El futuro del software: agentes que “hacen el trabajo”, regulación y modelos chinos

¿Có-cómo está el mercado a nivel de IT? O sea, ¿está, está preparado para tener control de los dispositivos?

Y ahora mismo, la mayoría del código que enviamos a producción en Factorial no está escrito por un humano.

Pero al final todos competimos por lo mismo. Creo que todo el mundo converge a ser tu coworker, quitarte trabajo que tú estás haciendo. Todos los softwares van hacia productividad. Si te puedes integrar con otros ambientes de MCP y con otros softwares, genial, y te puedes traer toda esa información, pero chocamos.

¿Habéis visto que ha sacado-- OpenAI ha sacado una nueva actualización de real time que supuestamente es la hostia? Mi punto de esto es que no se va a permitir, la sociedad no va a permitir entregar tanto poder a tres players.

Fue un blog post de Anthropic que estaban, ah, acusando tres compañías chinos en un distillation attack.

¿Y qué es un distillation attack? La pregunta que todo el mundo se hace es: ¿qué es un crédito?

Exacto.

Uno: ¿qué es un crédito? Dos: ¿cuánto vale en origen? ¿Cómo se genera? Ahora yo salgo de la burbuja de IA y la gente no sabe qué es, eh, se maman, ¿sabes? Y yo: "Hostia, pero ¿sois conscientes de lo que está pasando en el mundo?"

Bienvenidos a la Tertulia de Itnig.

Bienvenidos una semana más al pódcast de Itnig. Yo soy Bernat Farrero. Hoy estoy con Ilías Ayets. ¿Qué tal?

Hola, hola.

¿Cómo estás?

Bien, bien.

Y hoy tenemos a dos invitados especiales, Biel Seuma, Adrià Blancafort. ¿Cómo estáis?

Muy bien.

Muy bien.

Equipo de producto, eh, hoy de Factorial. Eh, Biel, que viene de, de otros lados. Tú no eras producto, pero ahora eres producto.

Me he pasado al lado oscuro. No, no.

El la-- el lado, el lado de la luz, dirás. Venías del lado oscuro.

Me pasé dos años.

Tú, tú eres McKinsey, o sea que más oscuro...

Bueno, voy, voy migrando, voy migrando, voy migrando. Pero sí, un par de añitos casi de mano derecha de Jordi como chief of staff, más en el lado de go to market, aunque también trabajando cerca. Y ahora en un rol un poco híbrido, porque sigue habiendo parte de go to market y parte de, de producto.

De hecho, en produ-- o sea, en, en IT, en Factorial, lo que hemos hecho es un pequeño experimento, que es como una unidad de negocio autónoma.

Justo.

Con go to market propio, ¿no? Con, con todo su equipo, con CX. ¿CX también?

Veremos, veremos cómo evolucionamos, pero sí. O sea, al final es casi como una startup, eh, nueva. A nivel de producto está muy vinculado dentro de Factorial. A nivel de go to market sí que es un pelín más independiente, porque es un producto muy distinto, con un stakeholder distinto. Ya no es tanto recursos humanos o finanzas, sino que es el IT manager, el CTO, con lo cual las conversaciones son muy distintas, es más técnico.

Y ahí un poco esa apuesta de: vamos a ver si podemos generar una nueva línea de negocio por aquí y además también hacer upsell a la base de clientes que tenemos, ayudarlos a resolver más problemas en una única plataforma.

Sin el vamos a ver, espero, ¿eh?

A mí no. Está pasando, está pasando.

Explica, explica un poco cu-cuál es el producto de, de IT, ¿no? Sin que, sin que parezca un, un ad.

Sin que...

De Factorial. O sea, no, en serio, ¿qué, qué es lo que, qué es lo que está pasando con IT, no?

A ver, o sea, nosotros construyendo producto en la parte de recursos humanos y finanzas, ha habido un punto que es el onboarding, que es donde se cruzan todos los problemas en una, una compañía. Y hay muchos problemas en la parte de onboarding en, en los empleados en cuanto a IT. O sea, tú cuando empiezas en una compañía, la mayoría de casos nadie recibe el ordenador el primer día, nunca está configurado, nunca tienes aplicaciones que necesitan y accesos.

Te la, te la pasas los úl-- las primeras dos semanas pidiendo accesos, abriendo tickets a que te den acceso a todos lados. Y es una experiencia muy mala para, para el empleado. Pero luego también a nivel de IT es porque tiene una consecuencia detrás, que es que la comunicación entre recursos humanos y IT nunca es fluida, porque hay muchos Excels de-- por medio. Y luego que hay un trabajo muy manual, ¿no?

Que hay ordenador, lo compro, lo, lo, lo plancho, luego lo mando al empleado. Si, si está en remoto, te lo tengo que mandar. Y todo esto lo que hemos hecho es automatizarlo y lo hemos hecho...

El offboarding también, que no, no, no lo has contado, pero es, pero es otro nivel.

A nivel de seguridad.

Recuperar el dispositivo, los datos, quitar accesos.

Quitar accesos, porque al final, pues oye, no todas las salidas son buenas de una compañía y cuando recursos humanos dice: "No, y a las nueve", pues muchas veces se quedan accesos abiertos durante tiempo y ahí pues puede haber un breach de seguridad también importante de datos.

Y también día a día, porque a veces tú cambias un equipo, tú tienes que tener otros accesos, algo está estropeado, tú tienes que actualizar o la máquina o cambiar la máquina. Hay un montón-

Los propios dispositivos, justo. O sea, el día a día, el si-- o sea, es una locura, ¿eh? Porque la, la gente tiene los estados de dispositivos con los números de serie en un Excel. Y dices: "Ya, pero este Excel, o sea, tú tienes-- este dispositivo está en un Excel, pero no tienes ningún tipo de control". Si mañana alguien, eh, lo pierde en un taxi, este ordenador queda a las manos de, de quien sea.

Entonces, hay, pues hay corrientes desde un punto de vista, obviamente, de seguridad, ¿no? Y cada vez hay más problemas y, y entrevistando a gente y entrevistando a clientes, o sea, y a clientes de Factorial y a nuevos clientes, te cuentan historias de horror. Compañías, fábricas que tienen que dejar de operar porque alguien hizo clic donde no debía y se descargó un, eh, un software que no debía y automáticamente esto, pues hackeó el RP y tuvieron que parar las máquinas durante tres meses.

Eh, y luego también ha-hay historias de compliance, porque la gente-- la Unión Europea sobre todo se está poniendo más y más fuerte en cuanto a compliance y esto obliga a que las compañías tengan que tener un control sobre todos los dispositivos y todos los accesos a, a softwares.

¿Qué, qué, qué puedes hacer con Factorial IT dentro de, del-- lo que sería el dispositivo? ¿Qué te permite hacer?

De todo. O sea, puedes tener casi el control absoluto sobre el dispositivo. Es un poco distinto según el sistema operativo, en que al final nosotros cubrimos tanto Windows, Mac, Linux, pero también iPhones, Androids, o sea, tablets y, y móviles también. Y al final tú lo que puedes configurar son perfiles o políticas por grupos. Es decir, la gente de, de ventas va a tener menos flexibilidad que un developer, por ejemplo, ¿no?

Que quiero que tenga más flexibilidad. Puedes configurar tonterías como: oye, quiero que se pueda utilizar o no el USB, el puerto USB, o forzar que se actualice el sistema operativo, eh, dos días después de que esté disponible. Entonces, todo esto lo puedes dejar configurado, de modo que nunca más tienes que configurar un ordenador a mano. Y además, sobre todo, tienes acción.

Si pasa algo en un, en un ordenador, tú automáticamente puedes bloquearlo, puedes borrarlo, incluso puedes acceder a él, siempre con permiso también de-del empleado para solucionarlo.

Y el ordenador propiamente, ¿de dónde sale? ¿Lo provee también Factorial IT?

Sí, y esta es una parte importante, porque al final cuando queremos automatizar, queremos automatizar el end-to-end. Es decir, oye, va a empezar una nueva persona Eh, la persona básicamente de, de IT compra el dispositivo en Factorial. Nosotros mandamos este dispositivo. Este dispositivo, cuando lo abre el empleado, lo primero que ve es que tiene que entrar con sus credenciales y ya está todo configurado.

Bueno, tarda un poco en configurarse, pero queda todo configurado. Y luego a la vuelta igual, en el momento que ese empleado va a dejar de, dejar de trabajar, se bloquea el ordenador y puede devolvérselo ya directamente a la, a la compañía.

Mhm. ¿Y los precios de los dispositivos? ¿Como son precios de mercado?

Nuestro, o sea, nuestro negocio, me lo has, me lo has hablado, ¿no? No es el hardware. Nosotros estamos aquí pa-- eh, digamos, por la parte de tecnológica. Entonces, lo que también al final nosotros tenemos, pues 15.000 clientes, más de un millón de, de empleados dentro de la plataforma y conseguimos, pues los mejores precios del mercado. Entonces, nos juntamos con los fabricantes o casi directamente con ellos, eh, conseguimos dar el mejor precio posible, mejor que cualquier otro, eh, revendedor.

Y ahí básicamente, pues ya conseguimos que los, los, los empleados, eh, de, de IT compren con, con nosotros. Y la propuesta de valor es mucho más fuerte que comprar el dispositivo en cualquier, eh, en cualquier, eh, reseller, sino que aquí además tienes un control completo del dispositivo.

Vale. Justo hemos sacado las launches with the CEO, es el título de-

Sí, salimos ahí mano a mano.

Del vídeo, eh, donde normalmente yo cada trimestre explico lo que hemos lanzado en Factorial, ¿no? Y en este me hackeaste la launch.

Salí al final. Salí al final como de la mano de Juan.

Exacto. Y explicabas, eh, lo que era Factorial IT, ¿no? Que es básicamente lo que acabas de, de explicar. Oye, ¿y tú por qué te has metido aquí? ¿Cómo te has metido aquí en producto?

Me-- bueno, de casualidad, como casi todo en, en la vida, pero dentro de las facetas de un chief of staff está encontrar nuevas oportunidades de negocio. Y la de IT fue una que identificamos hace un año, eh, que vino sobre todo de la mano de M&A, o sea, de hacer sourcing de compañías para M&A. Y nos fuimos metiendo más, más, más, más adentro, que hasta que dijimos: "Ostras, esto queremos montarlo, queremos que esté también dentro de, de Factorial, alguien tiene que liderarlo".

Y yo venía insistiéndote también a ti sobre todo, y a todo el leadership, que creía mucho en el especializar un poquito nuestra fuerza de ventas. Es decir, que para salir de vender únicamente los productos de recursos humanos que hacíamos, eh, desde hace muchos años, necesitamos aprender de otros productos y aprender y conocer muy bien el cliente final, eh, más allá de la primera figura que conocemos.

Entonces, de ahí-

Te lo has comido con patatas.

