¡CREAR y VENDER una EMPRESA de IA en 5 MESES! | Magnific AI |#328

A día de hoy no hay todavía ningún, ningún modelo fundacional, porque no llegan a esas resoluciones, ni la competencia, que ha llegado a la calidad de Magnific. ¿Cuánto va a durar? Mmm, pues nunca lo sabemos. Pero ¿y si lo hace Google? Pues ahora es al extremo, porque esto va a la velocidad de la luz. Yo siempre digo que un, un mes en IA es como un año en la vida real, ¿no?

Para cuando lo lanzamos teníamos un canal de adquisición montado, que era el canal de Twitter, y eso hizo que en el primer prelanzamiento sa-se apuntaran en siete horas treinta mil personas a la, a la lista de espera y que la gente est-estaba, pero literalmente con los billetes haciendo así, intentando tirárnoslo a la cara para, para conseguir una, una cuenta.

Tienes que-

Siempre, Magnific siempre ha sido muy, muy, muy rentable. Muy rentable. Te voy a decir un dato nuevo que nunca lo hemos dado, y es que-

Un placer. Muchas gracias. Gracias por la invitación.

Vale, fácil. Magnific es un SAS, un software de u-upscaling de imágenes. Pero la gracia es que es reimaginativo. O sea, yo de verdad creo que antes de Magnific no existía esta vertical. Antes de Magnific existían upscalers, claro, a borrón, por ejemplo, Topaz, GiaPixel o Qual-- Let's Enhance, etcétera.

Pero no eran reimaginativos, eran lo más fieles que podían a la imagen original. Nosotros dijimos: "Oye, pues Con esta pipeline parece que hay algo nuevo, ¿no? Parece que simplemente con el prompt del usuario, es decir, con lenguaje natural explicando al usuario y con los parámetros de creatividad y otros parámetros que tiene Magnific, parece que hay algo nuevo ahí.

Parece que los nuevos píxeles los podemos guiar con IA generativa hacia algo nuevo. Entonces, no existía eso. De hecho, el, el término lo tuvimos que acuñar. Le, le preguntamos a la comunidad un mes después así de lanzarlo, digo: "¿Cómo le llamamos a esto?" Porque nos hemos dado cuenta de que es algo nuevo. Y al final se ha quedado a-upscaler creativo o upscaler reimaginativo.

Y eso, eso es Magnific básicamente.

Para definir los conceptos, ¿qué es upscaling?

Mmm.

¿Qué significa upscaling?

Es cuando tú partes de una imagen, por ejemplo, que es de cien por cien píxeles y la pasas a doscientos por docientos. Eh, simplemente la estás redimensionando a, a, a un, a un mayor ancho por alto de píxeles. Esto se ha hecho en toda la, toda la vida. Se ha hecho en, en Photoshop, ¿no?, de toda la vida. Pero ¿qué hacía Photoshop?

Pues básicamente con los nuevos píxeles, porque al final hay nuevos píxeles, y en esos nuevos píxeles tendrías que inventar algo. Si los dejas en blanco, se, se va a notar, ¿no? ¿Qué hacía, qué hacía Photoshop? Pues miraba los colores... O sea, miraba los píxeles que, que había aquí y acá, y en-entre los nuevos que se habían generado, pues hacían interpolación de los colores.

Y al final, ¿qué, qué obtienes? Pues una imagen que está un poquito difuminada, que parece que está como que no, que no se ve, no se ve nítida. Y es porque al final lo que ha hecho es, pues, oye, pues u-una media de los colores que-- adyacentes y ha puesto ahí el... Eso. Eso fueron los, los primeros ups-upscalers super básicos, que es lo que todos conocemos de Photoshop.

A partir de ahí ya con Topaz...

De, de Photoshop y, y en general, cuando tú a-eh, alargas una foto-

Sí.

Y la haces grande.

Sí.

También está pasando algo parecido, ¿no? O sea, estás interpolando los píxeles de alrededor, ¿no? Y, y, y va perdiendo ni-nitidez. No sé c-- no sé cuál es la palabra, eh.

Si, si, si haces un zoom eeen, en una imagen, por ejemplo, con... Estás cooon, con Chrome y haces el zoom sobre una imagen, al final es equivalente a haber redimensionado y a, y haberla hecho más, más grande. Entonces ves que se te difumina, que no, no está nítida. ¿Qué hicieron los primeros upscalers que utilizaban IA?

Bueno, la IA al final, la IA se basa en, para, para aplicado a esto, ¿no?, en tener un data set gigantesco de millones de imágenes en las que, eh, ese modelo entrenado con estas imágenes ha visto digamos millones de ojos, millones de pájaros, millones de plumas, millones de, de granos de arena de, de cada una de esas fotos, ¿no?

¿Qué hicieron Topazia Pixel y Lets Enhance y otros, otros competidores? Pues utilizando IA intentaban rellenar esos pixe les nuevos, ya no con una interpolación simple como hace Photoshop sino con un proceso de, de IA pero lo que ellos habían hecho por los algoritmos que utilizaban etcétera que no, no estaban basados en modelos de difusión que luego podemos hablar de eso emm eran siempre muy fieles a la imagen original nosotros utilizando modelos de difusión con stable diffusion que es la suite que estamos usando de ella sí per--le permitimos esa, esa, esa creatividad podríamos llamarlo La dejamos como alucinar esos píxeles

pero siempre guiado por el usuario con su con su descripción con sus parámetros entonces-

Osea creáis una historia nueva os inventáis una cosa nueva

es una imagen nueva es es algo que a la gente al principio eeeh mmm tuvo que encajar ¿no? pero en general ha gustado muchísimo porque no solo te hace la imagen Eeeh sin verta nuevos detalles te la mejora eeeh y tiene casos de uso diferentes. De hecho, eh, luego sacamos la transferencia de estilos, que es la otra feature que tenemos en Magnific, también para dar cabida a un cambio radical de la imagen.

Pero es que el Upscale, el upscale, Magnific como tal, el Upscaler hace, hace camb-- cambia muchísimo la imagen en función de cómo pongamos los parámetros, claro. Es como tener un caballo salvaje, pero tienes las riendas. La IA es el caballo salvaje y tú puedes manejar hasta qué punto quieres hacer un scaler aburrido, digamos, como llamamos nosotros, si quieres mantener la creatividad baja de la IA o si quieres ser, hacer un scaler divertido, un scaler sorprendente, dejando a la guía alucinar, ¿no?

Alucinar o-

¿Y tiene límites esto? ¿Puedes ampliarlo infinitamente o...?

Tiene ciertos límites porque llega un punto en que la imagen original ya no es, ya no está ahí, se ha, se ha inventado todo. Eso, si quieres, puedes, ¡eh!, llevarlo, llevarlo hasta ahí. Y lo contrario, como dice Emilio, si, si quieres hacer un proceso que sería el equivalente a otros competidores, que es ese scaler aburrido, como, como hemos dicho de broma, puedes bajar la creatividad, subes el resemblance, que es otro parámetro, y te hace un escaler normal y corriente toda la vida, que es lo más fiel posible al original.

Todo la gracia magnífica es que si quieres que ese potro salvaje salga disparado y se alucine y tú lo guías con tus parámetros y tu prompt, puedes.

Vale, ¿y cuál es el caso de uso de esto?

Sabía que era la siguiente pregunta, porque es algo queee- Que igual eso- Exacto, que dices otra persona. ¿Y de verdad eso te lo compra alguien, no? A ver, tenemos, hay muchísimos casos de uso. Eh, básicamente, muchísimos casos de uso de gente que trabaja con imágenes. Profesionales. Profesionalmente profesionales.

Estudio de arquitectura, desarrollo de videojuegos, eh, agencias de comunicación de marketing para hacer anuncios, em, sabes, hacer pósters giganteS si tienen una imagen en menor resolución, eh, matte painting para el cine. Lo están utilizando en películas en, en Los Ángeles, en una película que, que no puedo decir quién sale, pero que cuando me enteré de quién salía dije "Increíble, ojalá que no dejen usarlo de caso de uso".

Y eso que no se aplica video, pero la están utilizando para ciertos planos que luego ellos componen y tal y giran y entonces da un ef-un efecto como si fuera un vídeo.

Porque para un usuario

¿Perdón?

Un usuario, ¿un usuario cuánto paga por utilizaros?

Tenemos, eh, diferentes planes en función de los tokens. Nosotros damos unos tokens que son las, eh, digamos, la moneda de cambio en Magnific por la cual tú cambias tiempo de procesado, ¿no? Porque luego hablamos de costes y tal si quieres. Tenemos desde los tre-- un plan de treinta y nueve hasta un plan de, de doscientos, ¿vale? Eh, lo mínimo que paga un usuario son treinta y nueve dólares.

