ElevenLabs pasó de $5M a $3.3B en solo 2 años | itnig podcast #388

El mundo del doblaje, ¿no? Todo el mundo de-- que se dedica profesionalmente a esto son vuestros los mejores amigos, ¿no? El año pasado estabais en cien millones de euros y entiendo que este año acabaréis en qué, en tres veces esto. Dos veces. Yo, ¿qué ahora puedo coger este pódcast y traducirlo en todas las lenguas?

Sí.

Con ElevenLabs.

Veintinueve idiomas.

Con mi voz.

Con tu propia voz, claro. Y con la mía, si quieres.

Si alguien está escuchando mi voz ahora, va a ElevenLabs y la utiliza para llamar a mi padre y pedirle una transferencia, ¿qué pasa? Ya has dicho que vendéis al setenta y cinco por ciento del Fortune 500, que son las empresas más grandes del mundo.

En un mes teníamos más de un millón de usuarios. Habíamos sido uno de los primeros dos enterprise customers. Éramos siete personas en la empresa.

En un mes-

En un mes.

Más de un millón de usuarios cuando se lanza el producto. Esto es muy raro, ¿eh? ¿Cuánto basáis en entrenar modelos? Entiendo que habéis recibido, no sé si de-- demandas o tal, pero seguro que críticas de gente que se dedica profesionalmente a esto. ¿Cómo respondéis?

Si tú quieres aspirar a montar una gran empresa o montar algo rele-relevante, tu mentalidad tiene que ser totalmente de tiburón. Lo mismo que ellos piensan, lo tienes que hacer tú.

Carles, qué respuesta más larga para no decirme cuánto vais a facturar. Era mi pregunta.

Bienvenido a las historias de Startups de Itnig.

Bienvenidos una semana más al pódcast de Itnig. Yo soy Bernat Farrero y hoy estoy con Carles Reina. ¿Qué tal, Carles?

Molt bé.

Bienvenido al pódcast de Itnig. Tú eres uno de los socios iniciales o el primer socio inversor en ElevenLabs, ¿no? Y además eres un ejecutivo dentro de ElevenLabs. Llevas el go to market.

Sí.

Ahora nos contarás qué significa eso, ¿eh? Llevar el go to market para una empresa como ElevenLabs. ElevenLabs, ¿qué es ElevenLabs? ¿Cuál es el pitch de ElevenLabs?

Al final, nosotros, eh, nosotros teníamos una idea y era que las voces artificiales, como una Alexa, sonaban muy robóticas y queríamos desarrollar una tecnología para hacerlas sonar totalmente humanas, ¿no? Que la gente pudiera, pudiera hacer que se sintieran como conectados emocionalmente a esas voces, ¿no? Entonces, para nosotros, al final el objetivo ha sido siempre crear voces artificiales o audio artificial, AI audio, AI voices, que suenen supernaturales y que pueda generar una capa totalmente nueva de infraestructura que permitan a empresas y a, a gente crear aplicaciones encima de esto, ¿no?

Y entonces, tú puedes automatizar un call center, puedes automatizar-- puedes crearte un tutor de matemáticas que te genere, te, te explique todo lo que necesitas o puedes doblar películas si quieres, ¿no? Esa infraestructura de voces artificiales que suenan muy naturales es lo que hemos perfe-perfeccionado.

La empresa se fundó en 2022, ¿puede ser?

Sí, abril de-

Hace nada.

Sí, abril de 2022, sí.

Entre un, eh, un socio que, que venía de Palantir y otro de Google, ¿no?

Exacto. Mati, Mati, ex Palantir y ex BlackRock, muy centrado en el parte de producto y, y Peter o Piotr, eh, que vie-venía de Google haciendo la parte de knowledge graphs dentro de Google, eh, que es el genio de la tecnología puramente. Entonces, es el, es el que se inventó toda la parte de los algoritmos y nuestros foundational models desde cero.

Ellos dos se conocen de toda la vida porque ellos estudiaron juntos y fueron a la escuela totalmente juntos y han sido mejores amigos. Se mudaron los dos a, al Reino Unido a estudiar a la vez, han vivido juntos y tal. Entonces, siempre hablaban de montar alguna cosilla los dos, los dos, y lo intentaron varias veces, tenían un montón de ideas, participaban en hackathons, hasta que empezaron a pensar con el tema de voces artificiales.

Entonces, yo los conocí cuando Mati aún estaba en Palantir. Peter o Piotr, eh, había dejado Google y estaba empezando a hacer-- jugar con el tema de voces artificiales. Y nada, empezamos a hablar bastante con el tema de qué son las voces artificiales, cómo lo veían ellos, el mercado, eh, cuál sería el go to market, cuál sería el caso de uso.

Y nuestro caso inicial de uso era puramente de content creators. Eh, con la idea de un content creator quiere tener su contenido doblado a múltiples, a múltiples idiomas, ¿no? Pero para hacerlo hay que hacerles voces que sean muy naturales y que puedan hablar todos los idiomas que quieras, ¿no? Entonces, empezamos a trabajar con ese concepto y entonces yo entré en la-- fui el primer inversor de ellos.

Yo entré a cinco millones de valorización y luego hemos empezado a escalar, escalar, escalar y ahora tenemos tres coma tres.

¿Cuándo invertiste?

Esto-- yo entré en julio del 2022.

O sea, casi después de empezar, ¿eh? Pero mi pregunta era cuánto, cuánto invertiste.

Cheque pequeño. Veinte mil, veinte mil de dólares.

Veinte mil dólares a cinco millones.

Sí.

Luego la compañía ha pasado a, no sé, cien, eh, un billion y tres, 3.3 billion en la última ronda. Serie C.

Totalmente.

En nada de tiempo.