Exacto. Pero bueno, es, es un ownership brutal porque ha sido montar un equipo. Hemos pasado de ser cinco personas a 25 personas en un mes y medio.

Yo, yo soy muy crítico de este modelo, ehm, y igual ahora lo uniremos con lo que está haciendo Adrián en Factorial, ¿eh? Pero yo, yo creo que al final la venta, eh, la, la-- el elemento más core es la relación humana, ¿vale? Y es lo más difícil también, la relación de confianza. O sea, tú asegurarte que generas un vínculo con la otra persona, que te interesa, mostrarle que estás invertido en su problema y que le vas a ayudar a solucionar el problema.

Cómo le ayudas a solucionar el problema, evidentemente, es un proceso de project management, casi te diría, donde vas pain por pain, ¿no? Y vas encontrando cuáles son las posibles soluciones o combinación de soluciones.

Justo.

A veces no solo con nuestros productos, sino con, con productos del, del mercado. Y aquí están los buenos vendedores que saben juntar piezas, ¿sabes? Oye, pues igual te puedes, puedes utilizar esta ETL para tal, o puedes utilizar esta, este otro software que hace hasta aquí y aquí llega Factorial, ¿sabes? O sea, no es simplemente conocer el producto y vender el producto, ¿no?

Es entender el problema del, del cliente y ser capaz de hacer este project management para solucionarlo. Entonces, aquí para mí es una-- es un problema. Eh, ya que estamos, pues te voy a argumentar lo que ya te he argumentado 50 veces. Y la razón por la que Factorial no es ver-- no tiene un go to market verticalizado a día de hoy. Este pódcast es posible gracias a nuestro sponsor MyTraffic.

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Te voy a pasar con el tío de talento, te voy a pasar con el tío de finanzas, te voy a pasar, ¿no? Al final acabas con un, un montón de gente con objetivos a veces, eh, contradictorios, ¿no? Porque, porque todo cuando, cuando un vendedor está-- tiene una oportunidad clara, no quiere a veces complicar el deal y meter a más gente, ¿no? Entonces, al final, eh, acabas creando unos hilos que yo creo que para, para el largo plazo de la compañía no son beneficiosos.

Dicho esto, está muy bien la teoría. Luego, la práctica es verdad que es muy diferente vender un software de recursos humanos que un software de finanzas. Y esto nos lo encontramos. Es muy diferente hablar con el CFO que hablar con el director de recursos humanos. Ya no digamos con el de IT, ¿no? Son, son perfiles muy, muy diferentes, eh, pero un buen vendedor, una persona que es capaz de generar una buena relación y generar confianza, invertir en, en, en solucionar el problema de alguien, yo creo que puede moverse entre stakeholders.

Totalmente.

A la práctica, eh, o sea, no lo negaremos, nos cuesta, ¿eh?

Es difícil. Para mí al final hay tres-- hay varios factores, ¿eh? Pero hay un factor de curiosidad ilimitada, ¿sabes? O sea, porque al final hay-- o sea, la venta es un proceso y es independiente de lo que realmente estés comercializando, ¿no? Tienen que s-- ah, tienen que darse unas relaciones y unos acuerdos entre tú y la otra parte para poder llegar a un, a un, un acuerdo final.

Eh, pero obviamente tienes que saber profundizar en los problemas y entenderlos, y eso requiere que tú tengas cierta curiosidad por entender problemas más allá de lo que tú tienes. Entonces, a escala de un vendedor, tiene todo el sentido del mundo. El tema es cómo lo haces con 1.000 personas, ¿no? Y cómo consigues que esa curiosidad infinita llegue a 1.000 personas para poder ir recogiendo los pains y el día a día de stakeholders muy distintos en toda la compañía.

Entonces, bueno, es un experimento

Es bastante técnica la venta que hacéis. Yo ahora os tengo aquí metidos, ¿eh? Porque os escucho. Estamos compartiendo sala, ¿no? Entonces, es el único equipo de producto que tenéis vendedores ahí llamando todo el día.

Y gongs. Pum.

Y gongs, muchos gongs. Cada vez que cerráis una, una venta, ¿no? Em, y, y sí que, jo, se, se, se va haciendo complicado, ¿no? No, pues es que tal, porque sistemas operativos tienen, ¿no? Que Windows, Windows Home. Windows Home no va, no sirve. ¿Por qué tienes Windows Home? Eh, no, o sea, te vas tirando un hilo infinito, muy técnico.

Bueno, y también estamos aprendiendo, estamos haciendo un poco-- el equipo ahora mismo está explorando para ver luego cómo podemos abstraer y cuál es el proceso de venta ideal. Y entonces, con ese proceso, ir al resto de comerciales y de personas dentro de Factorial y poder comunicarlo, ¿sabes? Y poder entonces, ahora sí, enseñar. Pasa que tener a todo el mundo explorando, eh, sin tener ni idea de IT, que yo mismo estoy aprendiendo un huevo los últimos, las últimas semanas.

Sí, cada semana veo que lo tocas más, ¿eh?

Normal, porque los clientes te van, te van forzando y te vas encontrando casuísticas más, más concretas.

Claro.

Pero bueno, es un experimento. Veremos, es muy divertido.

¿Cómo está el mercado a nivel de IT? O sea, ¿está, está preparado para tener control de los dispositivos? Porque a ver, hay una, hay una realidad, que es un poco el, el gran motivo también, eh, que, que, que nos metemos en eso, es que hay una, una-- movimiento regulatorio, ¿no? Y, y un movimiento de tendencia de mercado donde cada vez la gente tiene más miedo de qué pasa con el data, ¿no?

O sea, ahora mismo tenemos a un montón de gente tirando documentos confidenciales constantemente a ChatGPT o... haciéndole preguntas, ¿no? Y, y, y los datos se van moviendo arriba y abajo y dices: "Hostia, ¿pero qué está pasando con los datos?" Y la, la directi-- la Unión Europea, eh, tiene una directiva muy, muy clara en ese sentido de: oye, empresas, mi-- sectores, eh, críticos, mínimamente estratégicos y empresas de más de cincuenta trabajadores, eh, o que facturan más de diez millones de euros.

Oye, eh, ya está. O sea, tenéis que coger control de los datos.

Justo, que es NIS2.

Que es NIS2 y que tienen unas sanciones brutales.

Sí, sí. O sea, pueden echarte como CEO, eh, te hacen pagar hasta el 2 % de tu facturación anual de la matriz, o sea, la agregada de todas las, las compañías, con lo cual acaban siendo, pues hasta máximo diez millones de multa.

Claro, entonces, en, en esta, en, en esta obsesión por decir vamos a controlar los datos, solo te queda al final el hierro.

Justo.

Irte al, al cacharro, ¿no?

Y poder tener ese control. Es muy distinto a nivel de segmento de compañía. Las compañías más grandes esto lo tienen muy resuelto, con sistemas relativamente arcaicos, pero hay personas de IT que ya se han hecho mucho al sistema y lo dominan y esto ya funciona bien. En compañías de menos de quinientos empleados hay de todo, y la realidad es que es bastante salvaje oeste la mayoría de, de veces.

Hay compañías que sí que lo tienen ya muy buen, muy bien montado. La mayoría de compañías, la realidad es que o tienen a alguien gestionando IT por accidente, muchas veces, eh, o están-

Que va, que va a comprar al Fnac.

Exacto, que va a comprar al Fnac y acaban siendo doscientos portátiles de, de consumidor directamente, que es lo que no puedes tener, que es ningún control.

¿Te encuentras Windows piratas o cosas así?

No. Bueno, no, no he profundizado tanto en cómo consiguen el Windows, eh, pero no, pero no. Pero bueno, sí nos encontramos muchas compañías también que, oye, igual no tienen una versión Windows Pro, no tienen una, una versión de compañía, y entonces quieren-- ahora se, se dan cuenta de que han perdido el control de todos sus dispositivos, quieren ejercer control sobre dispositivos y en ese momento no pueden.

Entonces, bueno, ve a la casa de Microsoft a conseguir licencias Pro y luego la parte también a nivel de MDM. ¿Hay un momento cuando compañía dice que: "Mira, basta, tenemos que poner un orden", o es todo orgánico? Bueno, depende un poco. O sea, el, en-- o sea, ahora NIS2, cualquier compañía de más de cincuenta empleados de la mayoría de sectores, casi todo el mundo queda impactado.

En Alemania, en Italia, ya están echando a CEOs y poniendo multas millonarias y se aprueba ahora en España, en Francia, con lo cual se aprueban en, en, en todos lados. Luego hay muchas compañías, por ejemplo, nosotros mismos, eh, hemos profesionalizado la parte de IT porque nuestros clientes nos lo pedían. Y nos pedían: "Oye, yo quiero, necesito que tengas un SOC 2 o una ISO 27001". Suele suceder cuando vendes a clientes grandes o al sector público que te pie-piden ciertas certificaciones.

Para pasar cualquier certificación, necesitas tener un control sobre tus dispositivos y los accesos. Y ahora también es con la escala. También hay muchas compañías, startups, que escalan, de: "Oye, voy, voy creciendo", y a partir de los cincuenta empleados que estás creciendo, dices: "Uy, uy, pero tengo que-- tiene que estar el CTO". Te encuentras, ¿eh? Los primeros clientes que, que cerrábamos eran CTOs que estaban haciendo el trabajo de, de un IT manager, preparando ordenadores, comprando ordenadores en Apple directamente, mandándolos.

Y dices: "Hostia, no hay nada más mejor que hacer".

Es un trabajo que, que es curioso, porque normalmente el CTO no quiere saber nada de esto.

Pero se lo come porque es lo único que sabe.

Pero se lo acaba comiendo porque no es el único. Efectivamente, es el único que lo hace.

Es lo único que sabe. A ver, yo siempre hemos sido todos ingenieros, pero el CTO se lo come.

Bueno, Romero ha se-- ha hecho bastante de IT durante bastante tiempo, ¿eh? O sea, lo típico que vas a una sala y no va la tele o qué.

Sí, siempre se pone a arreglar.

Siempre es Romero quien lo acaba arreglando.

Siempre lo ves debajo de la mesa arreglando.

Pierde la paciencia y lo ves ahí tal, bueno, y lo arregla. Eh, pero bueno, esto supongo que cambiará cada, cada empresa, pero el perfil CTO, CIO. CIO, ¿qué es? Empresas más-

Pero hay-- o sea, más grandes ya.

Más grandes.

Compañías más grandes, no. En compañías pequeñas no suele haber. Ya en enterprise sí que suele haber. Entonces, ya, pues ahí todos los, los softwares más de ciber también que entran. Pero es que en compañías pequeñas es los básicos, ¿eh? La gen-- la mayoría de compañías, la mayoría de nuestros clientes, cuando hablamos con ellos, muchas veces no tienen los básicos o tienen, eh, softwares, pues muy, muy, muy complicados de utilizar, porque la realidad de IT es que es difícil la mayoría de softwares que hay ahí de a nivel de MDMs o son muy, muy, muy limitados o tienen, tienen una complejidad muy alta.