Al mes.

Correcto.

Y, y, y la me-- y la media.

Está muy concentrado en ese plan de treinta y nueve. No, no sabría decirte ahora mismo, pero también hay cuenta-- hay bastantes cuentas enterprise y tal. Pero sí, el, el... la mayoría de, de los pagos están concentrados en el de treinta y nueve.

Sí, yo creo que no, no pasará de cuarenta y cinco la media, pero porque está concentrado-

Porque la m-la mayoría utilizan el plan de, de treinta y nueve.

Porque la mayoría utiliza el plan del treinta y nueve, sí.

¿Y qué puedes hacer con el plan de treinta y nine? O sea, ¿hasta dónde...? ¿Qué puedes hacer infinitas upscalings o tienes una limitación, tienes un fair use?

Está limitado. O sea, te, te da unos tokens y los token los intercambias por SAS. Al final, el, el coste es la moneda interna para hacer a-upscales. Ahora mismo no, no recuerdo cuántos.

Dos mil quinientos tokens.

Dos mil quinientos, pero equivalente, no me acuerdo, a trescientos upscales por mes, algo así.

Vale. O sea, no se os puede ir de madre el tema, porque claro, para vosotros esto tiene un coste, vosotros pagáis por el uso de las APIs.

Correcto. El, el, el mayor coste que tenemos es, es, es el, el tiempo de proceso en GPU de, de la imagen que sube un usuario, vale.

Pero ojo, no, no pagamos por API. Todo, todo... nosotros tenemos lo que es el, el, el núcleo del pipeline, es, lo tenemos y lo que, lo que usamos son servicios tipo Replicate, que es en concreto el que estamos usando ahora mismo, que son GPUs en la nube que tú puedes, digamos, como alquilar básicamente.

Ah, vale.

Como Google Cloud Platform o AWS, eh, pero llevamo' una capa de abstracción por encima que simplifica el escalado de las imágenes. Pero vamos, el código que, el código que hace el upscale y tal es un código nuestro utilizando la suite de Stable Diffusion, que es opensource, eh, y que está desplegado, eh, gracias a Replicate, que realmente es como utilizamos.

No llamamos a una API porque eso estaremos vendidísimos. O sea-

No llamamos, exacto. Claro. A la API de OpenAI, ChatGPT o una API de...

Vale, cuando dices el núcleo de pipeline, ¿qué significa?

Bueno-

No entiendo ese concepto.

Es una forma de decirlo. A ver, eh, ¿qué es Magnific? A fin de cuentas, esto es público, lo hemos dicho mil veces. Nosotros utilizamos la suite di-digamos, de Stable Diffusion. Stable Diffusion lo sacó Stability AI. Stable Diffusion, eh, ya s-- es un conjunto de cosas.

Originalmente era el primer modelo que sacó la empresa Stability AI, Ella AI. Pero, pero ahora ya cuando dices Stable Diffusion, te refieres a todas las co-cosas que la comunidad ha hecho en torno a Stable Diffusion. Modelos, eh, programas, emm, ot-- submaruelos que se acoplan a los modelos, emm, workflows, se llaman en Automatic1111 o en, o en ComfyUI, que son dos programas que utiliza la comunidad.

Y luego hay un montón de gente en Reddit compartiendo conocimiento, compartiendo estos workflows, porque son como cajas que puedes acoplar unas a otras. Imagínatelo con un montón... E l, el símil que siempre ponemos es que hay un montón de piezas de Lego que están por ahí desperdigadas, que tú puedes ir cogiendo, entendiendo, investigando y acoplando.

Cla, cla-

Hay desde un chasis de lego, entre un chasis y hasta la pequeña piececita, ¿no? Hay piezas más gordas o más importantes y otras que son más pequeñas, pero digamos que Lego sería, eh, la suite Stable Diffusion, ¿vale? Eh, eso sería el simil, Lego.

Y poned un ejemplo de módulos que utilizáis.Eh.

Por debajo, en mani-

Servicio. Entiendo que estáis hablando de servicios o librerías open source que resuelven casos de uso concretos, problemas concretos. Entonces, ¿cuáles son, por ejemplo, algunos de estos?

Vale, pues uno claro sería el modelo fundacional que, que llamamos dentro de los modelos de difusión para generación de imágenes. Están los modelos fundacionales que, que, que Sta-Stable Diffusion ha ido publicando. Primero empezaron con Stable Diffusion 1.0, que llegó hasta el 1.5, luego sacaron el dos, luego sacaron el SDXL y ahora van ya por el tres.

Bueno, pues dentro de Magnific nosotros usamos alguno de estos modelos más acoplados a otras piezas de Lego, como hemos dicho que ha hecho la comunidad o que hemos desarrollado nosotros mismos. Y al final lo que tienes es lo que has preguntado antes. Esto cómo lo llamamos. Pues nosotros a veces lo llamamos workflow o lo llamamos pipeline. Y una vez que tú tienes eso, eso, ¿no?

Es, es como input output. Pones una imagen, seleccionas los parámetros y sale una respuesta, ¿no? Eso po-

O sea, pipeline es el conjunto de librerías o herramientas que utilizáis en secuencia para pasar del input que os da el cliente, el usuario, al output que generáis vosotros.

Tal cual, tal cual. Y eso lo tenemos codificado, eh, códi-- con código nuestro y ensamblado con código nuestro y, eh, desplegado en Replicate, donde se usan, donde podemos usar un montón de GPUs que ellos tienen y la escalan y se encargan ellos de escalarlo, de levantar nuevas máquinas y tal. Y digamos que eso es el core. Esa también otra palabra que usamos mucho es el, el core de, de Magnific que está ahí.

Luego, bueno, pues tenemos el frontal, el-

En el frontal llamamos spells. Por ejemplo, en el frontal no le llamamos workflows o pipeline, lo llamamos spells, como, como hechizos mágicos, ¿no? Y ya te-- ahora mismo tenemos dos, pero vamos a ir sacando más. Empezamos con el app scaler. Ahora también tenemos un style transfer que está chulísimo. Tú tienes tu imagen original y le pones una imagen de referencia Que puede ser, pues cualquier cosa que, que te apetezca.

Entonces transforma la imagen original aplicándole el estilo de la de referencia. Entonces, si pongo tu, tu foto, por ejemplo, y pongo la imagen de referencia es una película Disney, pues te transforma a un estilo Disney o viceversa. Si empezamos desde un estilo Disney y le pongo una imagen realista, pues te intenta transformar un personaje Disney a algo realista.

Y eso se hace al otro pipeline , porque una vez que ha generado la imagen con el state transfer lo puedes llevar al upscaling y le das el último detalle.

Vale, entonces entiendo que vuestro valor es juntar-- es esta mezcla de ingredientes. Eh, ¿o habéis generado alguna tecnología propia de bajo nivel?

No. A ver. Bueno sí y no. A ver, aquí hay como varias ligas. El quién juega en primera división siempre lo digo, ¿no? Pues están los que han hecho modelos fundacionales. Stability AI, Midjourney, OpenAI, por supuesto, el, el rey OpenAI, pero también está, eh, Google, etcétera, ¿no?

Luego, lo gracioso es que ahora tú puedes bajar a, a otra, a otra digamos, a, a una segunda división... Perdón. Para hacer eso primero tienes que des-

Hostia tenéis tanta IA por aquí ya.

Yo me hago adelante.

Saca la palabra que te voy a decirla de nuevo.

Entonces luego hay otra, otra capa de abstracción en la que te puedes mover que es gracias a que Stability AI. Sin, sin Stability AI no hubiera publicado estos modelos y los hubiera hecho open source. Magnific no, no existiría. Pero es que como Magnific hay otros muchos, otros muchos startups otras muchas empresas grandes, porque Freebit, por ejemplo, también utiliza tecnología stable diffusion que están en, digamos, en otra liga en la que no, no necesitan researchers, no necesitan científicos que estén publicando papers que sean matemáticos y que estén entrenando modelos fundacionales sino que pueden jugar con todas estas piezas, eeeh,

y también crear tecnología because at the final sí que estamos creando tecnología-

En otro nivel

...a otr-a otra ca-- en otra capa de abstracción.

Para hacer modelos fundacionales de hecho, mmm, eh, para jugar esa primera, primera división necesitas una inversión tremenda. Eeeh, necesitas una inversión tremenda en equipo superespecializado porque Javi y yo sabemos, mmm, muchas cosas but we are not unos especialistas a bajo nivel matemáticos para hacer eso que, que esa parte se nos escapa yyy aparte necesitar mucha inversión de, de cálculo inicial sin ver un re-un retorno nosotros, nosotros aquí vemos retorno, ¿no?

