es, coño, saber qué experiencia de usuario, eh, es la que tiene sentido. In-intentar adelantar las consecuencias de mejorar una experiencia de usuario, utilizar estos datos de manera creativa para mejorar otra experiencia de usuario, para ayudar a toma de decisiones.

Y esto, a ver, la IA te ayuda, pero no tanto, ¿no? Donde realmente te ayuda mucho de momento es en la generación de código. Y es cierto que es una, es una mejora de cien veces, no es una mejora del 20 por cien. O sea, un programador puede generar, como es el caso de Peter Steinberger este, ¿no? O sea, solito ha generado un proyecto que, que Microsoft o Apple o Google hubieran tardado un año, doscientas personas en hacer.

¿Cuá-cuándo lo haces? Porque no merece la pena

Sí, al final también el cuello de botella es también lo que te cabe en la cabeza, ¿eh? O sea, hay un momento donde ya no te cabe más -

El contexto

... no te cabe más contexto en la cabeza

Sí, sí, la experimentación, las ideas.

Claro, o sea, tú ve-ves la foto esa de, de Steinberger con las cincuenta-

Las pantallas

... con las cincuenta pantallas ahí, con todo de m-modelos en paralelo. O sea, hay un momento en donde dices: "Bueno, ¿qué estoy haciendo? ¿Qué, qué, qué estaba haciendo hace un momento y qué estoy haciendo ahora?" ¿No? Te-- este paralelismo llegamos a las limita-a las limitaciones humanas.

Y esto de las pantallas, mira, ayer estuve a punto de hacer comentario. Ayer grabé un pódcast que saldrá de aquí poquito, eh, que no voy a decir de cuál es, generamos el misterio, pero hubo un momento en donde comentaba que, que estaba trabajando como con mucha ilusión. Me decía: "Yo estaba trabajando ahí con mis ocho pantallas haciendo análisis y tal". Yo estaba pensando: "Pero te-- ¿ocho pantallas de qué? Lo único que te va a dar es tortícolis".

O sea, eh, ¿de qué te sirve? Tú no puedes, tu cerebro, mi cerebro al menos, no puede consumir ocho pantallas a la vez.

Ya.

Voy una por una. Pues que también puedo hacer así y voy pasando las ocho pantallas delante de una. Dos me puede servir porque puedo tener varias cosas, pero ¿ocho? Y, y, yo no puedo tener el contexto de ocho pantallas a la vez.

Y veinte tabs en cada pantalla.

Correcto. No, no le veo la gracia.

No, es que no te cabe en la cabeza.

Mola, queda chulo para la foto. Creo que a la gente le hace ilusión. Quizá te tapa para que no te venga el vecino a molestar. Yo creo que hay una, hay un valor ahí de, de aislamiento, ¿no? El open office, el open plan lo estamos solucionando con pantallas. En lugar de con tabiques, que se hacía antes, lo, lo solucionamos con pantallas, pero bueno.

El, el-- aquí el tema es cómo, cómo manejas las abstracciones para poder hacer más cosas, porque, pues no puedes paralelizar. Tú como humano no puedes paralelizar tanto. Lo que tienes que subir es un nivel de abstracción, ¿no? Pedir un objetivo más genérico a la IA, ¿no? Y cada vez más genérico, ¿no?

Sí, sí, tú puedes decirle cura el cáncer, por ejemplo. Seguramente ahora no hará nada. Antes, antes había como catorce niveles. Ahora la gracia es que seguramente los niveles uno y dos ya los puedes dar a un agente. Le puedes decir: "Haz esta tarea". Cada vez más alta, ¿no? Y el AGI seguramente es ir arriba de todo, ¿no? Y decirle cura el cáncer o decir, ¿no?, eh: "Evita las guerras" o: "Evita el hambre del mundo".

Esto es el AGI para mí.

Justamente esta, esta semana o la anterior, em, Karpathy. Karpath-

¡Hombre!

Karpathios. Karpathy.

Ya sé que me he quedado, Karpathy.

Eh, y creó un, un concepto, que no lo creó él, que, que, que ya ex-que ya existía, ¿no?, que es el tema del auto research, eh, que básicamente es un, es un modelo que, que se va escribiendo, va escribiendo el objetivo y va, va, va creando nuevo contexto on the go, ¿no?

Eh, tú le defines, tú diseñas el, el paradigma de experimentación, ha-haces un prompt muy simple, un, un solo fichero y a partir de ahí es el modelo quien decide qué es lo que hace, qué es lo que investiga, ¿no? Y este concepto yo creo que va, va a ir a más.

Sí. Yo no he acabado de entender, eh, todo lo único que tiene esto, ¿no? Porque lo hablábamos antes. Yo creo que todos teníamos la intuición de que si tú metías ChatGPT en un bucle, esto era la hostia, ¿no? Y, y efectivamente. O sea, OpenClaude, eh, simplificándolo mucho, es, eh, un modelo de estos buenos en un bucle que no para-

Todos los agentes en un bucle, ¿eh?

