Conseguimos 1.000.000 de USUARIOS en 4 DÍAS | LUZIA #349

Creo que tenemos una oportunidad única en los niveles de crecimiento que hemos experimentado tampoco son tan comunes y nos la podemos pegar y podemos ir para abajo, y es una posibilidad que siempre está encima de la mesa. El otro día hablaba con un fondo muy grande y me decía: "Álvaro, tú para el año que viene o vales 1 billón o vales cero". Entonces conseguimos hacer primer millón de usuarios en cincuenta y pocos días del lanzamiento y el primer millón de usuarios en Brasil lo hicimos en cuatro días.

Si piensas en lo que quieres en un amigo o una amiga, es una persona que esté ahí para ti siempre. Lucía lo está. Que no te juzgue, Lucía lo está. Que te dé consejos, Lucía te puede dar consejos ¿no? Para los Gen Z en Latam nos hemos convertido en su marca de referencia a lo que es IA.

¿Y qué hacen estos usuarios? Va más allá. O sea hay gente que tiene relaciones íntimas virtuales

. ¿Cuántos usuarios tiene LUZIA?

A día de hoy, en total ha habido como cincuenta y cinco, sesenta millones de usuarios en algún momento en el tiempo y en MAUs estamos en torno a los diez, doce millones.

¿Cuánto facturáis con estos usuarios?

Eh...

Bienvenidos una semana más al pódcast de Itnig. Hoy estamos con Álvaro Higes. ¿Qué tal, Álvaro?

Muy bien, muchas gracias.

Álvaro es fundador y CEO de Luzia.

Correcto.

Cuéntanos qué es Luzia para los cuatro gatos que no lo sepan.

Luzia es una asistente personal, eh, que ayuda, pues a día de hoy a varios millones de personas todos los días sobre todo jóvenes en Latinoamérica, a tener un mejor día a día. Y esto va desde hacer los deberes, las tareas, aprender nuevos temas o incluso cuando están aburridos o tienen-- no tienen nadie con quien charlar, tener una conversación amistosa ocasional con, con Lucia.

Yo cuando descubrí Luzia a través de Endeavor, que de hecho también nos conocemos a través de Endeavor, ¿no?, ambos formamos parte. Eh, entendí que era de manera un poco bruta un bot de WhatsApp- ...con en su momento OpenAI. Con ChatGPT por detrás. ¿Qué sigue siendo cierto de esto y cómo ha evolucionado el producto de Luzia?

Lo que sigue siendo cierto es nosotros cuando lanzamos el año pasado hace casi ya dos años, eh, teníamos u-el insight que teníamos o la apuesta que teníamos era que, que la AI iba a cambiar todo y que la accesibilidad iba a ser superimportante, ¿no?

Vale. De momento e-es fácil estar de acuerdo. La IA lo va a cambiar todo y la experiencia usuario y la accesibilidad es clave.

Lo, lo que por aquel entonces era un poco más o llevó un poco más de discusión era la idea de, de, y la tecnología que estuviera por debajo se iba a commoditizar y, y la gente lo que le importaba realmente era la experiencia de usuario, ¿no?

Vale.

Entonces eso fue un poco nuestro insight y nosotros lanzamos con esa idea y con esa idea lanzamos la primerísima versión que se llamó Chatify, el ChatGPT que tu madre sabe usar. Y literalmente se la mandé a mi madre y mi madre la volvió viral en el hospital. Y esa esencia aunque a día de hoy hemos pasado de estar en WhatsApp a nuestra propia app-

Era, Era WhatsApp eso ya. Chatify era WhatsApp.

La primera versión era, era una conexión en WhatsApp y, y, y esa, esa esencia se mantiene a día de hoy. A pesar de eso, pues decidimos, eh, siguiendo manteniendo esta filosofía de hacerlo lo más accesible posible, mover, eh, la experiencia a nuestra aplicación, porque en la aplicación podríamos controlar más nuestro destino, podíamos dar una mejor experiencia de usuario y sobre todo customizarlo para nuestros usuarios iniciales.

Entonces, esa esencia de accesibilidad sigue estando a día de hoy. Ya no somos solamente ChatGPT usamos otros muchos modelos y hay un montón de infraestructura lógica que podemos hablar sobre ella de cómo hacer, pues eso, que aunque el usuario no le importe qué es lo que está por detrás, le puedas dar un mejor, un mejor servicio.

Entonces, em, estáis ahora en proceso de migrar a Oci-- hacia una app propia.

Eso ya está hecho. Empezamos en enero, empezamos en enero de este año experimentando en los países más pequeños que teníamos. Eh, fue un proceso complicado y una decisión complicada, ¿no? Porque al final WhatsApp era una plataforma o es una plataforma muy buena, con mucha distribución, muy fácil de conseguir usuarios y en la app tienes más fricción, ¿no? Entonces empezamos experimentando con los países pequeños que teníamos, consiguiendo ratios de migración que estaban bien pero tampoco eran espectaculares, cinco, 10 % y después de mucho experimentar-

Cinco, 10% de todos los usuarios registrados o de los activos.

De los activos el último mes. Eeeh, q-que no era una mala métrica, pero no estábamos supercontentos y después de mucha experimentación, cuando ya empezamos a cerrar los grandes llegábamos a porcentajes por encima del 50 %. Y ese proceso ya está completado. Ehm, Ha habido un cambio de hecho-

Pero sigue vivo WhatsApp. Yo lo he usado an-- bajando hacia aquí.

Sí. Eh, es-- Lo, lo teníamos cerrado, lo teníamos cerrado en todos los países, pero hubo un cambio en los, en el pricing de, de la API de WhatsApp hace un mes que lo, lo volvió a hacer gratuito. Lo hizo gratuito por primera vez.

O sea os estaba costando dinero.

Nos estaba costando mucho dinero y decidimos, decidimos que estábamos mejor sirviendo a nuestros usuarios y cumpliendo esa misión de, de ser una vía superaccesible si pudiéramos estar en los dos canales. Pero la app sigue siendo nuestra prioridad porque tenemos mejor experiencia de usuario.

Y hoy en día, eh, seguramente la aplicación de AI más popular es ChatGPT.

Con diferencia.

¿Cómo cambia la experiencia de usuario entre Luzia y ChatGPT? Qué,qué, qué ofrecéis diferente.

Lo que ofrecemos diferente es, es que es una aplicación mucho más targeteada a nuestro segmento concreto. Te lo mencionaba antes, gente joven en Latam, Gen Z latam es como nuestro segmento, ¿no? Y este segmento-

¿Qué Tiene de especial este segmento aparte del idioma? Habla español..

Este segmento aparte de, aparte del idioma, que es español y portugués-

O portugués

...son nuestros, nuestros dos mercados principales Es un segmento que le, le, le importa estar o t-tener contacto o cercanía con la marca, con la empresa. Eh, no les gustan las marcas frías, les gusta tener esa conexión personal. Entonces nosotros hicimos el producto diseñado para ellos. Es un productooo, ay, tendría que matizar ciertas cosas.

Nosotros lanzamos hipergenéricos viendo un poco dónde teníamos tracción, viendo qué tipo de perfil utilizaban y una vez que detectamos nuestro segmento nos empezamos a, a segmentar en ellos, ¿no? Entonces lo que sí que vimos con el, con el paso del tiempo es que la penetración en este segmento, esa cercanía era lo que ellos valoraban. Eh, llegó un momento en el que en la primera fase cuando estábamos en WhatsApp, un 50 % de los Gen Z en Argentina conocían usaban la-- o usaban Luzia, el cual ps dijo ostras.

Entonces tenemos ese first mover advantage en el que para ellos, para los Gen Z, para la gente, para los Gen Z en Latam, nos hemos convertido en su marca de referencia a lo que es IA. A ellos les da igual el modelo, les da igual si vemos muchísimo- No

No necesariamente conocían ni siquiera ChatGPT

No

O sea, su descubrimiento de los "large language models" y de la IA generativa de los últimos dos, tres años ha sido LUZIA.

Correcto. So-so-nosotros empezamos-- al principio tuvimos una estrategia muy deliberada de cómo llegar a estos segmentos de forma muy rápida, ¿no? Eh, sabemos que no íbamos a poder competir Estados Unidos. En Estados Unidos, la cantidad de gente que ya conocía ChatGPT era mucho más alta. Eh, la cantidad de gente que ya usaba ChatGPT era mucho más alta. Entonces nosotros-- era un Red Ocean, ¿no?

Como, como dicen, nosotros nos targeteamos donde, donde no-- donde había hype, donde había expectativas, donde la gente quería conocerlo, pero no estaba todavía esa marca, ¿no?

Vale.

Entonces seguimos una, una estrategia bastante fuerte de, de PR y redes sociales, que fue la que hizo que nos pudiéramos presentar como la IA para, para estos segmentos.

¿Y qué hacen estos usuarios Gen Z latinoamericanos con LUZIA?

Deberes has dicho.

Deberes, eh, muchos. Eh, Vinod Khosla, que es uno de nuestros inversores, siempre lo define como education through cheating. Sabemos que muchos de ellos-

El rincón del vago versión moderna

...el rincón del vago versión IA, más o menos. Eh, pe-pero sí que es cierto que cuando hablas con ellos o tienes conversaciones más en profundidad tal, la, la forma en la que LUZIA es capaz de explicárselo, la forma en la que LUZIA les ayuda a hacer cheating en algunos casos sí que les ayuda a aprender también, ¿no? Lo han introducido como, como una herramienta más en su día a día de aprendizaje, ¿no?

Tú decías antes: "¿Por qué este segmento es especial?" Este segmento también es especial porque son early adopters para muchas cosas y están muy dispuestos a, a, a descubrir, a aprender nuevos casos de uso, que no pasa en otros segmentos. Mucha gente tiene experiencia-

¿Por geografía o por edad quieres decir?

Por, por edad.

Por edad.

Por edad. Eh, nos ha pasado en otros segmentos y ha pasado a todos los que estamos en este espacio de conversational AI, que, que la gente llega, su mental model es Siri, su mental model es Alexa.

Que no son muy fieles.

La-- no son referencias ni son, ni son buenas. Le hacen dos o tres preguntas y dicen: "Guau, esto mola un montón". Me responde como si fuera una persona, me responde de forma correcta, pero ahí se queda. No saben qué hacer con ello. Y una de las potencias que tiene nuestro segmento es que lo llevaron un paso más allá y lo fueron capaces de introducir en su día a día.

Nosotros, y ahora hablamos de otros casos de uso, ¿no? Pero, pero hablando de educación en concreto, por ejemplo, tenemos un seasonality, una, eh, una estacionalidad muy alta. Tenemos cuando los chavales se van de vacaciones, cuando los chavales, eh, los colegios e institutos y universidades están de vacaciones, nuestros usuarios caen. Siempre tenemos el miedo de volverán o no volverán. Cuando tú ves de repente el día que empiezan las-- los colegios vuelven en masa.

Entonces hemos considerado crear-- hemos conseguido crear un hábito dentro de su día a día, ¿no? Han sido capaces de incorporarlo en su día, en su día a día y eso es una de las ventajas que tiene este segmento, que además a su vez también hemos empezado a ver ya en las últimas etapas y en los países más desarrollados que le empiezan a pasar a sus familias y sus familias empiezan a usarlo, ¿no? entonces-

¿Para qué?

Es un poco la belleza.

¿Para qué lo usan las familias no estudiantes?

Como un Google un poco más, eh, customizado en general.

O sea, un asistente general de contestar cosas.

Correcto. Mucho pregunta sobre viajes, mucha pregunta sobre recetas. Nuestro, nuestro tail de, de preguntas es, es enorme, ¿no? Eh, y es como, como empezamos a crecer, ¿no? Y un poco es, esa es la visión y no me, no me, no me quiero comparar con Amazon. Odio ese tipo analogías, pero, pero cuando nosotros hablamos de educación, hablamos como el caso de uso inicial, ¿no? La tecnología está evolucionando superrápido y seguro que hablamos mucho más luego de eso en, eh, eh, más tarde.

Em, y vamos a ir desbloqueando-- seirán desbloqueando nuevos casos de uso. Pero en este caso de uso en concreto, Education Companionship, la tecnología ya está a un nivel suficientemente bueno como para generar valor a la gente. Nosotros empezamos allí y la idea es seguir desarrollándonos según la tecnología se desarrolle y desarrollando esos usuarios. Es un poco nuestra hipótesis. Y eso es caso de uso uno.

Eh, caso de uso dos, que además siempre da bastante que hablar, es, es la parte de companionship. Eh, es un caso de uso muy fuerte para nosotros. Gente que está sola, gente que le apetece preparar una conversación o tener una conversación con alguien y utiliza LUZIA para, para esas conversaciones. Eh, s-- esto n-no era algo que esperábamos, obviamente, no era algo que cuando lanzamos estuviera en nuestra cabeza, pero Kevin Hartz, u-uno--, o nuestro primer inversor, nos dijo-

Fundador de Venbright.

Fundador de Venbright nos lo dijo: "Va, va a pasar." Dijimos: "Nah, no creo." Y cuando lo empezamos a ver en los datos, cuando lo empezamos a hablar, cuando la g-- con la gente y la gente nos lo empezó a decir, Javier Andrés, eh, cofundador de la empresa, simplemente decía igual, ¿no?: "Es, oye, si piensas en lo que quiere ser un amigo o una amiga, es una persona que esté ahí para ti siempre.

Luzia lo está. Que no te juzgue, Lucía lo está. Que te dé consejos, Luzia te puede dar consejos", ¿no? Entonces al final esta IA sí que cumple muchos de los checks o ticks que tiene una amistad y es un caso de uso que se ha desarrollado de forma bastante, de forma bastante natural y que si miras redes sociales y lo que habla la gente de LUZIA es quizá lo que más destaca.

Y, y va más allá. O sea, ¿hay gente que tiene relaciones íntimas virtuales con sus asistentes o, o lo ves más como ayudar a pelotear temas como más un, una terapia que un amigo o una pareja incluso?