Because eeel, el-- lo que gastan los usuarios pues lo pagan con sus planes. But here-- pero para hacer un modelo fundacional habría que hacer una inversión bestial en, en, en primero generar ese modelo con equipo y con, y con capacidad de cálculo, ¿no? Eh, nosotros no, no hemos ido en ningún momento a jugar en esa liga desde el principio cuando nos juntamos para hacer Magnific sabíamos que no íbamos a ir a esa liga.

Entren-entrenar un modelo fundacional cuesta mínimo entre medio millón y dos millones de euros solo eeeeen, en, en capacidad de, o sea solo en el coste eléctrico pongamos decirlo o de comprar las GPUs etc.

Y buena suerte compitiendo con Open AI que tiene disponible diez billion de Microsoft.

Good luck with that. Sí.

Claro claro. Entonces, emm, yo entiendo que hay varia gente que ha hecho modelos fundacionales. Entiendo que un modelo fundacional de texto es diferente de imagen.

Sí.

¿No? Y entonces los que hay de imagen disponibles a día de hoy que son Dall-E que es el de OpenAI, eh, MidJourney.

Sí.

Eh, Stable Diffusion ¿hay alguno más? Estos son los tres que más suenan, ¿no?

Son los tres que más suenan sí. Luego Facebook también tiene el suyo y entiendoe,que y Google también tiene el suyo pero no see oyen No se oye mucho. Y luego está Ideogram que no está haciendo tanto ruido como los otros pero realmente bueno la verdad porqueee es de los que mejor son capaces de entender tu prompt y escribir texto y es buenísimo para tipo imagen corporativa logos y tal ideogram está muy bien y también es un modelo fundacional de desempleados que salieron de no recuerdo cuál de ellas de algunas de estas.

Vale entonces aquí la pregunta que nos hacemos muchas veces la gente que invertimos y tal porque hay mucha gente haciendo este tipo de cosas que hacéis vosotros ¿no? Nadie que vaya tan rápido como vosotros ni que tenga tanto éxito en usuarios de adopción y que tenga una venta tan rápida vamos esto esto no se ve eh pero pero mucha gente quiere hacer eso entonces nosotros cuando inviertes en este tipo de proyectos nos planteamos oye eh ¿cuál es la barra de entrada no?

Y cuándo te va a comer el propio modelo fundacional Porque claro en cada nueva edición de cada nueva salida del modelo fundacional hace más cosas que antes hacían miles de startups ¿no? Entonces ehm cómo sabéis que mi Journey o Stable Diffusion eh o Dali no va a hacer up scaling creativo mañana.

No lo sabíamos cuando empezamos éramos conscientes de que podía durar un tiempo muy pequeño O sea la ventana de oportunidad podía ser muy pequeña En ese momento sabíamos que íbamos a aportar valor Cuando teníamos digamos ese pipeline lo teníamos sabíamos cómo lo íbamos a poder implementar Antes antes de lanzar Magnific dijimos "Bueno si nosotros nos estábamos juntando por volver a hacer algo juntos." Javi y yo habíamos fundado antes otra empresa que vendimos era Musu y llevábamos un tiempo juntos pero invirtiendo como socios en otra socio minoritarios en otras empresas Y una de las cosas que queríamos era juntarnos y hacer algo que fuera útil aunque fuera por poco tiempo para los para los usuarios ¿no?

Y y no lo sabíamos Pero a día de hoy, Magnific si-sigue siendo el, el benchmark . A día de hoy no hay todavía ningún, ningún modelo fundacional porque no llegan a esas resoluciones ni la competencia que ha llegado a la calidad de Magnific. ¿Cuánto va a durar? Mmm, pues nunca lo sabemos.

Por eso tenemos que seguir haciendo cosas y aportando valor de otra manera, no solo haciendo large scale, haciendo la transferencia de estilo y otros spells que queremos sacar más adelante

Sí, pero bueno, tu pregunta es la de, la de-- la clásica sobre lo que ahora has llevado al extremo, ¿no? El: "¿Y si lo hace Google?", ¿no?, que te podría hacer un, un inversor hace unos años. Pero esto qué... Pero ¿y si lo hace Google? Pues ahora es al extremo, porque esto va a la velocidad de la luz. Yo siempre digo que un, un mes en IA es como un año en la vida real, ¿no?, como en, en, en la película de Interestelar cuando bajan al planeta ese y luego vuelven y, y el que está en la nave está ya viejo.

Pues esto, esto, esto, esto va así, va, va muy rápido. Entonces claro que está, que está ese miedo. Y bueno, si, si te mueves en la, en la capa de que se mueve OpenAI, tu foso defensivo es mayor. Obvia-obviamente que si te mueves en la capa en la que nos movemos nosotros, en los que esas piezas de Lego están ahí disponibles para todo el mundo.

Lo que pasa es que no es tan fácil ensamblarlas. Eh, pero obviamente el, el foso defensivo es algo, es algo m-menor y hay, y hay mucha más competencia. En-- no sé si me explico. Nos han intentado clonar de mil formas en estos cinco meses. Lo han intentado por activa y por pasiva. No lo han conseguido todavía, pero bueno, lo, lo, lo intentan

Porque vuestro secreto industrial es este fo-- este pipeline

Sí

Esta combinación de, de scripts

A ver

De open source

Eso es una cosa. Otra cosa es el tema de la distribución, que...

Ah, bueno, claro, luego entraremos ahí en la distribución

Claro

También lo habéis hecho muy, muy bien ahí, ¿no?

Entonces, sí.

Pero también, también podría ser la experiencia de usuario. También podía ser, por ejemplo, la experiencia de usuario para configurarte la herramienta, ¿no?

Sí, correcto. Pero lo... Como tú dices: Oye, ¿c-cómo de fo-- de defensivo es vuestro core? Pues no tanto que si fuéramos, eh

Midjourney

Si fueran, bueno, Midjourney o ya llevao' al extremo OpenAI con, con un LLM comme puede ser ChatGPT, hombre. Es mu-mucho más defensivo eso porque, porque i-implica un conocimiento muy profundo y toda esta pasta que tienes que utilizar para entrenar ese tipo de modelos. Entonces, ¿cómo nos podemos defender nosotros?

Pues como dices tú estabas adelantando, pues con una mejor usabilidad, creando comunidad, creando identidad de marca y haciendo las cosas lo mejor posible y yendo rápido y siguiendo acoplan-- cre-- convirtiéndote en una suite, siguiendo acoplando. Si has empezao' con, con un core que estaba muy bien, siga po-- acoplándole cosas a ese core, de forma que al final ya no es una cosita, sino es un conjunto de, de herramientas o una suite de diseño que es mucho más defendible que una única, que un único spell mágico.

Vale. Oye, vamos a la distribución. ¿Cómo lo-- cómo se hace para conseguir setecientos mil usuarios en cinco meses? Para un amigo, ¿eh?

Cuidado. A ver, eh, a ver, ahí sin, sin darnos cuenta, ehm, está-- teníamos un canal de adquisición antes de, de lanzar Magnific, ¿vale? Porque yo después de vender la empresa me quedé tres años más, la anterior empresa Erasmusu, me quedé tres años más en la empresa y luego estuve como un par de años sabáticos en los que invertía en s-- como, como profesional, lo único que hacía era invertir en startups, etcétera.

Pero tenía muchísimo tiempo libre. Y en ese momento, esto lo he contado varias veces, recuerdo que estaba en Madeira y me manda Emilio un WhatsApp en la que aparece un, un, un astronauta montado en un caballo en la Luna. Era, mmm, DALL·E 2, ¿no? Una imagen generada con DALL·E 2.

Y yo había visto DALL·E 1 aquel aguaca-- uma silla aguacate y, y un nabo con tutú paseando un perrito. Y ya recuerdo flipar y decir: "Esto es increíble, esto es como están intentando caps-- encapsular el, la capacidad, eh, de diseño o la capacidad creativa en u-en u-en un automatismo".

Es increíble. Es la primera vez que en la historia de la humanidad se podía automatizar algo que se, que se asemejara a la creatividad. Pero claro, nece-

Eso es pre-ChatGPT, ¿no?

Sí, sí. Pero claro, DA-DALL·E 1 no lo habían puesto disponible para la gente. En cambio, DALL·E 2 sí que estaban repartiendo invitaciones. Y a mí ahí ya me, me explotó la cabeza. O sea, yo recuerdo eso fue abril 2021 y desde ese momento, pues habré pasado ocho, diez horas diarias hasta el día de hoy jugando con, con IA generativa.