Sí, los agentes, los agentes autónomos, estos que, estos que realmente flipamos porque empiezan a, a, a-- no, no paran y se van automejorando, van descubriendo cosas, van haciendo un plan. Y yo veo lo del auto research y lo entiendo como esto al final, ¿no? Tú le das una misión-

Yo creo es el, es el nivel de abstracción, ¿no? Donde lo, lo que tú le pides que haga, ¿no? Cada vez es más. Y aquí, pues le, le defines un es-un espacio de experimentación. Dices: "Pues mira, cada cinco minutos para, eh, y vuelve a recapitular, ¿no?"

Compara resultados.

Compara resultados-

Coge el mejor y empieza de nuevo encima de esto, ¿no? Que lo que decía Karpathy, eh, es que hasta ahora el research, ¿no? El research que habían hecho Google, eh, Meta, OpenAI, era researchers, eh, investigadores y luego muchos ingenieros, ¿no? Y los investigadores, pues, eh, hacían hipótesis y luego los, los ingenieros las probaban.

Y claro, este ciclo es de meses y, y luego muchos millones de euros si hay que entrenar modelos y tal. Él lo que dice es ahora solo hacen falta researchers, porque el researcher te escribe el markdown, que es, pues su hipótesis, le da cuatro reglas al ingeniero y el ingeniero es un script, es un modelo que te construye los experimentos, los ejecuta, los mide, aprende y va haciendo hasta que tú le dices para.

Y, y cambias tu markdown, ¿no? Cambias tu fichero de input y le vas dando trabajo. Y él dice que tiene una, una GPU. Dice: "Yo y una GPU, y estoy haciendo-

Suficiente

... estoy cambiando el mundo".

Ilia me decía que, que él cree-

Ilia nuestro, ¿eh? El nuestro

... Ilia nuestro me decía que, que él cree que esto es Tobi, Tobias Lütke, el fundador de, de Shopify, y él, que se han, se han organizado para generar hype de un nuevo concepto y que probablemente luego igual levantará-

Unos cuantos billions.

Unos cuantos billions.

Porque, porque, porque vamos faltos de hype, ¿no? No-

Que por cierto, en Europa está habiendo rondas, eh, heavys-

Sí

... de modelos, que empiezan a haber modelos de infraestructura, ¿no?-

Sí

... aquí en Europa.

Sí. Bueno, ayer creo que fue. Se anunció, a ver, que me vas a echar bronca porque dices que no me sé las iniciales, ¿no? Pero Yann LeCun, que era el-

No, yo no te echo bronca. Yo te digo que los-- soy antiacrónimos.

Ya, yo lo sé, pero yo, yo soy antimemoria.

Es AMI, dices.

AMI. Advanced Machine Intelligence.

Eso.

Es la nueva startup de Yann LeCun.

Sí.

Eh, que Yann LeCun llevaba unos meses hablando un poco desde la esquina, ¿no? Y nadie sabía qué estaba haciendo y de repente se ha anunciado que ha levantado un billion a valoración de tres y medio.

Una cosa que comentó cuando, cuando lo echaron de Meta es que una de las primeras llamadas que recibió-

No sé

... es de Emmanuel Macron, que le dijo: "Oye, ¿qué tal?" No, porque aquí en Europa, hostia, pues, eh, necesitamos modelos.

Pues esta llamada, a ver, tampoco es que vaya a ser yo un fan de Macron necesariamente, pero esta llamada puede acabar siendo muy importante para Europa

Porque, porque si consigues que uno de los grandes que-- vamos a ver, ¿eh? Pero si consigues que uno de los grandes labs, eh, venga de Europa gracias a recuperar, ¿no? Un talento como Yann LeCun, eso tendría mucho valor para Europa y para Francia, en este caso, ¿no? Porque, o sea, AMI o Advanced Machine Intelligence está basado en, en París y también en otras ciudades del mundo, pero, pero su headquarter principal tengo entendido yo que está en, está en París.

Bueno, veremos, veremos si funciona lo que él dice. En Meta no funcionó o no funcionó en el tiempo que Mark Zuckerberg esperaba que funcionara. Meta, lo que se escucha, ¿no? Y no tenemos ninguna información interna, pero lo que se escucha es que no están contentos con la evolución de su-

En general, ¿eh? Porque-

En general.

Ahora está Wang, el de Scale AI.

Wang.

Alexander, creo. Alexander-

Alex, Alex Wang.

Alexander Wang.

Que era el cofundador y CEO de Scale AI. Que lo-

Que hizo un pódcast hace poco, que lo vi, lo vi por encima.

Es un chico muy joven.

Sí. Eh, donde hablaba maravillas de Mark Zuckerberg y tal. Este tío vendió por catorce billion, ¿eh? Que le-

Vendió, porque no vendió, pero sí.

Acuy vendió.

Sí, no, sí. Una licencia exclusiva indeterminada.

Imagínate un chaval tan joven con esas cifras. O sea, también yo creo que tiene que ser difícil concentrarse en el día a día.

A ver, pero, pero Scale AI ya había hecho secundarios, no sé si de billions, pero al menos de cientos de millones. Este tío ya hace años que tiene cientos de millones, porque su socia, que ahora no me acuerdo cómo se llama, pero es una chica que estuvo en el principio de Scale AI, salió bastante al principio y, y además era muy, muy activa en Twitter, eh, y estaba todo el día de fiestas, jets privados, yates y tal, y, y Alex Wang ahí currando y tal, pero que seguro que mal no le iba ya.