Vale. Oye, Adrián ¿Tú ves la oportunidad de lo que estábamos hablando antes, eh, de, de, em, el producto se puede explicar a sí s-a sí mismo? ¿No?

Sí.

Igual no necesitamos, eh, alguien que sea tan experto en el producto.

Mhm.

Por eso decía lo de que el foco en crear la relación, porque luego el, el conocimiento técnico propiamente del producto, igual hay otras formas de solucionarlo. Adrià, ¿tú qué, qué se te ha ocurrido en ese espacio?

Bueno, eh, bueno, un poco de contexto.

Sí.

Yo estuve-- llevo un año en Factorial de software engineer y antes estuve en equipos más tradicionales de employees, contracts y-

¿Qué significa equipos más tradicionales de employees, contracts?

Software crud.

Vale.

Es decir, eh, la parte core de Factorial, las entidades core: employees, contracts.

Ah, vale, que estuviste en Factorial.

Claro, trabajando en Factorial.

Ah, vale, porque pensé que la gente nos escucha, o sea, los equipos y las entidades de Factorial no las va a entender.

Sí.

Pero bueno, sí, son equipos de Factorial.

Sí.

Vale.

Y luego me pasé al equipo de Factorial One y, bueno, he estado trabajando en Factorial One ahí. Y uno de los retos que tenemos, porque es lo que la gente más pregunta a One, es cómo hacer algo en Factorial o cómo funciona esto. Y-

O sea, son preguntas que directamente están relacionadas con la-- cómo funciona la plataforma.

Claro, claro. Y entonces, pues el primer approach que hicimos fue conectar Factorial One al help center de Factorial, donde hay toda la información. Y de esta manera, pues puedes preguntar, em, cualquier cosa de Factorial y te responde con la información correcta.

Y ahora estamos experimentando con un paso más allá, que es que Factorial One tendrá una, una versión de voz que tiene un cursor que puede navegar por Factorial, escribir, clicar cosas. Y, eh, esta tecnología la vamos a aplicar para responder todas estas preguntas, pero enseñándolo al usuario directamente.

Es un poco como el plugin este de Claude que coge el control de una pestaña de tu navegador.

Exactamente.

Y hace cosas por ti.

Mhm.

Pero en este caso está deliberadamente hecho de forma muy sencilla, moviendo el cursor lentamente.

Sí.

¿No? Esperan-- obligándole al usuario a que haga cosas.

Sí, exacto.

¿No? Porque esto es un aprendizaje que, que tuvisteis, ¿no? Una iteración.

Sí.

¿No? Pero-

Es que al final pensamos inicialmente que mira, claro, que queremos que gente, mmm-- gente quiere Factorial configurado bien. Por eso. ¿Por qué la IA no puede configurar todo desde principio? Y hemos aprendido muy rápido que no, gente quiere aprender también cómo configurar esto por su cuenta.

Si va demasiado rápido, no aprende.

Exacto. Y que al final no quiere llegar a un punto final, que mira, es con todo configurado. No. Tú, tú abre, eh, la IA tiene que abrir esta caja ne-negra y mostrar cómo configurar todo, porque esto da sensación de control a nuestro usuario. Por eso es que al final que hemos aprendido que es mejor mostrar paso a paso, evidentemente, qué va-

Y obligarle al usuario a hacer acciones, ¿no?

Sí.

O sea, poner los nombres de las cosas, ¿no?

Sí, sí. Aquí depende también. Si tú haces un onboarding total desde principio, desde nada, es que claro, aquí tú tienes que obligar y mostrar, pero si tú configuras y haces un montón de ajusto, ajuste, no hace falta. Por eso es-- vamos a adaptar dependiendo de caso de uso y es el beneficio que tenemos ahora con la IA.

Y esto lo has aprendido, Adrià, viendo cómo funciona los onboarding de Factorial.

Sí, bueno, hemos hecho un poco de estudio de mercado, hemos hablado mucho con clientes y, bueno, hemos construido prototipos, los hemos testeado con clientes y a partir de aquí hemos iterado para mejorarlo y que sea lo que los clientes esperan y encuentran útil.

Y la voz, eh, ¿de dónde la sacamos?

La voz, hay varios proveedores. Es decir, em, un agente de voz tiene tres partes. Una es un modelo de speech to text, que escucha lo que el humano dice y lo traduce a texto. Luego hay un LLM que gestiona la business logic. Es decir, con este speech luego hay reglas, hay prompts, hay tools y con esto realiza acciones.

Y por último, hay un modelo de text to speech que traduce este texto de vuelta para que el humano lo escuche. Y para-

Y esto tiene que pasar con el mínimo tiempo posible, ¿no?

Exacto.

Porque uno de los problemas que tenían estos modelos era la latencia.

Mhm.

Pero últimamente-

Ha mejorado

...ha mejorado mucho, ¿no?

Sí. Y para el, el text to speech hay varios proveedores, pero de momento ElevenLabs es el mejor.

¿Sí?

Que hay sobre todo para idiomas que no son inglés.

¿Habéis visto que ha sacado, OpenAI ha sacado real time?

Mhm. Una nueva actualización de real time.

Una nueva actualización de real time que supuestamente es la hostia. Bueno, la demo siempre es la hostia.

Sí, siempre, claro.

Increíble. La demo es increíble, ¿no? Hace una, hace una demo que compra pizzas. NeuralNet Pizza Place. No sé, la vi ayer, ¿eh?

No, pero al final, claro, que en un demo tú puedes-- siempre vas a mostrar un happy path total, pero al final tú después tienes un acento.

Le, le dicta un, un número de serie como así como rápido y tal y lo pilla perfecto.

Sí, esto sí. No, pero al final, al final es como-- es un equilibrio que tenemos que encontrar de, de cómo ra-- cómo, cómo rápido responde. Si hay después acentos, porque tenemos clientes de diferentes países, de diferentes idiomas, diferentes todos. También cómo energético habla, porque tú tampoco quieres un onboarding specialist que está hablando: "Por favor, toma aquí esta acción".

También como esas modulaciones de voz son también muy importantes. Y sí, y también hay cosas de costes, cosas de latencias, cosas de, de, de regionalidad, donde, donde tenemos esos modelos. Un montón de, de conceptos.

En la tertulia anterior, que yo no estaba, eh, me clonaron la voz.

Mhm.

Eh, con un modelo chino ¿Esto lo habéis probado?

Juan.

Juan

¿Tú has probado?

¿Cómo?

Juan, ¿tú has probado?

Sí, sí. Bueno, y también Eleven. Bueno, al final todos los modelos de text-to-speech tienen esa opción, porque es como un modelo base y luego encima, pues añades las voces y puedes-

Pero-

...añadir la tuya

...no, no, ya, ya, ya, ya sé que tiene la opción de clonar. La diferencia es que Juan es gratis.

Mhm, sí, open source, sí.

Bueno, open source.

Gratis no.

Gratis no es. Consume-

Inferencia, sí

...consume inferencia, pero, pero es, pero es más barato que-- tiene que ser más barato que ElevenLabs, ¿no? ¿O no?

Depende. Es como, si-- siempre es como, es, ahm, y también es como si no, no sé si quieres entrar en este mundo de LiveKit y otras, eh, capas que tenemos, porque al final, ah, normalmente tú no consumes ElevenLabs directo. Depende, mmm, pero hay un montón de otras opciones, edades que, ah, y otros proveedores que te da opción.

Son como hub. Tú puedes, mmm, elegir diferentes modelos, diferentes, mmm, APIs y usar también su SDK por encima. ¿Y qué te ofrece? Te ofrece estos, mmm, precios en, en bulk, en sentido que tienen descuentos de volumen porque están usando plataforma y un, un montón de clientes usan su plataforma, por eso salen mucho más rara, mucho, no mucho, pero más barato que usar, por ejemplo, ElevenLabs directamente.

Ah, y otros-

¿Pero cuánto cuesta esto?

Bueno, la verdad es que de momento aún es un poco caro, pero si realmente consigues automatizar horas humanas, sale a cuenta porque es un orden de magnitud más barato. Pero estamos hablando de cinco céntimos por minuto. El, el conjunto de toda la infraestructura y los tres modelos de speech-to-text, LLM y text-to-speech.

Y son mejores model-- muy mejores modelos.

Sí.

Sí.

Hombre, es mucho más barato que un humano.

Sí.

¿No?

Sí, sí.

Un humano, un minuto de un humano es, es carísimo. Esta, esta tertulia nos va a costar una pasta.

Sí, nos está costando mucho dinero. Mejor clonar nuestras voces.

Mandemos a nuestros agentes.

Sí.

Muy bien. Y, ¿y tú cómo, cómo ha sido tu experiencia de pasar de, por distintas áreas de Factorial ya que estamos? Eh, te pregunto directamente, porque tú has pasado de equipos CRUD, como dices, ¿no?

Sí.

Y es-- me gustaría pensar de que ya no quedan equipos CRUD en Factorial.

Bueno.

Todo el mundo es muy-- está pensando en AI.

Sí, sí.

Está incorporando, pues, es, indeterminismo en algún momento del, de la propuesta de valor, que bueno, luego hemos discutido mucho sobre el indeterminismo. Me mareo ya de, de esta discusión. Eh, pero, pero ¿c-cómo ha sido esta experiencia de pasar de distintos equipos y acabar en este equipo?

Bueno, muy enriquecedora, pero al final, eh-

No pressure.

Muy enriquecedora, pero me he quedado con Juan.

Sí.

¿Sí?

Sí, sí. Ah, está muy bien aprender de las distintas partes de Factorial, pero sí que es verdad que Juan es lo donde hay el reto más grande técnico, que al final a mí es lo que más me apasiona, los reco-- los retos técnicos complicados.

Mhm. ¿Y cuándo saldrá este onboarding totalmente automatizado?

Bueno, eh, de momento estamos haciendo pruebas y ya está en producción y la idea es que el año que viene tendremos que-

¿El año que viene?

Que viene no.

Este año tendremos que-

Este es mejor.

¿El año que viene?

No, no, no.

El año que viene es AGI.

Perdón. Eh, tenemos que gestionar más de 8.000 onboardings y esto implicaría-- ahora mismo el, el onboarding en Factorial es un proceso muy manual y requiere de muchos onboarding specialists que acompañan al cliente.

Y escalar implica escalar proporcionalte-proporcionalmente el headcount. Entonces, la, la idea de esta iniciativa es conseguir más leverage para-

Pero aquí hay un mindset importante, un cambio de mindset, ¿no? Porque tenemos equipos que han hecho esto manualmente y que ahora tienen que pasar a hacer un, un salto de abstracción, que es igual la monitorización de múltiples onboardings mientras pasan, ¿no?

Sí.

El diseño, el, el, el del sistema, ¿no? Eh, son otras, otra capa de abstracción, ¿no? No todo el mundo lo va a ver o lo va a entender o lo va a saber hacer.