Primero fue... No tenía DALL·E 2, pues tenía otro script que se llamaba Disco Diffusion, mmm, luego DALL·E 2, luego MidJourney, Stable Diffusion, etcétera. Toda cualquier herramienta que tuviera que ver con la IA generativa por, por pasión, por, por descubrimiento, por divertirme, eh, la machacaba y la aprendía.

Y fui compartiendo esto en Twitter, primero en mi cuenta en español de toa' la vida, pero hace como un año y medio me abrí una cuenta en inglés de cero. Y como no había nadie hablando de estos temas, porque yo, yo, yo no lo entendía, digo: ¿pero cómo la gente no está-- cómo no flipa la gente con esto? Es, es, es increíble. Y p-porqué está mirando hacia otro lado, no lo entiendo, pero, pero a mí me a-- me apasionaba y, y, y quería hablar so-sobre el tema y lanzar, explicar a la gente cómo podía hacerlo, crear tutoriales, contenido, etcétera.

Al final digo: Joder, si me, me compre-- convertí en un influencer o en un creador de contenido. Pero no, no tenía un objetivo claro, ¿no? Lo hacía simplemente porque me gustaba ese tema y quería compartirlo. Y la cuenta en Twitter, en inglés sobre todo, empezó a crecer muy rápidamente y para cuando lanzamos Magnific Que yo no sabía que esa cuenta de Twitter me iba a valer como un canal de adquisición, pues para cuando hicimos Magnific, que también surgió por, por la experimentación, por lo que me explicaron en unas clases de stable diffusion que aprendí muchísimo, por lo que pillé de otro lado, por juntar todo eso, ¿no?

Por tener tiempo para esta serendipia o este investigación y desarrollo, surgió Magnific. Y para cuando lo lanzamos teníamos un canal de adquisición montado, que era el canal de Twitter, y eso hizo que en el primer prelanzamiento se a-- se apuntaran en siete horas treinta mil personas a la, a la lista de espera y que la gente est-estaba, pero literalmente con los billetes haciendo así, intentando tirárnoslo a la cara para, para conseguir una, una cuenta.

Porque ot-

O sea, tú sin saberlo habías construido un canal de inbound a través de tu cuenta de Twitter donde tienes setenta y cinco mil followers.

Sí.

A día de hoy.

Sí.

Eh, y estuviste preparando, digamos, esta com-comunidad o gente o followers o audiencia. Y al momento en que sacáis, se lancéis, ya hay gente escuchando.

Si lo que hice fue sobre todo no, no moverlo yo personalmente, sino durante dos, tres días hice un montón de, de reuniones con otros creadores de contenido de IA que me hacían caso porque yo era uno, uno de ellos, si no hubieran pasado de mí, y les enseñaba la herramienta en un Zoom y les daba tokens gratis y flipaban.

¿Por qué? Por-porque s-- yo sabía que iban a flipar, porque si yo tenía ese efecto wow del antes y después, ellos que estaban metidísimos en el tema y que les apasionaba, mmm, poder coger una imagen de Midjourney que salía a poca resolución y llevártela a superdetalle, tenía un efecto muy wow. Y esto, esto del antes y el después de, de esta barrita, que al final l-- hasta los de Adobe Photoshop lo están utilizando ahora en, en sus portales, yo creo que, que de verdad fue una ideaza, porque es muy visual y es muy viral.

Al final lo pones en Instagram, lo pones en Twitter y ese efecto del antes y el después viraliza. Por ejemplo, yo hice una imagen de, de Lara, del Tomb Raider poligonal, que transformabas a superrealista y eso viralizó muchísimo. Todos estos creadores de contenido que tenían muchos seguidores empezaron a poner antes que nadie, porque se...

Em, imágenes de Magnific, vídeos de Magnific y la gente decía: "Ostras, ¿pero eso qué es?" Eh, no está disponible, pero hay una lista de espera. Y pum, pum, pum, se, se empezó a hacer una bola de nieve y ya para el día de lanzamiento entraron ingresos en, en, en masa. O sea, eh, menos mal que Emilio decidió muy bien la arquitectura, porque yo no sé cómo eso, cómo, cómo aguantó.

Bueno, estaba muy bien, muy bien pensado.

¿Cuál era la arquitectura?

Bueno, eh...

O sea, resumidamente, muy resumidamente.

Lo hemos hablado antes de, lo que hemos hablando antes de Replicate, es bastante importante. Y bueno, claro, a nivel técnico, pues estamos solos nosotros, eh, entre los dos, aunque yo llevo la parte más bajo nivel, Javi ha-hace también parte frontal y tal, pero por debajo tenemos, eh, utilizamos Google Cloud Platform, eh, Firebase, que es como backend as a service, ¿no?

Como no tenemos desarrolladores, solo, solo desarrollo yo, solo escribo código yo y ChatGPT, por supuesto. Entonces, eh, nos apalancamos en ese tipo de tecnologías, que es, eh, Firebase y el entorno Google Cloud Platform y Replicate. En resumidas es eso. No tenemos una base de datos relacional, por ejemplo, la base de datos es NoSQL, no tenemos, eh, n-no guardamos nada de temas financieros en nuestra base de datos, todo está en Stripe.

Eh, d-digamos que l-- ya estábamos pen-- no queríamos escalar en equipo, no queríamos empezar a, a, a hacer, eh, a contratar gente, po-por lo menos los primeros meses. Y entonces-

Pero no es nada obvio que vayas a lanzar y va, y va, y va a entrar tantísima gente.

No lo, no lo, no lo habíamos probado. O sea, no habíamos probado, no había probado, eh, carga, ¿sabes? Habíamos hecho nosotros unas pruebitas así de malas maneras. No, no, no teníamos testing ni, ni nada. O sea, fue, fue, fue probarlo, rez-- o sea, fue lanzarlo, rezar todo lo que sabíamos, pero no hubo que apagar grandísimos fuegos, la verdad, más allá de, de...

La, la, la clave es que no elegiste, menos mal, que pues yo tiraba, ¿no? Pues yo qué sé, PHP de toda la vida, tal, y tú dijiste: "Eso no, ni de coña". O sea, y al final optó por, por, por programar lo mínimo posible con, con, con unos servicios que, que están pensados-

Legos también. Utilizar legos.

Malísimo.

En todo el stack.

Claro, que, que Google Cloud Pro..., eh, ¿cómo se llama? Google Cloud Platform o...

Sí, está pre-pensado y Firebase están pensados para aguantar lo que, lo que le tires. O sea, da igual que uno que, que, que, que tres millones. Y Replicate, eh, en cuanto al calc para, para las GPUs, igual, eso autoescala. Son cosas que autoescalan.

Mhm.

Y eso fue la, la clave.

Pero eso es, eso es muy caro. Eso es muy caro, ¿no? Porque aquí hay un balance. Entiendo que tenéis usuarios gratuitos que hacen las pruebas y usuarios que pagan, ¿no?

No, es que, es que lo decidimos.

Ah, ¿no hay gratuitos?

No, eh, no queríamos, o sea, no, no, no la que-- no queríamos arriesgarnos a, a, a n-a no ser rentables desde el minuto uno. O sea, queríamos ser rentables desde el minuto uno, por eso no íbamos a por inversión, por eso, mmm, o sea, e-era una premisa nuestra. Eh, entonces, hay un paywall que de, que nada más registrarte tienes que-

¿Pero la gente paga sin saber por lo que paga?

Sí. Excepto, bueno, en portada.

Tienes ejemplos.

Tienes muchísimos ejemplos. Tienes la comunidad que está continuamente publicando cosas. Tienen los tutoriales que yo voy haciendo. Eso es lo que tienes. Y, y al final se crea también... O sea, lo curioso es que el haber hecho que no hubiera, eh, test gratuitos, excepto que... Bueno, luego lo que hicimos era que cada semana, a lo mejor cada tres semanas, dábamos unas horas en las que si te registrabas en ese momento te dábamos unos cuantos tokens o repartíamos algunos tokens, cosas así como trial days.

Pero lo que no queríamos era arriesgarnos a que te pudieras ir haciendo cuentas para conseguir unos cuantos tokens gratis y al final no te, no te convirtieras en usuario de pago, porque es bastante cos-costoso. Entonces, pero lo curioso es que el haberlo decidido así y ponerle un precio que no, que, que, que es Que es más caro.