Sí, eh, firmamos la primera ronda en... fue en julio del 2022. Eh, todos los otros inversores entraron en nueve millones cuando yo entré a cinco. En nueve meses habíamos firmado-

Espera un momento, ¿por qué eso?

Bueno, porque les-

Ese detalle.

Les estuve ayudando, les estuve ayudando en todo el tema de go to market. Yo les, les hice todas las intros a los investors que, que luego entraron en la ronda, etcétera. Y, y nada, pues, eh, hablamos para que yo entrara a una valoración más baja que todo el mundo y entonces yo entré antes que todo el mundo. Entonces, entré a cinco y todo el mundo entró a nueve. Entonces-

Y tú, aparte de eso, ¿tenías parte de tu retribución en equity?

Yo no trabajaba para ellos. Yo se-- estaba totalmente fuera y yo siempre les ayudaba como investor advisor sin ningún tipo de equity, porque no me, no me ha interesado nunca tener equity como advisor. Simplemente, yo les ayudaba en go to market. Y entonces, a un punto determinado, Mati, uno de los fundadores, me dijo: "¿Por qué no te vienes a montar todo el tema go to market para nosotros?" Y entonces yo lo acepté y dije: "Me encanta, claro que sí, lo he hecho antes con tema de voces artificiales con una empresa que vendimos a Spotify".

Lo dejé todo, me fui a trabajar para ellos y les monté todo el tema de go to market. Y en dos años y medio hemos crecido una burrada y hemos montado, les he montado toda la parte de Estados Unidos, Japón, Europa, Corea, India, etcétera.

Ahora, ahora, déjame hacer doble clic en eso que has dicho que tú no crees en que el advisor, en advisor for equity.

Sí.

Em, ¿puedes elaborarlo un poco más? Es que tú tienes mucha experiencia en el mundo de las startups y creo que van a salir nuggets de este pódcast que quiero aprovecharlos.

Yo creo que al, al final es, es una, es una decisión personal, ¿no? Pero yo creo que al final, cuando has conseguido que no te tengan que preocupar nada, lo que haces es, porque tengo la suerte de no tenerme que preocupar en ese sentido por, por ganar un dinero o lo que sea.

Tú perse-- personalmente.

Personalmente, te dedicas a construir el sector, ¿no? A condis-- a construir la industria del ecosistema. Entonces, yo no creo personalmente que tener un advisor que solo estás incentivando con equity no aporta absolutamente nada. Yo personalmente no lo creo. Un buen advisor es el que te dará dinero y te dirá: "Yo quiero entrar en la empresa con mi propio dinero, ya sea con mil euros o ya sea con un millón de euros o diez millones de euros." Da igual.

Esos son los mejores, porque tienen su dinero puesto en la empresa y quieren el mejor para la empresa. Una persona que tú le das equity para que te ayude, porque te dé recomendaciones, esa persona nunca va a estar unida a la empresa sentimentalmente.

Totalmente.

Al finalmente, esa persona, si va bien, genial y dirá: "Es que lo hemos hecho superbién, yo sé contribuir, tal." Y si no va bien, le parecerá también igual, ¿no? Entonces, para mí eso es un error.

Mmm.

Si, si solucionamos esos errores, ¿cómo lo solucionamos? Bueno, pues eliminamos toda la parte de equity de los advisors, que no sirven absolutamente para nada. Y si quieren entrar en la ronda, perfecto. Entra en la ronda, negociemos que entren a lo mejor en un precio más baj-- más bajo, lo que sea, y según el valor que aportes, pues una cosa u otra. Yo es como lo he visto y yo siempre lo he recomendado a todos los, a todo el portfolio de companies que, que he invertido y, y a todos mis amigos que son advisors y reciben equity y tal, yo siempre les critico porque no me gusta absolutamente para nada.

La frase esta de: "If you want advice, em, ask for money. If you want money, ask for advice." Esta la has escuchado, ¿no? Sí. Es que yo, yo creo que yo lo veo igual, ¿eh? Pero como hay mucho advisor por ahí suelto, pues digo bueno.

Que no sirven para nada.

Lo que, lo que pasa es que el emprendedor cuando empieza es el primero que no le da valor a lo que tiene entre manos, no proyecta los siguientes diez años de su vida porque no lo ha hecho todavía. Y entonces, vas regalando el equity, tú, a la gente que va pasando por la calle. Luego eso sí, te va, te va a levantar una ronda y vale, vale diez millones, ¿sabes? Pero el día antes estabas tirando el equity por la calle.

Esto pasa mucho, tío.

Pasa muchísimo, pero porque claro, al final sí que es verdad que optimizas por lo que no t-- por lo que tienes de más, ¿no? Y en primer momento optimizas siempre con equity, pues porque es la parte más barata. Si luego la empresa va bien, pues evidente, es la parte más cara que has dado, ¿no? Porque claro, si no tienes cash, ¿cómo optimizas? Pues con equity, ¿no? Que yo lo entiendo, pero al final yo creo que el pitch es más invierte, aunque sea muy poco en la empresa para que tengas un stake inmediatamente, porque es que si no, es que el, el advice que me vas a dar va a estar totalmente viciado por lo que tú piensas que a lo mejor no es real, pero no estás pensando en el valor que puedes añadir a la empresa, ¿no?

Mhm. Entonces, eh, eh, la evolución, ¿eh? O sea, tú entras en esta primera ronda, eh, vais abriendo países, en un momento dado te piden que entres con el-- a llevar el go to market, la empresa sigue creciendo. ¿Cómo evoluciona la RR en este periodo?

Nosotros pasamos-- yo, yo entré, entré y entonces lanzamos el producto. Eh, en un mes teníamos más de un millón de usuarios.

En un mes-

En un mes de--

...más de un millón de usuarios cuando se lanza el producto. Esto es muy raro, ¿eh?