Lo hay. Eh, en el caso de LUZIA, los, lo restringimos. Tenemos puestas limitaciones y moderación. No, no, no entramos en ese terreno, pero hay empresas como Character.ai que-

Lo limitáis Sí

...que desde el pasado era, era su punto de venta fundamental. Hablando con, con Eugenia, que es la, que es Eugina, eh, Eugenia, que es la, la CEO, ella me decía, dice: " Mi mayor retention lever es cuando el usuario se casa con mi, con uno de sus bots. Dice: Ese no se me va nunca más". Eh, entonces eso sí que pasa y creo que eventualmente iremos siendo hacia, hacia ahí

Pero ahora sí, sí que lo tenéis limitado

Eh, lo tenemos a-- los usuarios pueden crear una relación con LUZIA, eh, pero LUZIA no va a hacer "engaging", no va a entrar en ciertos tópics

O sea, a la hora de configurar los prompts- ...en los modelos que usáis por detrás-

Correcto Correcto. Tenemos ciertos guardrails en cuanto topics que no se puede, no puede entrar, no debería entrar y en cuánto- Ehm, pues puede haber topics que sean sensitivos. Eh- ...imagínate sexting, por ejemplo, con una IA, pues no es una cosa que nosotros nos, nos, nos queramos meter o hay, hay empresas que lo hacen y está perfecto, ¿eh?

No, no tengo ningún problema, pero nosotros no es un tema donde nos queramos meter. O cuando esa relación psicológica o esa relación al-- o, o el usuario necesita más ayuda psicológica o estamos detectando cierto riesgo, pues ahí le derivamos a, a un profesional o recomendamos un profesional

Desgraciadamente ha habido casos ya, ¿no?- ...de personas que se han, ehm, se han, se han acercado demasiado a estas relaciones y luego, mmm, pues seguramente por problemas de salud mental, han derivado en un pozo quizá más rápido o antes de lo que hubieran hecho sin esa relación virtual. Eh, vosotros cómo detectáis estos casos y qué hacéis para in-- ayudar a las personas que podéis detectar-

Mhm Sí

N-nosotros monitoreamos muy cerca estos casos. Nosotros tenemos ahora mismo tres capas de seguridad. Estamos por detrás de lo que se llama en alignment layer de, de los modelos que utilizamos: OpenAI, Claude, etcétera. Y eso te provee una primera capa de seguridad para que se pare esto

Esto viene de serie, tú ya lo llevas al modelo

Si no te vas a open source, en cu-en cuyo caso tienes que tener tú- ...más cuidado, esto viene más o menos de serie. Por las noches y en batch, por temas de, de capacidad, corremos luego algoritmos de moderación e intentamos identificar, eh, casos problemáticos que pudiéramos tener. Y esos casos p-problemáticos, eh, si son recurrentes, los, los specifics, eh, s-- los podemos discutir, pero vamos, son-- si, si durante varios días entran en ciertos temas o hablan de ciertos topics, entonces a esos usuarios les ponemos una capa de moderación adicional, en cui-en cuyo caso todos los mensajes de forma real time llevan controles adicionales.

Con esto-

¿Controles humanos o automáticos?

No, controles automáticos co-- pero son modelos más caros y más precisos. Co-con todo esto no hemos sido capaces de detectar casos superpreocupantes y, y, eh, cuando hemos encontrado casos siempre se ha derivado-- bueno, casos, cuando, cuando los vemos- Riesgos se han derivado a, a uso profesional o a un, a un profesional en estos casos

¿A la policía?

No

¿Vosotros tenéis la obligación de avisar a la policía si un usuario está planificando un delito, por ejemplo, o planificando hacerse daño?

No hemos detectado ninguno de esos casos y es algo que ahora mismo los abogados- Bueno, lo, lo hace la, la máquina y, y los a-- los-- lo-- el-- justo ahora mismo tenemos un abogado mirando cómo es el, el proceso en el caso de que se diera ahí, d-de raíz de lo de Characteria y nosotros estos, estos sistemas de moderación que teníamos- Sí, Characteria es justo lo que, lo que, lo que comentabas tú, que hubo un caso que la prensa reportó- ...eeh, se relacionó el, el suicidio de, de una adolescente con el uso de la, de la IA.

Cuál es de casual-- es la causal de la relación, no lo sé, eh, no tenemos los datos en concreto, pero bueno, a raíz de eso dijimos: "Bueno, vamos a mirar más en nuestros sistemas, vamos a mirar más cómo podemos mejorar". Y estamos preparando los planes en caso de que alguno de estos eventos nos surgi-- nos surgiera como responder de forma correcta teniendo en cuenta privacidad, la salud del-- de, de la persona y, y los riesgos que, que esto pudiera tener también para la empresa

Vale. ¿Y veis más casos de uso? Has hablado de estudios, eh, companionship, ¿no?, compañía

Estudios es superglobal, o sea- ...temas matemáticas, idiomas- ...tomar notas, resúmenes y todo eso. Luego tenemos un montón de casos ya más tail, que son más esporádicos. Viajes es un tema bastante gordo

¿LUZIA está conectado a Internet?

Eeeh, para-

O sea, ¿yo puedo ver el precio de un avión a Mallorca ahora?

Tenemos una de las-- LUZIA tenemos diferentes personalidades y una de las personalidades sí que tiene acceso

¿Qué significa diferentes personalidades? Vale Personalidades que tienen tanto herramientas como system prompts diferentes- ...para serte más útiles en, en cosas en concreto. Y una de ellas sí que tiene acceso a información en tiempo real, aunque es algo que tenemos que trabajar más.

Es-- no es, no es perfecto y, y creo que pocos casos de momento lo tienen solicitado Bueno, no hay nada en AI ahora mismo que sea perfecto, ¿no? Todo es tan experimental y nuevo

Por eso ahí tenemos que seguir, tenemos que seguir trabajando bien. Eeeh, pero, pero bueno, es una de las cosas que la gente sí que lo utiliza: guía de viajes. Nosotros estábamos, hablaba antes, en, en FET hace un par de semanas. Mmm, sacas una foto a una cosa de FET, le mandas, le pides una historia, te lo cuenta. Es muy útil para ese tipo de-

O sea, realmente el caso de uso es, eh, uno a uno con el ChatGPT-

Correcto

...pero para una demografía concreta en unos países concretos donde habéis, eeeh, habéis sido vosotros la ola de descubrimiento de este producto

Correcto. Y au-y aunque eso pueda parecer poco defendible o defensible, eh, al final brand, y teniendo en cuenta que la tecnología se está commoditizando, es extremadamente importante.

Sí

O sea, una vez que el usuario crea esa conexión- Que tengas WhatsApp

Que ser un chatbot sobre WhatsApp, que- ...luego hablaremos, pero está construyendo sus propias cosas Ya

Eh, correcto. O sea, para nosotros, eh, siempre hemos volado bastante under the radar, más o menos, pero este año- Sí, pero under the radar para lo que es mainstream, que habla de tecnología y que habla de, de, de bots cara-- eh, conversacionales.

O sea, nosotros este año Tuvimos más o menos bastante repercusión después de que A16, eh, publicase un artículo de las apps de IA más descargadas del mundo, en cuyo caso der-- de repente saltamos al radar de la gente porque nosotros estamos en Latam, porque nosotros estábamos con un demographic que la gente en Estados Unidos no controla y como en Estados Unidos solo miran Estados Unidos, estábamos un poco volando, eh under the radar, que yo casi lo prefiero.

Eso es una situación un poco más-

Es un poco paradoja, ¿eh? Porque como más éxito tenéis, eh, más en el radar vais a, vais a estar. Háblame un segundo antes de, de entender la tecnología que hay detrás y cómo relacionas con los modelos. Tengo curiosidad por el mundo este de la educación que has comentado-

Mhm

...que es vuestro principal caso de uso.

Correcto.

¿Qué opinión tenéis sobre eeel bien y el mal que hace LUZIA, por ejemplo, no?-

Sí

...de cara a un estudiante que hace trampas, como tú decías, o que automatiza o externaliza parte de sus labores académicas. Y si tenéis relación con escuelas, universidades, gobiernos, os piden cosas, os intentan bloquear, eeeh, etcétera. Eh, cuéntanos un pococómo lo ves y qué ha pasado en este mundo.

Yo soy optimista. Eh, si no fuera optimista, no lo estaríamos haciendo y no sería uno de los casos de uso que empej-- empuja-empujaríamos. Eh, yo creo que es una herramienta más, una herramienta superpoderosa y que es una herramienta que está en las fases iniciales de lo que va a ser capaz de hacer en los próximos años. Entonces, para mí el mayor riesgo a día de hoy que tenemos es que la gente no lo use.

Y digo: "LUCÍA, ojalá, o cualquier otra herramienta", porque cuando los modelos sigan mejorando, cuando las herramientas se vuelvan más poderosas, el que no la utiliza ahora le vas-- le va a resultar mucho más costoso. Entonces, para mí esta es la vía de introducción de mucha gente a esta nueva tecnología y por lo tanto es beneficioso. Obviamente, como toda nueva tecnología puede tener ciertos riesgos.

Em, yo soy profesor también en el, en el IE en Madrid y desde que tuve acceso en 2022, creo que fue a GPT, lo he estado enseñando en clase, lo he estado dando en clase. Y c-creo que es parte de lo que tenemos que hacer, ¿no?, es, es poner a los estudiantes a esto nuevo, enseñarles que pues todo lo que dicen no puede ser no accurate o puede no ser perfecto y que ellos tienen que mirar las fuentes, pero que es una herramienta extremadamente poderosa que pueden, pueden utilizar.

Si les enseñas así y les das ese ownership, creo que les pones una situación mucho mejor que la que estarían en un counterfactual si no tuvieran acceso a este tipo de herramientas, ¿no? Entonces, eso es un poco nuestra, nuestra visión. Hay miedo entre los profesores de que los alumnos hagan trampas, seguro, pero, pero creo que-

¿Qué significa hacer trampas?

Eh, ah, justo donde quería ir. Es que creo q-que hacer trampas es lo que tienes-- tenemos que cambiar la definición, ¿no? Hacer trampas, ¿qué es, mirar o preguntarle a LUZIA que te haga un resumen de un texto y te ayude a hacer la tarea? Bueno, igual es la forma más efectiva de aprender. Si tu concepto, si, si lo que quieres es que el estudiante entienda ese concepto, ¿por qué no lo van a hacer de, de esa forma?

Pero, o sea, yo obviamente estoy de-del lado de la modernidad de la tecnología siempre, pero me planteo, ¿no?, intento hacer abogado del diablo, em, ¿qué músculos se nos atrofian gracias a, a las herramientas brutales que tenemos, no? Por ejemplo, si tienes coche, eh, pues seguramente tienes las piernas más flojas que si tienes que andar cada día cinco kilómetros.

Em, cuando yo era pequeñito, en el cole había un deber típico que es: tenías que leer un libro y luego, pues hacer un resumen del libro, ¿no? Yyy pues al principio había que leérselo el libro y había que hacer el resumen. Me acuerdo que con Internet podías encontrar un resumen del libro-

Sí

...y escri-- copiarlo, ¿no? Que eso era muy fácil de detectar y obviamente, pues era e-la trampa porque no hacías nada, o leerte un resumen del libro y escribir otro resumen del libro, o quizá re-leerte dos o tres o cuatro resúmenes y escribir el tuyo, ¿no? Que era más eficiente en el tiempo, pero no es lo que quería el professor. Pues que ahora directamente, mmm, LUZIA o ChatGPT te hacen el resumen del libro y no te has enterado de nada, no has leído nada, no has hecho ningún esfuerzo, ¿no?

Y ahí sí que, em, es cierto que hay una trampa que te priva de hacer un ejercicio que quizás los profesores estaban intentando entrenarte en que hicieras. O sea, ya está hemos perdido esa habilidad de hacer este ejercicio y es lo que hay. Igual que, igual que ahora somos menos peludos y somos menos fuertes, ¿no?, que nuestros antepasados-

Sí

...quizá perderemos algunas habilidades porque la máquina nos lo hace por nosotros o no, hay otras maneras de hacerlo.

Seguro que habrá habilidades, empezando por la parte negativa, que perdamos, eh, porque la máquina nos lo hace. Pero por otro lado, nos habilitará a hacer muchas más cosas, ¿no? Yo siempre lo pongo con el ejemplo de la calculadora. La calculadora- ...se ve como, como una forma de hacer trampas.

Sí. De hecho, en mi escuela había un dilema de si había que aprender a hacer divisiones y raíces cuadradas o si ya dábamos por sentado que las hacíamos con calculadora y no, no, no merecía la pena, eh, en-entender cómo hacerlo, ¿no? Y yo creo que a mí me pilló en el límite donde nos hicieron hacer a mano .

Y, y, y creo que hay valor en aprender a hacerlas a mano, pero a día de hoy, probablemente, yo seguro que no sé resolverte una división a mano, ¿no? Creo que, que la, la idea es que el sistema-

Creo que sí sabrías

O sea, la típica con cajita y tal , depende cuántos decimales me pidas. Pero, em, la idea es que el sistema educativo, y, y aquí se lo dejo a los docentes, pero lo que yo aplico a mis estudiantes y lo que aplico a mis, a mis chavales en casa, a mis, a mis dos hijos, va a tener que evolucionar. Eh, la herramienta está aquí para quedarse.

Como hemos dicho antes, cada vez será más poderosa y nos va a permitir llegar a ciertos niveles de abstracción que antes no teníamos y hacer tareas más avanzadas. Es cierto que perderemos sk-- algunas skills o que algunas skills igual se atrofien un poco más, pero creo que también es el trabajo de los, de los equipos docentes el pensar cómo volver a mandar esas tareas de forma que sean entretenidas, de forma que sean-

Útiles

...útiles para los chavales. Porqueee-- y creo que escribí un po-- bueno, no fui yo, escribí un post sobre esto, ¿no? Memorizar los-

¿Lo escribiste tú o LUZIA?

Lo escribí yo, pero luego lo paso por, por, por GPT o LUZIA para, para temas de edición. Em, sobre la, la idea de memorizar los reyes godos. O sea, ¿n-qué sentido tiene, no?

Nunca he sabido ni qué son estos.