No, yo no lo veo claro para lo que es porque es magnífico pero, pero es, es más caro... Es más caro que incluso Midjourney pues l-lo curioso es que como el producto en sí era tan bueno lo que hemos conseguido también es una imagen o branding de: vale Magnifi que es caro pero es, es brutal y eso pues nos ha-- n-nos, nos ha venido también muy bien

Y no podíais perder dinero O sea cómo habéis calculado el número de tokens de forma que el máximo de tokens que tenía la gente era menos de lo que os costaba a vosotros procesar tener las GPUs ahí a tope

Son unos cálculos rudimentarios para ser honestos eh, porque la velocidad así lo requería Pero, pero sí. Eh, esa era, esa era Porque queríamos seguir solos Queríamos, eh, aguantar sin, sin inversión y ver qué pasaba ¿no? Entonces ese era Eso e-eso fue digamos una, una axioma, una axioma de fundacional

Pero los se-setecientos mil usuarios cuando habláis de setecientos mil usuarios entiendo que no son usuarios de pago

No por, por lo comentado tú cuando llegas a Madrid

Digo porque si no Si no puedes sacar aquí las palas del oro que estáis sacando

No lo he comentado Tú llegabas a Magnific y si le das a upscale an image lo que hace es que te pide que te registres y aterrizas en, en, en la landing de, de las cajas de, de pago ¿eh? entonces obviamente ahí hay una gran caída Hay pero de esos setecientos mil Más bien ya ochocientos mil hay un porcentaje de usuarios que sí se convierten en usuarios de pago Estos números

¿Qué porcentaje?

No los hecho No los hemos hecho públicos estos números

Más o menos orden de magnitud Que será un dos por ciento Un dos por ciento

Yo diré un dato nuevo que nunca lo hemos dado Y es que es mucha gente teorizaba Sí oye pero esto Los costes de GPU de Stripe y tal están parejos a los ingresos y al final nos quedan beneficiosEh, noEs siempre Magnific Siempre ha sido muy rentable aún con todos los costes de GPU y de stripeSiempre ha sido muy rentable

Si yo cojo ochocientos mil euros Voy a hacer los cálculo aquí en voz alta

Usuarios, no Euros ¿no?

Ay perdona UsuariosEm Lo multiplico por el diez porciento y por cuarenta y cinco que hemos dicho que es el coste medio que pagan al mes Esto sería un ARRde tres coma seis millones de eurosSi fueseSi fuera el diez por ciento

Será MRReso ¿no? PerdónMRRMrrperdónAhora multiplicaMultiplica por doce

Si multiplicó por doce Son cuarenta y trece millones dedeARREso asumiendo que el diez por ciento de estos usuarioseh

Por cierto ¿es mucho oo poco?

A verUn diez por ciento es bastante Yo que vengo de muchos SaaSquever la caída dellid o de registro signup apagomás de un diez por ciento no es fácilEstoy intentando ver vuestras caras Estoy mirando vuestras caras fijamente

Cuenta hasta tresevamos Has probadoHas probado la gastronomía murciana.

Ha aprobado alguna vez papajote

Bueno total queesto que esto fue la hostia perommm esto no eramargen A diferencia del software puroSaaSqueel margen es del noventa por cientoo másoaquíhay quepagar servidores

SíY comentaba antes quesí que es algo nuevovehemosnunca hemoso públicamentemuyrentableMuy rentableMuchoOsea queda muchobeneficio aunO sea teda parapagar esasGPUsy teda parapagar Strikeseen nuestrosdosnuestros dosgrandescostesyysincontarsalariosebviamenteytequedaungranmargennosquedabaungranmargen

Más dean cincuenta por cientosi Hostiamuybienmuybienpuespues ostraes unes un negocio brutalsi sipuedescalarestoCon dospersonasmLa gentequenosestáschuchandostássacandoya elelCopiloty estápogramando

Buenopogenialsivale sivaleparasivaleparaquela genteseanimeealanzar proyectossiendoposendopodcast averNovamosanegarquenososotros teníamosunamochiladehaveremprendidoantesEhhAlfinalsabiamosdediferentésáreasEntrelosdospodscubriamobastanté áreasSimyhperonoshabíamos hechotoeadestodotaltementedifirentena nuestraanterior empresaehesto clarotodo totallmente diferente yahuna sìpueshemositilizadhemmostirado de chatGPTpero paramuchascosasla gentssecrequesunjugueteperoperono noenningúnjuguete puedeshacerpuedeshacer grandescosasconlahayudadigamosconnectánvitaminados

nopalaabracopaillot esque vamenbienperoesqueesuncopaillosparmuchascosesnosoloparaprogramar

Mmhmsilasensación SíPerdonaperdana Javi

PerdónLoquelasensaciólocomentamosa veceesunpoco sensacionalistaperoesverdadquetienesNossentiámocomokhabíanmáspersonasaquíperoera ChatGPTytodaslas peticionesquezapiamosdesde escribecódigo resuelveproblemasetcéterayesoeso yocreoqueSan Alman cuandodijoo estafrasefamosadeoye vamosaverempresasunicornioformadaspor unapersonacuandodice unapersona pueden serr123yo creo quelospróximocincoañosvamosaverbueno diezaños venga pervamoaeverempresas formadaspo123 personasnocovaloraciómilmillonessnon

Facturando mil millones, ingresando mil millones de euros al, al año. ¿Cómo? Pues con, con ayuda de, de-- es que se, se va a agilizar la... O sea, la distribución y la viralidad va a ser cada vez más sencilla, porque pronto empezaremos a consumir cualquier contenido, sea YouTube, Twitter, si queremos en nuestro idioma nativo.

Estas plataformas, al final, cuando, cuando la traducción sea perfecta nos lo van a poner muy, muy, muy fácil. Entonces, alg-algo que ha hecho una persona en Vietnam lo estarás consumiendo en un español perfecto oído y escrito. Imagínate la capa-capacidad de viralización. Y crear producto ca-- va a ser más sencillo, porque con, con ChatGPT siete pues va a ser mucho más fácil que con el cuatro, y con el cuatro ya puedes hacer auténticas maravillas.

Entonces-

Vosotros más allá, más allá de esto que decíais de la cuenta de Twitter y, y, y trabajar con influencers, digamos del mundo de IA, eh, que, que os com-- que comparten vuestro proyecto y tal. O sea, ¿no habéis hecho nada más en estos cinco meses? Ninguna acción de go to market, ninguna campaña de ningún tipo, nada.

La única campaña que pro-- que pagué y luego me arrepentí fue a un influencer pagarle mil euros para TikTok y no salió bien y dije: "Ya no hago más". Porque, porque es que, es que de forma orgánica, eh, ha funcionado todo como un cohete. Al final, veíamos, mmm, vídeos en YouTube supercurrados por creadores de contenido que a lo mejor tenían dos millones de seguidores que hablaban de, de Magnific y lo estaban utilizando, quizá por ese efecto wow o por, por haber sido el primero de cre-- de entrar en una vertical como scale reimaginativo que no existía.

No sé, se han alineado una serie, se han alineado los astros para que, mmm, ha-haya tenido un impacto y una bola de nieve brutal.

Una cosa que sí que hacíamos con los influencers era, eh... Se le, les dábamos cuentas VIP con tokens para que probasen la, la herramienta y les dábamos algo sobre lo que crear contenido. Entonces, al final los influencers están buscando, eh-

Ya.

Sobre qué crear contenido. Entonces, lo veía-

Eso sí que era coste, ¿eh? Eso s-eso sí que era coste.

Correcto. Por eso, por e-por eso te lo estoy con-- te lo estoy diciendo.

Muchas horas más los tokens.

Los tokens más, más el tiempo dedicado por Javi, que se ha entrevistado con, con, con medio Internet de, de gente de IA en Estados Unidos, sobre todo Estados Unidos, en inglés y tal, que eso también es otra decisión que tomamos de ir a muerte a, a por ese mercado, que es mucho más grande. En De-- España es un cinco por ciento frente a Estados Unidos, que es un treinta y cinco por ciento-

Total.

De los clientes, ¿no? Entonces, mmm, eso también fue una, una, una decisión importante para, para el éxito de, de Magnific, ir, ir a, ir a ese mercado.

Eso, no, no sé, ese dato es importante. Solo el cuatro por ciento, y si sumamos Latam nos sube mucho más, son clientes, eh, españoles y lat-

De habla hispana.

De habla hispana. O sea, solo un cuatro por ciento. El grueso lo tenemos concentrado en E-, en Estados Unidos, eh, Canadá, Francia.

Vale. Vamos al capítulo de la historia corporativa de la, de la empresa, la SL. Vosotros tenéis una SL.

Teníamos.

Teníamos.

Teníáis, teníais. O sea, hay un momento dado donde constituís. Esto qué es, ¿el mes uno, mes dos?