Es muy raro, sí. Eh, lanzamos el producto a finales de enero del 2023. En un mes teníamos más de un millón de usuarios. Habíamos firmado los primeros dos enterprise customers y, eh, té-- éramos siete personas en la empresa. Entonces, factorábamos millones. Profitables desde el primer día. Y entonces, eh...

¿Por qué vais al juego del BC si sois profitable?

Porque claro, el mercado, eh, estamos en una guerra, ¿no? Y en esta guerra necesitas tener una, tener munición, y el dinero es munición, ¿no? Entonces, claro, para nosotros en ese momento decíamos: bueno, si quisiéramos invertir muchísimo más y escalar muchísimo más rápido, queremos levantar algo de dinero, ¿no? Entonces, se nos acercó A16Z, se nos-- hablamos con todos los investors, pues se nos acercaron.

Fue muy ra-- muy interesante, porque en la preseed que hicimos en julio del 2022, nadie nos quería poner dinero porque nadie nos de-- todo el mundo nos decía, todos los BC nos decían: "Esto no va a funcionar, el mercado es muy pequeño, etcétera. Competiréis con Google, con Amazon, con otras startups que no funcionan y no hacen dinero." Y entonces, nada, nueve meses más tarde, después de lanzar, todos los BC en Europa y Estados Unidos lanzando en term sheets en plan: cógelo, cógelo, cógelo, ¿no?

Entonces, A16Z se puso en contacto. Nos gustó muchísimo la manera que tenían de operar y cómo funcionaban y les aceptamos, aceptamos el term sheet. Y entonces levantamos-

¿Y qué concretamente, qué os gustó de A16?

Nos gustó que... Ten-tiene una parte muy interesante que es la parte de operating partners, ¿no? Y es gente que viene de la industria, que han sido operadores.

Advisors.

Total. Han sido operators toda su vida y han montado empresas o han sido-- han trabajado para grandes corporaciones, ¿no? Y esta gente te ayuda a intros, te ayuda a performance marketing, te ayuda en lo que quieras, pero te ayudan, no en plan te doy advice. No, no, no, no. Tú dame el listado de empresas que tú quieres reunirte y yo te encuentro la manera de reunirte con ellos.

Este pódcast es posible gracias a nuestros amigos del Santander. Y es que si estás empezando un negocio, qué mejor que empezarlo con buen pie. Santander te ofrece una cuenta de negocios, un TPV y un servicio de gestoría con Legalitas a cero euros los primeros tres meses.

Y esto aplica a los que están empezando, pero también a los que ya tienen empresa. Gracias, Santander, por hacer posible este pódcast y por apoyar a tantos emprendedores como nosotros. Y si queréis saber más de su cuenta de negocios para emprendedores, clicad en el enlace de la descripción. ¿Realmente? ¿Realmente te ayudan?

100 %. Yo estuve, estuve un año, eh, haciéndoles bromas y aún se las hago, eh, diciéndoles que tenía más gente trabajando para mí que yo en mi propio equipo. Porque literalmente yo cada trimestre les envío, y lo llevo haciendo desde que empe-- entré en la ronda, en, en la serie esa que hicimos, nos saltamos la seed y pasamos a serie A.

Desde que entraron, cada trimestre les envío un listado de empresas que me gustaría, que son mi prioridad para ese Q. Y entonces ellos, eh, me dicen: "Mira, esta, esta y esta." Perfecto, te hago la intro mañana mismo. Esta, esta, esta, esta y esta, no tengo ni idea, porque no los conozco. Pero si tú me das unos días, encuentro la manera de entrar.

Porque para ellos les beneficia. Ellos dicen: "Si te le, le interesa ElevenLabs, potencialmente y cierras un contrato, me estás añadiendo val-- más valor a mi es-- a mi, a mi equity." Dios, me interesa. Pero es que además a más, yo construyo relación-

Porque ellos tienen un stake, o sea, ellos, los operating, estas doscientas personas que son exeje-ejecutivos de empresas grandes, ¿no? Entiendo.

Pero han dejado sus posiciones, trabajan solo para, ah, para A16Z.

Eso es raro, ¿eh?

Es raro, pero-

Un superejecutivo, ¿tú te lo imaginas dejar la posición? Es una jubilación.

Bueno, es otra manera de hacerlo. Ellos lo que hacen es, eh, piensan, pues, toda la parte de las, las relaciones que han construido durante todos estos años. Es una manera, pues, de, de, de pasar a ayudar un portfolio de startups. Ellos lo hacen porque-

Y vivir mejor.

Y vivir mejor, evidentemente, sin duda.

No nos olvidemos, o sea, porque-

No, claro.

Porque claro, la vida de un ejecutivo es estar ahí en el frente, ¿no?

Sin duda.

Es, es operar, ¿no?

Sin duda.

No es lo mismo, eh, hacer intros y aconsejar que estar operando. No es lo mismo, ¿no?

Pero a esta gente se les paga muy bien, ¿eh? Tienen sueldos muy buenos, como si fueran ejecutivos igualmente. No están ganando-

¿Y tienen un stake, tienen un carry?

Tienen un carry en el fondo, y entonces su incentivo es si el portfolio de las empresas funciona muy bien, su stake sube o su valor sube, ¿no?

Es, es la empresa donde se involucran, ¿tiene un carry asociado a la empresa donde se involucran concretamente?

No, es en el total del fondo.

O es el total.

Sí, en el total del fondo.

No es lo mismo entonces.

Pero bueno, al final ahí es-- el incentivo es ese, ¿no? Y yo que-

Es un poco la tragedia de los comunes, ¿eh? O sea, todo el mundo piensa que el otro se lo va a currar más.

También. Sí, es verdad, claro, claro, claro, claro.

Pero bueno, a vosotros os ha ayudado mucho.