O sea, en, en Scale AI.

Hace una semana hice este pódcast y una semana después leo que Mark Zuckerberg la aparta.

Sí, se ve que le han quitado se-

El equipo principal de...

Que le han retirado un poquito del foco, ¿no? De Meta. A ver, Llama no está-

Es que no acaba de funcionar nada, ¿eh? O sea-

Llama no está en el medio de la conversación.

A veces, a veces pasa que hay, hay cosas que se encallan y hay, hay que irlas cambiando. Hay que tener la valentía también para-

Sí

...ir tomando decisiones, que esto, desde luego, Mark Zuckerberg lo tiene, ¿no?

Meta tuvo, yo creo, un momento muy fuerte cuando sacó Llama open source y, y, y era, mmm, ¿no? En su momento, eh, estaba en el orden de magnitud de los modelos privados del momento, pero se ha quedado atrás, se ha quedado muy atrás. Han venido modelos open source chinos mucho más potentes, eh, y los modelos grandes han seguido avanzando muy rápido y Llama no está en la conversación.

Realmente no está en la conversación. Está ahora mismo, lleva unos meses bastante desaparecido. Y claro, Meta es mu-una compañía muy grande, muy importante como para caerse de, de este carro.

Se está hablando mucho de, como todo el mundo, de personal agents. Yo creo que ahora todo el mundo está muy focalizado en personal agents. Es que tiene un-- yo creo que tiene un potencial muy grande y, y también tiene un potencial de salvar a la humanidad, porque al final darle poderes a la gente, eh, que sigue estando ahí con a-- con un agente personal que puede hacer cualquier cosa, pues es un, es un futuro interesante, ¿no?

Eh, y Meta se quiere, se quiere enfocar ahí y quiere mezclarlo con el hardware, ¿no? Con las, con las gafas, con, eh, no sé.

Sí, no, no, no, no tengo claro. Lo que, lo que yo estoy viendo es que, por ejemplo, los activos principales de Meta, que son pues Instagram y otras redes sociales, ¿no? Pero sobre todo Instagram, eh, yo, en mi opinión, está sufriendo mucho con la IA, porque la canti-- el volumen de contenido está subiendo exponencialmente, pero a mí me interesa cada vez menos el contenido IA que veo en un feed de Instagram.

Ya.

Eh, o en Twitter también me pasa, ¿eh? O sea, cuando, cuando yo recibo contenido que para mí es evidente que es inteligencia artificial, mmm, pierdo interés. En general, digo: "Dame el prompt". O sea, me interesa la idea original.

Todo lo es, ¿eh?

Todo es IA.

Todo lo es, todo lo es.

Bueno, pero...

O sea, en Twitter también los tuits.

Pues claro.

Lo que pasa es que al ser pocos caracteres...

Es más fácil hacer un tuit.

Pero los artículos, por ejemplo, que ahora se está...

No, los artículos, esto...

Es todo IA.

Son, son-- la gente que comparte artículos no se los ha leído. No se los ha leído porque yo a veces intento leerme uno y pienso: "Vaya peñazo". O sea, no, no-- o sea, cuando lees un artículo-

Yo a veces me comparten un artículo, lo resumo con la IA.

Correcto.

Bueno, concretamente a Ilia, ¿vale? Siempre es, es con Ilia. Y le digo: "Vale, ya tal, me he quedado con las ideas". Y dice: "No, no, no lo has leído". Y lo sabe que no lo he leído. O sea, que hay artículos que sí que tienen más profundidad, ¿no? Depende del artículo.

Y son muy interesantes. Y en general yo creo que hay, eh, mucho más humano involucrado que, que cuando estaban generados por un modelo, porque acaban, acaban sin decir nada, no sé. Todavía es cierto que es muy fácil generar contenido, pero a mí como consumidor de contenido no me interesa demasiado el, el contenido que estoy viendo que se, que se genera con inteligencia artificial.

Eh, también hablando de modelos europeos, ¿no? Em, eh, bueno, modelos, startups europeas, Legora, eh, que es el, me sale mal decirlo así, ¿no? Pero el Harvey europeo, la empresa de Legal Tech.

El Suissero

Eh, sí, que el otro día hablábamos de, bueno, de que, de que hay muchos abogados que comparan utilizar, por ejemplo, Claude Opus 4.6 para contenidos lo-legales, para tareas legales, y lo comparan con Harvey, concretamente en este caso los tuits que estuve leyendo yo, y que el output era totalmente comparable, si no mejor, el que te estaba generando Claude al que te estaba generando Harvey.

Y Claude te cobraba doscientos pavos al mes y Harvey dos mil quinientos al mes. Dos mil quinientos al mes es mucho. O sea, la diferencia tiene que ser abismal para llegar a gastarte este dinero. Legora se ve que, eh, está yendo-

Sin embargo, Harvey está muy, muy valorada en el mercado.

Sí.

En los mercados financieros.