Claro, yo tampoco, por suerte, pero ese ejemplo que siempre ponen los, siempre ponen nuestros padres de hablar de, de lo que tenían que memorizar en el colegio o los af-- o los, o los afluyentes de todos los ríos en España Sí, podemos decir que no tenemos esa capacidad de memorizar ahora? No, no tengo muy claro si hay datos que digan que nos ha afectado

Yo creo-- yo, yo precisamente estaba pensando en esto y yo creo que mi capacidad de memoria se ha visto perjudicada porque no la necesito y no la entreno, porque es que tengo mi asistente antes del AI- ...ya tenía Google

Claro

¿No? Y cualquier: "¿Cómo se llamaba el actor?" Buscas, ¿no?, típico en una cena, uno saca el móvil, saca Google, ahora saca ChatGPT o Luzia y contesta todas las preguntas al momento. Yo sí que creo que nos ha afectado la capacidad de memorizar y retener cosas, que nos ha dado capacidad de hacer otras cosas, eh, claramente, pero...

Y, y creo que esa es la clave, ¿no, Jordi? Porque si tú lo piensas, vale igual no te sabes los afluentes del Ebro ahora, pero, pero eres capaz de mantener en tu cabeza o pensar en temas que son mucho más complejos o ser mucho más productivo y puedes venirte a preparar este pódcast y luego irte a hacer doscientas mil cosas que tendrás en la cabeza de Factorial, porque hay otras herramientas,otras asis-- otros asistentes que toman parte de ese trabajo para ti y te permite llegar a niveles de productividad o a niveles de, de incluso de satisfacción personal más altos.

A mí antes que aprenderme los afrontes del Ebro me parece mucho más divertido poder leerme un "paper" y me lo puede resumir ChatGPT, pero poderme leerme el último technical card del modelo Gemini que sacaron hace unos días. Pues me parece mucho más divertido eso que tener que aprender lo otro, ¿no? Entonces, te desbloquea para un montón de casos de uso diferentes. Y tenemos que explicar a la gente, y ahí está la gracia de Luzia, ¿no?, de que sea tan accesible.

Tenéis que explicar a la gente cómo esta nueva herramienta les puede ayudar en todo eso y exponerles lo antes posible a ellos. Y cuando digo lo antes posible podemos hablar de edades, pero por ejemplo, mis-- tengo dos hijos, una, una niña de seis y un niño de tres años que han introducido a Lucía o en algunos casos yo no tengo modo de voz, ChatGPT, la han introducido en su día de mu-- de forma muy natural.

Y entonces, pues el otro día me decía a mí mi chaval pequeño, Telmo me decía: "¿Por qué no le pedimos a..." Ellos creen que es Lucía algún día cuando vean esto de mayores sabrán que no es Lucía, pero: "Porque no le pedimos al modo bot de ChatGPT que nos haga, eh, prompts para hacer, eh, improvisación en casa". Y jugamos un juego y le pedimos que nos evalúe. Es-esto le sale de forma natural a un chaval de tres años Sí,sí,sí .

Y ellos pueden tener la ventaja de que yo se lo estoy exponiendo, que yo se lo esté explicando, pero creo que tenemos la responsabilidad. Vosotros decís reso-- en Itnig, resolver problemas del mundo con tecnología. Esta es una de las cosas donde tenemos la responsabilidad con tecnología de llevar a cuanto más gente posible a esta ola, porque si no se van a quedar detrás. Es muy poderosa esta ola.

Totalmente. Y perfecto que me digas esto porque iba, iba a hacerte un poco de reto con una cosa que habías dicho, ¿no? Vosotros llegáis y digamos, hay un tsunami y os metéis delante del tsunami y arrasáis Latinoamérica con, con, eh, la adopción de esta tecnología y con esta responsabilidad de que la gente esté al frente de un cambio tecnológico, ¿no?

Pero luego me dices, claro, estamos revolucionando la docencia, luego ya vendrán los docentes y ya, y ya descubrirán ellos cómo hay que hacerlo con este nuevo mundo. ¿No sientes también un poco de responsabilidad en ayudar a pensar cómo es esta docencia después de disruptirla o a la vez que la disruptís? Porque así mueve fuego, oye, yo me lo cargo y ya vendrá otro reconstruir.

A, a la vez es la palabra correcta.

A la vez, a la vez. Asumo que sí Los profesores no hemos tenido una opción muchomás alta de lo que pensábamos Desde el principio Me acuerdo De un caso anecdótico bastante Al principio Un profesor curiosamente de un pueblo Que se llama Meta En Colombia EhMeta Está al lado de OpenAI ,¿no?

Al lado de Openai SiUn profesorDe un puebloQue se llama metaEn colombianos escribió dándonosLas graciasporqueGracias a queEstábamos en WhatsAppPodría enseñar estas nuevasTecnologías a sus estudiantesY Casos de estosNos han surgidoEn varios colegiosCuando Hemos conseguidoHablar PorquenosiempreEs fácil Hablarcon directoresde colegioProfesores delecolegioen latinoaméricaEhCuandohHemos conseguidohablarenellosestánMucho Másreceptivos Delolo quetú teesperaríaszviendo laprensaLoqueteesperaríaSsssisi loveDesdedefueraeh MuchomásReceptivoluego anivel degobiernonuncahemos ConseguidolegarY comouna startupPequeña quesomos encuantonivel depersonaltenemos quedecidlosen betsQuéhacemosy entrarnegociaciones congobierno parameternosen algo deeducaciónde Brasilytalnosllevaríatodo eltiempoDel añoque viene

Es complicadoDe hechoHayuna cosaque muchaGenteQuenosPregunta¿NoquéOqué opinamosaunquesin Quenospreguntén QuéTenemos queHaceren elmundo¿No porejemploenEuropa¿Nocénecesita EuropaMucha gentediceNecesitamejordEducación¿Noah Elgran Retode lahumanidadEl acceso ala educaciónYahayer Estabascuchandoun clipViejo DondésaliaElon Muskdiciendo Nopuedostarmássen desacuerdoDice SidesdeQuesisteInternetYa nohayDesde QuesisteinternetLa Educaciónelaccesola educacionEsrídiculocualquier Personacon Accesoainternet QhesunporcentajeMuy GrandeDelplanetaafechadehoySiEh tieneAccesoAtodoconocimientoPero yahanosóloconocimientoprecuntándolea

LuciaObuscandoen Googlesino inclusolosvídeos delas clasesdel MITo dedStanford odeHarvard Odecualquieruniversidaddquete planteesen internetymuchogratiso Sea quen realidadeehs ciertoquetodosdecimosnoloque necesitaelmundoes mejoreducciónydices sirrealmenteporquesta disponiblelaeducaciónyo creoque esunametaladistintaNoestamosaprendiendoa consumirmejorEstaeducacio´nQue YaestadisponibleyahorahInclusolas estaismetienndoseguramenteenedadesMástempranas ConUna interfazmashumana

CorrectoehhSea CreoQueQues untema decomode comoenseñamosycomo explicamosycualesSonlosincentivosQuedamosalaalosChavalesalosestudianteseeehenloque porqueLoinformacionEstaahiLos cursosestanahipero cuentagentereminaloslos MOCs¿NoLoscursosEstosonline Muymuy Pocagenteel porcentajequelosterminaSuelenSer bajosporque Las piezaspero terminarterminares Loimportante nonono peroperoes unfreflojotambién Queenoyotengoeltítulo dela universidadeejemple Hicedotoda Laingenieríainformática

Pero es que el título no me, no me servía de nada. Yo ya cuando ya había aprendido-

No, pero tomo terminar- Estando 100 % de acuerdo ahí, lo que tomo eres la definición terminal como: "Oye, la gente stick to un plan de-

La perseverancia y la continuidad

...correcto. Yo creo que si hacemos las cosas de forma que sean interesantes, hacemos la forma-- las cosas- ...de forma que sean curiosas y estas nuevas herramientas te habilitan específicamente eso, entonces, eh, no solamente será un tema de acceso, será también un tema de interfaces, será un tema también de personalización. Y generando ese interés, generando esa, ese engagement del estudiante, yo creo que podemos llegar muy lejos.

Te vuelvo a poner un ejemplo de, de, de, de mi casa, ¿no? Mi hija, pues seis años. Tenemos los próximos 24 días están pendientes de que abramos el calendario de adviento. Es todo lo que les importa, el calendario de Adviento. Dije: "Vamos a utilizar"-

El chocolate ayuda, ¿eh?, muchas veces .

Además este año hemos cogido uno bueno. Ehm, vamos a utilizar esta oportunidad para que aprendan un poco mejor los números. Le pedí a, a Claude, esto nosotros no, no, no lo hacemos, pero le pedí a Claude, que sí me habéis usado superbuena interfaz, le dije: "¿Me puedes hacer una simulación para que mi hija aprenda, eh, el calendario de Adviento, los números de forma dinámica?" Me hizo un juego en segundos que permitía que mi hija fuera diciendo: "Si Telmo, que es mi hijo, abre el calendario hoy, en tres días, ¿quién abre?

¿Y qué, qué número será?". Y tenía que ir pinchando en dos minutos en una interfaz del móvil. Tú imagínate si todos los profesores del mundo, si todos los educadores del mundo-

Hizo una app

...hice una app online en 10 segundos durante el desayuno para enseñársela a mi hija y enseñarles los números.

Eso es acojonante, ¿eh?

Tú imagínate las oportunidades que desbloqueamos para el resto del mundo. Si todo el mundo fuéramos conscientes de la capacidad de esta tecnología, si todo el mundo f-- supiéramos meterla nuestro día a día, la capacidad que tenemos de educar, la capacidad que tenemos de aprender es, es, es exponencial. La, l-, el nivel de customización es-- no lo sé.

O sea, yo, yo, yo lo uso, mmm, es-- para mí esta obviamente es una obsesión, para mí la utilizo para absolutamente todo, pero es que cada vez me sorprende más. O sea, me dices: " ostras, ¿cómo, cómo puedo hacer esto? Cómo--" es, es, es espectacular. Y creo que eso llevado a toda la población es lo que de verdad va a hacer que, que nadie, o sea, si lo hacemos bien, que nadie se quede detrás o que haya muy poca gente que se tenga que quedar detrás, porque como tú decías, el acceso a Internet es, es bastante universal a día de hoy.

Entonces, yo soy superoptimista en esto. Y, y habrá riesgos y habrá cosas que tengamos que enfrentarnos y estén rotas y cosas r-- que habrá que solucionar, pero, pero el potencial es masivo.

Ehm, vamos a hablar de números.

Vale.

Has dicho que sois, ¿no?, la punta de lanza de, de este tipo de aplicaciones en Latinoamérica. ¿Cuántos usuarios tiene LUZIA y cómo los medís? DAUs, MAUs, registros, descargas.

Todos los-- todas esas métricas bonitas que medimos. A día de hoy- Sí , a día de hoy, en total ha habido como 55, 60 millones de usuarios en algún momento en el tiempo.

Esos son registros. Gente que os ha dado su número de móvil o su email.

Registros o descargas en la, en la app tenemos cerca de 25 millones ahora mismo de, de descargas. Está bastante bien.

No está mal . Pero una cosa es hablar con un bot de WhatsApp, como he hecho yo- Exacto. Y la, y la otra cosa es bajarse la app, que yo no lo he hecho, por ejemplo. O sea que hay un, una fricción más grande. No es el target, ¿no?

Llegará, llegará. Eh, está en torno a eso. Y en MAUs estamos en torno a los 10, 12 millones.

Diez, 12 millones de, deee-

Monthly active users

...usuarios activos mensuales. ¿En la app o combinado con varias plataformas?

La mayoría estando en la app.

Ahora ya, ya estáis en la app.

Esta-- Hemos vuelto a abrir WhatsApp hace un mes. Meta AI está ahí-

O sea estaba muerto, muerto el WhatsApp.

Sí, creo que nos quedó por cerrar México.

Vale.

Que no lo llegamos a cerrar a tiempo.

Vale. ¿Y cuánto ingresan estos 10, 12 millones de usuarios activos al mes?

¿Su nómina o...? No, ya sabes.

Cuánto-- Ya lo sé, pero ¿cuánto, cuánto facturáis con estos usuarios?

Somos, somos gratuitos a día de hoy.

Seguís siendo totalmente gratuitos.

100 % gratuitos.

O sea, pagáis APIs.

Infrencias. Sí.

Y antes le pagabais también a WhatsApp.

Correcto.

A Meta, ¿no? Ahora ya no. Yyy, y le dais servicio totalmente gratuito. No hay un premium, no hay publicidad.

No.

No hay n-- o sea, facturáis cero.

Cero.

Ostras.

Y un poco aquí el, el pensamiento. Eeeh. O sea, nosotros cuando, cuando lanzamos y vimos la tracción inicial que teníamos-- bueno, pe-perdón, cuando lanzamos no teníamos muy claro, uno, si íbamos a traccionar. Éramos optimistas, pero no sabíamos. Y dos, para qué nos iba a utilizar la gente. Es un caso de uso que es completamente nuevo, que como te decía antes, la gente estaba acostumbrada a Siri, a Alexa como, como referencia de lo que es un asistente y para qué nos iban a utilizar sss-era una incógnita, ¿no?

Entonces, eh, aquí la hipótesis que siempre tuvimos de partida es que tú no puedes poner un precio a una cosa que no sabes qué valor estás generando. Tú primero tienes que generar valor para el usuario y después definir qué porcentaje de ese valor, eh, capturas y cómo lo capturas, ¿no? Qué modelo de negocio tienes. Ese fue un poco nuestro modelo mental desde, desde el principio.

Con esa historia fuimos, levantamos dinero, porque obviamente si queríamos hacer eso necesitábamos tener-

Claro, porque los salarios alguien los tiene que pagar-

Correcto Conseguimos levantar dinero de fondos a-- de fondos americanos, y estos fondos americanos están muy acostumbrados a esta visión, ¿no? De tú eres una empresa de consumer, genera valor para el usuario, crece con los usuarios y la monetización ya se, ya se verá en el futuro. Específicamente, en el mundo de IA, además, pasan otras dos cosas, y es que lo que hace, eh, seis meses era monetizable, a día de hoy es un commodity y se ofrece gratuito por, por, por todo el mundo y que cada generación de modelos nuevos-

O sea, por ejemplo, una suscripción de ChatGPT, cuando Google empieza a meter Gemini gratis.

Correcto.