A nosotros nos ha, nos ha ayudado super-- su-- un montón. Eh, les hacemos reports de la cantidad de negocio que hemos cerrado gracias a ellos. Eh, yo siempre-

Sobre todo lo que os ha ayudado es contarle a la gente que ha entra-- ha entrado Andreessen Horowitz.

No.

¿No?

No.

A ver, el mundo VC es un mundo de reputación.

Pero eso es un mundo de VC, pero a, a efectos reales, en el mundo corporate, la gente que te paga, les da igual.

No, no, la gente que te paga no, pero de cara al fundraising, sí.

Pero es que como la tracción era buena, nosotros pasamos de cero revenues a cien millones en revenues, en ARR, en diecisiete meses.

Eh.

Claro, al fondo es el crecimiento. Es como si me dices: un cursor que ha pasado a quinientos millones en año y medio, en dos años, de cero a quinientos millones en, en dos años. Es que da igual qué investors, qué, qué investors tiene.

No, no, totalmente.

Cero. Es que no importa nadie.

Pero puesto, puesto que dé igual, eh, ¿los founders son europeos?

Sí, Matt y Peter son polacos, los dos. Somos una empresa europea, ¿eh?

Bueno, no lo sé.

Sí.

Hombre, habéis elegido Andreessen Horowitz, que no es europeo.

No, pero somos una empresa europea. HQ es Londres, lo ha sido siempre. Lo que pasa es que tenemos la estructura con Delaware, porque si no es un drama, firmar rondas es un drama.

Estructura con Delaware, accionistas americanos. Pero una empresa europea, ¿eh?

Primeros investors fueron europeos, Creedo, basado en República Checa y Concept, basado en UK.

Andreessen Horowitz tiene un fondo que se llama American Dynamics-

Sí.

Que una de las cosas que hacen es llamar a los founders y decirles: "Oye, veniros a Estados Unidos." Aunque luego no los van a dejar, porque en la entrada está Trump diciendo: "No, no vinga-- no vengáis." Pero bueno, lo intentan, ¿no? Eh, claro, como puestos a elegir fondos, ¿no sería mejor pensar en Europa, en el proyecto común europeo, o no?

Sí, sí, no, no digo que no. Yo creo que al final depende del momento y depende del objetivo que tengas. ¿Vale? Yo creo que al final, y esto es una cosa que no sienta muy bien en el ecosistema, y yo lo digo igual porque soy un outsider y da igual, pero yo creo que en Europa somos menos sofisticados en estas cosas, ¿no? Y en donde es, en España, por ejemplo, yo creo que es, es evidente, sin duda, ¿no?

Al final, eh, y lo veo continuamente en España, y es una cosa que he odiado muchísimo, que es los fondos, eh, contra más dinero, menos dinero te puedan poner a valoraciones más bajas para tener un stake gigante, mejor para ellos. Y para mí es un error gigante, ¿no? Porque al final lo que acaba pasando es que llegas a una serie esa, y he visto un montón de, de founders que han perdido el contrato-- el control totalmente de la empresa.

Y yo ya no entro. Me-- no me, no me interesa para nada, porque ellos ya no, no tienen un incentivo para montar un unicorn, para hacer una cosa global, ¿no? Ya, ya llega eso, ¿no? Llegan unicorn, montar una empresa global, ¿no? Y para mí ese es el problema.

También es verdad que, que si hay une-- una tendencia de las empresas españolas de vender por menos de cien millones o doscientos millones de euros, claro, normal que le, le, el VC dentro de este ecosistema esté pensando en este exit, ¿no? Y en el shareholding que tiene para este exit. Es, es, es una rueda que es difícil salir de ella.

Sin duda. Pero yo creo que es, hay dos factores y que tenemos que montar por los dos. Una es cambiar la mentalidad, que está empezando a cambiar en Europa, de valorizaciones un pelín más altas, de ayudar a los founders a realmente, eh, a ejecutar de una manera activa, porque la mayoría de VCs vienen desde un punto de vista finanzas consulting, sin tener ni idea de lo que es el mundo real de montar una empresa.

Esa es una parte. Y la otra, hay una parte interesante que tendríamos que ayudar, que es cómo hacemos para que el ecosistema de, eh, enterprise tenga o grandes corporaciones estén incentivadas para comprar startups. Porque en Estados Unidos los compran y si tú quieres vender tu startup, normalmente te vas, intentas venderla en Estados Unidos, ¿no? Entonces, a lo mejor hay un incentivo que nos falta aquí de decir: bueno, pues si tú como empresa compras una startup o tal, pues te puedes descontar determinados dineros, eh, determinados, eh, lo que has pagado en impuestos, lo que sea, ¿no?

Porque al final es que incentiva el ecosistema Es un incentivo. Esa gente que acababa de vender la empresa, por mucho o poco dinero que hayan hecho, seguramente se irán y montarán otra empresa dentro de unos meses. Entonces, y sus empleados, a lo mejor montarán otra empresa. Entonces, incentivas el ecosistema de una manera muy bestia, ¿no?

Totalmente, totalmente. Eh, ¿no encontrasteis ningún term sheet de un fondo europeo equivalente a Andreessen Horowitz?

Sí, no, los teníamos, sí.

¿Pero?

Pero-

¿Os gustó más la propuesta de Andreessen Horowitz?

Nos interesó muchísimo más la propuesta de ellos que tenían, tanto a nivel económico como a nivel de operating partners que nos ayudaban. Entonces, eso no lo podías-- no, no, no lo vimos con ningún otro fondo, ni europeo ni no europeo. Sí, sí.

Vale. Entonces, em, ¿cómo sigue la evolución de, de crecimiento? Porque claro, en diecisiete meses has dicho de cero a cien millones. Y la última ronda fue la serie C, ¿cuándo?

Oficialmente la firmamos en noviembre, eh, noviembre, diciembre, pero la anunciamos en enero. Yyy, y nada, se nos, se nos han disparado las-

¿Y estabais en noventa y cuatro millones de RR o noventa y pico? He visto. O cien, cien.