Sí. Bueno, Legora ahora cinco punto cinco billion con esta ronda de más de quinientos millones de dólares. Eh, y yo lo que leí es que cerró-

Eso es lo que en el pódcast ese monday.com con Eran Zinman decía indignadísimo, ¿no? Decía: "Pero a ver, pero, pero, pero ¿por qué la gente está valorando, eh, algo-

Una cosa tan fina

...una cosa tan fina que-

Tecnológicamente.

Mmm.

Porque al final dirás: "No, es que son los más buenos haciendo distribución". Y dirás: "Ah, pues no es AI". O sea, distribución es distribución, ¿no? Distribución al final es, eh, HubSpot o es Microsoft o es, eh, quien tiene más clientes y tiene más capacidad de captar clientes. Pero bueno, eh, a mí me sorprendía de Legora, he, he leído que cerró el año con setenta millones de ARR. Empezó con tres el año pasado y lo cerró con setenta, que es un crecimiento brutal, pero o sea, cinco punto cinco billion es mucha valoración también.

O sea, es un múltiplo de que ochenta veces.

Mhm. ¿Tú lo has probado? ¿Tú has visto a alguien que lo use? Yo no, no, no lo he visto.

No. Nosotros usamos Wordsmith.

Vale.

Pero es que son diferentes enfoques. Uno es para el abogado, otro es para ahorrarte el abogado. ¿Sabes? Hay diferentes partes de la cadena de valor. Yo uso o ChatGPT o Claude para las cosas legales. Cuando necesito revisar un documento y entender lo que tengo que mirar y tal, normalmente yo le paso, eh, un documento a uno de estos modelos y le pregunto qué preguntas tengo que hacer.

O sea, qué-- cuáles son las partes importantes de este contrato, qué tengo que entender. Y entonces me lo leo yo y-- o, o hablo con un abogado humano, pero utilizo para detectar, digamos, para condensar las partes más importantes de un contrato. Claro, me la juego, porque quizá-

Te la juegas.

Claro, pero eso siempre, cuando usas inteligencia artificial te la juegas, ¿no? Igual que cuando hablas con un abogado te la juegas, porque tú dices: "¿Qué es lo importante?"

Si confías en la inteligencia artificial para decirte qué es lo más importante-

Mhm.

¿Por qué no confías en un nivel de abstracción más grande y le dices: "Sobre esto, que es lo más importante, ¿cómo lo ves?"

Sí, sí, sí.

Estoy bien o mal.

Pero ya me lo dice, esto ya me lo dice, pero luego dime tu opinión. O sea, qué piensas tú de esto, ¿no? Porque al final en el derecho-

Al final la literalidad es, o sea, es, es otra perspectiva, ¿eh? O sea, tú ten-- leer las cosas como son te da una perspectiva diferente de un resumen o una opinión.

El problema de las opiniones legales es que se han pervertido tanto que es muy difícil leer literalmente, porque se usan unos palabros y, y se enrollan y usan como unas... No sé por qué, si lo hacen para darse trabajo los abogados, pero se hace muy farragoso leer un documento legal. Y, y yo prefiero leerme muy bien cinco párrafos que leerme muy bien un documento de cuarenta páginas, que es muy denso, que cuando es muy importante el contrato me lo leo, ¿eh?

Ya lo sabes. Y delante del notario, delante del notario me lo leo.

Yo por eso estoy, me siento seguro siempre.

Si un día... ya veremos. ¿Quién más? Endscale, que es una empresa de infraestructura, es un hyperscaler, ha levantado, levantado dos billion. Aquí ya no es valoración, aquí ya es, eh, tamaño de la ronda, dos, dos mil millones de dólares levantados.

No, pero, pero Advanced Machine Intelligence también ha levantado un billion.

Un billion. Seed, ronda seed, seed o preseed, porque es la primera que hacen.

La seed más grande de Europa, creo.

Es la fundacional. O sea, es la, es la primera ronda. O sea, con esto empieza la empresa. De, de mil millones a tres mil quinientos, en el caso de, de Advanced Machine, ¿cómo es? Intelligence, ¿no?

Sí.

Eh, Endscale, que es infraestructura, es un, es un neocloud, eh, o un hyperscaler AI, levanta dos mil millones de dólares, que está haciendo data centers, es una empresa británica, que está haciendo data centers en Noruega, creo, eh, con centrales hidroeléctricas y para, para darle GPUs a Europa. Y tiene como partners a Nvidia y a, y a todos los-

¿Por qué todos los data centers están en Suecia, Noruega? Porque Mistral también está construyendo los data centers en Suecia.

En Suecia. Eh, creo que tienen mucha energía más barata que en el resto de Europa.

Mmm.

O sea, en el caso este de, de Endscale era por una central hidroeléctrica muy grande, que supongo que tiene más capacidad de generación que de consumo.

Ah, sí.

Y que, y que se aprovechan de ellos.

En España tenemos sol.

En España tenemos sol. El problema del sol, como vimos el año pasado, eh, sí, tiene un solo problema. Es fantástico el sol y ojalá todo fuera sol, ¿eh? Pero tiene un problema que es, eh, la predictibilidad.

Ya.

Y, y la gestión de los picos, ¿no? O sea, el, el carbón o, o la nuclear es m-mucho peor, obviamente.

Más predecible.