Que quizá no es idéntico y no es igual de bueno, pero te resuelve muchas cosas totalmente gratis, hay gente que se plantea dejar de pagar esos 20 € al mes, ¿no?

Correcto. I-iría un paso más allá incluso, ¿no? El-- la suscripción de 20 € de ChatGPT de abril del 2023, y no recuerdo si era en abril o mayo cuando lanzaron, pero durante esas fechas, a día de hoy es mucho peor que el free tier que ChatGPT tiene-

Eso, así, sí Que Lucía tiene a día de hoy, ¿no? Entonces, es, es un moving target que va tan rápido que es superdifícil poner una barrera, ¿no? Y todos los compitiers- Ya, pero por el camino, eh, OpenAI facturando 3.000 millones de dólares

Y la barrera se le mueve igual a él también Sobre todo vía API y también tienen- Sí, la mitad via API por lo que yo he leído y la mitad vía suscripciones más o menos Correcto. Y también tienen no sé cuántos "billions" en funding para gastarse en hacer un servicio- Billions de aquí poco trillions ya al ritmo que van De hac-- de hacer un servicio mucho más premium de lo que nosotros nos podemos permitir ¿no?

Nosotros, o sea hablaremos un poco luego pero nosotros una de las cosas que hemos hecho desde el principio es ser bastante inteligentes en qué es lo que sacamos a producción y qué es lo que no sacamos a producción y muchas veces si nos ha tachado de: sois un wrapper y no tenéis ningún tipo de IA por encima ni os quital. Al principio me ponía superdefensivo con esa pregunta y luego terminé owning la pregunta terminé diciendo sí somos un rapper pero con mucha lógica por detrás y con mucha inteligencia de qué sacamos y qué no sacamos ¿no?.

Y un poco la visión ahí es em, en mi último board sabía que iba a salir la pregunta había salido justo dos días antes el modelo nuevo O1 Preview de OpenAI que para aquellos que no lo han usado pues es un modelo muy inteligente que además de tener un foundational model muy potente por detrás razona o piensa antes de darte una respuesta Hace varios pasos ¿no?, hace como un plan de acción y luego lo ejecuta tarda bastante- ...cuesta bastante por lo que entiendo Y ese es el punto ¿no?

entonces claro Cuesta pero cuesta kilovatios o sea no es que cueste realmente- ..es un coste del mundo real ia Correcto Entonces Claro Nosotros Ahí Se Nos Presenta Una Disyuntiva Y Como Esta Ha Habido Muchas Es Qué Hacemos Lo Ponemos Delante De Los Usuarios Tardamos Dos Horas En Hacerlo O No Lo Ponemos Delante De Los Usuarios Y Decimos Oye Seguimos Con El Modelo Que Tenemos Actual Tú Miras La Complejidad De Las Queries Que Nuestros Usuarios Nos Hacen Y Ves Comparas El Performance De Ambos Modelos Y No Tiene Ninguna Aportación Para Explicarte Quiénes Eran Los Reyes Godos No Hace Falta No Me Hace Falta Tener Un One Preview No Y Eso Es Un Poco El Modelo Que Hemos Seguido Hasta Entonces Entonces Sí Open Ai Tiene Su Suscripción De Pago También Hace Catering A Un Tipo De Usuario Sin Un Tipo De Preguntas Que Son Distintos A Las Nuestras Sí Muy B2B Muy Profesional No B2B Sino Profesionales

Mucha Gente Utiliza ChatGPT Para El Trabajo Mhm Entonces Ahí A Quien No Le Merece La Pena €20 Al Mes Si Te Ayuda A Hacer Un Trabajo Por El Que Cobras Miles De Euros Al Mes Sobre Todo Si Te Lo Paga La Empresa Sí Incluso Aunque No Eh Ese Es El Típico Gasto Que Conozco Varia Gente Que Se Lo Paga De Su Bolsillo Porque Es Que Mmm O Sea Te Ahorra Trabajo A Ti Una Tarea De 40 Minutos La Haces En Diez Esa Media Hora Es Tuya Correcto Emmm Vale Entonces No Habéis Facturado Nada No Eeeeh Hemos Hecho Experimentos Pero Podemos Hablar De Ellos Pero No Hemos Cuéntanos Qué Experimentos Has Hecho Vale Entonces Con Este Mental Publicidad También Te Había Preguntado Por Publicidad Sí Ahí Va Ahí Con Ese Con Ese Mental Model De Oye Nosotros Necesitamos Descubrir Qué Valor Generamos Y La Segunda Parte Que Decía Que Es Diferencial Dentro Del

Mundo De La Ia Es Que Cada Modelo Va A Desbloquear Nuevos Casos De Uso Y Funcionalidades Generan Esa Idea ¿No? Si Tú Tienes El Valor Y Tu Pricing Tiene Que Estar Entre Lo Que Tú Generas Y Lo Que Genera Tu Competidor ¿No? Típico Pricing Model Pues Cuanto Más Valor Genes Más Capacidad De Pricing Tienes Eh Hay Que Tener Cuidado Porque El Competidor Siempre Hace Catch Up Muy Rápido Sobretodo En Una Industria Donde Se Comoditiza ¿No?

Ese Es Un Poco El Pensamiento Entonces Nosotros Dijimos La Frase De Jeff Bezos Que Dice Tu Margen Es Mi Oportunidad Correcto Si Te Pasas De Captar Valor Alguien Estará Dispuesto A Hacer El Mismo Esfuerzo Por Un Poquito Menos Correcto Que Eso Por Ejemplo En Aplicaciones B2B Con Ia Es Un Problema Supergordo Porque Es Al Final Una Erosión De Márgenes Porque tú eres Notion Sacas Tus Funcionalidades De I.A Y Como Hacer Esa Funcionalidad Es Relativamente Fácil Trivially En El Caso De Notion Lo Que Hicieron Al Principio $10 Por Usuario Al Mes Correcto Llega coda te saca lo mismo y entonces entráis en una competición de márgenes y lo que tienes es un coste por usuario añadido todos los meses que no tienes capacidad de pricing para hacerlo.

Y esa carrera pasa y pasa también en consumer era un poco nuestro modo mental. Nosotros sacábamos una cosa llegaba Mustafa Sulima CEO de Inflexion y sacaba lo mismo eh lo sacaban ellos nosotros lo commoditizabamos. Hemos estado haciendo eso durante desde el principio para todo el mundo Ese señor ahora es el jefe de IA de Microsoft Correcto y inflection AI eeeh su Bueno medio desapareció ¿no?

Medio desaparecido Ahora Han Hecho Un Pivote A B2B Sí No Creo Que Compren Fue Una Operación Un Poco Rara Así Correcto Yo creo que no les compraron porque no les iban a dejar comprarles e hicieron desaparecer inflexión Un acuerdo de licenciamiento de 600 millones Sí Y sí ellos ahora mismo pues han pivotado están haciendo B2B ya Sean White que es el nuevo ceo ha dicho que no van a hacer modelos fundacionales nuevos se han dado cuenta que no pueden competir en ese terreno y están viendo cuál es su sitio cual es su sitio en el mundo ¿no?

pero pero hemos estado en esa competencia con ellos con character desdesdesde el principio ¿no?Entonces la idea es oye a futuro se desbloquerán más casos de usos si yo tengo esos usuarios porque inflexible tenía cien veces más recursos que yo ellos levantaron mil trescientos millones cuando yo había levantado trece millones pero yo tenía cien veces sus usuarios. Mi hipótesis era o nuestra hipótesis era que cuando llegará el momento el valor que yo genero a cada usuario me va a justificar una forma que pueda yo monetizarlo y esa monetización y ahora voy a tu punto de publicidad esa monetización es algo queque tenemos que innovar entonces en su momento empezamos a hacer experimentos Osea No Vas A Meter Un Banner En La Aplicación No vas a meter un banner y creo que poner un paywall específicamente

para consumer y teniendo en cuenta cómo se está moviendo la competición la competencia meta AI Google Tampoco ¿Qué quieres decir Cuando Dices Un Paywall? Poner un paywall es eh poner ciertas funcionalidades límites mejores modelos Vale Osea Una Versión Pro De Pago Correcto Es extremadamente difícil o imposible con los demographics y con los usuarios que nosotros queremos targetizar y targeteamos entonces te queda la capacidad de innovación a futuro no sé lo que habrá sé que habrá muchas oportunidades pero no sé cuáles son en mi cabeza vamos hacia un mundo en el que tengamos relación sean más agentcomo agentes lo que esté por detrás de LUZIA y si me pide alguien que reserve un vuelo aaa Nueva York pues yo me llevo una tajada si me pide alguien quiere un restaurante para comer sushi en Madrid pues yo me llevome llevo una tajada Te Llevas Una Tajada Es Una Versión

Pero Luego Hay Otra Versión Que Es Yo Le Recomendaré Un Restaurante Que Está Pagando Para Posicionarse Ahí ¿No?Que Es Otra Manera De Llevarse Una Tajada PeroPero Que Es De Maneras Sutiles Diferente Es sí o sea fundamentalmente diferente ¿no? y creoque es un mundo en el que llegará eventualmente ha habido gente que se ha movido y ahora vamos a la parte de publicidad con eso.

Em enla en la parte dede publicidad nosotros dijimos valecómo podemos monetizar usuarios de forma gratuita¿no? y lo que viene a la cabezai esvamos a hacer temasde publicidady E-esto es algo que desarrollamos en enero, como de enero de este año, como prueba de concepto y que funcionaba extremadamente bien.

Nosotros sabemos que tenemos un porcentaje significativo de las "queries" de usuario, que son "queries" o prompts usuarios, que son queries con intent comercial. Intent comercial es lo que tú pones cuando vas a buscar a Google y te quieres comprar zapatillas nuevas de correr. Esas tú puedes hacer una recomendación y añadir sponsor links, ¿vale? Entonces, estos fueron co-- pruebas de conceptos que nosotros estuvimos corriendo en enero Que a Google le ha ido muy bien Que a Google le ha ido bastante bien.

Eh, n-nosotros esto lo, lo, lo implementamos, lo desarrollamos, eh, probamos muchas cosas, eh, somos supercuantitativos en el sentido de tuvimos un cohort de usuarios al que le estuvimos haciendo esto en el 80 % de los mensajes durante tres meses para ver si les impactaba en retention y los impactos en retention o quejas o PRR, que es la métrica que nosotros tenemos para ver si la gente está contenta o no ¿Qué es esto, PRR?

PRR, perdón, es una métrica interna ¿Qué es? Positive Response Rate. Le preguntamos thumbs up, thumbs down en la conversación: "¿Estás contento o no?" No se había impactado por la publicidad Vale Y probamos diferentes formatos, probamos tal. Cuando el más divertido, o divertido desde un punto de vista técnico y problema era decir cómo detecto el intent comercial de un usuario, Cómo transfie--cómo c-cambio eso o transformo eso en una query comercial y cómo le puedo poner los sponsored links en el contexto conversacional, ¿no?

No en un contexto de blue links de Google donde simplemente te sale eso sino cómo lo hago de forma conversacional. En aquel momento íbamos un poco en contra de la industria me acuerdo además que cuando nosotros estábamos haciendo esto estamos buscando financiación también Era típico tienes que enseñar un poco de, de la patita un camino para profitability entonces estabas haciendo esos experimentos Y salió Sam Altman haciendo un podcast diciendo que ads y AI es el mal y es lo último que todo el mundo debería hacer y me hizo mu-mucho más fácil mi vida buscando dinero, eh, al hacer parte Porque dijiste lo contrario Yo dije lo contrario yo creo que diceee, o sea m-mi, mi--la hipótesis del partida ahí era Oye La IA es superpowerosa ahora hay que llevar cuanto más gente posible pero tiene unos costes Como hacemos que

Esto se justifique Bien hecho la publicidad no tiene porque ser negativo Fast forward to today Dos semanas atrás El CFO de OpenAI Ha dicho Que están mirando A la publicidad Perplexity Que es uno de los productos Que más utilizo Perplexity es Un google Vitaminado Para Con IA Empieza meter a la Publicidad Está osea La gran diferencia De perplexity Siempre ha sido Que está Más Amm conectado Al Mundo Real No a Internet De hoy Correcto Versus El chat GPT Los originales Que siempre Llevan un retraso Antes Muy grande Ahora Cada vez Más pequeño Pero sigue Habiendo un Retraso ¿No?