Sí, aún hay partes que son muy complejas y que dependen mucho de cada cliente, y ahí es donde el humano puede aportar más valor. Pero sí que hay partes que son muy mecánicas, siempre son igual, y esas son las que podemos automatizar.

Y también yo veo esto como una oportunidad más grande para dar mejor experiencia al usuario. No es solo para: "Vale, mira, la IA ahora recortando costes". No.

No.

Porque exacto, al final tú tienes humanos para casos mucho más complejos y por eso claro que ahora ellos tienen mucho más tiempo para ayudarte exactamente en este caso. Y también la IA tiene al final oportu-- como-- la IA va a responder a todos los tus preguntas, da igual cuántas veces tú vas a preguntar y va a intentar-

Tener un experto siempre disponible para ti en todo momento.

Exacto.

A la una de la madrugada, eh, con una profundidad y un conocimiento brutal que además te guía en el proceso, ¿no? Y una de las cosas que escuchaba a Xavi Virgili decir, eh, que es el, el director de, de experiencia de usuario en Factorial, eh, que decía esta semana es: "No, es que vamos a cambiar el mindset y vamos a empezar a invertir más en el onsite".

Es decir, ir a visitar a clientes. O sea, hoy era imposible, ¿no?, que los-las personas de onboarding pudieran ir a ver, conocer al cliente, tal. Esta parte de relación, volvemos a la parte humana, eh, eh, no, no, no damos abasto, pues tenemos como muchos, muchos onboardings de hacer y, y entonces ahora podremos hacer, podremos dedicarle ese tiempo a hacer esto, ¿no?

Eh, yo creo que esto va a cambiar en todas las compañías, eh, no solo en, no solo en Factorial. Pero bueno, esta funcionalidad a mí me parece increíble. Y a mí-- y lo que más me interesa es cuándo puedes darle, cuándo podremos darle el, el, el tono comercial ¿Sabes? O sea, ya no es-- pero al final si no, no queremos vender algo que no, que no es.

No queremos vender humo, ¿sabes? Entonces, queremos ven-- explicarte cómo se resu-- cómo se soluciona tu problema de verdad. Entonces, esto es lo mismo que hacer un onboarding.

Sí, al final esta tecnología la estamos empezando a aplicar al onboarding, pero realmente se puede aplicar a todo el life cycle del producto, desde la primera demo, preguntas de clientes, ahm, el onboarding, a-upsellings. Hay 1.000 partes en este camino que puede ser útil.

Es lo mismo como IT. Onboarding, offboarding, son partes importantes, pero al día, al día también, exactamente, hay un montón de casos de uso y un montón de aplicaciones.

De discovery también, ¿no? O sea, para poder descubrir-

Totalmente

...el nivel de producto, porque al final un onboarding specialist no siempre tiene todo el contexto de lo que se está construyendo, eh, y de que necesitábamos input, por ejemplo, en, en producto, si pudiéramos tener input de todos los onboarding que se están haciendo.

De hecho, el discovery, o sea, la parte más SDR, es lo que primero está empezando a automatizarse. El discovery es el punto de vista de entender quién hay al otro lado, qué pains tiene, hacer un poco el descubrimiento, el checklist de cuáles son, eh, cuál es la configuración que tiene ese cliente y, y luego pasar, cualificar para una demo.

Porque ahora si esto ya lo, lo hacen, luego la demo, la demo ya es automatizada, entonces tienes la cadena de valor entera. Lo que pasa es que-

Ya, pero es muy difícil vender haciendo solo eso. Como tú has dicho, queda la parte humana y queda la par-

Las comidas.

Sí, sí. Bueno, queda

Como no te mandemos un Optimus Prime a comer contigo. Claro, no, al final queremos ser acompañados, queremos crear una relación, ¿no? Somos seres sociales por encima de todo, ¿no?

Claro, eso es lo que te da es mucha más escala, ¿no? Eh, pero el win rate no sé hasta qué punto puede llegar al mismo que el, que el de lo humano. Es verdad que, o sea, para mí tiene mucho más poder automatizar toda la administración, porque al final un, un, una person-una persona que vende no tiene una limitación de vender. O sea, puede vender mucho en un mes, pero lo que pasa es que también tiene que hacer mucha parte de admin por detrás, que si la tiene completamente automatizada, se puede dedicar mucho más tiempo al, al cliente.

Mhm.

Sí. Pero yo me refería también al discovery de, de pains de, de producto, ¿eh? O sea, ya no, no, no solo-

Vale, para el equipo de producto.

Claro, o sea, recoger-

Agregarle la información-

Claro, agregar la información

...o que los, los contras o los, los problemas que están teniendo los clientes cuando le estás enseñando-

En el onboarding sale todo y es donde más ves si lo entiende o no lo entiende

Esto es complicadísimo. Es, es-- hay mil herramientas de research, ¿no? De, de juntar los pains, ¿no? Para da-hacerles dashboards a los PMs y das. O sea, no funciona ninguna, ¿eh?

No.

Ninguna, ¿eh? Es, es increíble. Y ahora, bueno, hay-- hace tiempo que hay, no sé si estas compañías, Gong, Mojo, Gemini, eh, son algunas de estas compañías que lo que hacen es interceptan todas las llamadas y vía IA, eh, te, te integran, pues te generan los insights.

Te dicen lo que tienes que construir ya.

Sí. Sí, sí, no, no, a ver, eh...

Pero me interesa cómo esto va a evolucionar, porque ahora es: tenemos input humano, la IA como está haciendo un resumen y después humano está consumiendo esto. Pero si al final la IA va a consumir esto también. Estoy pensando si es para embarrar a los PMs.

Claro, es, es juntar, o sea, el SDR lo juntas con el que hace la demo, ¿no? O, o juntas, eh, el, el que hace la demo con, con el coding agent, ¿no? Y al final-

¿Y documenta?

Al final, ¿qué hacemos los humanos?

Te puede ir rehaciendo-

Las comidas.

Sí.

Crear re-- creamos relaciones, exacto.

Creamos todo el día, creamos relaciones mientras las IAs se están encontrando.

Bueno, y te puede rehacer, te puede incluso rehacer todo el front end adaptado a tu casuística, eh, concreta, ¿no? O sea, que hay mucha...

Yo, yo-- es, es un tema que, ostra, em, ahora mientras van ca-- siguen cayendo los softwares.

Sí.

Siguen cayendo, ¿eh? Cada semana vamos hablando de SaaSpocalypse, siguen, se-- siguen bajando, ¿no? Eh, ayer hicimos un, un All Hands en, en Factorial, donde puse la, la-

Sí, yo entré y lo primero que vi fue una, una imagen de Atlassian cayendo un 60 %. Digo: " Alguien ha hackeado el All Hands".

De golpe, ahora se ha establecido, eh, esa transición. Es decir, ya no queda dudas de que el software, eh, tiene que pasar a ser-- o sea, el software entendido como el proceso administrativo de tra-- de coordinación de trabajo entre dos humanos y la optimización de este proceso, que hasta el día de hoy ha llegado a ser un 2 % del PIB de cualquier economía, de las más avanzadas, porque obviamente las menos avanzadas no es un 2 % del PIB.

Em, ¿cómo podemos-- y, y que se ha aplanado aquí, y se ha aplanado aquí, porque al final el factor de trabajo, eh, sigue estando ahí, ¿no? Y, y no-- sigue siendo-- o sea, el software sigue coordinando humanos, ¿no? Eh, pero ¿qué pasa si en vez de coordinar humanos hacemos lo que hacen los humanos ya directamente, ¿no? Esto que estamos diciendo, eh, sin límites, ¿no?

Y en vez de hacer, pues una hora de trabajo, hacemos 1.000 horas de trabajo en esta misma hora. Entonces, ya estamos atacando este 50, 60 % del PIB, que es lo que es hoy work. Entonces, esto parece que se ha establecido, que todo el mundo ya lo tiene claro. Y ahora la duda es: ¿Quién va a estar en esa segunda parte de la historia?

¿Quién va a hacer la transición? Y yo no sé si lo veis, pero todos los softwares están haciendo, eh, pues estas migraciones, ¿no? Y intentando convencer al mundo de que ellos sí que han hecho la transición.

Los early ones.

¿Eh? Sí, por ejemplo, Notion. No sé si lo habéis visto, pero abres Notion y te sale, eh-

En las, en las-

Te sale un pop up. Ahí dice: "Oye..." Y son diferentes, ¿eh? Tienen-

Son diferentes para cada persona

...un A/B testing, porque lo hemos comparado, comparado varios y-

Sí, colores distintos.

Sí. Unos dicen, eh: "Sigue trabajando por la noche".

Mhm.

¿No? Y te enseñan cómo automatizar, eh, ciertas funciones para que mientras duermes, eh, sigan trabajando los agentes, ¿no? Y otros dicen, no sé, ay, otra cosa. No me acuerdo exactamente cuál era el mensaje, pero la cuestión es que te están intentando decir que, eh, puedes hacer trabajo o puedes apilar trabajo, eh, y dar órdenes, ¿no?

Y dejar que Notion trabaje para ti.

Sí.

Que todo el mundo está solo pensando que mira, va a llegar otro Notion, otro documento que tengo que leer por la mañana. Esto estoy siempre, estoy pensando que tú estás haciendo: "Oh, mira, otra Notion". Que claro, que cada equipo tiene su Notion, si tiene su documento y ahora tenemos la IA que puede escribir esto para todos.

Pero al final todos competimos por lo mismo. O sea, yo me da la sensación, o sea, creo que todo el mundo converge a ser tu coworker, a quitar del trabajo que tú estás haciendo. Al final, todos los softwares van hacia productividad. Si te puedes integrar con otros, también de MCP, con otros softwares, genial, y te puedes traer toda esa información. Pero, o sea, chocamos, eh, casi todos en el mismo-- acabemos chocando en el mismo sitio.

Si va bajando el coste del software, ¿no? Y, y hacer workflows, al final cada vez es más irrelevante, porque además se hacen al vuelo, eh, y lo, los hace Claude. Sí. Por otro lado está Claude, eh, sacando plugins, ¿no? Mientras los softwares van haciendo agentes, Claude va sacando plugins de todos los temas.

De HR también ha sacado esta semana, ¿no? Entonces tú, pues básicamente le conectas tus datos y utilizas como interfaz, eh, Claude. ¿No? Entonces, claro, Claude decide, ¿no? Tú le dices a Claude: "Oye, run payroll". Siempre pongo el ejemplo de payroll, pero porque llevamos ya un tiempo haciendo payroll.

Entonces, Claude hace el payroll, ¿no? Y pues, ya se encargará Claude de decir: "Pues, a ver, hay overtimes. Tú tienes overtime, tú tienes overtime, tú, tú, tú, tú, tú". O no sé, hay que pagar variables, eh, tal. Leerá unas, unos metadatos, unas políticas, ¿no? Una, una serie de, de instrucciones que la empresa define de cómo quiere operar.