Pues mucho más predecible. Y el sol tiene el pequeño problema de la falta de predecibilidad. Pero si lo arreglamos, el sol es, obviamente, es el, es el futuro. Pero claro, un data center, tú cuando lo pones en marcha, lo pones en marcha.

Y, y no entiendo por qué la gente no quiere data centers. O sea, de verdad, no lo entiendo. O sea, hace poco salió un conflicto en no sé qué comunidad autónoma de España no, no, no quería construir los data centers que habían, eh, que querían invertir y planificar y, y, y meter ahí, ¿no? La gente le, le tiene-

O sea, hay, hay un miedo en Estados Unidos, por ejemplo, muy grande, ¿no? Que lo hablamos la semana pasada-

Sí

...a-- al, al, al, al sobreconsumo de electricidad y decir: "Oye, este va a chupar toda la electricidad, a mí me va a subir el precio". Esto se puede regular. O sea, aquí-

Se puede regular y se puede construir más fuentes de energía, ¿eh?

Correcto, pero yo creo que ahí sí que hay-

Yo lo estoy dando por sentado, ¿eh? O sea, un, un data center que además construye, eh, capacidad de energía eléctrica.

Bueno, no, no hay que darlo por sentado, hay que balancearlo, que eso se puede regular, ¿no? Sí.

Y que, y que probablemente los timings, o sea, tú ahora construyes capacidad energética y vas a tardar equis años en tenerla disponible. Pero bueno, estás construyendo-

El data center también se tarda en construir.

Es como talar los árboles y con-- y, y plantar árboles.

Correcto.

¿Ves?

Sí, sí. Entonces, se pue-- se, se-- sí. Y luego hay un, y hay un elemento arquitectónico, estético, paisajístico, ¿no? Que es decir, quieres un pegote ahí, pero bueno, se puede hacer bien. Se puede hacer un data center y, y como en el Salesforce Tower en San Francisco, plantar un bosque por encima O sea, se-- hay maneras de construir de manera no invasiva, ¿no?

O sea, no sé, ya existen regulaciones urbanísticas y regulaciones paisajísticas. Eh, yo, yo, bueno, yo, yo quiero más computación

Como el problema de la vivienda, la gente que dice: "No, no, no va-- no construyamos vivienda, arreglemos el problema, pues yo qué sé, bajando el-- obligando a la gente a poner un precio determinado y ya está". Soluciones simplistas.

Sube el precio, baja la, baja la oferta, sube el precio.

Pues qué pasa, lo que, lo que está pasando, lo que nos estamos encontrando.

Lo de Barcelona, concretamente, es...

Em, vale.

Es increíble.

¿Qué más?

Europa, última.

Sí.

Lovable se ha anunciado.

Bueno, y, y antes decía, eh, aparte de Advanced Machine Intelligence y Mistral, que hemos seguido hablando.

Sí, es que no la sé pronunciar, por eso no la quiere decir.

Eh, no, Ineffable. Ineffable Intelligence, que hablamos, no sé, hablamos de hace unas tertulias.

Inteligencia inefable.

Pero que también es i-in UK.

¿Por qué dice in UK?

No es exactamente Europa, es UK.

Bueno, Europa, sí.

Bueno, Europa continente, o sea, Europa...

Geográfica

Geográficamente, sí, pero como Unión Europea, no.

UK se está poniendo las pilas, ¿eh? Están pasando muchas cosas ahora mismo en, en el Reino Unido.

Sí.

Yo voy ahí últimamente a menudo por temas de partners, inversión, etcétera, y los inversores siempre han estado ahí, pero ahora tengo la sensación de que hay muchas más cosas pasando.

Y en AI, habiendo estado siempre DeepMind ahí, yo creo que esto ha ayudado mucho a generar un ecosistema muy potente.

Mmm.

De hecho, eh, David Sil-Silver, que es el fundador de Ineffable Intelligence, em, Sales fue uno de los primeros, eh, empleados de DeepMind, fue el que creó AlphaGo, etcétera, ¿no?

Y ahora está en Reino Unido, en Europa.

Y ahora está en Reino Unido y es uno de esos grandes labs europeos.

Que levantó también...

Un billion.

Un billion, sí, aquí lo mínimo, un billion.

Lo mínimo, un billion.

Me encanta que la gente dice: "No, las empresas AI son mucho más eficientes, eh, no necesitan humanos". Y de momento están contratando más que nadie y levantando más que nadie. Lo único que tienen también más es valoración. O sea, la dilución-- antes lo pensaba, mira, viniendo en coche, la dilución de Yann LeCun, eh, es parecida a, a la ronda seed de Factorial.

Y no levantamos un billion de ronda seed. O sea que todo, todo crece-

Menos mal que lo has aclarado.

Todo crece por, por escala, ¿no?

Em, más cosas que han pasado esta semana.

A ver, eh, han salido muchas noticias, eh, haciendo más zoom en España, de Wallbox y de, y de la situación de gestión de deuda y tal. Hemos llamado a Enric, que ha dicho que se apunta a venir a explicárnoslo. Entonces, hoy le ponemos un pin y hacemos un poco el spoiler de que vamos a hablar de aquí poquito con Enric Asunción, CEO de Wallbox, para que nos haga un update de cómo va Wallbox.