Con-constituimos a la vez que lanzamos prácticamente. Eh, o sea, fue, fue, fue en el lanzamiento y sí, constituimos una, una empresa española y-

Una empresa española, en Murcia.

Sí, sí, con nuestra notaria de confianza.Eh,... Como todo el mundo, como siempre.

¿Y metéis pasta?

Vamos, lo mínimo que hay que meter, básicamente. Eh...

Tres mil euros.

Sí, a ver, y tuvimos algunos gastos también allí. Bueno, pues tenemos un coworking, ¿sabes? Eh, hubo que, hubo que hacer algunos gastos iniciales antes del lanzamiento y...

Pero nada, pero poca cosa. Chichinabo.

O sea, solo entran tres mil euros en la empresa. Entran tres mil euros y punto.

Sí, bueno, hicimos algunos gastos personales que luego se ocupó la empresa de ellos, pero vamos, sí, basicamenteeeeee, bueno, menos de diez mil, a lo mejor, sí. Total.

Sí.

Vale, ¿y en qué momento Cuenca os escribe?

Ah, bueno, la, la relación con, con Freepik y con, con Joaquín va de, va de largo. Nosotros incluso antes de lanzar M-Magnific, eh, me invitaron para dar una charla allí en Freepik, mucho antes de que yo tuviera siquiera la idea de, de, de lanzar Un-un Magnific. Y hicimos buenas migas, me, me gustó muchísimo la, la empresa, la cultura de empresa que tienen ahí, el buen rollo que tienen.

Y Joaquín, mmm, me, me quería contratar allí en Freepik, o sea, quería que f-- que, que formara parte de, de Freepik. Pero yo, yo es que estaba ya ahí con el runrun. Claro, para mí, mis fuentes de inspiración en esto fueron personas como Danny Postma y Peter Levels, que también tienen sus, sus empresas de IA y se mueven en esta capa de abstracción, ¿no?

Utilizando modelos de stable diffusion, algunos APIs, también hay APIs a las que te puedes conectar, pero el API a mí no me gusta porque estás un poco más vendido, como comentábamos antes. Y yo veía, eh, lo bien que les iba y decía: "Jolín, no sé, eh, a ver si, si diera con algo que, que pudiéramos lanzar." Entonces, yo a Joaquín le dije: "No, es que me apetece tirarme al barro de nuevo, es que lo que me apetece es tirarme al barro y lanzar algo, eh, con las mínimas personas posibles." De hecho, las mínimas persona era Emilio y yo.

Emilio y yo, de momento, y luego ya, ya, ya veríamos. Pero que la idea era avanzar tanto como pudiéramos siendo solo dos, porque veía que era posible a, a día de hoy. Y luego esa relación siempre ha estado ahí. Eh, incluso yo con, con, con toda mi ingenuidad, yo en un grupo de, de IA que, que está Joaquín, dije que, que iba a lanzar un...

Que tenía la idea de lanzar una upscaler antes de lanzarlo varios meses antes. Y Joaquín nos dijo: "¿Por qué no os venís a Fri-a Fr-Freepik y lo montáis desde dentro?" Y la respuesta otra vez la misma, ¿no?: Quiero barro, quiero, quiero ver hasta dónde podemos hacerlo con nuestros propios medios. Y en la semana de lanzamiento, pues fue apoteósica, fue muy bien y Joaquín ahí inten También se acercó y nos dijo: "Oye, ¿y si lo compramos ahora?

Lo que pasa es que ahora obviamente pues muy incipiente, pues una key hire", ¿no? Y nosotros veíamos el cohete que, que estaba ya en, en-- había atravesado la, la, la atmósfera, estaba rumbo a a la galaxia más cercana. Y dije: "Hombre, ahora, ahora no, que esto, que esto va muy bien, vamos a ver hasta dónde puede llegar".

Y así seguimos hablando, hablando. Yo de hecho cada semana con ellos tenía una reunión con su-- con, con el equipo de, de IA, que están haciendo cosas chulísimas ahí en Freepik y me preguntaban cosas, pero claro yo no les podía contar mucho de la fórmula de la Coca Cola de Magnific, pero una cosilla y ellos me explicaban las cosas que estaban haciendo.

Siempre ha habido una relación muy buena con ellos

Vale, y, y en qué momento, en qué momento se produce el te quiero.

Es que parece, joder, parece... No he terminado ni el tiempo, pero hace poco tiempo. Eh, es que hemos seguido hablando con Joaquín cada dos semanas como mucho tres semanas desde que lanzamos. O sea eso que dice Javi pues ha ido-- ha se-ha seguido la conversación porque es que nosotros estamos enamorados de, de Freepik y de Cuenca y de cómo hacen ellos las cosas entonces era algo que, que, que, que nos-- Que sí que nos entraba en la cabeza Es verdad que por un lado veíamos que esto iba de puta madre a ver hasta dónde llegamos Pero por otro lado joder estaría guapísimo unir fuerzas con, con Freepik

Y luego que, que lo que hemos dicho al principio, ¿no? Que hay un tema de timing ahí Sí Que no sabes en qué momento puedes tener una amenaza

Esa-- Eso que estás diciendo ahora Era una y la otra es hasta cuándo Vamos a aguantar los dos solos eh Seguro que hubiéramos Aguantado más tiempo y estábamos Preparados para seguir Los dos solos Si no se produce

Cinco meses tampoco

No, no, no, pero solos Estamos solísimos O sea no hay equipo Ahí Cada vez Se van generando problemas Según Va creciendo La empresa Y dinámicas Que te Hacen Pues que Te vaya Mmm O sea Te quemas Más rápido Que, que, que Sabes Estás solo Un año Dos años ¿Cuánto?

Compitiendo Contra quiénes Contra monstruos Con inversión Contra

Yo veía A Adobe Reaccionar a publicaciones nuestras Veía a Adobe Adobe Adobe Y yo digo No puede ser No puede ser Pero veía Cómo Como cogían Esto del Slider y cómo llamaban a algunos parámetros suyos igual que lo llamábamos nosotros que puede ser casualidad o tal pero dio no pude o sea la sensación era de estar compitiendo contra gigantes siendo solo dos

Y que no Había fines De semana O sea Eh No teníamos ¿Sabes? Estábamos siempre Mirando a Ver que ¿sabes? cómo está reaccionando El mercado Y pensando Qué vamos a sacar después En que Cambiando además Eh Muchas cosas Sobre En el Ha sido estresante ¿no? Ha sido fuerte Ahora seguimos Ahí a tope Pero Ya estamos Arropados Digamos Ya no Ya no es lo mismo

Y tan arropados Y tan arropados Yo Me gustaría entender en qué momento cuenca os pone un deal encima de mesa que decís bueno vale ahora sí ahora hablemos

Fue bastante pronto Al mes creo, ¿no? Mes y medio

Sí cuando Nos puso Algo con lo que empezar a trabajar yo Creo que Un par de meses Desde el lanzamiento

Sí sí Hubiéramos podido Venderla La primera Semana Pero al mes Llegó La Primera oferta Medio razonable JejePero no Era corta Era Era Era Corta Entonces Básicamente fue Seguir hablando Eh

Mientras Mientras seguís Creciendo ¿No?

Correcto Por lo que es difícil Y mi consejo aquí si alguna vez alguien está en esta situación es que no se cierre un número de valoración sino que se cierra un múltiplo un múltiplo sobre ARR un múltiplo sobre MRR el que se quiera considerar, ¿no? De forma que tú tranquilamente vas creciendo y tu valoración va, como es lógico y normal, va, va creciendo.

Porque Además estas Cosas Se alargan Por Mucho que fuera Una empresa Recién Constituida Eh Pues Freebie Tiene También Su, su Empresa Muy grande Tiene Sus propietarios Tiene Su board Y Claro Pues Quieren Saber Si Pues Estos dos murcianos No Les Están Intentando Tomar El Pelo ¿Sabes? Si quieren Hacer el due diligence Y todo Eso

Una Due Diligence ComplicadísimaEh La contabilidad De un mes De un mesLa empresa

Sencillísima Sencillísima Y Bien Y con Holte TodoMuy bonito y muy sencillo pero pero pero los abogados son los abogados eh se mmm en fin no quiero entrar en detalles pero espero

que no haya muchas empresas de dos personas Porque entonces en FactorialVamos a sufrir NosotrosA partirDe diez empleados empezamos a generar valor OseaQue a ver La gente que nos escucha

Se alargó mucho

Tiene que ocupar a la Gente

Se alarga muchísimo. Yo, yo... Sí, a ver, llegó un momento que yo no, no entendía por qué se estaba alargando tanto, pero bueno, estas cosas son, son así

Y no, tampoco te preocupes por eso, porque diez per-- si es a partir de diez, estáis bien. Si fuera que necesitáis empresas de cien, oye, pues a lo mejor en el futuro nos quedan no que-no quedan más de unas cuantas, ¿no? Pero-

No lo sé, no lo sé, no

Un paso, ¿eh? Ahora que, que Freepik son clientes y lo estamos usando y producto-

Ay, qué bien, qué bien. Entonces, eh, os van llegando ofertas con un múltiplo que habéis fijado de ARR, el ARR no para de crecer, ¿no? Con lo cual, eeeh, os vais planteando cada día: hostia, cada día la cifra es más grande con el mismo múltiplo. Pero, eh, ¿Freepik os mantiene el múltiplo?