Correcto Hay tiempo real Ya la Hipótesis O el Producto luego Grok es el ejemplo Más extremo ¿No? Que es Twitter Que es al instante Le puedes Hacer Una pregunta Sobre Lo Que está pasando Ahí De hecho grok Creo que pasa sobre Todo en España Super desapercibido EeehCreo que es Uno de los Modelos Con más potencial Específicamente Por eso Porque Si Tú Tienes Mental model De que los modelos Fundacionales Son Becarios Muy listos Mhm Gente que Has traído Era la primera Era la Primera lectura Que hicimos Todos Cuando Usamos ChatGPT 3 correcto Si tu Tienes un becario Muy listo Al que le Puedes dar InformaciónMuy relevante Ese becario Muy listo Es capaz De ir por La información Y sacarte Los insights Más relevantes Totalmente Y quien Tiene ese dataset A día de Hoy es Elon

Con X O con twitter Eh qu-que Claro Él lleva años Trabajando enEsto Una de Las primeras Cosas que Hizo fue Limitar el Acceso a los Tweets Al resto De competidores Porque esa InformaciónDe real time Es Extremadamente Valiosa Mas valiosa Que el modelo A día deHoy sí PorqueLo queEs el Modelo fundacional Que estáEntrenado conLos mismos datos AbsolutamentePara todoEl mundo Y Desplazablemente equivalenteEn todos SíTotalmenteEntonces habéisHecho pruebasDe publicidadCorrectopero loHabéis parado Loparamós despuésde larondaSí ValeO seaUna Vez LlegóLa transferencia Nono Fueuna decisión Conscientecon elel board ValePeroPor quéSabíamosQuesi IbaBien ¿No?Has DichoQue noAfectóLa felicidadO la SatisfacciónDel Usuario De nuevoTenemos

queen elegirLas peleasQue hacemosComo startupEraUn líneaCompletaQue hacíamossustenturaes unapeliaImportante¿No?síy llegará ynno es una Cosa queVayamos aEmpujar eternamente yes una cosaQue haremosMás prontoQue tarde ynose sé sieraeste modelootras200 cosascuestenemos enexploraciónpero peroun pocola discusiónallífueoyehemos enseñadohonenseñado queestoposiblefacturamosdinero realperoteníamosproblemasquéMétrica porejemplo porousuarioARPUestábamoscalculandoun ARPUllegamosun ARPUEque adía dehoy sindar demasiadosdatosel50bueno porEncima Del50%deloloquenos cuestaunusuarioen unmesy medioDepruebas odosmesesque estuviomosオアEn UN mesMes ymedioDesdeEmpezamosUN Mes

DedesarrolloPero el ARPUlo definescomo mensualARPUMensualnúmerodecéntimoscuesacabaporusuariopor mesÓsea Queen unpar demesesrecuperabaslainversiónde captara unusuarioEso es loQue meestásdiciendo¿N?yo unade lasmétricasNosotrosemos un massmarketB2Be unade lascosas queprestamoSB2Bperdón unade lascosas queprestammucha mucha atenciónesa coste porusuariomesSiclaro esss launamétricallegevamosobsesionadoscon ellay ya hemosbajadocoste deservicio odecaptacióncaptacioneshasta enestemomentoestábamoscreciendogratiseratodo pagabamos cero vale oseasobretodoes elcoste delasapisdedecorrectornosotrodistribuámosthelcosteen trespartidasfundamentalescostedifferenciaopenai cloudeh loquestuviéramscorriendoehh

costededistribuciónclaroque lepagabámos ametapor elusodedewhatsappyel kostedeinfraestructuraqueserbordoresbases dedatosetcétera etcétera Quesotiende acero pues ques estoyen elb2b clarala infraestructuraes otrala infraestructurascala conlosusuariosahíhay podríamoshablar ycreo queHay unadiscusióninteresanteen todosen lapartede distribucion verdad mientrasdigoesto EstoyPensandoEn lo quenoscobra nuestrosProveedores decoud ino tiende acero osea vamosir porinferenciaprimeros tucoges inferenciaInferenciaSeha reducidoDependiendocómo lomires Inferenciaes OpenAi eeehah bajadouna barbaridade lospreciosdependecómo lomire sisi mantienesco stantainteligenciaporasíd ecirlo Porno compararCuatro omini

contracuatro dela semana eldelel añopasadohabra bajadon torno uns70%más omenos 7080%si nomantiennes constanteinteligenciala gentehabla deincluso unn90%pero labajada Labajada Esp brutal En ese proceso, además nosotros hemos aprendido un montón de optimizaciones Hemos aprendido un montón de formas de ganar cierta escalabilidad en esto ¿no?

Porque lo hablábamos antes cuando hablamos de Coda o cuando hablamos de Notion no Estos costes son variables y que estos costes son variables puede ser bueno porque te permite subir bajar pero también es una faena porque-porque no hay economías de escala con el crecimiento Entonces desbloquear economía de escala es una cosa que hicimos o prestamos mucha atención desde verano más menos hasta-- De verano a verano entre verano y verano cambiamos nuestros modelos para ir eh Nosotros comprábamos alquilábamos máquinas de OpenAI directamente y teníamos lo llamabamos capacidad reservada Que nos daba un montón de juego para eso Sacaron cuatro mini que lo tuvimos poco antes que el resto del mundo para probar Y era funcionaba mucho mejor y era mucho mas barato si íbamos otra vez en

pay as you go entonces volvemos tenerlo variable Pero aquí dos puntos uno es Economias de escara son complejas alcanzar Dos la industria momento parece va bajando costes y bajando costos

Si dificiles hacer inversiones grandes cuando está cambiando todo tan rápido No por qué puedes pillar los dedos haciendo una inversión muy grande En adelantado Cuando cambia modelo y no hacía falta esa inversion

Ese Es unos desafíos Por ejemplo De Hacer Fine Tuning Un Modelo Propio De coger y hacer Reinforced Learning Qué Esto Ya Más Caro QUE EL FINE TUNING Ehh Open AI Ahora Está Empujando Mucho POR ESO PORQUE Al Final Hay UN Locking Effect Porque SI Yo Tengo Mis Fine Tunings Hechos Con Ellos

No vas A IR Cambiando DE MODELOS Si TE HAS CURRADO HACERLE FINETUNING Vale Espera QUÉ Te estás Yendo LA TECNOLOGÍA ME Interesa MUCHO PERO Para Cerrar La Etapa EH Validasteis QuÉ Podíais HaciaUn NEGOCIO Entiendo SOSTENIBLE

Correcto

Alrededor Publicidad Mmm Mezclada CON LAS Respuestas Lo dejásteis de hacerlo por tema foco EN Crecer Número usuarios

De Foco Escalabilidad Nos Costaba Mucho Vender LATAM PARA Poder HACER ESTO TENER Un Coverage

¿Venderle quién?

Para poder Tener Una Cobertura HE DICHO MAS O MENOS HABÍA Claro Había porcentaje Nuestras Queries PUEDEN Tener INTENT COMERCIAL PARA YO PODER Responder AL cien por ciento ESAS CON ANUNCIO NECESITO Tenér POR DETRAS alguien me dé esas marcas

Pero NO Puedes Usar UNA Marca Blanca No HAY PLATAFORMAS

NO En ESE Momento Y CUANDO NOSOTROS Hablámosescon las EMPRESAS Grandes NNo ES UN Formato ADVERTISING CON Las QUE YA estén cómodas Porque CAMBIA Completamente LA perspectiva Tú Me Tienes Dar UN link yo

Sea DoubleClick TradeDoubler QUE Obviamente Fueron LAS DOS Adquiridas DE LAS Mejores COMPRAS DE LA Historia Productos COMO Ese TU PUDIERAS Integrar LUCA NO EXISTEN

Por Aquel MOMENTO Microsoft Estaba Haciendo Algo ERA Relativamente público Snap AI hacían justo ESTO con SNAP AI

Microsoft le ofrecía

Su Inventario Ads Bing Snap Ai

Sabés así EMPEZÓ Facebook empezó utilizando inventario ADS Microsoft TAMBIÉN Microsoft HA hecho esta varias veces

Sí Eso Era UNA delas cosas NOSOTROS Queríamos fuimos capaces SACARLO ENTONCES Dependíamos Direct Sales DIRECT SALES Si Tu Eres UNA empresa

Eso necesita MUCH volumén monetizar centimillos usuario

Catorce No NOS DABA ENTÓNCEs El BOARD DIJO fine LO HABéis PROBADO LA Industria SE moverá hacia AQUÍ TendréIS INVENTARIO algún MOMENTO vamos pausarlo

Vale cuándo llegarán LOS ingresos QUÉ dice tu Excel

Mi excel Dice Que EN ALGÚN Momentos Del Año VIENE

El año viene siempre año Viene Llega algo Bueno Siempre rentabilida Los Ingresos

Estamos JUSTO ahora haciendo plan DEL año VIENE TAL

Es momento ponerlo EXCEL

No he dicho Rentabilidad

No digo PARA algunos Esa Rrentabilidad otros ES La Monetización

Yo Creo Antes QUE Mas TARDE habrá nuevas oportunidades

Bueno sea Puede Ser Eterno PORQUE Dinero Se Acaba LO QUE ES Constante GASTÁIS

Hablando con El CEO Duolingo POR EJEMPLO OBVIAMENTE UNA REFERENCIA PARA NOSOTROS Muchos frentes él decía QUE UNA delas GRANDes Cosas ellos hicieron fue empujar LA MONETIZACIÓN Durante Cuatro años

Retrazar la Monetizacion durante Cuatroaños

Y EL Motivo QUE Él Me Daba CREO RESUENA Muy BIEN ES La IDEA Que estamos consumer Vamos SAACAR Pocos CENTIMOS por USUARIOS pocos Centimos por Usuarios POCOS USUARIOS Poco DINERO Y De repente Tu Empresa LO Que se Valora ya NO ES por USUARIOS se valora POR múltiplos Revenue FOCO ES

Múltiplos Ventas Luego Cash flow

Entonces EL Focus vuevden rascar Rascar pierdes Desarrollo Producto ENTONCES ELLOS dijeron nosotros esperamos A QueTuviéramos poc os Céntimos por muchos millonesde usuarios esos POCOs Céntimos Eran Suficientes COMO PA SATISFACer LAS Necesidades

Esto estas No sé cómo se DICE español Survivor Bias Cómo bias Español Sesgo Gracias SESGO Superviviente TE dices DUOLINGO Ha ido bien cuántos duolingos Han retrasado LA MONETIZACIóN y no están aquí para contarlo SEGURAMENTE El QUE ha Adelantado LA MONETIZACIÓN NO ha llegado lejos QUE ha LLEGADO DUOLINGO perestá vivo facturando Quizás les Va MuY Bien ESTO Es Muy Silicon Valley ESA Mentalidad Go Big Or GO Home Ves SER EL número Uno muere luchando vosotros claramente habéis decidido QUE ES vuestro camino

A día hoy sí

Y vuestro Cap Table Vuestros inversores QUE luego hablarás máS PERO Son CIEN porcien Ese perfil

A día Hoy Sí

A DíA HOy difícil deshacer estoehh

Es Difícil Deshacer ESTO PERO BUENO Si empiezas año VIENE empieza año VIENE NO eeehhh

Bueno pero go big ya está CAP TABLE CUANDO tienes tipo socio muy agresivo al QUE retorno UN2X de unos PoCos MILLONES euros ES QUE NI Le merece pena levantar teléfono te VA a empujar siempre A QUE vayas FACTURA Miles Millones

CIen POR CIEN También creo Tenemos Solamente SON Socios tenemos oportunidad única nivelescrecimiento experimentadotampocotan comunes podemos pegar Podemos Ir abajo ESuna posibilidad SIEMPRE encima mesa OTRO Día habla CON UN FONDO Grande QUE NO Están CAP table ME decia Alvaro túpara EL año VIENE siempre TODO vienee túpara año VIENE O VALES UN billón no vale cero creo Estamos Esa carrera ES UNA Posibilidad bastante binaria Pero que tenemos un shot y creo que es un shot, que es-- que, que por la misión que tenemos, que por lo que queremos conseguir, es, es worth playing.

Es una cosa que queremos, que queremos jugar. Pero como todo, al final hay que tomar riesgos, hay que tomaaar-- se toman decisiones, tienes una hipótesis y puede salirte bien o te puede salir mal. Eh, nosotros hemos ido desrisqueando. Eh, vamos hacia allá. ¿Cuándo lanza, eh, Luzia? ¿Cuándo entra el primer usuario en Luzia? Tu madre en el hospital decías, ¿no? Mi madre en us-- en el hospital en a-- el año pasado finales- Sí, 2023.

O sea estamos hablando de que ChatGPT se lanza al mundo en octubre, noviembre del 22. El día 30 de noviembre del 22. Treinta de noviembre del 22, que es, eh, Black Friday por ahí, ¿no?- ...y, y explota. Correcto. Y vosotros a los ¿cuántos meses? Diciembre, nueve, seis meses. A los seis meses de esto- Re explotamos ...eh, creáis Luzia y se empieza a usar.

¿Cuántos usuarios, eeeh, tenéis a final del 23? Uf - Más o menos. O sea yo-- si ahora tenéis diez, doce, ¿cuántos teníais hace un año? Menos de la mitad. Fácil. Menos de la mitad. Y la-- también, también la clave ahí yo creo que es el número que me sé mejor y ese número tendría que deber mirar el dashboard.

Eh, nosotros conseguimos hacer el primer millón de usuarios en cincuenta y pocos días del lanzamiento, que por aquel entonces era más rápido. Y son otras épocas, que Spotify, Twitter, casi todas las redes sociales. Fuimos el-- dimos el salto a Latam, dimos el salto a todos los países hispanohablantes de Latam. Este millón de usuarios fue en Latam o antes. España y Latam hispanohablante.

Vale. pero no estábamos teniendo tra-tracción en Brasil. Entonces, la misma estrategia que seguimos en, en España la replicamos en, en Brasil y el primer millón de usuarios en Brasil lo hicimos en cuatro días. ¿Y cómo lo hacéis? ¿Cuál es esa estrategia de conseguir un millón de usuarios en cuatro días? Ehm, supongo mi mujer me verá, entonces voy a hacer el disclaimer que siempre hace: "Esto es N igual a uno" , y no sé hasta qué punto es aplicable.

Yo creo que había hecho- Bueno aplica dos, ¿no? N igual a dos, pero sí, pero- Ya bueno ya es más que una ...aplica a Luzia eso es cierto. Ehm, nosotros jugábamos mucho con, con, con ese boom que había de Gen AI Con que todo el mundo estaba hablando de Gen AI y entonces- La curiosidad infinita Lo decimos ot-- te lo mencionaba antes, era una estrategia de PR. Nosotros en España claramente lo que queríamos y el PR está como superinflado horrores en muchos casos.

Totalmente. De hecho, es casi la antirecomendación a emprendedores decir tú no hagas PR, tú haz producto y busca captación sostenible de usuarios. Claro, pero nosotros íbamos al mass market y entonces necesitábamos llegar al mass market, ¿no? Entonces nosotros en español identificamos que nuestro target media era llegar a Xataka porque si llegamos a Xataka, el resto de prensa lo- Xataka que es un blog de tecnología para early adopters gente joven No lo sé Antes era gente joven cuando yo era joven.

Yo los sigo leyendo así sabes pa'gente joven Para gente joven sigue siendo. Eeehm Era como nuestro target, ¿no? Entonces buscamos- Los geeks Los geeks la gente con pasión tecnológica Que la gran prensa, la prensa generalista cogían muchas de las noticias que allí salieran y funcionó per-- a la perfección. Nosotros conseguimos hacer- Esa era una Otra a través de Javier Andrés Pues conocíamos a gente Contactos y les pedíamos estar en un pódcast.

Los pódcasts nos han funcionado siempre superbien Aquí estamos Sí Eeeh Para poder llegar luego eventualmente a Xataka Eso fue la estrategia que, que seguimos En cuanto esp-- nos publicaron en Xataka saltamos a medios generalistas Luego salimos en Antena tres Salimos en Telemadrid empezamos a salir en Tele Y ahí explotamos Os entrevistaban Sí Y ahí explotamos Osea sois los expertos os posicionaite--posicionasteis como expertos y pioneros en esta ola en España y en habla española Correcto Ahí pusieramos más a la empresa no a nosotros El ideal era vender a Lucía Bueno sí pero al final el que se pone delante de la cámara no es Lucia ¿No?