Espero que pueda salir de, de, de esa situación, porque bueno, se ha anunciado que entra en concurso de acreedores, o preconcurso.

Preconcurso.

Preconcurso.

El tono que he escuchado era, mmm, positivo.

Es un proceso de negociación a veces. Eh, a veces un mandato legal.

Es una herramienta al final, ¿no? Es un mecanismo que tienes para congelar, eh, ciertos riesgos, ¿no? Cuando una empresa-

Y un mandato legal, si estás en fondos propios negativos.

También, no, pero, pero-

Como administrador tienes que hacerlo. Pero eso no significa que, que, que se acabe ahí.

Sí, hay un momento donde es obligatorio, o sea, no es obligatorio, pero si no lo haces, eh, el consejo de administración tiene una responsabilidad muy seria, ¿no? Pero en momentos de negociación, el preconcurso permite parar, eh, ciertas acciones por parte de los acreedores, ¿no? No, no, no se deja hacer nada hasta que no se resuelve el preconcurso. Entonces, es una herramienta de, de decir: "Oye, gano tiempo y yo res-- idealmente, ¿no?

Soluciono la situación, renegocio, eh, deuda, encuentro nuevos inversores, nuevos, eh, nuevos bancos y, y salvo la situación. No sé, vamos a, vamos a ver qué nos cuenta Enric, pero hace mucho que no hablamos de Wallbox y, y tenemos curiosidad.

Hemos hablado también antes de-- mientras veníamos, ¿eh? Del Cloudflare, em, que tú me dices que es una, que es una pieza de infraestructura global de Internet clave.

Sí. Y además, yo soy muy fan. Me gusta mucho la calidad de los productos que hacen. Empezó siendo, em, una, una, una pequeña utilidad donde te permitía, em, opti-- o sea, se metía en la capa de las DNS y, eh, digamos, hizo lo que era una infraestructura un poco abandonada e ignorada, que lo único que hacía era cons-- eh, traducir, eh, nombres de dominio, ¿no?

Pues, eh-

IPs

...google.com IPs y con eso redirigir el tráfico a diferentes servidores. Empezó a aplicar mucha lógica en esta capa, ¿no? Y con esto permitió-

Acercar geográficamente, ¿no?

Exacto. Permitió hacer CDNs.

El contenido.

CDNs, que es Content Delivery Networks, que es, eh, tener data centers cercanos al usuario para, mmm, reducir la latencia y mejorar mucho la experiencia de usuario, ¿no? Que vaya más rápido todo Internet. Eh, empezar a hacer detección de ataques, de cuando había un ataque, eh, pues ya bloquearlo antes de que llegue a tus servidores. Y, y, y, y como empezó a coger mucha escala, empezó a tener mucha inteligencia y mucho Internet está encima de Cloudflare.

Ahora Cloudflare es, yo te diría que una de las capas más importantes de la infraestructura de Internet. Y cuando, y cuando hay un problema en Internet, la gente va a, a, a Matt Prince, que es el CEO de Cloudflare, que además es un troll y es muy activo en Twitter, con lo cual es divertido, eh, a preguntarle, ¿no? Qué está pasando, cómo lo ven, qué han hecho ellos para, para evitarlo. Y ahora han sacado una nueva funcionalidad, que es muy gracioso, porque Cloudflare lleva toda la vida evitando el scraping, que es, eh, ¿no?

Los programas, el código que va a intentar robar contenido de una web. Tú puedes ir, imagínate, al catálogo de Amazon y decir: "Descárgate todo el catálogo de Amazon", ¿no? Amazon no quiere esto y Cloudflare tenía mil herramientas para evitar esto. Pues ahora ha sacado su propio scraper, eh, que básicamente te permite con su API, como ellos ya lo tienen todo indexado, tienen casi todo inter-Internet indexado, te permiten, eh, pedirle un markdown, un fichero HTML o un fichero JSON de cualquier URL.

Entonces, si tú eres un modelo, eres un agente que quiere saber, que quiere leer una página web, porque tu usuario, tu humano te ha dicho, eh, ¿no? "Recomiéndame un libro", pues vas a la web de la Casa del Libro y en lugar de tener que encargarte tú de entender esa web, le dices a Cloudflare: "Dame el markdown con solo lo que yo necesito".

Supongo que se han dado cuenta de que no pueden poner vallas al campo.

Correcto.

Que están todos los modelos scrapeando todo, que no le puedes impedir al modelo que scrapee, porque entonces te pierdes, eh, un contenido y un usuario. Eh, y pues al final han dicho: "Pues ya, pues para hacer lo otro lo hacemos nosotros"

Llevamos-- todos los programadores llevamos toda la vida haciendo scraping. Ha ido mejorando, era muy rudimentario al principio y luego como más sofisticadas eran las páginas web, ¿no? Con, ¿cómo se llamaban? Los, eh, rich internet applications. O sea, eh, a medida que usábamos más JavaScript y las webs eran más dinámicas, ya no eran, eh, server-side rendering, sino client-side rendering, se hacía más difícil el scraping, pero entonces hacíamos mejor scraping, era como-- y ahora ya está, esto está totalmente resuelto y Cloudflare está ofreciendo un producto que-

Cobra por él.