Y, y luego-

Pero son políticas y bases de datos. Al final, lo discutíamos comiendo, ¿eh?

Sí.

Que es un poco, pero al final es políticas y bases de datos, y es quién tiene el control de esa experiencia, que ahora Claude se está posicionando. Aunque bueno, tú vas por la calle y la gente no utiliza Co-Claude tampoco, ¿eh? Pero, eh-

Ya, pero es que la gente, es que la gente, o sea, ahora yo salgo de la burbuja de IA y la gente no sabe qué es, eh, Sam Altman. Y yo: "Hostia, pero, pero ¿sois conscientes de lo que está pasando en el mundo?" La gente me toma por loco, pero digo: "Ostras, es que va a ca-- va a haber un cambio muy heavy". Pero bueno, en este cambio de, de Claude, eh, haciendo, tomando decisiones de las empresas, de cómo funcionan los negocios, teniendo acceso a todos los datos, eh, dices: "Hostia, no, no hay más agentes".

O sea, con Claude puedes hacer absolutamente todo. Pero es que además Claude está tomando decisiones relevantes, eh, sobre cómo funciona tu negocio, o sea, tomando decisiones. O sea, está operando tu negocio a la práctica. Le estamos delegando un poder enorme a una sola empresa, porque hay pocas. Hay Claude, igual hay OpenAI, igual hay una más, pero no hay muchas más.

Eh, todas las empresas están delegando la función, su gestión íntegra a estas empresas, con lo cual estas, estas empresas tienen mucho poder. Eh, tienen poder transnacional, ¿no? Tienen poder ya. Y, y desaparece la competitividad, eh, en-- y las eficiencias y las asimetrías entre las empresas, ¿no?

Y quieren protegerlo mucho.

¿Eh?

Y quieren protegerlo mucho. Este, este un poco monopolio o duopolio que tienen ahora, especialmente, por ejemplo, Anthropic, este-

Ah, bueno, esta es la otra, ¿eh?

Sí, sí, sí.

Esta es la otra, que, que ellos se protegen todo lo que pueden. Sí, están todo el día: "Ay, hay que regular, porque esto es muy peligroso, hay que regular". Que lo que están diciendo es que no entre nadie más, que la regulación sea in-infinitamente compleja para que nadie más se pueda meter aquí. Solo nosotros, que tenemos billions ya en las, en las despensas, ¿no?

Por eso yo quiero conectar esta noticia de destilación. No sé si, porque sé que te-

Venga, hazla.

Sí, esto que-

Yo creo que he hecho ya la, la reflexión de decir: "Oye, esto..." Es que yo creo, o sea, mi punto de esto, para acabar con un punto. Mi punto de esto es que no se va a permitir. La sociedad no va a permitir entregar tanto poder a tres players, que además están en otro país.

Pero el tema es si eso va a llegar antes de que suceda. O sea, si, si la gente se da cuenta y se regula a tiempo antes de que acabe sucediendo.

Tú lo que dices es que los políticos no se van a enterar.

No.

Pero, vale, es-- a-antes de destilación, pero con Google, por ejemplo, y con todos los datos personales de todos los Gmails, de que Google Drive-

Ya, pero esto es otra capa, es otra capa. O sea, no, no, no está tomando decisiones Google.

¿Ahora? Sí, no. ¿En un año con Gemini integrado en Google?

Bueno, Google es uno de estos players.

Sí, exacto. No, no, no-

No, no, digo, OpenAI, Google, eh, Grok y Anthropic.

En este caso, yo tengo menos, ah, seguridad en su-- en sociedad para controlar estas cosas. Tenemos que ver, porque al final, si esto pasó algunos casos, algunas veces con los datos antes, ¿por qué no va a pasar con, con las decisiones? Tenemos-

Sí, tú, o sea, lo que dices, si te da una ventaja tan grande, una eficiencia tan grande, ¿por qué no usarlo, no? Pero claro, cuando las eficiencias siempre tienen sentido comparativamente. Si todo el mundo tiene la misma eficiencia, ya no es una eficiencia.

Desaparece el mercado, porque entonces, ¿qué sentido tiene? ¿Por qué, por qué vas a vender tú en lugar de yo? ¿O por qué comprar esta compañía versus la otra si es la misma?

O a-o aparece en otro sitio, que esto es la gran pregunta: dónde se va a mover la competitividad, las asimetrías, en qué, en qué nos vamos a diferenciar. Siempre tiene que haber algo que nos di-diferenciemos, si no, no hay mercado, ¿no?

En precio parece que no. En-- el precio tiende a cero, ¿no?

Bueno, el precio se humanizará, porque al final el coste-- tú lo puedes liar más o menos utilizando OpenAI, siendo más, más o menos eficiente, pero también eso se va a hacer muy fácil, ¿no?

Lo veremos, porque todos los-- al final, más o menos precios tenemos, sí, como que tienes datos. Tú tienes 20 y 200, más o menos, esto, precio, mmm, price tiers que tenemos ahora. Todo es muy subvencionado. Es comooo, al final no es un precio al coste. Todo que-

Todo está subvencionado por los BC que meten billions.

Exacto, exacto. Porque al final hay una, un cálculo, no sé, no sé quién ha hecho, que al-- por dos, ah, más o menos que tú tienes 13x, ah, más tokens por un subscription de Claude. Si tú vas a comprar lo mismo directamente con su A-API.

Por eso es muy subvencionado que, que está pasando ahora.

No, pero no lo he entendido.

Si tú compras ahora Claude Code, de Claude Pro o Clo-Claude Max, que te da 13x más tokens Cantidad de tokens por, por este precio. Si tú vas a directamente a su API a comprar esto, sí

O sea que el modelo de suscripción está subvencionado para que la gente se acostumbre a utilizarlo-

Exacto

...versus si se lo montara desde el terminal con la, con la API.

Ya, bueno, pero estás comparando Claude con Claude.

No, pero es-

O sea, es que la pregunta que todo el mundo se hace es q-qué es un crédito.

Exacto.

Uno, qué es un crédito. Dos, cuánto vale en origen de-

Sí

...cómo se genera.

Pero al final eso también genera un poco como-- esta quita este equilibrio, porque si tú eres Cursor y tú compras estos credits por un precio de, de API y después de Claude y después hay Claude que puede hacer el mismo token, pero en precio 10 equis menos o más, más bajo, esto te genera, claro, un problema muy grande.

Mmm. Bueno, y esto lo que tiende al final es que menos gente, ¿no? Necesitas menos gente y por eso el SaaS apocalypse. Al final es el precio per seat colapsando y cada vez que Claude saca una nueva iniciativa, ¿no? Esta semana sacaba Claude Security.

Claro, pero, pero y tenemos que ver que esto realmente se-- hasta cuándo, hasta qué punto está subvencionado, porque puede estar generando un dumping, eh, utilizando el hype de mercado de, mmm, levantar tantos billions y tal, está destruyendo trabajos que igual luego la energía es más cara que ciertos trabajos. No lo sé.

Ya, ya, ya.

O sea, no, esta paridad yo creo que no, no lo tenemos claro. Pero tú ibas a hablar de la distillation-

Sí

...de los chinos que han salido esta semana.

Sí, es como-

Darío

...ma-- ah, exactamente. Fue un blog post de Anthropic que estaban, ah, acusando, mmm, tres compañías chinos en un distillation attack.

¿Y qué es un distillation attack?

Exacto. Tres compañías chinos. Son Moonshot, ah, Minimax y, ¿ah?

Deepseek.

Y Deepseek, gracias. Sí. Ah, ¿y qué es un distillation? Que al final, ah, mmm, que Anthropic está diciendo que estos modelo-- labs chinos están haciendo más o menos variaciones de la misma pregunta a Claude para sacar y ta-- y para crear un, este, dataset sintético de preguntas y respuestas, y después usar esto para entrenar sus modelos.

Esto normalmente, mmm, esta te-- esta técnica se llama distillation, exactamente para entrenar modelos un poco menos inteligentes, que son modelos de-- más grandes, pero es manera más barata generar esos da-datos sintéticos. Pero ¿por qué no-- personalmente no me gusta este artículo? Porque ellos están hablando de cantidades de requests que, que está acusando haciendo estos modelo-- estos labs chinos tan pequeños, que yo tengo sensación que a veces en Factorial estamos generando esto, tanta, tanta, tantos requests al día, solo nuestros developers.

O sea, en Factorial generamos más requests que todos los modelos chinos juntos.

Exacto. Que yo estoy seguro que al final con estos-- esta cantidad de requests que hay ahí, tú no puedes destilar nada. Esto, esto, por eso este artículo me parecía muy raro.

Es humo.

Es, es un poco humo. Y yo estoy pensando: ¿y por qué ellos están haciendo esto? Po-- es, es, mmm, la idea o es sen-sensación que he tenido leyendo esto es que es, no es para acusar nada a nadie, es más para políticos americanos, para decir que: "Mira, necesitamos tener, poner algunos más reglas aquí, tenemos que poner más orden en, en los modelos chinos".

Pero a este hombre lo que le preocupa es que no se vendan, eh, NVIDIAs a los chinos.

Una de estos.

Porque lleva diciéndolo mucho tiempo.

Y más también u-uso de modelos chinos, porque al final modelos chinos están mejorando-

Que no se pueden usar modelos chinos directamente.

Exacto, exacto. No, y también, eh, y exactamente, que equipos en compañías americanas, por ejemplo, no, pues, se pueden usar esos modelos chinos, porque al final-

Pero si son modelos open source

Pero sí, tú puedes poner-

¿Quién sabe que si estás usando un modelo chino o no?

Pero si tú pones una, una regulación.

Bueno, yo pongo una regulación y quién sabe si yo estoy utilizando un modelo chino o no.

Con-confirmar que no usas modelos chinos. Estoy imaginando, pero al final es el challenge que yo veo, que, ah, modelos chinos están mejorando cada día mucho y son open source. Y también so-- al final, tu coste de inferencia está ahora incrementando mucho cada día, si ahora estás usando más y más la IA.

Porque yo tengo una pregunta. O sea, si tú utilizas un modelo chino, ¿tú puedes-- tienes miedo de que eso esté llamando al Partido Comunista Chino de alguna forma o...?

No. Si yo estoy-

Porque, ¿cuál es el argumento de la gente?

No, si yo estoy-

Hay un backdoor en un modelo chino, pero si es open source no puede-

No, mira, argumento de, no, Dario Amodei personalmente, pero de Anthropic aquí es exactamente que Anthrope-- Anthropic se-- ha invertido tanto en la seguridad, en este, ah, IA constitucional, que ellos están diciendo, que asegurar que Claude nunca va a generar ningún, ah, mmm-

Han invertido tanto que el tío que se dedica a esto se ha ido porque ha dicho: "A esa gente les importa un pepino la seguridad".

Exacto.

Pero bueno, eso es una anécdota.