Si pero éramos O sea en CNBC o en Fox News entrevistan a Satya Nadella o entrevistan a Sam Alman Correcto En España a vosotros Eso es lo que hacíamosEso es lo que buscabamosDe hecho hubo un artículo por ahí Que hablan los el Sam Alman español cosas de ese estilo Eras tu ?Era lo que era lo que buscabanSícon mucha diferenciaspero peroeso es lo que buscamos ¿No? yylo conseguimosa partir de ahísaltamos a redessocialesEnredes socialestambién tuvimosuna estrategia bastantedeliberadaCogiamos ablogger aperdón ainfluencersNoteníamos pastaPor aquellentoncesteníamosmenos pastapor aquelentoncesY entoncelo que haciámosera Conseguimosconvencer aun par de ellosde quenuestro contenidofuncionabasuperbienEh detodolo quedecirandeLuzia chatGPTWhatsApp funcionando superbien Seguramente

será Erany eranmuy bieneas eranan rationormalesentonce sacambio dedete doyunaearlyfeature antesde quelasepaal restodel mundote hago Oseagratis gratis Buenoearlyfea--sí Notenemosgratis Niun jamono unn Ah nada nadacero ceropagamospagramospara ellanzamiento deBrasila unapreciadePRenBrasil quenos llegaránoteníamosloscontactosy nosteníamoquelegar aciertosmedios Peroque noscostocincomil dólaresellancamientoOsea quefue peanutsyyesa mismastrategiala fuimosrepitiendoEntoncesyoutubers No habéishahecho anunciosen metaanunciosen GoogleAnunciosenla AppStoreparaconseguir tráficoApp Store noen losotros hemosechosexperimentacióndurantemucho tiempoporquenitavamos aver unosCACS nitavamosavercrearel músculoparacuandonoshicierafaltaactivarlo Peroqué porcentajede mouse osviene dedecanalesde performance

Cerca cerca dececercadecero ValeEs quesino notendríasdineroporques muy caroesto Hemos hechoten el pasadoyy eroeran pruebaseranpruebassípereperoon eranpruebas deconceptossuperpequeñaseeh Quenos valian parapues aprendersaber lossACGSgenerar elmúsculo paraccuando lostoqueahacerloe queeventualmenteprobablementehagamos Vamosahablaren pocodel ecosistemade AYy ahítú hablassi quieres dela tecnologíay losmodeloso delas plataformasy losecosistemasPeroa mí megenerala curiosidaddmáximacuandopienssobreLuciae MetaAYque lotienetodo ¿Nometa la empresadetrás defacebook Sique tienee lassredessocialese

conmás númerode usuáriosdelmundosuramenteahiahiconTikTokperotieneInstagramtiene Facebookpalagenteunpocomás mayorTiene WhatsAppparaslas economíasesmergenteso sealotientetoyo tiene su propiomodelo quesoopen sourcecorrecio que escompetitivocien porciencon losgrandes modelosyy tienen unproducto queeno estadisponibleen Europayo nogle hepodidoprobarcon mispropiasmanosque esMeta Aiyque básicamentees un bote lucia Quese Luciano e erala granamenazaera comootidenteque pasaríay pasóyluego elotro queme ocurrees Apple Que es, eh, menos de la mitad de los smartphones, pero más de la mitad de los ingresos generados a través de smartphones del mundo que ha lanzado no todavía

en Europa, pero está lanzando en todo el mundo un-una LUZIA si tú quieres, a nivel de sistema operativo Correcto ...donde tu teléfono, tu tablet y tu ordenador y tu reloj todos te hablan, te conocen y tal. Eh, ¿qué rol tiene Luzia contra estos dos ecosistemas? Y como-- ¿por qué ganaréis? Ganaremos porque tenemos a los usuarios y los usuarios confían- O sea Apple, Apple y Meta también tienen un porrón de usuarios Sí, y-y-y con-con, con meta hay-- perdón con Meta AI Con-con Apple competimos menos porque el demográfico de nosotros que tenemos- Ahí sí me lo creo que claramente es el-el otro segmento A-Apple solo funciona en iPhone 16 Prooo No me sé el número exactamente, la versión exacta- Pero Estados Unidos estarías un

poco fritos con ese modelo No-no sé si frito porque ChatGPT no lo está Pero, pero es cierto que-que es-es un gran competidor, ¿no?, Ese y Google Que Google también está trabajando en su-- esos Gemini para teléfonos disponibles, ¿no?. De hecho- Google es gratis, ¿no?- ...con lo cual también tiene esa acceso Y Meta es gratis Meta es gratis Ehm d-d e hecho ahí el Apple Intelligence y ahora vamos al otro que es el gordo que es el elefante in the room Pero Aapple intelligence una cosa superinteresante que es todo lo que es computing on the edge que es la idea de que mucho de lo que hace Apple intelligence pasa en el dispositivo del usuario Que hablábamos antes de que la inferencia es difícilmente escalable economies of scales Correcto Pero se convierte en escalable cuando el que paga por el compute o la energía al final para hacer esos

cálculos es el propio usuario en su dispositivo Que lo paga caro Porqueee estos cacharros cuestan más de €1.000 O sea Estos que van tan bien para hacer el "computing on the Edge" También te lo cobran Sí, pero los modelos pequeños Los Gemmaaa losss No me acuerdo cómo se llama El casa cada hora también apple Funciona muy bien En funcionara Muy Bien en dispositivos Cada vez Más sencillos La fragmentación que Hay en Android Lo Hace Un Poco Más complejo Siempre Computing On The Edge en android Es Más Difícil Porque Tienes Dispositivos Que Valen €3.000 Como UN NO Me ACUERDO QUE ERA UN Xiaomi Creo Que Era COMO Se Doblaba tres veces Hasta de €100 o €50 Que Puedes comprar Entonces Ahí LA Fragmentación LO HACE MÁS complicado Que PUEDA llegar algo Que Te saca humo Uno DE ESTOS de €50 Si Le intentas correr un Modelo POR AHÍ Incluso instalar WhatsApp EH O SEA Cualquier Cosa Que intentes

Hacer EN ESTOS DISPOSITIVOS pesa Mucho entonces CREO QUE AHÍ TIENE MAS TALENT PERO QUE ES UNA tendencia Que ES SUPERINTERESANTE CÓMO PASAMOS ESO Por temas De PRIVACIDAD Y Cómo pasamos Eso TAMBIÉN por TEMAS DE ESCALABILIDAD A LOS DISPOSITIVOS Ahora BIEN VAMOS AAA META AI Este ES EL GORDO Obviamente era Una amenaza Que teníamos desde El principio Tú ANTES mencionabas Que Antes ya teníais másss Ehh Antes YA TENIAMOS MÁs Y FUE UNO DE LOS Estabais en Su CASA estabáis Intentando disruptirles en SU propia Casa CORRECTO NOSOTROS EH HACÍAMOS CUANDO nos movimos a la app Teníamos Tres razones UNA CONTROLAR LA EXPERIENCIA DE USUARIO Y Tener mejor producto Otro era QUe N o podíamos tener Esa riesgo dee plataforma Plataforma Que ahora lo tienes CON IOS Y CON ANDROID Y cosas de estas perooo

no eras dueño Les das Dos pasos Antes esto ibas dentro Correcto Correcto Q ue lo Que teníamos en Whatsapp Y UN tercero Que era El tema Del coste Que A día de hoy Ya es gratuito PerO QUE ERA UN tema significativo en aquel en Aquel momento Contra ellos nuestro play siempre Ha sido El mismo Nosotros somos un Producto MUY accesible Que los Usuarios Conocen Los usuarios SE refieren entre Ellos Somos un Producto eee Que valora mucho la privacidad Y aquí hemos jugado varias rondasss Contraa de PR CONTRA ELLos hablando de PR Eeen Osea es unnnaaa un posicionamiento en contra de meta Sii Hubiera forma de colaborar directamente o Sea son muy buen partner en cuanto Canal de distribución Pero META IA es un Producto completamente competitivo SI Tenemos Que competir contra ellos No pero quiere decir

que es un Posicionamiento en contra de ¿NO? O sea tú Quieres contárselo Todo a meta No Habla con Lucía Ah bueno este ess vuestro enfoque de Cara Al Usuario Sí Y luego SOMOS una marca Mucho Más cercana Una Marca con Menos bagaje en ese sentido Eeehh yy con Muchos usuarios Queee Queeee COMO TE decíaAntes Hemos sido La puerta de entrada con Para lo que ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL Un POCO PARA SER ABOGADO DEL DIABLO OSEA es CIERTO La MARCA DE Metaa eeeh се HA resintido MUCHO DESDE las elecciones Cambridge Analytica Un montón Dee dramas NIVEL EEUU y EUROPA quizá MáS Que en Otras partes del Mundo Pero aún así eeeh TODO EL MUNDO Está en whatsapp Sí

O SEA EEH La marca Importaaa hasta cierto puntoPorque la gente está encantada de usar WhatsApp para Bueno tooodo el díííá para toooodo para el trabajo para lo personal para reservar la peluquería Entonceees POr Qué crees que en este caso mmm pesa tanto la marca Cuando en WhatsApp por ejemplo Porque es un servicio nuevo ¿no? WhatsApp es una plataformaaaa de mensajería para elllllos El servicio lo tenemos nosotros en la aaap y es lo que estamos haciendo lo que está la genteeee lo que está la gente utilizando Yyy yo creo queee a veceesss y es-es difícil ¿no?

Y es obviamente una jugada arriesgada ¿no? Pero a veces es difícil ver la importancia del que tiene la marca ¿no? El otro día hablaba con Enrique Linares que fue el CEO deee o fundador de Letgo ÉL ME LO DECÍA dice: "Los países Donde él compitió tambiééén y Él esta Nuestro capteestá en NUESTRO board Los Países en los que Compitió Facebook clasificados contra letGO los PAISES donde LET GO GANÓ SON LOS países DONDE LET GO ERA suficientemente Grande y tenía SuficientementemarcaComo para que la Gente No Quisiera hacerese Cambio""¿No?" S i tú piensens en facebook Clasificados ahora MISMO en España si piensas en vender Algo de segunda mano no piénsas WallapopEs wallapoooop osea nonoLa gente va directo allíEntoncesEl poder dela marca EsssMásDifícilde explicar EsmásdifícildedeFenderperoUnavez

quetúgenerasesaconexiónemocionalconlosusuariosLos usurariossiguienvolviéndoteati No es evidente que se generan verbos ¿no? Y porr-por los números de usuario que tenéis y el crecimiento seguramente hay comunidades grandes donde es-es difícil cambiar esto Igual que aquí pienso es difícil quitar a chatgpt No lo vamos a quitar De muchas partesss del planeta o de la sociedad en otras seguramenteee será dificilll echar a Lucia Eee o costará muchooo dineromuchotiempo CostaráMucho tiempo YPor el camino vosotros no Estaréis quieto invertidamente Emm y en cuanto aaa tecnología porque claro vosotros estabais utilizandooo la est y estáis utilizando la distribución de Meta por lo que has dicho pero también estáis utilizando modeloss de OpenAI y deee Metaaa entiendooo Entre otros LamaTambién

sí Eee cuando a la vez competís contra ChaGPT ycontrameta.ai en algunos mercados No, no hay problema tampoco por eso ¿no? Eh- Lo sé ...al final ellos son, son-- ellos son distribuidores, ¿no?, a, eh, e-eso suponía un riesgo mayor para la empresa al principio. Eh, cuando el fin de semana que echaron a Sam Altman, eh, haceee un año- ...fue un fin de semana muy intenso para nosotros porque no había tantas opciones en el mercado que nos permitieran dar inferencia con la escala que tenemos hoy día ahí.

Teníamos un problema gordo. Eeeh, sobre todo por temas de capacidad. Eh: "Open AI ha sido-" Mmm "...un buen partner con nosotros desde el principio dándonos capacidad, eh, que no había ningún otro sitio". ¿Cuál es lo máximo que le habéis llegado a pagar a OpenAI en un mes? Bastante pero no, no hemos pagado más a Mark Zuckerberg.

No, no hemos llegado tanto. En un mese. No, no hemos llegado a tanto, no. Sí Y a Zuckerberg le habéis pago más por WhatsApp o por la distribución Por Wa-WhatsApp que es distribución. La O sea cada nueva conversación Cuando yo le hable por primera vez a Lucía A vosotros os costó esto cincuenta céntimos No La forma en que el pricing hacía Meta dentro de su Whatsapp Business API Es eeeh por usuario y día Osea Cada Vez Que Yo Hablaba Correcto Cada veinticuatro horas Efectivamente El motivo Cambiaba mucho Pero va por ahi no si tres centimo Tres Centimos La Media Tenemos Mas O Menos Era Tres Céntimos Ósea Qué nó És Aquello Muchos

Cerós Nó Nó Nó és Claro peró Cuánto Tienes muchos usuarios Nò nò m me parece Mucho trés centimos cada venticuatro Horas por Cada Usuario Aquí ósea Un poco la razón histórica por lo qué está así esque cuándo salé whatsapp business api Salé como una Api Para Hacer Customer Support claro y él incentivo quë meta poné És Oyè cuánto antés tú cierres Él caso Mejor experiencia de usurario das Qu'es ló què Ellos quieren Y no Me los spamees claro Entonces Ves Al grano Nosotros utilizamos Ahí ése resquicio Para meternos ya Y ahora pero era para chatbots Conversacionales correcto y ára ess la corrección quê Han hècho Con sú pricing Hán dicho ara oyê Ló qu'es ún chatbot conversacional Lo qué se llama User initiated conversations Ésto es el usuarío té escribe A tí primero Ess gratuito Ya

Si el usuario quiere perder tiempo que lo pierda correcto entonces ese cambio cambió pero non lo puedes espamear pero Non lo puèdes spamear lo qué se llamá Eso se llama templates sí esos Se pagan bastante Bastánté caros sí Qué Ese sí qu'e ess Muy transaccional Normalmente SE VA A Vender algo AHí Hay De Los Dos Tipos Bueno soporte Sí Tú eres por ejemplo Renfe i Le Te Qui Le quieres mandar al usuario LOS Billettes DE tren ESS uno QU'E se LLAMA servicio y SI QUIERES HACER SPAM Porque eress ta NO Sé SI Zara LO hacÉ PERO sI Eress star I QUIERES MANDAR ofertas de Black Friday Cualquier Empresa QUE quiere ir A Usuarios correcto SI le quiera avisar D'UN black friday POR EJEMPLO EH valQué Usáis Ahora Openai Has hablado dé clode y has hablado de llama Casi Todo lo Qué TODO ósea Todo lo qu'e ess relevante lo usamos ó lo Hemos usado En algún momento ala bez SÍ ósea HAY UN popurrí Ahí

Hay unas tuberías y depende de lo que pida Me gusta Más la definición con Tuberias Qué Popurrís ósea NO, no ES aleatorio A veces ES Aleatorio ócea NOSOTROS Una delas Cosas Qué bueno ES un Poco Caja Negra EL Mundo En El Qu'e Estáis ósea Correcto lo que tenéis debajo ES caja negra eeeeh Tú no sabes qué te Va a decirún un modelo pór definição Pórt definicióN sí ES ca caixa negra én èsé sentido seguro eee Nosotross empezamos un pocó Pór Necesidad A tener UNA plataforma MUY muy potente encuanto A Cómo distribuir cargas entre diferentés modelos y proveedores porque no HABÍA CAPACIDAD EN el MERCADO crecíamos mucho y no sé t'acuérras Hace UN AñÓ óHace Año y medio las tardes open ai dejaba de funcionar demasiado tráfico se caída pues nosotros también lo sufríamos ¿nó?