Sí. Sí, sí. Pero, pero Cloudflare también es muy agresivo y es muy generoso con el freemium. Eh, yo si-- llevo un montón de años utilizando Cloudflare para mil cosas de vecinos y amigos y familiares y, y creo que no los he pagado-- bueno, creo que no los he pagado nada, personalmente yo, luego en Factorial también, eh, lo utilizamos y el problema es que cuando lo empiezas a utilizar en una empresa seria, ya empiezas a pagar mucho, ¿no?

Eh, pero porque te aporta mucho valor. Pero son muy generosos con el freemium en Cloudflare. Y, y me gustan mucho los productos que hacen. Eh, es cierto que el CEO es un poco troll. Y, por ejemplo, con el, con el fundador y CEO de Vercel, que también es amigo nuestro, Guillermo Rauch, eh, tienen un pique infinito. Entre Vercel y, y Cloudflare hay una rivalidad que eso es-

Es verdad.

Ríete de Barca-Madrid, ¿no? Eh, se dicen de todo y se insultan y se, y se boicotean.

Pero Vercel, Vercel, que le va muy bien y lo están haciendo muy bien, ¿no es una capa de infraestructura crítica de Internet?

Bueno, lo quieren ser, pero no tiene la escala de Cloudflare. Cloudflare es mucho más grande.

Pero no, no hace lo mismo.

No. A-algunas cosas sí. Por ejemplo, los dos quieren ser el sitio-- o sea, Cloudflare está haciendo cada vez más hosting, ¿eh? Por ejemplo, con todo lo de los workers, los browser, eh, workers, eh, tú puedes hacer Lambda Functions o serverless, eh, encima de Cloudflare. O sea, cada vez-- y, y los dos quieren ser el hosting de agentes, por ejemplo, ¿no?

Quién, quién no quiere quiero un ho-un hosting de agentes, pero estos dos concretamente quieren ser un-una infraestructura clave para hacer hosting de agentes.

Sí, lo estoy le-- lo estoy viendo.

Y se, y se pelean.

Matthew Prince dice que: "If agents are the new users of the web, Cloudflare is the platform they run on".

Exacto. Tiene sentido. Es que además, eh, es interesante, porque es una plataforma, pues eso, ¿no? Muy deslocalizada.

Vende dos-- 2,17 billion y crece un 30 % anual.

Y Vercel no lo sabemos, pero lo que se puede leer por ahí es que estará en unos pocos cientos, doscientos, trescientos millones.

Y es curioso porque vendiendo, o sea, siendo tan importante como tú dices, ¿no? Vendiendo dos billion, creciendo un 30 % anual-

Rentable solo-

...solo vale ocho billion.

Pues que ahora mismo está todo lo que es software está, en mi opinión, barato.

Pero esto es software, es infraestructura.

Es infraestructura, pero también ha sufrido.

Pero es importante para los agents, ¿no estamos diciendo?

Es que el mercado público está un poco loco ahora mismo. No sabe lo que es, no sabe lo que sale ganando y lo que sale perdiendo. Yo creo que el problema, que eso lo hemos hablado varias veces ya, ¿eh? Que se-

Perdona, he dicho, he dicho siete billion, me he equivocado, es setenta y un billion.

De valoración.

Sí.

Hombre, eso son treinta y cinco veces-

Sí, sí, sí

...facturación anualizada.

No está mal.

Esto no está nada mal, ¿eh?

No está mal.

Pues ya no es tan barato, ¿eh?

No, ya no es tan barato. Iba a comprar y ya me pa-- me pa-- me freno.

Vas a hacer un short ahora de repente.

Digo, digo: ¿Cómo puede ser? Pero bueno, este es el caso de Monday.

Sí, no, no, es que hay, hay muchas-

Con el mismo revenue.

Que están a-- exacto, con un revenue también de un billion y pico, ¿no? Creo.

Sí, uno con tres bill-billion y tres billion de valoración.

Es que hay múltiplos ahora de dos, tres, cuatro veces facturación, empresas creciendo y rentable, que tienes que tener muy claro que van a desaparecer.

Es que no lo, no lo puedo entender.

Bueno, la única manera de racionalizar esto es que van a desaparecer en pocos años.

Para mí no es tan sencillo.

Es la única razón para creerse esto. Y yo no me lo creo. Yo personalmente no me lo creo. Hay, hay mucha incertidumbre ahora mismo.

También depende del modo del, del founder. Yo por eso valoro mucho-- ahora cuando estoy viendo el mercado, valoro mucho los, los founder-led versus executive-led companies, ¿no?

En Monday está el founder a tope picando pieza.

La gente que está pensando en tres años, cuatro años de mandato, o la gente que tiene ahí skin in the game, tiene inversión, tiene un porcentaje importante de, de la empresa y es: "Oye, o nos metemos a construir o hacemos la transición-

Sí

...o, o nos roban el, el sandwich.

Ayer, ayer precisamente estuve teniendo esa discusión en un pódcast que saldrá de aquí poco sobre-

Tanto hype

...sobre esto.

¿Es un pódcast donde-- de España?