Mmm, no hablamos públicamente de eso, pero, pero sí llegamos a, a-

Mi, mi advisor

... al menos, al menos cien. Al menos cien. Hacíamos, hacíamos, lleg-- si llegamos a, a cien en diecisiete meses, pues hacemos-- por ahí iba, ¿no? Eh-

Por ahí iba.

Más, más alto de eso.

Múltiplo de tres coma-- treinta y tres, treinta y cinco, treinta y tres.

Por ahí iba, más o menos. Sí. Eh, siempre hemos levantado múltiples, a múltiplos bastante, bastante suaves. Nunca nos ha interesado la idea de levantar a un múltiplo que levantas a un setenta o un ochenta X.

¿Por qué?

Porque al final...

Con vuestro crecimiento, si alguien tiene sentido, sois vosotros, ¿no?

Sí, pero al final siempre hemos preferido ser más conservadores para no tener que trabajar muchísimo más para conseguir ese múltiplo, ¿no? Es decir, si nosotros a día de hoy levantamos es porque hemos llegado a un arbare-- revenue que nos justifica esa valorización. Lo que no queremos hacer es pasarnos doce meses con la angustia de a ver qué va a pasar, a ver si vamos a llegar o si no vamos a llegar, ¿no?

Si el mercado se cae mañana, yo no me tengo que preocupar por valorizaciones, down rounds o lo que sea. Y el problema-

Bueno, se cae el mercado.

Bueno, pero como yo tengo-

Se muere ahora y ahí pasa de moda, que no va a pasar.

No, pero, pero como nosotros tenemos enterprise contracts, que es la parte que más crece, que se caiga el mercado me da igual, porque yo no me tengo que preocupar por una round, down round.

Pero este efecto es práctico. ¿Significa que habéis ido al inversor y le habéis dicho: "No, no, no me, no me pagues tanto"?

Sí, hubo un inversor muy conocido que nos hizo un term sheet en la anterior ronda para la series C round a una valorización muchísimo más alta y le dijimos que no nos interesaba. Totalmente.

Mucho más alta de 3.3 billion.

Sí. Y nos-- y le dijimos-

Tipo cinco billion.

Sí, por ahí va. Y no nos interesaba para nada.

Y dijisteis: "No, preferimos tres coma tres."

Aceptaremos otra propuesta, eh, ya la habíamos aceptado, que era menos.

Ah, si la habíais aceptado.

No, pero, pero siempre se puede cambiar, siempre puedes negociar, ¿no? Pero, pero nos interesaba para nada, porque era una ca-- valorización que no, que no entraba dentro, nos, nos, nos-

Evidentemente, hay otras, otras componentes, como las cláusulas de governance, ¿no? Y, ¿no? Los contratos. Pero, pero no era una variable en este caso.

No, no, no. Simplemente-

Simplemente por la valoración era demasiado alta.

Era demasiado alta para lo que nos sentíamos cómodos en ese momento.

Y el cash in era parecido.

El cash in exactamente lo mismo.

O sea, básicamente era lo mismo los dos deals, pero con uno te diluyes menos.

Muchísimo, ¿no?

La mitad. Y tú dices: "No, no, me quiero diluir más."

Sí.

Hostia, pues interesante, ¿eh?

Pero al fi-- y, y lo hablábamos antes, ¿no? Al final, eh, escoges unos partners. Si tienes unos buenos partners para el viaje, ¿eh?

No, bueno, claro. A ver, también está el componente de elegir el partner, claro.

Es ideal. Y entonces, ¿qué optimizas? ¿Optimizas por los partners que realmente te molan o, y por los que te vas a tirar diez años con ellos, al menos? ¿O optimizas por un partner que te acaba de hinchar la valorización y que, bueno, te gustarán? Sí, pero quizás no es lo que tendrías que hacer, ¿no?

Entonces, para mí es optimizar por los partners que son el momento correcto para tu, para tu situación en ese momento actual, ¿no?

Entendido.

Sacrifica la ilusión. Esta ilusión, sí, al final no te-

Será muy malo este partner de cinco. Bueno, no vamos a decir nombres.

No, no, no, no, no, no, no, no. Pero, pero yo creo que es, es un conjunto, ¿no?

Vale.

Si, si tienes un partner que te funciona muy bien y que estás convencido y es una valorización menos de lo que de la otra-

Vale

... y no te importa tanto diluirte, porque al final, pues oye, levantamos doscientos y pico millones, eh, en esa ronda, ciento ochenta millones en esa ronda y no nos importaba tanto diluirnos.

Pues está bien.

Entonces, habéis levantado ciento ochenta.

Sí.

¿Y cuántos sois hoy en el equipo?

Eh, justamente el lunes, eh, llegaron veinte más y somos unos doscientos nueve, doscientos diez.

Poco.

Poquito.

Poco por la, por la facturación, por valoración, por todas las métricas posibles, poco.

Sí.

O sea, muy bien. Em, hablemos de-

Lo que hemos hecho es un tercio de la empresa es go to market, otro tercio es research and engineering y el tercer tercio es puramente operations, finance y tal. Una cosa muy interesante que nosotros tenemos es que en el equipo de finance son como siete personas, eh, porque nosotros lo hicimos desde el primer momento.

Queríamos montar algo superescalable y decidimos que nadie tendría que hacer invoicing manual. Entonces, por mucho que tú me pagues un millón al mes o me pagues dos dólares al mes Todo es automatizado. Utilizamos Stripe para automatizarlo absolutamente todo, pero es que el reconciliation de todo esto en el sistema de accounting es totalmente automatizado, de modo que no hay nadie que toque absolutamente para nada todo lo que es, eh, accounting.