Entónces pól necesidad tuvimos qué desarrollar UNA PLATAFORMA superpotente dê distribuiR Tráfico entré LOS diferentes MODELOS entré LOS diferentes Proveedores hacer account cycling hicimos un montón de cosas pero ESO nos llevó A ser superar gnósticos al modelar ¿no? y siempre decíamos nosotros bailamos con todos ó todas y no nos casamos CON nadie tenémoss esa capacidade D'EL Lama trés sale el otró Día ó três três Sale el otró DíA y en hora lo tienes en producción y cómo tienés millones de USUARIOS TIENES UNA cosa muy bonita qué ess see el performance real de cada UNO de los Modelos comparados unos con otros entonces puedo hacer optimizaciones de costes Puedo hacer optimizaciónes de de de Qúé Modelo pongó PARA qUÉ tipo de preguntas ¿no?

Qué es LA gran CAJA óLA gran lá Gran parte de ESA tuberia que nosotros temos ESS oyê YO identifico el intent del usuarió qué ess lo que ME quiére preguntar identifícó la complejidad de la query y en función de ESO optimizo si LE llevó el trafico A ún cuatro mini óLE llevó el trafiço A ún lama pequeñito ó mil otras cosass que podemos jugar por el mediö ún prompt ottró promt si qiuerə hacər matemáticas ó nó hay comó mil optimizaciónes qué jugámoss por detrás ¿Hay algunos que són más buenos por idioma ?

SíEso Eso se ESTÁ neutralizando muchó Esto ERA una cosa Qué cóm Al principió ChatGPT no ER'a la hostia en en todós los idiomas Ha idó mejorando muchísimo Erá Mejór Qué Ninguno dels Otros competidorés Ahí tenemos datos Hicimóss un montòn de tesis Sí Yo me acuerdo de usar ChatGPT en inglés y a Veces probarló en español y volver ál Inglés inmediatamente Sí Em han ido mejorando muuchó la calidad multilingüística de los idiomas há melhoradó con el pasó del tiempó Chatgpt fu'é buénó desdé el principiό no ér'a perfécto però errá buenó pará nuestróss idiomás españól ingléss y portugués óespañol portuguésinglés eee Peró el restó de compitidorés no funcionabanNosotros Poníamos por ejempló lás primerr ás versionés de lamá Lamá dos A funci A correr delante de Usuáriós en Español en Inglés y een

y Een Portugués en Inglaterra Buéno SE defendía contra GPT cuândoyo se defendía en cuanto A lA percepción de calidád de los usuários en Españól y en portugues no Valía pá nada no no podía no funcinabá ee con las últimas versiones especialmente con TRÉS únó créoqué fue cúando empezó A Funcionar suficientemente bién en otros Idiomas ¿Qu'e piensas de iniciativas Como Clebrain por ejémplo no?

Mhm Qu'e Fu'e una iniciativa de lanzar una alternativa a OpenAI eee en español donde el argumento precisamente era el idioma importa Vosotros estuvisteis involucrados ahí Lo habis probado Tiénes opinión al respecto Hablé mucho con Elena que era la CEO en su momentó yyo tenía siempre un poco la opinión encontrada en el sentído deque para mí me estaba funcionando suficientementemente bien un GPT three point five out of the box en espanhol em Espanõól con mis idiómassDe hecho llegábamos un moménto enel qué teníamosylo seguimos haciendoPero teníamos pequeñas customizaciónesdeEspañol de Argentina versus Españolde Colombia etcéteraEntoncespara uncasso de usoYo

compro la viada O SeaVosotroS enlos promptsYa guiábaisAlAApiQueHabíaPorDetrásAmodeloquehabiapordetráspara que hablára Argentino en argentinoSíen lugar decoche dijera carrocosasas deste estilóquéquedeciroye esteusuário es argentínocontéstamenen españoL argentina QuéDesdél punta de vista del usuarioEsMás relevantesón pequeños detallesquel usuario nota yhaceLa conversaciónmás omenos natural yanostrotosnosfuncionabasuficientemenete BienEntonceS Siempreha sidoun Pocomi micontrolargumentoconconElenaperoescertoquelos casosdeusoquetargeteatemaSmás corporativoshabiomáscapacidaddemejorarlosmodelosdebaseconLosidiomaseslocales Hacer modelos fundacionales, yo no sé nunca llegué a intentar hacer modelos fundacionales de cero era muy complicado desde el principio ¿no?

Eso siempre ha sido nuestra, nuestra hipótesis de partida eso sí

Bueno parece ser que cuesta bastantes miles de millones de euros

O sea ahora mismo o sea yo creo que ahora mismo es absurdo pensar en intentar entrar salvo que tengas no lo sé un fondo saudí que te quiera meter varios "billions" si te quieres gastar- ...millones en salarios o algo así Es imposible porque los training rounds de los foundational models-- O sea el otro día Elon Musk está hablando de clusters de 1 millón de H100s de las tarjetas gráficas No sé como...No sé si locos pero - Sí mucho Entonces es un sitio donde es muuuy ya-- e-es imposible competir entonces nosotros sie--desde el principio tuvimos esa idea: Yo no quiero competir aquí

Un millon de, de tarjetas de estas cuestan más m-más de 50 mil millones bueno habrá un descuento por volumen imagino Pero decenas de miles de millones de dólares comprarlas Y ya no pensó el enchufarlas a la corriente Enchufarla a la corriente montar El data center Eh todo Todo el cableado que eso lleva Porque al final Cableado De hecho Cobre Por un tubo,por un tubo

Eso sabes es un sa--el otro dia no se quién lo decía Lo escuché me gustó mucha la idea Decía que este cuarte se le había salvado a Nvidia Se le había Salvado Elon Musk porque nadie Había conseguido Montar Clusters Por encima de Las 25 ó 30 Mil Gráficas y Elon Musk Cogió montó Su cluster De 100.000 Y hizo Que todo El mundo Estaba Esperando La nueva Generación De Tarjetas Gráficas para Poder Si no Montar 100.000 En paralelo Tener Capacidad Equivalente De 100.000 Pero con La Nueva Versión Hicieran Pedidos Porque Dice ostras Se pueden Montar Cluster de 100.000 Hoy en Día Meta Va atrás Detrás detras De eso OpenAI Con Microsoft Lo están Haciendo entonces La escalada Qué tenemos De gasto Ahí es una LocuraEntonces Pensar en Hacer Un Foundational Model A día de hoy Me Parece

Imposible Y hubiera Sido superdivertidoYo Siempre Le decia Cuando hacia El pitch Al Principio Los Inversores Les Decía cuando Entréis AquíY al Principio Era Mucho Más Difícil DefenderPero si entráis Aqui Yo no voy A montar Fundacional Models Digo yo Ojalá fuera Sam Altman Y pudiera estar haciendo Openai Seguro qué Super Divertido Cosla inverti precisamente en OpenAI Vinod Khosla salió varias veces Tenga uno de los Mayores Write upsDe la historia De fondosPorque entró Muy pronto No él fue Fue de losque Salía Arepresentar aSam AltmanCuando huboEse drama dele echarono lechearonMe acuerdoQue éSe posicionómuchoComo inversorPro pro sam altman Nosotros tengoUna anécdotaSi Quieres Todaslas quetengas DuranteEl verano

Escribomucho Nopublicomuchopero escribomuchoPorquéme ayuda Porselo pasoAlequipo Y duranteEl Verano escribíun postQuera We are notlazy we play smartEra Para CuandoeMpecéA ownEsta Idea DesoyEs UN wrapperQué mecabrabaMucho Y decirIguales verdad Te jodióEl veranoporquéEs verdadyLo escribílo puseEn unframeworky tal Y JavierAndrés Medecía JoderÁlvaro publícaloJoder ÁlvaroPublícaloyo Publiqué Y lopubliquéMediumFue Mi primerPosten medium Justole leyóVinody ConvencióAVinode quelatesiseracorrectay lo quehizo queVinotquisierainvertir enLucíaFuese Insightqueteníamos dedeciroye Notienesentidohoraesmás fácilDecirporqueestaCarreteriatambién

lancompradó perono tienesentidloqueestá haciendocarácter nostiene sentidoloque estásHaciendonflation Nosoncompetitivosen cuantamodelosy Estánlevantandomil millonesNosotros conmás usuariosSomos muchomás links Yes un pocoEl sellingpointquenostrosTuvimosa hiconvinoty esuna delas discusionesquesiempreSigo teniendoConél ques decireno tiene Sentido Ynosotrosteníamosmeacuerdo ComoInversoren Itnic estadiscusión Comemos cadaSemanay mientrasComíamos Estoes unwrapperesto es unwappereralaconversacióny luegoEmpezamostenira conversaciónEnLas tertuliasdeoye losmodelosEstáncommoditizados aquiparece que EsciertoCuestamilenes demillonesdedólarespero siya hay dosDondecaben dostresecabentrés ydondécabelntrestrescaban

cuatroylarealidad esquehan idollegandoeldos eltress elcuatro inclusounoscuantosmás yaharástansaliendede China AlgunosMuy potentestalbién enAlgunascosas máspotentes yempezamos adecirvale modelono es dóndeVa aestartodo elvalorporqueEstá commoditizedconlocualtenderábajarcostesque esso estapasando Correcto Llegamosala conclusión Quesiempre lomismo Quesaexperiencia usabilityExperiencia deusuarioyla profundidadDel dominio DelconocimientoDeldominionostroshmosinvertido enun par decompañías porejemploQuesonwrappersdemodelosde AIperouna Tiene Una experiencia usuarioque Estámuy basadaEn un rol En unaempresa quetiene Unobjetivo concreto Yquè túTienes quePensaren sudía a díay

hacérselomejor yLa otra EstápensadaEntendercomo untipo denegociofuncionay utilizarmodelosalrededorde esto Y túhas dichoeno esquelonuestro esLaccesibilidad Seresa marcaYesa aplicaciónaquien uncontinente enteroVapara buscarinformación yesotiene más valorque el modeloFundacionaly note cuestadecenasmiles demiñonesdedólares Peroses undebate queseguiremosteniendopodemoestar todavía Completamenteincorrectosehay openAi vale150 billions ono secuálfueúltima Mal malmal noles va Claro Fíjate queOpenAI inclusoEllos mismosSesorprendieron deque eranEmpresade researchyluego de APIs yacabo siendoUna

empresadeaplicaciónpoque chatGPT eracomool showroomque hacíanparaque lagenteentendiera模特El Showroom fuelahóstia Bueno nose shas vistoAhora nosé cuándoemitis áEsto estamosen eldíacuatro delos docédíasdenavidades deopenaien ecadadiasacan unproducto nuevo Ayer estuviviéndo elnuevo Sora El generador Devideos Queeno estádisponibleEuropa Hayvideosbastante chulos Esrealista semueven raroLas personasytal pero Porejemploonanimación Yo puedoHacer unvideo unapeli dePixaretecnológicamenteNotengo límiteOtra cosaestenirlas ideasDe PixarPerotecnológicamenteesincreíble Esunalocurahace unaño noenerapensable Quécrees

queestá enelornode tanto deLuciacomo detodasestasempresas queestánhaciendo ahoramismoinvestigaciónencambiosexperienciade usuariocamiosde casos deusouso quetodavíaNonsonfactiblespero quê Túvesinevitableenlos próximos24 meses Segurosegurola partede agentes Un agente En una definición supersencilla, básicamente es: tú coges un modelo, dejas al modelo que se organice y le das ciertas herramientas y le pides una tarea que es más compleja, que no solamente resolvable de un one-on-one: "Oye, ¿qué hora es?" Es 12 a.m.

Eh, le dices: "Cómprame unos tickets paraaa un viaje a Japón" y te hace todo con estas características y te hace todo el research y te devuelve un resultado. Que vamos a ir hacia un mundo de agentes es inevitable.

O sea, te devuelve una tarjeta de embarque- ...y una reserva en un hotel y todo

Alineada con tus perso-- con tus, con tus preferencias, alineada con tus presupuestos, alineada con tus necesidades.

Esto hoy no existe.

Esto hoy está en lo que nosotros internamente llamamos las Twitter demos. Eh, Twitter demos porque se puede hacer una vez y funciona bien y queda muy guay para grabarlo y subirlo a Twitter, pero todavía no está listo para producción. El-- es un motivo- Correcto. Y el motivo, y, y, y no lo hago como-- y no, no decimos Twitter demos como críticas, porque creo que son importantes saber hasta dónde puedes ir, eh, pero luego la realidad es mucho más compleja.