Cuan-- sí. Cuando entra el private equity, ¿no? O sea, cómo cambian las empresas cuando entra el private equity en el capital, porque hay-

Ah, vale. Es un pódcast de, de Itnig, dices.

Es un pódcast de Itnig.

Ah, vale, vale. Pensé que era otro pódcast.

Un pódcast que, que grabé yo con un invitado, eh, que, que donde el, el invitado, eh, pues por razones que ya descubriréis, es muy defensor del private equity. Em, y, y yo hacía un poco de challenge, ¿no? Que también, no sé, private equity es, es necesario, ¿eh? O sea, es un agente muy, muy necesario, pero sí que hay ciertas dinámicas de cambio de la naturaleza de la empresa.

Y una de ellas, para mí, es el largoplacismo y el cortoplacismo.

Ya.

El pra-- el private equity tiene por diseño, por modelo, hacer flip de empresas. Y además, es que lo hablamos ayer, en un periodo de tiempo muy corto, o sea, en, en pocos años, en menos de cuatro años, esa empresa tiene que salir por la ventana. Entonces, claro, ¿tú vas a hacer algo que vas a ver retorno en veinte años? No. Tienes demasiados incentivos a no hacerlo.

En cambio, una empresa founder-led, que ya no solo económicamente, porque muchas veces la motivación de los founders, ¿no? Mmm, el peso económico es muy bajo comparado con el peso emocional, de responsabilidad, de, de, de misión, ¿no? De, de razón un poco de, de, de, de identidad, casi te diría, ¿no? Muchos founders se acaban identificando mucho con el proyecto que tienen entre manos, con lo cual a veces, incluso aunque no tenga sentido económico, harán cosas porque creen que es lo correcto para la misión de la compañía.

Eso en private equity yo no lo he visto. No he visto que tome decisiones de este tipo. Entonces, sí, cambia mucho, yo creo, el tipo de decisiones que toma una empresa a largo plazo cuando es founder-led o cuando es capital-led, ¿no?

Yo creo que no, no pretende tampoco ser, eh, innovador el private equity, ¿no? Es, es, es un tema de operacional, es un play operacional de, de optimización.

Si la innovación mejora el EBITDA en dos años, seguro que sí que innovan, ¿eh? Porque ton-- tontos no son.

Ya.

Pero tiene que ser una innovación muy validada, que es casi una paradoja, ¿no?

Exacto.

Es casi una contradicción.

Esto no es la innovación.

Con un drum.

Ahora estamos en un momento muy interesante. Yo creo que todos los que tenemos instintos de crear y de construir nos está motivando mucho y yo estoy más motivado que nunca. De hecho, estoy m-más abajo que nunca en la capa de tecnología y tal, porque evidentemente tengo, tengo que entenderlo, tengo que entenderlo, o sea, tengo que llegar hasta que lo entienda, eh, y me esto-- bueno, me lo estoy pasando muy bien.

O sea, hay una contra-- u-una cosa curiosa, ¿no? Que es que la incertidumbre yo creo que a una persona emprendedora la motiva.

Claro.

La incertidumbre esta que, que se ha cargado los mercados cotizados y que genera mucha duda de los lugares de trabajo que van a ser prescindibles, de, ¿no? De todas las cosas negativas que sí que lleva una revolución tecnológica, a la persona emprendedora la motiva mucho esa incertidumbre, ¿no? Porque ve más oportunidad. Bueno, ve todo oportunidad.

Es que es todo oportunidad.

Especialmente los emprendedores que empiezan hoy, que dicen: "Oye, es que no tiene nada, nada que perder. ¿Sabes? Aprovecha este momento de cambio."

Pero no, no sé qué decirte, ¿eh?

No, no. O sea, para n-para nosotros también.

No, y, y, y-

Pero, pero, pero bueno, puede ser que cuando tienes cierta base instalada de clientes y tal, pues tengas-- puedes tener más miedo o puedes tener más-- algo más a proteger. Pero un emprendedor que no tiene nada, en un momento como ahora-

Eso es evidente.

En un momento como ahora-

Sí.

O sea, ¿qué espera, no?

También está muy confundido, ¿eh? También está muy confundido.

Confundidos estamos todos.

Confundidos estamos todos. Sí, sí. Yo acá vamos, ¿no?

De todas formas, co-confundido entre comillas, ¿eh? Yo, yo-- o sea, estamos todos en, en qué, cómo va a-

Confundidos no, mareados.

Cómo va a evolucionar las, las capas que no tenemos control.

Exacto.

Eso es lo que nos confunde. Pero que hay una oportunidad de generación de valor, valor real para el cliente final, muy, muy, muy bestia, yo eso no tengo ninguna duda. O sea, nunca he visto tal, tal oportunidad. Entonces, bueno, vamos a ver cómo evoluciona todo y cómo salimos de aquí mucho mejor de lo que estamos.

Tiene muy buena pinta. Con más intensidad, pero muy buena pinta.

Bien. Intensidad bienvenida siempre. Pues nada, Jordi, eh, lo dejamos aquí.

Volvemos a trabajar.

Volvemos a trabajar. Eh, y con los demás nos vemos la semana que viene.