Este es otro tema. Sí, también hay un blog post muy largos de Dario Amodei, muy inteligentes, ah, expli-explicando todo esto. Pero al final, s-su, su narrativa es así, que con estos modelos no podemos garantizar que la IA-

No puedes construir una, una bomba nuclear.

Exacto. No podemos garantizar que no puedes. Sí.

Ah, no podemos.

No podemos, exactamente. Generar-- no podemos asegurar que esto no va a pasar.

O sea, él lo que dice es que los modelos chinos están util-- están destilando, están usando su modelo-

Sí

...para luego quitar el alineamiento, ¿no?

O no tener esto igual.

El alineamiento es estas protecciones-

Sí, sí, sí, o no tener esto

...para no construir bombas nucleares.

Sí.

Eh, y para luego construir una bomba nuclear en China contra Estados Unidos. Ese es el argumento largo.

Sí, sí, sí. Muy, muy largo. Y también es como al final fue muy divertido leer esto en Twitter, que todo el mundo estaba diciendo a Anthropic que: "Mira, pero chicos, ¿de dónde vosotros tenéis toda la información que estáis usando para entrenar gente?"

¿De dónde habéis sacado, eh, todos los datos para entrenar vuestros modelos?

Sí.

Y evidentemente, pues, robando.

Exacto, exacto. Y por otro lado, tenemos Pentágono. Está ahora hablando directamente con Dario Amodei diciendo yo-

El Pentágono

...exacto lo mismo. El, ah, el Pentágono, sí.

El Pentágono-

Sí

...de Estados Unidos-

Sí, sí, sí

...está, está diciendo que, eh, bueno, que-

Podemos tener modelos chinos

...se está quejando de Anthropic. Dice-- yo leí el otro día que decía alguien del Pentágono que Anthropic es woke y que, y que no está entregando-- no quiere trabajar con el ejército y que no sé qué y que tal, tal, tal, ¿no? Y luego Dario dice que le preocupa muchísimo Que se utiliza Anthropic para entrenar swarms.

¿Cómo era? Swarms, eh, ¿cómo era swarms?

Enjambres, enjambres.

Enjambres de drones, eh, autónomos que maten a gente masivamente y que no haya alguien, un dron que pueda desobedecer la matriz y decir: "Yo a esta persona no la puedo matar porque va contra mi ética". Y como no quiere que esto se acabe utilizando Anthropic para estos enjambres, bueno, esto es, esto es lo que yo leí, eh, pues entonces no va a colaborar con el Pentágono.

Pero esto, a ver, ¿qué, qué día estamos? Tienes hasta el viernes, creo, para-

El viernes, el viernes

...para dar una respuesta. O sea, evidentemente, pues va a colaborar con el Pentágono, ¿no?

A ver, lo veremos. Ese es también un muy discurso, discurso muy interesante, porque Anthropic ha creado su, su identidad basado en esto. Porque por un lado está diciendo que exactamente-

También tiene que tener la identidad con eso. Eh, mira, esto mismo dijo Meta en China, que luego es mentira, pero bueno, lo dijo Meta en China y ¿tú ves Meta en China? Yo no. Pues lo mismo en Estados Unidos, ¿no? Si al final los gobiernos, eh, tienen mucho poder, sobre todo los america-- el americano y los chinos, ¿no?

Pero sí, Anthropic en ese sentido está ahora por un lado creciendo mucho, por otro lado tiene un montón de problemas. Tiene, me parece, tiene un montón de miedo, no sé, para proteger esto.

Y no paran de sacar cosas. Yo, yo es que flipo con, con la velocidad en la que van sacando cosas, ¿no? Eh, hace poco, pues ha salido que escriben COBOL.

Mhm.

Y IBM, bum, ha caído.

Sí, IBM ya también.

¿No? Eh, luego han dicho: "Oye, tenemos un producto para ciberseguridad".

Claude Security, ¿no? Que te revisan el código y te dicen: "Oye, aquí tienes vulnerabilidades". Y también sale CrowdStrike, SentinelOne, todos los DRs.

Ese, tú estás muy cerca de estos softwares.

Bueno, son partners nuestros. Son partners nuestros. A ver, o sea, lo que sacó Claude, lo que sacó esta semana es para revisión de código, que no es algo-- crees que, o sea, no es el core del negocio tampoco de estas compañías, pero el mío es siempre-

Eso es porque caen, ¿no? Estas compañías de ciberseguridad.

Bueno, caen muchas veces por, por, por comportamiento de los bots, de que ya es, oye, saca Claude algo, automáticamente vendo todo lo que, lo que esté relacionado. Eh, y luego hay las reacciones de cada uno. Sale el mismo SentinelOne, salía, salía el CEO diciéndole: "Bueno, pues te detecto tres vulnerabilidades al mismo Anthropic", ¿sabes? Y le decían-- y les publicaban públicamente.

¿Esto lo dice, lo dice el CEO de SentinelOne?

Sí, el CEO de SentinelOne.

Que es un software de ciberseguridad.

Exacto. Uno de los que cayó-

Le encuentras vulnerabilidades a...

Le dice: "Pues mira, has sacado un producto de esto, pero yo te encuentro estas vulnerabilidades". Pero bueno, es el approach un poco de cada uno, y que algunos de estos se van cerrando cada vez más y dicen: "Oye, yo voy protegiendo y yo--". Al final lo que hacen, o sea, esos softwares, lo que tienen es un agente que instalan, normalmente mediante un MDM, lo dejan instalado en el, el propio dispositivo para poder protegerlo, detectar vulnerabilidades y, y muchas veces también, eh, actuar.

Pero hay también varios approach. Y a mí también, o sea, es lo que comentábamos también comiendo, ¿no? Que a mí me viene un poco el cómo cambia la estrategia de producto, porque cada uno-- aquí hay gente que se está cerrando y dice: "Yo cierro las puertas para que Claude no pueda trabajar conmigo y no me pueda utilizar y quitarme el valor y comoditizarme". Y hay compañías que digo: "No, no, me abro a MCP", y por ejemplo, Dynatrace, que es una de las otras que caían también dentro del mundo cyber, se abre completamente y ahora, eh, ni va a ser one.

Claude ya puede, ya puede utilizarlos, eh, directamente. Y ahí es donde también la conversación de dónde acaba estando el valor desde un punto de vista de producto. O sea, está en el propio producto como lo hemos entendido hasta ahora, pero si todos-- o s-- o ya ha desaparecido de, de ahí, ¿no? O sea, ha desaparecido esa interfaz como la conocemos, el coste del, de hacer software se va a cero.

El valor para mí está mucho más en, bueno, quién tiene el control del hierro muchas veces, ¿no? Que tú puedes decidir, y en el canal de distribución y en qué ve el usuario final, o sea, dónde está interactuando. Si es Claude, por ejemplo, a día de hoy es Claude, pero lo que digo, la mayoría de gente no utiliza Claude en la calle todavía. Entonces, ahí es donde los dilemas-

Bueno, utilizan ChatGPT a nivel personal.

Bueno.

¿No? La mayoría parte de la gente.

Sí, que ChatGPT es mucho más B2C y Claude es mucho más B2B.

Sí, pero bueno, es B2C, pero es aplicable. O sea, al final las personas trabajan.

Sí.

Entonces, lo utilizan para lo personal, para saber qué-

Lo utilizan para lo profesional.

También lo utilizan para lo profesional, ¿no? Lo que pasa es que no, no, no, no puedes utilizar ChatGPT para coordinarse con las cosas de la empresa, con otros ChatGPT de otras personas de la empresa, ¿no? Pero bueno, esto, ese es el, el paradigma de OpenClaude-

Mhm

...eh, que es un poco lo que pone encima de la mesa de qué pasa si todo es un agente personal y los agentes ya se coordinan entre sí y crean redes sociales y, y, y hacen trabajo juntos. Y tú te comunicas con Telegram, que es lo que sabes usar, o con WhatsApp o-- ¿no?

Y que siempre hay un human in the loop, pero hay detrás, que hay interfaces, normalmente dos agentes hablando. Y si hay un blocker, claro, está llamando.

O sea, realmente nos estás mandando a-- o sea, quieren que vayamos a la playa, a poder trabajar desde la playa. De hecho, Claude acaba de sacar una interfaz remota-

Sí, para Claude Code

...para poder seguir haciendo queries a Claude Code mientras estás en la playa.

Sí. Que me gusta ahora que está pasando esto en el mundo de ha-harneses. Es que, eh...

Harness. Harnes-harneses.

Harneses, sí.

El mundo de los harnesses.

Harneses, sí. Ah, es que Claude Code ahora está siguiendo todos los harnesses, eh, alternativos populares como API y otros, y está sacando features que hay, que sacan muchas estrellas en el GitHub. Y uno de estos era exactamente esto, remote, eh, remote control, que un montón de developers ha creado subversiones pa-- mmm, exactamente para esto, pero tiene todo el sentido del mundo.

Pero yo también estoy pensando que todas las variaciones que está sacando Claude es un poco de lo mismo. Es como hay Claude Code en el centro o un concepto de este agent club, y después están, eh, verticalizando más. Mara, mira, ahora seguridad, ahora ma-- añadimos más tools de HR, ahora añadimos más tools de, de browser.

Y está después repaqueteando esto y usando como una oportunidad de marketing.

Oye, ¿podemos hablar de cómo hacemos el desarrollo en Factorial? A mí me escribe mucha gente que me dice: "Oye, ¿podéis venir a hacernos un workshop de cómo, eh, cómo hacer spec-driven development?" Es una de esas palabrotas que se está utilizando ahora mucho. Eh, o sea, desarrollo basado puramente en IA, eh, con li-limitación casi no escribiendo nunca código, directamente casi ni viendo el código Eh, ¿cómo, cómo...?

Adrià, explícanos cómo es el-

Bueno-

...el proceso en Factorial.

La realidad es que la forma de escribir software y producir software ha cambiado completamente y ahora mismo la mayoría del código que enviamos a producción en Factorial no está escrito por un humano. Y hay muchas técnicas-

Tú me lo dices hace seis meses y, y diría: "¿Cómo?" Me daría un ataque de corazón.

Paramos, paramos todo.

Exacto.

Hay, hay muchas técnicas alrededor de esto para que realmente funcione y sea robusto, pero-

A-antes de ir a esas técnicas, que, que yo creo que tenemos que explicarlas, ehm, ¿puede ser que, que esté cayendo todo mucho más? Amazon, Cloudflare, toda la infraestructura crítica de todo el mundo no para de caer. La gente dice que es por el vibe coding.

Tú eres, tú eres, es que tú eres muy, muy tecnoacelera-aceleracionista, y me gusta, en parte, eh, pero, pero realmente mucha gente-

No, sabes-

...está diciendo: "¿Veis?"

No.

¿Veis?