Y el motivo por el que esto es complejo es puramente matemático. Si tú tienes modelos que son buenos al, siendo optimistas, 98, 95 % de los casos, pero cada ask que tengas, cada petición que tengas a un agente requiere cinco o 10 llamadas, el error hace compounding. Entonces, para ciertos casos de uso, yo no puedo pedirle a un-- a Lucía o a ChatGPT que me reserve un vuelo a Tokio y terminar en Katmandú por un error del modelo.

O seas, no puedo permitirme ese tipo de fallos, ¿no? Entonces, algo que los-- y esto no somos solo nosotros, estos son los Founda-- los AI Labs, los, los Research labs, que están trabajando mucho en la reliability de los modelos. Necesitas que esos 98 % sean casi el 100 % para ciertos casos de uso de cara a poder hacer agentic flows que sean realmente útiles.

Entonces, para mí eso es un, es un cambio fundamental. Luego tocabas interfaces. Yo creo que queda un montón de innovación por hacer en interfaces. Obviamente, una interfaz que va a coger mucho peso a futuro, obviamente igual es una palabra muy fuerte, pero muy probablemente algo que va a coger mucho peso a futuro es voz. Hasta ahora hemos tenido voz, text to speech y, y, y voice recognition.

Según los modelos vayan de verdad siendo multimodales y multimodal, en este caso, lo que significa es-- porque hasta hace-- hasta la versión anterior de, de GPT, si tú hablabas con GPT vía voz, lo que pasaba por detrás era que se transcribía texto y el texto se pasaba al modelo y se contestaba, y luego se ca-- se transcribía otra vez a la voz.

Y tardaba suficiente como para que te rompiera el flow totalmente.

Y no solamente tardar, es que perdías cosas como la tonalidad, perdías cosas como, eh, el humor que pudiera tener. Y eso son señales o información que cuando tú estás teniendo esta conversación eres capaz de leer y que te dan información adicional que el modelo no estaba teniendo. Cuando los modelos son realmente multimodales, ese input entra y se hace el embedding, se hace con, con, con voz.

Entonces, ese voz también- Sí

...yo hablo con ChatGPT, el nuevo-

Mhm

...el advanced, eh- Este es la hostia Ese es

muy buen programador. Mmm, ChatGPT o Claude o todos estos son muy buenos programadores

Un examen

Un examen que le haces al, al modelo. Y hay uno que se llama SWE, que es el de software engineer. Estamos en, creo que en el 60, 70 % de resolución de problemas, que nada, desde hace un año estábamos en el 20, que si dentro de un año estamos en el 90, o sea, las implicaciones que eso tiene. O sea, nosotros en un fin de semana que mis hijos estaban fuera, hablo mucho de ellos, en un fin de semana que mis hijos estaban afuera co-- usando, ehm, ay, Cursor, me monté la versión web de LUZIA.

Yo hace años que no escribo código, ¿sabes? Pero- ...es que te ayuda, es que te lo hace, es que es- ...es maravilloso

Yo el otro día para jugar con cursor, porque había escuchado tanto que quería probarlo con mis manos. Yo soy programador, que llevo años sin programar y en mi vida había hecho una aplicación de iOS, de, de- ...de iPhone y nunca había tocado Swift. O sea, apenas sabía lo que era. Pues hice una aplicación sencillita, pero que funcionaba perfectamente.

Entendí todo lo que estaba pasando y no piquè ni una línea ni un carácter de código. Yo solo hablaba con el, con el, el interface de chat- Con el, el que está ahí al, al lado. Y, y incluso yo aluciné de digo: "No, el hype real". O sea, es muy buen programador. Ehm, me has hablado varias veces de inversores y tal, pero cuéntanos un poco cuál es la historia, porque queda claro que gastáis bastante y de momento todavía no ingresáis porque vais a, a por los miles de millones de usuarios activos.

¿Cómo habéis financiado LUZIA? De cómo lo fundáis, cuánto dinero metéis, quiénes sois y quién habéis ido añadiendo de socios por el camino.

LUCÍA lo fundamos tres personas. Eeeh, Javier Andrés, que he hablado ya de él. Él fue el fundador de Ticketea Lo vendió a Eventbrite. Una "exit" importante. Eh, y con Carlos Pérez, que le vendió su empresa anterior a a Javier Andrés y que era mi VP of Engineering dentro de, de Jobandtalent.

Ehm-

Vale, o sea estas son las conexiones, ¿eh? Venderle la empresa a y trabajar junto a ti en otra empresa.

Correcto. Y, y así yo conozco a Javier Andrés entre-- eh, a través de, de, de Carlos. Eh, lo fundamos nosotros tres.

¿Qué estabais haciendo en el momento de fundar LUZIA antes?

Eh, a-antes de LUZIA, yo es-- estábamos en Jobandtalent, eeeh, luego ya dejamos-

Carlos y tú en Jobandtalent.

Carlos y yo en Jobandtalen, y Javier Andres tiene una empresa de real estate que se llama Lumiere.

Vale.

Eh, Javi-- eh, Carlos y yo lo dejamos y fundamos LUZIA.

Vale.

Y cuando fundamos Luzia, eh, le-- día tres, cuando tenemos ya ciertos números de tracción, Javier Andrés le manda un WhatsApp, porque como tú decías antes ahora todo pasa en WhatsApp. Le manda un WhatsApp a Kevin Hartz-

Fundador de OpenRide, que les compra la empresa.

Que ahora tiene-- que ahora compró la empresa, que ahora tiene un fondo de inversión que se llama AStar. Le contamos un poco los números, saltamos a una llamada en la que me conocen, porque ya conocía también a Carlos y a Javier Andrés. Le contamos el proyecto, le contamos la visión y nos ofrece hacernos un preseed del-del relativamente rápido.

Me tira un safe. Eeeh, creo que nunca hemos dicho públicamente la cantidad. Fue una cantidad suficiente como para tener durante un par de meses el crecimiento.

Un par de millones de euros.

No, no llegó tanto. Es un preseed-- fue un preseed bastante más pequeño.

Bueno.

Eeeh, hicimos el preseed y-- o cogimos el preseed y empezamos-

Cuando dices día tres, ¿es literalmente el día tres?

No, no es día tres después de lanzarse de madre, día tres después de hacer a conocer a LUZIA, más o menos.

Pero desde que empezáis a trabajar en ello, ¿qué pasa?, ¿un mes, tres meses?

Par de meses. Sí.

Un par de meses, ¿eh? No está mal.

Sí. Yyy entonces, no sé, sal-- el, poco el timeline es ese, ¿no? Nosotros dejamos Jobandtalent, montamos-

AStar os da preseed para empezar a poder contratar a alguien.

Correcto. Más, más que contra- Eso te iba a decir. Más que contratar, pagar la factura de Meta. Nosotros teníamos perfiles suficientes como para, para ese arranque, ¿no? O sea, yo versión cero, cero, cero es mía, luego Carlos la profesionaliza. Eeeh, entonces era sobre todo poder, poder pagar inferencia, meta y por aquel entonces sobre todo inferencia, ¿eh?

Porque meta no era tan caro. Y ahí n-- bueno pues ponemos a rodar. Mes y pico después de eso hacemos una ronda semilla. Ya esto sí que fue un value round. La an-la anterior fue con un, con una nota convertible, con un safe. Eh, y esto ya fue una, una value round. Hicimos una semilla que lideró AStar, eh, literalmente- Correcto.

Dice: "Oye, esto va a algún lado, necesitáis más pasta".

Sí, le, les dijimos to-- pues fuimos nosotros más quien iniciamos eso, le dijimos t-tus dos opciones- Necesitamos más pasta. Me pongo a hacer una ronda de financiación o me dais vosotros la financiación, negociamos el precio, la cerramos muy rápido, completamos la roda con varios angels, eh, y un par de fondos más y seguimos creciendo. Seguíamos, sobre todo los angels eran españoles o estaban en España.

Hicieron una ronda muy valiente, ¿eh?Porque todo lo que explicas tú ahora de el valor de LUZIA es, eh, la marca y la atracción que tiene.

La atracción la teníamos entonces, pero- También era-

Es el principio de la curva, ¿no?

Sí, pero también para el momento en el que estábamos de IA fue una ronda a, a una valoración mucho más razonable que el resto de la industria de IA.

Vale. ¿De qué orden de magnitud estamos hablando? O sea, ¿que qué ronda fue esa?

Esa fue la ronda, la, la semilla y fueron 3 millones en total, 2 millones 800.

Ah, una valoración 20, 30 millones.

Por ahí, en esos rangos. Y-- pero claro, por aquel entonces Mistral estaba levantando a 200 millones sobre el papel. O sea, la, eh, Character AI acababa de cerrar una ronda o iba a cerrar la ronda al mes siguiente de 800 millones de valoración. Cuando nuestros usuarios de tracción-- claro, lo pas-- era valiente porque había esa apuesta de-- o sea, nuestra apuesta era los modelos funcionales es lo importante.

Eh, la, la de ellos era-- pero perdón, los modelos funcionales no son importantes, los modelo consumer, la de ellos era los modelos funcionales importante, y el, el mercado o el mundo valoraba más eso de lo que valoraba Consumer. Por eso la disparidad. Entonces sí, era arriesgada, pero por otro lado, para números Silicon Valley tampoco era una ronda excesiva ni loca. Lo seguimos creciendo-

Y vosotros sois una empresa española o americana.

Eh, somos una empresa con sede en Delaware y en España. Eh, nosotros nos incorporamos en Estados Unidos porque los americanos quieren invertir en Delaware y inmediatamente después o cuando lo conseguimos legalmente, lo, lo-- nos incorporamos en España, que nos llevaron un par de meses conseguirlo, pero estamos incorporados en España y la actividad está a día de hoy, todo el mundo tenemos en España.

Pero el dinero viene a Estados Unidos.

El dinero llega a los inversores e invierten en la matriz americana.

Vale.

Yyy entonces estamos un par de meses más, seguimos creciendo, lanzamos Brasil, demostramos que N igual a uno no, N igual a dos, que sabemos hacerlo y entonces salimos a buscar la serie A.

Eso es muy rápido, ¿no? Dos meses, dos meses.

Sí, hicimos agosto-- finales de agosto cerramos la se-la, la serie A, que en este caso metimos a más fondos americanos especi-- y lideró la serie Khosla Ventures. Con Vinod. Top tres. Sí.

Históricos también por, por edad y por tiempo en el mercado.

Yo me acuerdo de mi primera call con Vinod, dije: "Ostras"

Vinod Khosla fundó Sun Micros-Microsystems, ¿no? O sea, es un, un héroe de la computación y luego en el mundo de venture le ha ido muy bien. Parece ser. Yo lo escucho, yo s-- no le conozco, pero cuando veo una charla de Vinod Khosla, escucho en general.

A mí, a mí me sa-- no me suelo poner muy nervioso haciendo pitches ni hablando con nadie, pero Vinod por algún motivo, bue-bueno, por algún motivo no sé por qué, pero, pero impresiona. Yyo me acuerdo de estar bastante nervioso para mi primera conversación. Fue muy bien, ¿eh? Eh, pero recuerdo estar nervioso. Una serie A. Ah, la serie A creo que hicimos-- en total fueron-- terminamos cerrando 8 millones, si no recuerdo mal.

Eh, pero ahí ya empezaban a sonar la-las trompetas del riesgo meta, de ostras, que meta va a sacar algo y, y eso nos complicó, complicó un poco la ronda y complicó, bueno, est-- los siguientes pasos. En enero decidimos, como hemos hablado antes, migrar la app. La habíamos empezado a preparar antes, la teníamos lista.

Hacemos la migración y una vez que hemos probado que la migración va bien y que somos capaces de recuperar los usuarios después de seasonality, porque ve-verano en Latinoamérica nos caen los da-los DAUs mucho Eh, pues salimos a buscar una, una serie-- en este caso fue una-- terminamos llamándole una A1 que lideró Monassis, un fondo, un fondo brasileño.

Eh, queríamos tener más presencia en Latam y buscamos financiación de Latinoamérica. Entonces cerramos con, con Carlo, con Monassis, eh, que también están ahora-

¿Cuánto?

Eso fueron 19 millones.

Diecinueve. O sea, en total unos 30 millones de dólares.

Correcto.

¿Queda dinero del banco?

Sí, desde nuestra salida de WhatsApp y las optimizaciones que hemos tenido— claro estamos de vuelta, pero es gratis— y las optimizaciones que hemos hecho el, el runway no es un problema.

No es un problema, pero por el modelo de negocio existente lo va a ser. Con lo cual, o sea, levantar capital sigue siendo una prioridad importante para Luzia. Aunque no sea urgente, es importante.

Creo que es importante y creo que hay cier-pero hay ciertos milestones que nosotros tenemos resolver antes de-

Pero vais a levantar más rondas.

Levantaremos ronda. Sí.

Es bastante inevitable- ...que Luzia tenga que levantar más

rondas. Vale Y los tres fundadores, ¿cómo os repartís los roles?

Eh, Javier Andrés hizo sobre todo al principio toda la parte de marketing. Eh, fue el que pensó, pues la estrategia de PR, el que nos ayudó con, con la parte de conexiones. Y Carlos era la parte más, más técnica. Él es ingeniero, yo también, pero él es-- ha seguido siendo ingeniero. Yo me fui a consultoría y él se quedaba la parte más, más técnica.

Y tú eres el CEO.

Yo soy el CEO.

Que no lo has dicho, pero...

Sí, eh, pero hiciste la introducción tú. Eh, a día de hoy, los dos se salieron de la empresa en enero de-- bueno, perdón, enero, marzo de este año empezamos las conversaciones- 2024. Mhm.

Javi Andrés sigue en el board de la empresa y Carlos no, pero seguimos teniendo buena relación y, y, y estoy ahora solo en la empresa como founder.

¿Cuánta gente sois?

Veintiocho. Veintinueve el lunes, pero sí.

Muy bien. Pues oye Álvaro, muchísimas gracias por contarnos la historia de, de Luzia y aprender un poquito más de ese ecosistema que es una locura de complejo y de cambiante de la inteligencia artificial. Vamos a seguiros la pista y muchísimas gracias. Hasta la semana que viene.

Gracias a ti, Jordi.

Adiós.