O sea, dice: Oye, cuando queráis este es el múltiplo, porque esto tampocooo, creo que funciona así, ¿no?

Eso no lo cerramos bien. Siempre-- sí que es verdad que el múltiplo estaba en la LOI, en la letter of intent, en la, la-- previo al, al, al contrato. Primero, esto lo explico para quien nos esté escuchando.

Sí.

En los pasos de, de una adquisición, lo primero es ese enlace emocional, esa-- la cultura que suele ser entre, entre los CEOs o, o los equipos directivos, ver si ahí hay algo, ¿no? Y al final es una cuestión de, de, de te entiendes, ¿no?, te llevas bien, ¿no? Tonterías así. Aparte, obviamente, de los fundamentales de, de la empresa.

Y ver si tiene sentido que se, que se acoplen de, de alguna forma estas dos empresas. Le tiene que entrar como un guante la empresa al que, al que la compra. Como este que llevo yo aquí pa-- me ha dado daño en la muñeca. En fin. Y luego es una cuestión de, de que haya buena comunicación, buen rollo, etcétera. Una vez que está hecho eso, eh, se, se-- y ya se ha hablado sobre los puntos fundamentales, se plasman en un, en un contrato y ahí ya más te vale ya ahí tener un muy buen abo-abogado, que en nuestro caso nos lo llevó la misma persona que llevó la adquisición de Ramusu, que es Eduardo Coca, y que es un fuera de serie.

Aprovecho aquí para hacer publicidad, a ver si podemos llamarlo así, pero es que es un fuera de serie. Y con él íbamos mu-

Nosotros también hemos trabajado con él, ¿eh?

Ah, ¿lo conoces?

Sí. Es un crack.

Absoluto, in-increíble. Y ahí, pues se pla-se plasman los puntos principales, pero no es el contrato final y no es vinculante más allá de, de, de que ojo, ¿eh? Que si al final... Es importante trabajar eso, ¿eh? Porque, porque no hay una vinculación más allá de la moral, pero si luego te quieres salir y quitar muchas-- cambiar muchas cosas de las que eran la le-letter of intent, te puede costar.

Y ya después-

Porque vosotros no, no hicisteis shopping con esta letter of intent. O sea, no fuisteis a buscar otros players, hablar con Adobe, que decías.

Antes de la letter of intent y antes de que hubiéramos afinado el tiro de, de, de cómo iban a ser las condiciones de la compra, sí que hablábamos con, con otros. Una vez que firmamos la letter of intent, también se firma ya un periodo de exclusividad en la que no hablas con, con otros.

Pero-

¿De cuánto tiempo? ¿De cuánto tiempo?

Pues fueee un mes en un-- en primera instancia. Un mes. Un mes y pico, ¿no? Creo que se amplió. Sí, pero claro-

A vosotros os interesa que, en el fondo, os interesa que, que se alargue, en este caso, porque cada día que pasa es más de RR, si el múltiplo se fija.

Sí, pero es que no, es que contestando tu pregunta sobre fijarlo, es que estaba en la letter of intent, pero no estaba fijo y tuvimos que sacar el tema a mitad, a mitad de, de, del due diligence. Bueno, a mitad, llegando ya al final diciendo: Oye, mmm, hemos tardado demasiado, tenemos que volver a replantear el precio. Bueno, a replantear, a cambiar el precio, porque, porque fíjate, hemos, hemos, hemos incrementado el negocio en este mes y medio que llevamos hasta aquí con la due diligence y, y nosotros no vamos a ver un beneficio de eso, cosa que nos justa, ya que el múltiplo además no fue tampoco ningún disparate y era algo-

Ningún disparate, ¿qué es? Tres equits.

No, no era ningún disparate. O sea, era algo que, era algo cariñoso que hicimos con Cuenca, eh...

O sea, en su momento se hacían, eh, a diez equits una adquisición de un SaaS, ¿no? Diez equits, doce equits, trece equits. Cuando dices un múltiplo cariñoso...

Vamos a dejarlo, vamos a dejarlo ahí, vamos a dejarlo ahí. Pero la cosa es que tuvimos que replantearlo. O sea, que, que realmente fue un error por nuestra parte y por la suya, porque al final eso genera fricciones y a lo mejor podría no haber salido, porque sacar ese tema a mitad de due diligence, pues a lo mejor no. Entonces-

Si fue, si fueron tres equit, y entendiendo que en vez de cuarenta millones fueran treinta millones de la RR, estaríamos hablando de noventa millones de euros. Tres veces treinta millones.

Si fuera eso, sí. Si fuera, si fuera-

Una cifra, una cifra... No, no, es que, es que es brutal. O sea, la, la generación de valor en cinco meses es brutal.

Hay muchos supuestos en los que-

Sí, sí, sí, no sé

El zarangollo, o sea, no, no-

Si fuera dos, si fuera dos equits, sería sesenta, que sería brutal también.

Si fuera diez equits, pues imagínate. No, a ver, son, son datos que no hemos hecho públicos, ni, ni la valoración, ni, ni el, ni ese múltiplo, y preferimos que, que quede, que queda así.

Jesús Martínez, de La Información, que ahora he estado buscando ahí prensa, eh, Jesús Martínez siempre es el que tira un poco más de, de, del hilo muchas veces, y dice, eh: Freepik ha dicho que es la mayor adquisición estratégica que han hecho nunca, y la mayor anterior era doce millones. Entonces, tiene que estar entre doce millones y, y noventa.

Es que nosotros no sabemos cuál fue la anterior adquisición de, de Freepik, ¿no? Eh, preferimos, preferimos no profundizar en esta, en estos detalles.

Vale. Bueno, en cualquier caso, eh, es, es una, es una historia, bueno, una generación de valor brutal, brutal y una experiencia increíble que probablemente en España nunca ha pasado. Y probablemente en el mundo muy pocas veces, también te lo digo Eh, hay, hay muy pocos casos que en cinco meses se pueda generar tanto valor.

Mmm. Sí, se han alineado los, los astros, desde luego. Yo creo que la-las claves aquí son tres o cuatro: es haber tenido el canal de adquisición en el momento del lanzamiento porque no ha habido que construirlo lo tenía ya; haber dado con un producto que era el primero en su categoría aunque tuviera muchos pisos de una scaler de toda la vida pero es que de verdad no existía el concepto de Scaler reimaginativo yyy, y luego la capacidad de poder haberlo hecho solo, solo dos personas básicamente con ayuda de ChatGPT cuatro etcétera Y la cuarta podría ser que había un viento de cola brutal porque es un-- La

IA generativa estaba explotando O sea que conforme crecía Magnific también iba creciendo el mercado yo creo que esas son las cuatro claves que al final es pin, pin, pin, pin y haces un batazo y sacas la pelota del estadio Pero también el quinto factor esencial es la suerte Suerte

La suerte siempre está ahí ¿eh? Pero hay que estar Hay que estar picando para tener suerte Si no estás picando No tienes suerte Seguro Eso desde luego Sí Oye y en y en el deal ¿hay algún factor de Arnout alguna obliga-obligatoriedad para vosotros de permanecer en la empresa?

No tenemos ninguna obligación de permanecer Evidentemente a ver si tenemos incentivos y cosas así pero no digamos que son la guinda del pastel Eh, pero, pero bueno la motivación es bastante intrínseca eh, la que tenemos de esta de estar en esta etapa de entrar en Freepik De estar al lado de Cuenca y del Omar y Iván de gente que, que está liderando la parte de, de IA en Freepik y de llevar Freepik ahora sí arropados por Freepik eh, la empresa a otra galaxia Ya no solo nos pone en órbita como estábamos haciendo con Magnific los dos solos de lo cual estamos superorgullosos y tal

Pero ahora el retooo, el reto es enorme Es que, que es muy divertido Es que, es que es muy divertido O sea no... Nos apetece seguir porque es no sé es pasional y además mmm siento hacia Cuenca la verdad Porque en el proceso de compra se ha portado genial Sentimos como que nos sentimos casi en deuda ¿no?