Al final este discurso de mira, todo el mu-- todo software que tenemos es una mierda, eh, empezaba en, mmm, empezado mucho más antes de, de la IA. Y al final, no, es una coincidencia. Sí, es, es verdad que a veces-

Qué, qué, qué, qué coincidencia, ¿eh?

No, pero al fin, pero-

Justo en las, en las semanas en que empieza todo el mundo a hacer vibe coding, empieza a caerse toda la infraestructura mundial.

No, no, no. Es, es-- al final es ahora también es otra cosa que tenemos con Twitter. Está todo-- todas sus anécdotas se están multiplicando mucho.

Anécdotas no.

Pero no, no compro esta narrativa, perdón.

Vale.

Pero mira-

Vamos a, vamos a-

Vamos a-- vale, técnica.

Me interesa entraría en más en detalle sobre eso. Eh, Adrià, ¿cómo, cómo hacemos? Explícanos el proceso. Tampoco hace falta mucho entrar muy en detalle, pero suficiente.

La clave al final es el-- la gestión del contexto para que tú puedas tener tu agente de código favorito, que pueda realmente entender la base de código y pueda actuar y a-- realizar los cambios para hacer las features que tú quieres. Entonces, para conseguir esto hay prin-- una técnica principal que son las skills y lo que hemos hecho durante los últimos meses es documentar todo Factorial con skills para que cada parte del código esté documentada y los agentes solo con leer los archivos de las skills puedan trabajar y entender directamente

el código. Y encima de esto añadimos agentes de código. Antes, bueno, teníamos Cursor, ahora estamos probando con OpenCode, con GitHub Copilot y con esto realmente si tú tienes un spec de la feature que quieres producir, si gestionas bien el contexto y tienes todo bien documentado, prácticamente el código se escribe solo y solo tienes que verificarlo.

Para la gente que nos escucha, ¿qué es un spec? O ¿qué es un spec para Factorial?

Una spec al final es una definición, ehm, concreta y, y determinista de cómo debe ser un comportamiento de una feature o...

Pero en lenguaje natural.

Mmm, exacto, una definición-

Con todo lo determinista que es el lenguaje natural.

Determinista.

Determinista entre comillas. Ah, es una-

Y lo que pasa con un spec es que tú tienes siempre muy buenas intenciones, hac-- escribes un spec y un minuto después ya ha cambiado. No un mes después, no, no, un minuto después, cuando se ha encontrado con la realidad, eh, esto pues ha cambiado. Entonces, ¿cómo mantienes esta spec actualizada?

Bueno, en función de que cambia la definición del producto y qué funcion-funcionalidades queremos, se actualizan las specs.

¿Automáticamente? ¿Hay un agente escribiendo la spec?

Esto es el paradigma del spec driven development y cómo funciona es que son los humanos quienes escriben las specs y a partir de las specs los agentes actualizan el software para cumplir con las specs, que son estos requerimientos en lenguaje natural.

Pero tú vas toquite-toqueteando, o sea, tinkering. Vas, no, vas, vas diciendo: "Oye, eh, otro prompt. Esto no, hazlo así o asá o así".

Y esto es exactamente que-

¿Qué pasa con la spec?

...que yo veo que es un cambio de chip que está pasando mucho más cada día en, en la industria. Que al final es la también diferenciación muy importante entre skill y un spec. Que para mí skill es más un set de los principios. Es como cómo en teoría vamos a atacar un problema, que no es un workflow muy definido.

Es una constitución.

Eh, sí, es como mira, si tú quieres-

Un marco constitucional.

Si tienes un bug, cómo en teoría tú vas, eh, a verificar que ha-- has resuelto este bug.

Mhm.

Que, ah, ¿cuál es el concepto? ¿Cómo tú puedes verificar? Es más de, de la teoría, pero no es una constitución exactamente, no es un paso a paso, no es un workflow. Y spec, por otro lado, es más definición de, de parte de producto, exactamente. De nueva funcionalidad, de nueva conexión, también con algunos inputs y que es más importante-

Pero ¿tiene un formato este spec, un formato concreto?

Que puede entender un agente. Es como al final es como yo veo, que-

Es que nunca se han hecho specs bien hechas.

Exacto. Y no hay, honestamente no es-

No existen.

No existen. Ahora-

Por eso que me dices un spec determinista y digo: "Preséntamela. La primera que he visto."

No, no.

Es o-- semiobjetiva, digamos.

Semiobjetiva.

No, exactement. Que si alguien va a decirte que mira, hay un formato bien hecho y que ya está, es una mentira. Que todo el, todo la industria ahora está intentando encontrar un, este, holy grail en sentido cómo podemos, eh, poner esto bien. Pero como, como yo estoy atacando personalmente, es como siempre estoy intentando, antes que empezar algún desarrollo, pensar cómo un agente puede verificar que llegó al final.

Porque, ehm, porque agentes a veces le gustan mucho leer código. Están pensando que mira, he encontrado un bug o he resuelto un problema. Y no es verdad, porque no han probado nada No, no han corriendo tests, no han abriendo un browser. Y para eso tú tienes que también defender un spec, que mira, ¿cómo podemos verificar que todo-- un definition of done?

¿Cómo se hace? ¿Cómo se prueban las cosas?

Exacto. Lo mismo como con developers. Porque si no, developers a veces: "Mira, funciona en mi máquina, pero vale, si hay-

Clásico. Funciona en mi máquina

...si hay producción, todo. Por eso tenemos todos estos conceptos.

El usuario lo hace mal.

Y es lo mismo con los agentes. Tú tienes que pensar desde el principio cómo, cómo podemos definir.

Curioso, porque mientras te escucho estoy recordando Elon Musk, siempre acabamos, todo empezaba todo en Elon Musk, que decía de Tesla, decía: "No, el producto no es el coche, es el producto es la fábrica". Y lo que tú estás definiendo, de alguna forma, viene a ser lo mismo.

Dark factory, sí.

O sea, tú estás creando la fábrica.

Sí, sí.

Y estás pidiendo a los developers que dejen de, de, de pensar en el coche y que pasen a diseñar la fábrica.

Sí, totalmente. Es como el des-des--

Eso no todos lo, lo entienden o lo quieren entender.

Sí, pero al final, que yo veo que es también es, es otro cambio que, que tú me estás preguntando. Y a nivel de team, team caring: "Ah, no estás haciendo bien, ah, bien, hazlo otra vez". Y que yo veo ahora que son modelos son tan buenos que en teoría, si al-- ellos están escribiendo algo mal, significa que le falta contexto, como Adrià está diciendo, que falta este context management.

Por eso, trabajo de developer ahora es un parar un poco, hacer un paso detrás y ver: mira, ¿qué le falta? Puede ser un skill, puede ser un parte de nuestro, mmm, como code base no es tan clara, ah, tan clara, no está tan claro estructurada o no, o falta documentación. Añadir esta parte y reiterar otra vez desde el principio y ver que mira, ahora pasa.

¿Por qué? Porque esto escala mucho más que tú team caring personal, que mira, no, yo voy a añadir en este us-- solo en este caso particular, un poco más de contexto.

Sí, no, no, y está muy-- o sea, yo creo, estoy leyendo los mismos artículos que mucha gente de la audiencia estará leyendo, ¿no? Pero, y una cosa que me encuentro es que casualmente la gente que escribe estos artículos y, y, y piensa estos frameworks está hablando de universos de desarrolladores-

Mhm.

...de tres personas o de cinco personas. O sea, el artículo que más vueltas he dado, lo de OpenAI.

Sí.

Que explica cómo está, cómo han desarrollado Codex en quince días. Que digo: "Hostia, Ilia, yo te digo, Ilia, quince días. Quince días, tío". Pero bueno, eh, eh, claro, luego dices y miras si son tres personas. Y es que claro, tres personas, claro que se coordinan y generan un framework para trabajar juntos de cierta manera, es que están todo el día hablando.

Sí, y es un cambio que, mmm, que yo veo aquí, que ellos no están coordinan entre ellos tanto, están coordinando agentes entre ellos.

Es que tres personas ni siquiera hablan entre ellos, tienen agentes que hablan entre ellos.

No, están hablando, pero de cosas muy, muy high level, exactamente.

Van dadas las reglas, ¿no? Dan a alto nivel las reglas y...

Sí. A dónde vamos, qué queremos de nuestro producto, cómo podemos verificar que esto es bien, pero no cómo desarrollamos cada línea, qué es nuestra abstracción de, no sé, cómo escribimos un código, porque ya esto, esto ya está. Es como no es tan interesante, es un low level. Este low level está ahora manejando los agentes. Pero es-- el diferencia grande aquí que yo veo, ah, la diferencia es que sentido, que en ese sentido, ah, es mucho más fácil explicar algo a la IA que a, a otra persona.

Porque si una vez tú has explicado esto al modelo, veinte más, ah, como veinte más runs, va a pasar más o menos lo mismo, que esto-

Eso es más, eso es cierto. O sea, una vez lo has explicado y lo ha entendido, en teoría-

Sí

...porque es indeterminista. Pero bueno, en teoría-

Sí

...eh, de golpe, pues lo puede hacer mil veces, ¿no?

Exacto.

Y nunca más se va a olvidar de esto, de equivocarse, ni lo vas a tener que explicar a varias personas, sino que-

No, después puede ser que tú, tú has metido tanto cosas en contexto que va a perder cosas, pero, pero-

Veis, pero esto es como humano, ¿eh?

No, pero...

Si le metes mucha información, se...

Pero sí, sí, sí, sí. Que yo estoy diciendo que cada vez que tú estás invirtiendo un poquito más en este sistema de specs, de sistema de contexto y todo, esto multiplica mucho, mucho, mucho más. Por eso tres personas, siete personas, 10 personas, esta escala más que solo un equipo de personas reales. Por eso es tan importante hacer esto bien de-- desde el principio y empezar ya.

Ah, y esto es otro cambio que chip que yo veo personalmente en mí.

Sí, sí. Yo, yo lo que veo en ti es que tienes una especie de adicción.

Justo iba a sacarlo. O sea, es un tema.

Es una adicción. Yo veo a Ilia, digo, qué sé, un do-domingo a la noche-

¿A mí no os pasa?

...a las dos de la madrugada. Ahí tal, no, porque contestándome el Slack. Yo me estoy empezando a preocupar.

Pero a mí me está pasando mucho, ¿eh? Yo celebré mucho lo de que Claude sacara lo de que podía seguir, porque a mí ya me pasaba de cuando ya me voy con mi novia, digo: "Mierda, pero es que todos los agentes y todo lo que estoy construyendo ahora me gustaría..."

Y yo le he preguntado: "Oye, ¿tu mujer bien? ¿Todo bien?" Porque digo, es que me empieza a preocupar, ¿sabes? Digo...

No, pero, ah, en alguno, algunos de estos tertulios, Romero ha comentado que: "Mira, tengo mi agente que no está haciendo nada". Y esto, esto generaba una frustración y ahora yo tengo estos siempre es como mira, ¿por qué? ¿Por qué no está generando código? ¿Por qué no está generando impacto? Y pero este sí, es una droga, es muy complejo. Y...