Bueno, hay la parte que hacemos los reports y tal, tenemos una persona que se encarga de eso, pero toda la parte de tocar el dinero y ver exactamente dónde encaja y tal y matchearlo con las cuentas-

Me encantaría hacer un doble clic aquí, pero me metería un rabbit hole que no me quiero meter. Hablemos de producto, que me interesa mucho. O sea, ¿qué, qué es ElevenLabs desde un punto de vista de producto?

Al final, ¿nosotros qué somos? Pues somos una plataforma para generar contenido de voz o audio.

Pero ¿es un, es un modelo fundacional?

Sí, nosotros mon-montamos el p-- o el primer modelo foundational o foundational model, que le llamamos text-to-speech. Es decir, tú añades texto y seleccionas una voz o clonás una voz y automáticamente te genera audio de-- basado en el texto que tú has dado.

O sea, esto compite con el Whisper de OpenAI, por ejemplo.

Whisper sería más transcripción. Y nosotros tenemos un modelo de transcripción también. Tenemos la parte de text-to-speech, es decir, añade texto y conviértelo en audio o en, en voz. Tenemos la parte speech-to-text, coge audio y lo transcribes. Y tenemos la parte que le llamamos speech-to-speech. Es decir, yo hablo y puedo seleccionar otra voz con la cual salga el final.

Y entonces, yo puedo hablar y decir: "Oh, ¿qué tal estás hoy?" Y entonces, con esa entonación en la que yo quiera y la voz que yo escoja es la que genera ese audio que yo acabo de decir con esa entonación mía. Son los tres foundational models que empezamos y luego, a partir de ello, hemos añadido, pues todo el tema del doblaje, foundational model para doblaje. Hemos añadido sonidos.

Que esto es verticalización, ¿no? O sea, de-- creéis una tecnología horizontal, que es el audio propiamente, es el speech, speech-to-text, text-to-speech, y luego lo verticalizáis en casos de uso concreto.

Sí, exacto. Porque nos dimos cuenta que al final era muy interesante y nosotros le damos la tecnología absolutamente a todo el mundo. Tenemos-- e incluso nuestros propios competidores utilizan nuestra tecnología y se la vendemos, pues yo que sé, a un HubSpot, utiliza nuestra tecnología, un Twilio.

¿Para qué, para qué? ¿HubSpot?

HubSpot lo utiliza para todo el tema de contenido, eh, Content Hub. Hay nuevos productos que van a lanzar dentro de poco, etcétera, ¿no? Utilizan ElevenLabs. Eh, un Twilio, toda la gente de Twilio. Tú tienes un-- si tú utilizas Twilio para todo el tema de las llamadas, eh, Twilio ha lanzado su AI agent, y ese AI agent está powered by ElevenLabs.

Tú tienes un, yo qué sé, eh, desde un Cognigy a un Retail, a un VAPI, a un Parloa, toda esa gente utiliza ElevenLabs.

Y entonces, ¿dónde, dónde paráis la verticalización? Porque claro, ¿por qué no lanzáis vosotros vuestro AI agent?

Claro, entonces, nosotros lo que hicimos es lanzábamos, montamos todos los foundational models que dan soporte a más del setenta y cinco por ciento, que son utilizadas por más del setenta y cinco por ciento de las Fortune 500. Y, y nos dimos cuenta que queríamos abarcar muchísimo más. Y entonces dijimos: "Vale, pues ahora vamos a montar productos end-to-end, workflows con nuestros foundational models".

Y tenemos un producto que es Conversation AI. Es decir, tú puedes lanzar un agente que interactúe con tus clientes o con tus usuarios, con quien tú quieras, con su pro-- con tu propia voz en cuestión de minutos. Y tú puedes automat tu call center, automatizar tu call center en minutos, literalmente, y utilizar nuestros foundational models.

O sea, competís con todos los otros que os compraban las API calls.

Exacto. Es un, tenemos una, es una situación de frenemies, si quieres, ¿no? La cual ellos nos pagan para foundational models y nosotros vendemos y competimos con los mismos clientes.

Ellos te entrenan a ti con sus datos.

No, no utilizamos-

Y luego un día sacas... Esto, esto, bueno, Apple sabe mucho de eso, por ejemplo.

No, no utilizamos sus datos. En los contratos enterprise, toda la data es privada, entonces no te-no tenemos acceso-

Vale

...eh, a esa data. Y la gente puede hacer el opt-out también i-individual, en planes individuales también para no entrenar con sus mo-- con su, con su data, ¿no? Pero sí, es una situación muy interesante porque es la misma que tiene Nvidia. Nvidia con-- ellos venden GPUs directamente a, pues un Google o un GCP, un AWS, un Azure, etcétera.

Ellos están más arriba en la cadena. O sea, ellos-- tú les estás entrenando para ellos.

Claro, totalmente.

Luego algún día ser tu competencia.

Totalmente.

Aquí o haces hierro o-

Ahí está.

...o te van a copiar.

Ahí está. Pero nos ha ido muy bien porque toda la parte de orquestración, productos end-to-end, lo que hacemos es tenemos, tenemos features del producto que están como escondidas y que nosotros solo sabemos, y entonces están orientadas a nuestros productos. Entonces, nuestros productos utilizan estos hidden features que nadie conoce para tener una experiencia totalmente diferente.

Y no os sale a cuenta estas hidden features monetizarlas y abrirlas en la API.

No. Es un factor especial. Si tú vienes con ElevenLabs, que somos tu software processor al final, tú tienes unas capa-capa-capabilidades directamente con el producto que no tienes con ninguna, con ninguna otra empresa.

El, el año pasado estabais en cien millones de euros. Entiendo que este año acabaréis en qué, en tres veces eso. Dos veces.

Veremos. No sé.

Si, si fuera dos veces, sería-- pararéis en doscientos.