Decir cómo voy a desaparecer yo ahora si, si, si él ha puesto esta confianza en nosotros Pero es que aparte hay una motivación intrínseca porque esto es tan divertido Brutal

Aprovecho para re Para recomendar el podcast que hicimos con Cuenca e-en Málaga De hecho normalmente nunca lo hago en las oficinas deee, de las startups pero en este caso he estado haciendo un pequeño tour en Málaga eeeh, y lo hicimos en la oficina de, de Cuenca y la verdad es que es brutal este podcast con, con Freepik Lo recomiendo mucho Oye, y ahora ya haciéndote una pregunta un poco más filosófica em, qué co-- Osea ¿Hacia dónde va esto de laaa, de la IA?

¿No? Porque supongo que habéis visto la multimodality de GPTO eh, 4o quiero decir y extra y la capacidad que las nuevas formas de interactuar con la IA Em, y hasta donde está llegando la creatividad ¿no? Em "¿Tendrá sentido la creatividad humana?"

Uf madre mía yo creo que uf Muy difícil la verdad me parece Sí yo creo que seguirá teniendo la sentido la creatividad humana pero

¿Qué será la creatividad humana? Eso es lo que me pregunto yo todo el día

Estará supervitaminada estará tendrá un copiloto digamos Como cuando programamos o cualquier Cualquier persona podrá O sea podremos hacer muchComo especie humana O sea la sociedad podrá hacer muchísimas más cosas Muchísimos más productosMuchísimos más videojuegos películas libros eh Va a ser una exploIgual que la Revolución Industrial fue una explosión de eficiencia y velocidad para sacar productos Ahora va a ser a nivel creativo Productos que antes sin, sin uuu Sin, sin muchos creativos humanos detrás serían imposibles ¿no?

Y creo vamosYo la veo desde el punto de vista súper positivo por supuesto Aunque tiene su cara B pero

Pero claro la creatividad no será ya el hacer la foto o el hacer el plano o, o el pintar ¿no? La creatividad será el conjunto de ideas raíz ¿no? Eso es creatividad o skill técnicosPorque son cosas diferentesEmpezarás a necesitar mucho menos skillsO sea mucha menos capacidad técnicaporque efectivamente simplemente comunicándote hablando con gestos etcéterapodrás crear cualquier cosa porque es quevamos hacia eso Vamos a un mundo enel que puedes generaruna película encuestión de nanosegundosimplemente explicando sobrecómo esla películay de hechovamosa unmundo enque ya notienes

sentidodel conceptodepelícula novelaimagen videojuegoporquetodoesun continuopuedesestar jugandoen una experienciainteractivay teaburresy tereclinas enelsófáy pasaalgo másparecidoa unapeliculatodoesto entiempo real oseasequéscienciaficción adíade hoypero yolo veoclarísimo quevamoshacialleahemverdad quese van anecesitarmuchísima menoscapacidad técnicaporqueahoramismoyaestápasandoya nonecesitas estarmodelandoun objetoen 3D duranteahras paraluegohacerun renderital yano necesitaspasartetantítantísimotiempo

enfreehand oon grásticosvectorialesparahacerun logoytal porqueahoramismosimplementeccomunicándotecon lamáquinate lopuedesgeneraryeso Por esoAlfinales la idearaízdetrájede unabieza de arte¿no?Las futurasmeninasomajasogernikayeha nononelpintarya nonooneldibujaren sím El concepto

Sí, aquí hay que escindir, ¿no? Entre dos. Porque por un lado va el arte y otro el, el, el diseño. Yo creo que el arte como tal, eh... el arte es de humanos para humanos y mientras haya humanos, el arte y la artesanía van a tener mucho valor. De hecho, en un mundo en el que el-- en el diseño ya no se necesita la capacidad técnica, sino que cualquier cosa surge solo con, con pedirla, la artesanía y el arte tienen muchísimo valor.

¿Cómo serán las formas de expresividad del arte? Pues segui-seguirán siendo las clásicas pictóricas con óleo-

¿Tú crees?

acuarela tal, por un lado, y nuevas formas de expresión, como ya, como ya ocurre con el arte digital, con los NFTs, etcétera. Eso no se va a perder. Mientras haya humanos, los humanos valorarán la capacidad, el skill de la persona si es artesanía. En, en qué se valora en la artesanía.

Tu capaz-- ese, eso es, es esa capacidad, ¿no? En la técnica, en, en haberte pasado años haciendo barro con tus manos hasta hacer la cerámica perfecta. Y si tiene una grie-una grieta pequeña encima tiene más valor porque se considera wabi sabi, tiene más, tiene más valor. Eso no se va a perder mientras haya humanos. Cuando venga Terminator y nos extermine, si es que ocurre, pues ya tendrán otros valores las, las IAs.

Y esta es la otra pre-- la otra pregunta sobre la AGI. No sé si tenéis opinión, un pronóstico.

A mí me dan miedo. A mí me-- a mí la, la, la AGI como, como tal, como... Que, que además no hay una definición estándar de AGI. Cada uno la define un poco a su manera, pero yo lo veo como una máquina consciente de sí misma que tiene objetivos, que esta no es la definición creo real o la que te puedes encontrar en Wikipedia, ¿no?

Pero yo cuando pienso en una AGI pienso en una IA que cobra consciencia de sí misma y tiene objetivos que son-- pueden ser diferentes a los nuestros. Y qué valores va a tener. Y, y que además puede ser infinitas, o sea, millones de veces más inteligente que nosotros. Pues sí, me, me da miedo. No sé cómo vamos a poder controlar eso si alguna vez ocurre.

Sí que me da miedo.

Mmm. Yo no tengo miedo, la verdad de eso. Yo he dicho Javi ha leído muchísima ciencia ficción y yo, yo, y yo no tanta o nada, pero, ehm...

Yo sí.

Me cuesta, me cuesta ponerme, me cuesta ponerme ahí y que no, y que, y que no tengamos siempre las riendas, ¿no? Aunque, aunque podría ser, por supuesto. Esto tirarse un triple. Hay que, hay que seguir disfrutando del camino, haciendo startups, ah... resolviendo problemas para humanos y joder, y aprovecharnos de, de esta revolución brutal, que esto es como una-- la revolución de las comunicaciones fue la Internet, la Industrial.

Esto es una revolución. La revolución de la inteligencia artificial es bestial y estamos ahora mismo empezando prácticamente.

La siguiente startup, ¿la vais a volver a hacer juntos?

Espera, espera que estamos todavía en ella, eh. O sea, no, no, no tenemos ni, ni modo nada. Eso nos preguntan mucho. No tenemos ni visos de hacer otra cosa. Ahora mismo estamos plenamente en esto. Eh... Ni, ni idea. O sea, eso ni-

La, la siguiente como mínimo tenía que facturar mil millones de euros en tres meses.

Es, es la mentalidad que no tenemos. Fíjate, esa es la mentalidad que no tenemos. Y también nos preguntan mucho que por qué habéis vendido Siiva también, pero no tenemos esa mentalidad. Si hacemos una tercera, que, que lo dudo, porque ya... Pero, pero será simplemente por gusto de juntarnos otra vez y, y pasárnoslo bien y hacer algo si encontramos algo que nos motive lo, lo, lo suficiente dentro de cuatro o cinco años.

Porque es que ahora además, lo que estamos pensando es en Freepik Magnific. Pero no, no, no, no lanzamos Magnific pensando: "Tenemos que hacer algo más grande y que se venda por más que Erasmusu". Esa no era la-

Hombre, no.

Aparte que es probablemente no imposible, pero volver a repetir exactamente esto, hostia.

Se puede decir impossible. Se puede decir.

Por esto ahí sí que hay-

Al menos en, en el mismo tiempo. Ese sí, difícil.

Oye, pues, pues nada, enhorabuena. Eh, sí que me gustaría contar más cosas de vuestra historia. Em… Me, me gustaría contar la historia de Erasmusu, que la, la escuchamos con Artacho hace tiempo cuando explicó la historia de Spotahome.

Mhm.

Eh, pero, pero os lo dejo para la tertulia de Itnic donde participaréis en persona. La verdad es que aquí me, me, eh, me he acelerado para, para contactar con vosotros porque digo es que si no me contáis la historia ahora va a pasar tiempo y me gustaría explicar vuestra historia ya. Esto pasa una vez cada X tiempo.

Pero estáis invitadísimos en, en Itnic, eh, cuando queráis. Y muchísimas gracias por compartirnos la historia.

A ti, Berná. Allí estaremos. Gracias.

Gracias.

Muy bien. Hasta la semana que viene.