Tú, Adrià, también, también lo ves así.

Sí, sí, engancha mucho.

Tú también te has obsesionado, has desaparecido de-

Sí, es una máquina de hacer terras

...de grupos de amigos, de...

Sí.

Es que antes de, bueno, era el WoW. Durante una época era el WoW, ahora es Claude. No sé si-

No sé si compare más esto.

No sé si la gente entenderá la-

Sí.

...la metáfora. Oye, una cosa, Adrià, tú, eh, mientras haces todo esto, ¿eh? Y te pasas pues estas horas ahí adicto generando onboardings automáticos, que ojalá lleguemos a, a verlo este año, sin duda. Eh, tú te has dedicado a hacer side projects.

Sí.

E irlos vendiendo. O sea, tú, tú llevas dos exits este año ya.

Sí, sí, me gusta hacer side projects y el último que hice es una historia curiosa, porque es una extensión de Chrome que cuando tú visitas cualquier página de producto, te enseña un pop up con otros sitios webs que venden el mismo producto, pero más barato. Entonces, es un modelo de negocio de afilación, que cuando alguien clica uno de los links y compra el producto más barato en otra web, pues s-- hay una comisión de entre un 2 % y un 5 %.

Y esto fue una idea que tuve y que no existía Y la-

Bueno, hay, hay páginas de, de afiliación.

Hay, hay páginas-

Honey.

Exacto. Honey fue-

Que lo compró PayPal. Por cierto, todavía no hemos hablado de PayPal, pero algún día hablaremos de PayPal.

Honey-

Que es que Stripe está comprando PayPal. Se-- ya mostró interés en, en-

Sí, sí, sí, sí.

Pero bueno, sí, Honey compró PayPal.

Honey fue, fue una extensión que compró PayPal por cuatro billion. Y Honey lo que hacía era cuando tú estás en la página de checkout, te buscaba cupones. Pero-

Cierto

...el truco que tenían era que cuando tú aplicabas uno de sus cupones, encontraron un loop en la política de, de Chrome Store y metían su cookie afiliada. Y entonces, de los dieciocho millones de usuarios que tenían, cada vez que alguien compraba, metían su cookie afiliada y se llevaban un 2 % de comisión.

Y entonces, inspirado por Honey, que realmente se van-- se vendió por un valor muy alto, em...

Totalmente.

Me di cuenta que sí, que existían muchas páginas web de comparación de precios, pero no una extensión. Hice una extensión de, de comparar precios.

Pero Honey tenía una extensión.

Sí, Honey era una extensión y una aplicación móvil, pero principalmente una extensión.

Vale.

Pero lo que no hacía era comparar precios. Hacía-

No, en el checkout y te dice los, los códigos de descuento, pero lo que sí que metías es el afiliado suyo.

Sí.

Como si él te hubiese recomendado llegar hasta ahí.

Sí. Y, y nada. Hice esta extensión. En cinco meses llegó a casi siete mil usuarios activos y llegó a tener mil millones de productos, que además es un poco complicado porque los precios cambian cada día y tienes que mantenerlo actualizado, si no, no aporta valor al usuario.

Y-

Y todo orgánico, ¿no? No, no-

El crecimiento fue orgánico.

O sea, lo metiste en la, en la App Store de-- la Store de, de Chrome.

Chrome Store, sí.

Y, y empezó a crecer, ¿eh?

Sí, sí, sí.

O sea, elegiste el nombre y la descripción.

Sí.

Y la gente lo encontraba y lo usaba.

Sí, sí. Y bueno, hice algunos vídeos así virales de user generated content por TikTok, Instagram.

Ah, ¿sí?

Sí, pero poco.

Pero eso con tu TikTok.

Sí, cuentas así de usuarios ficticios. Y bueno, funcionó y empezó a crecer, pero al final, mmm, no tenía tiempo para seguir escalando, así que me hicieron una buena oferta esta semana y decidí venderla.

Y ahora ya la he vendido.

Ostra. Y por el camino te escribió la hija de Bill Gates.

Sí, esto es una historia muy curiosa, porque la hija de Bill Gates está haciendo exactamente el mismo producto. Empezó un poco antes, creo que lleva unos dos años. Se llama Phia y-

Phia Gates. No

Se, se llama Phoebe la hija. Y la, y la empresa se llama Phia.

Ostra.

Y es una extensión de Chrome igual. Ah, y justamente hace un mes o así, levantó treinta y cinco millones a ciento ochenta millones de valoración. Y hace una cosa exactamente lo mismo, una extensión para comparar precios.

¿Y le vendiste a, a ella?

No le vendí. Lo intenté, pero no, no lo conseguí. Pero lo que es curioso, creo que es de lo más surrealista que me ha pasado, es que me escribiera la hija de Bill Gates por LinkedIn, que era la, la red social de su padre en el fondo, porque LinkedIn es de Microsoft.

Bueno, a ver.

Sí, creo que-- muy indirectamente.

Sí, sí.

Pero sí, sí, bueno, sí, sí. De hecho-

Vio, vio el proyecto y me dijo: "Oye, ¿quieres venir a trabajar en Phia?"

Y tú dijiste: "Estoy con Juan."

Estoy en Factorial. Sí, sí.

Estoy con Juan. Hostia, qué, qué, qué curioso. ¿Y la otra? Porque has vendido dos, ¿no?

Bueno, voy haciendo otros proyectos. Em, antes tenía un, un e-commerce, es-esto hace más tiempo, pero empecé con un canal de YouTube de robótica y a partir de este canal tenía mucho tráfico de gente que preguntaba dónde comprar los componentes electrónicos.

Y aq-aquí es donde abrí un, un e-commerce que vendía componentes electrónicos. Este no lo vendí, pero sí que llegó a escalar bastante. Esto fue hace tres años o así.

Muy bien. Oye, y última pregunta ya y, y lo dejaré aquí. Eh, vosotros cómo... cómo estáis al día? ¿Qué, qué, qué leéis?

Ilia.

Hemos hablado en empresa algunas veces sobre esto. Es lo-- Hacker News.

Sí.

Y los pódcasts.

Es verdad, hemos hablado muchas veces.

Sí, y los pódcasts. Es como-- y Twitter.

Obviamente, la tertulia de Itnig.

Esto, esto. Participando directamente.

Te estás autoescuchando.

Autoescuchando. No, no, es, es otro tema, no puedo. Ah, sí, pero los pódcasts, Twitter y Hacker News. Y, y Hacker News no estoy leyendo directamente, me llega un summary a Telegram.

Tú bien, ¿estás al día?

Twitter.

Twitter.

A la-- a la hora de ir a dormir, la verdad. Porque estoy al día con el equipo y construyendo lo más rápido posible. Y esto a mí me tiene al, al 200 % y es esos-- eh, esa media hora antes de ir a dormir, que ya sé que no debería, pero es el momento en que entro en el rabbit hole.

Siempre dicen: "No, no, antes de ir a dormir, no pantallas."

Duermo bien.

Lo contrario.

Duermo bien, la verdad. Pero es el rabbit hole, es el rabbit hole.

Y, y, y lo que te sale en Twitter es todo de IA. Porque a mí me sale todo de IA.

Sí, sí, sí.

O sea, es solo IA.

Sí.

Y luego por eso cuando veo un Twitter de alguien que no soy yo Que le salen otras cosas, digo, pero hostia-

Pero también-

Hay otras cosas en la vida

...tú, tú estás leyendo 4U, ¿no?

¿Eh?

Tú estás leyendo 4U-

El 4U, sí.

Sí, lo sé. Esto es muy-

Pero bueno, es que si fuera el otro también me saldría bastante lo de SpaceX .

No, yo voy limpiando cada vez, pero igualmente vuelvo a consultar 4U Discover.

Adrià, ¿tú qué lees?

Yo he preparado un, una lista con...

Es que antes de empezar a grabar, lo voy a contar, eh, Adrià ha dicho: "Oye, he venido con la bibliografía de cosas que voy a recomendar y tal". Y digo: "Bueno, pues dispara".

Sí, porque suele ser una pregunta común en el pódcast y-

Es verdad

...me la quería preparar. Eh, sí, principalmente para estar al día, Tech Twitter, ah, y después dos newle-- dos newsletters. Una es TLDR Tech, que es muy buena para si tienes poco tiempo y quieres estar al día del mundo tech. Es brutal porque te lo resumen todo y te ponen links a las noticias.

Después, más tema BC España, Deal Flow de Jaime Nova.

Nova.

Eh, y luego algunos pódcasts como 20VC, Lenny's Podcast, All In, Masters of Scale, My First Million, Acquired, Itnig. Y...

De hecho, en Itnig eres uno de los primeros comentarios, eh-

Sí, sí

...muchas veces. Se agradece mucho, eh, más positivo siempre. No como los otros que me rajan siempre .

Em, bueno, el pódcast de Alex Freeman ya es muy famoso. Y pódcast-- ah, y libros ya de, de startups y BC, Zero To-- los típicos, Zero to One, Innovator's Dilemma, The Hard Thing About Hard Things, Blitzscaling, Lean Startup, Predictable Revenue.

¿Predictable Revenue?

Sí.

¿En serio?

Sí, me lo he leído, sí, sí.

Ostra, pero qué curioso, ¿no? Porque tú no, no vendes.

No, no, pero me interesa un poco todos los rabizos.

Te interesa todo, ¿eh?

Sí, sí.

Increíble.

Y principalmente-

Predictable Revenue es un, es el que ha inventado el modelo de SDR, Account Executive, ¿no?

Sí, sí.

Fue el primer SDR del SAS, porque Aaron Ross, eh, escribía él mismo los mensajes de: "Oye, tal, podemos hablar un..." O sea, esto que ahora es tan annoying y tal, en aquel momento no lo era. Eh, la gente tenía mails desde hacía poco tiempo y casi todo Silicon Valley recibió en algún momento un, un mail de Aaron Ross, que era un SDR de Salesforce, eh, que estaba en aquel momento ya inventándose este modelo de, de venta, de, de SDR, Account Executive, ¿no?

Eh, que luego escribiría más tarde el libro de, eh, Predictable Revenue y que, y que luego escribiría otro, que no me acuerdo cómo se llama ahora. Hay dos. Uno escrito con Jason Lemkin. Bueno, en fin, eh, son-- están bien. Estos libros están bien porque te explican lo obvio.

Sí.

Pero, pero, pero que es, que es importante lo obvio.

Son el 101.

Que a veces, a veces nos olvidamos lo, lo obvio.

Base, a veces no.

Exacto, exacto. Muy bien. Pues muchas gracias por compartir la bibliografía. Gracias a todos por compartir y discutir aquí en la tertulia de Itnig. Y nada, volvemos a, volvemos a-

Ya basta.

Volvemos a trabajar. Venga, hasta la semana que viene.

Adiós.

Muy bien.

Chao.