Para mí siempre es poco. Y al final el equipo siempre le aprieto más para ir más, más rápido. Eh, yo siempre he pensado que t-- uno tiene que ponerse objetivos ambiciosos porque si no te quedas muy corto, ¿no? Y entonces, una, una, una, una idea que, que yo siempre utilizo cuando mi mujer y yo nos vamos de vacaciones cada año, eh, y nos cogemos una semana en verano, em, yo siempre me voy, lo dejo todo y me voy con la idea de pensar: "How do I kill competition?" ¿No?

¿Cómo mato a mi competición, a mis competidores, no? Y es la, es la única pregunta que tengo que contestar durante esa semana que estoy de vacaciones donde sea, tengo que contestar esa pre-- esa pregunta, ¿no?

Tu mujer encantada, tu mujer encantada.

Y ella encantadísima, porque ella también está en el mundo de startups y entonces-

Vale

...ella también piensa con la m-- de la misma manera, ¿no?

O sea, estáis ahí los dos, cada uno pensando en su rollo.

Total. No, y entonces, yo le, le, le digo cosas, le digo: "Ostras, ¿qué piensas de esto y tal?" Y entonces, como hacemos, hacemos iteraciones y tal, ¿no? Y entonces, cada año tiene que haber una versión nueva de cómo mato a la com-- a los competidores, ¿no? Entonces nos la-- nos, nos montamos lo que era el primer año, en 2023 montamos lo que era ElevenLabs Grants, ¿no?

Y era pues en plan, eh- Damos, damos acceso a las empresas, a las startups, para que utilicen ElevenLabs de una manera totalmente gratis durante tres meses. Y, y lo que vimos es que la gente dejaba de utilizar nuestros competidores y se pasaba totalmente a ElevenLabs y los pequeños desaparecieron totalmente.

Porque claro, si lo tienes totalmente gratis, ¿para qué te vas a ir con uno pagando? ¿No? Entonces, luego hemos montado otros planes y tal, otros programas, pero sí, nos ha ido muy bien. Y para mí, yo siempre a todo mi portfolio-

Matar startups, tú.

A matar, a matar competidores , ¿no? Pero, pero yo siempre le digo a mis, a mis, a mis portfolio companies cuando, cuando les invierto, yo siempre les recomiendo: tenemos que tener un plan para cómo matamos la competición, ¿no? Que evidentemente, pues podríamos entrar en antimonopolio y mil cosillas de estas, ¿no? Pero al final no somos un Google, no estamos en ese nivel.

Eh, pero yo creo que es más una cosa de mentalidad, ¿no? Al final, si tú compites con un Google, si tú compites con un Amazon, tú compites con Microsoft, esta gente no se lo piensa dos veces. Y si tienen que reducir los precios a precios a cero para matar a todos los competidores, lo hacen sin pensárselo, ¿no? Y entonces, si tú quieres aspirar a montar una gran empresa o montar algo rele-relevante, tu mentalidad tiene que ser totalmente de tiburón.

Lo mismo que ellos piensan, lo tienes que hacer tú.

Carles, qué respuesta más larga para no decirme cuánto vais a facturar. Era mi pregunta. Pero bueno, vamos a imaginar tres X, eh, ¿no? Trescientos millones. De eso, de-- ¿cómo se, cómo se divide el split? ¿Qué parte es la parte de APIs y qué parte es la verticalización de vuestros propios productos?

Más o menos.

Esto es ahí, ahí me has matado, ¿eh? Eh, no me acuerdo de las, de, de las métricas.

Más o menos.

Yo lo que sí te puedo decir es el split, por ejemplo, entre B2B y B2C.

Vale.

El B2B y B2C, B2B es la parte que más crece para nosotros, por una, una, una burrada, eh, pero estamos en un tercio, un pelín más de un tercio es B2B y dos tercios es B2C, un pelín menos de dos tercios es B2C, ¿no? Entonces, B2C utiliza puramente la app.

Sigue siendo muy relevante el B2-- o sea, el B2C es muy relevante.

Sí.

Oye, OpenAI, que ha publicado hace poco que están en diez billion de RR, que es una burrada.

Es una burrada.

Crecimiento brutal.

Sí, sí.

¿Tú sabes qué, qué parte es B2B y qué parte es B2C?

La mayoría es B2-- eh, B2C.

B2C.

Claro. Ha habido un, un factor muy interesante, justamente lo hablaba esta mañana con, con, con un BC. Eh, había un factor muy interesante y es que originalmente, los, los, las startups o todo lo que es APIs, todo lo que es like B2B original de ellos, empezó a montar con OpenAI. Y a medida que han ido pasando los meses, se han transferido la mayoría a Anthropic, ¿no?

Mhm.

O han pasado-- algunos incluso han montado sus propios open source modules, usando Llama o Mistral o tal, ¿no? Y ha habido esta gran migración. OpenAI, la gran, el gran volumen, no deja de ser, eh, B2C, desde un volumen de revenues. Ahora, no obstante, tú le preguntas a la mayoría de start-- de, de corporaciones en Europa o en el mundo a quién utilizan, si utilizan a OpenAI o utilizan Anthropic, y la mayoría te van a decir an-- eh, OpenAI.

Pero ¿qué pagan? Pagan, eh, seats. Entonces, tú pagas un seat para Cha-ChatGPT, que le das acceso a, yo que sé, a mil empleados dentro de la empresa o a doscientos empleados. Pues claro, es una parte importante porque tienen un porcentaje muy grande las enterprises que los utilizan para, para... como assistant, ¿no?

Pero en cuanto a API, no te vas a un OpenAI, te vas a un Anthropic o te vas a un open source model.

Bueno, depende. Van, van cambiando los precios de los modelos. Imagino que, que irán cambiando. Entonces, ¿vosotros creáis un modelo propio? O sea, vosotros tenéis data centers.

Utilizamos GCP, Google Cloud.

Vale.

Sí.

Y ahí tenéis, eh, estáis entrenando modelos.

Sí.

¿Y no utilizáis modelos fundacionales de otros?

No.

¿No?

No, porque nosotros el problema que teníamos era que decíamos que nuestra visión era que los modelos de fundacionales de otros, un-- y hay un Amazon Polly, por ejemplo, o un, eh, Google Text-to-Speech, han existido desde hace un montón de tiempo. Estos modelos no sonaban bien, sonaban robóticos. Entonces, para nosotros era una infraestructura obsoleta con una arquitectura y un, y un algoritmo totalmente obsoleto basado en vocoder y generator, que son-- eran, eran dos componentes.

Entonces, nos inventamos el concepto de: no, no puede ser, tú tienes que cambiar el sistema para qué vamos a utilizar el de otros, tenemos que montarlo desde cero. Y entonces Peter, eh, uno de los fundadores, se inventó un, un nuevo modelo totalmente diferente, con unas estructuras y una arquitectura totalmente diferente. Hemos sido optimizando eso.

¿Hay alguna explicación para todo el mundo, para todo tipo de audiencia, de cuál es el breakthrough tecnológico?

Bueno, al final, al final la gran diferencia, y s-sin entrar en mucho detalle, pero la gran diferencia es: tú imagínate un, un, un, un, una empresa como Toyota, ¿no? Que se inventa el sistema de, eh, de, de, de construir coches o de, de fabricar coches, eh, por, por, eh, como por, por momentos, ¿no?

Pues en una estación haces, yo qué sé, en la parte de fuera, en otra haces las puertas, en otra no sé cuántas, ¿no? Eso es muchísimo más eficiente, montar partes y optimizar en cada una de esas partes para hacer una cosa y hacerla muy bien, que no que una única parte de un coche sea montado totalmente desde cero en una única parte, ¿no?

Es, es la manera que teníamos nosotros y que nos-- que vis-- que vi-- envisionamos, ¿no? En ese momento decíamos: en la modelo, el-- como haces text-to-speech es con un vocoder, un generator, y en el fondo le estás pidiendo a un modelo que, o un foundational model, que te lo genere todo y sea óptimo para absolutamente todo. Pero claro, no es eficiente.

Estoy seguro que en Google hay más gente pensando en el, solo en el text-to-speech que todo-

Claro, no, no-

Todo ElevenLabs, ¿no?

Sí, sin duda.

Y seguramente tienen un modelo por ahí, pero, pero no lo han conseguido.

No lo consiguieron en ese momento y entonces nosotros nos inventamos la idea.

¿Y ahora sí o no? ¿Ahora, ahora sí?

Sí, está, está mejorando muchísimo, ¿eh? Lo que pasa es que ellos han optimizado para todo lo que tema, lo que es conten-- ge-generación de contenido, eh, content creators para YouTube y tal, ¿no? Mira, Veo, Veo 3, que es espectacular, ¿no? Generación de vídeo y audio.

¿Vídeo no es-- no hacéis vosotros?

Nosotros no hacemos vídeo.

No queréis hacer vídeo.

No nos interesa para nada.

¿No?

No, eso, eso es otra manera de hacer modelos diferentes, es otro concepto totalmente diferente. Entonces, nosotros dijimos: "En lugar de que un modelo te lo haga absolutamente todo, optimiza y crea diferentes submodelos dentro y que cada uno haga una cosa muy bien", ¿no? Y entonces están todos relacionados con ellos y el output de todo esto es de una calidad muchísimo más alta y es lo que nos inventamos.

Pero es que me parece para mí es muy, muy interesante, porque la relación con DeepSeek, ¿no? Que salió a fina-- a principios de este año y tal, y, y, y chocó a todo el mundo porque ellos entrenan un modelo que funciona muy bien a una cantidad ínfima comparado a lo que se gasta OpenAI, ¿no? Pero esa es la gran diferencia. Es una startup que no tiene los recursos ilimitados y que se tiene que inventar una manera de hacer lo suyo.

Y es la gran diferencia entre un OpenAI que tiene recursos ilimitados y puede gastarse ten billion training un modelo nuevo o un DeepSeek que no tiene ten billion. ¿Y qué hace? Pues lo entrena con diez, veinte kilos. Nosotros hicimos lo mismo. Te inventas una arquitectura totalmente diferente. ¿Cuál es el resultado? Calidad más alta.

¿Cuánto gastáis en entrenar modelos?

Gastamos muchísimo dinero.

No, bueno, muchísimo tampoco.

Sí.

Menos de ciento ochenta millones.

No, claro, evidentemente, pero porque somos muy eficientes entrenando modelos, claro.

Y además sois profitable. Desde, desde casi siempre.

De toda la vida. Desde que lanzamos el primer producto.

Toda la larga vida de...

La larga vida. Que bueno, nosotros claro, los, los, eh... nos estamos quedando todos calvos y, y sin, y con, y con pelos, eh, y con pelos blancos, ¿no? Porque claro, al final trabajas un montón.

Vale. Y, y esto, ¿funciona? O sea, si-- yo, yo ahora puedo coger este pódcast y traducirlo en todas las lenguas.

Sí.

Con ElevenLabs.

Veintinueve idiomas. O tú puedes coger y meterle un texto-

Con mi voz.

Con tu propia voz, claro. Y con la mía, si quieres.

Y esto va a funcionar bien. ¿Lo podemos probar?

Claro.

O sea, no ahora, pero luego.

Claro. Envíame, envíamelo y lo traducimos, si quieres.

¿Y es perfecto?

Funciona muy bien. Funciona muy bien.

La gente no nota la diferencia. Va a pensar que soy yo hablando inglés.

Eh, mantendrá tu acento. Eh, te, te aceptará un acento, un acento español hablando inglés, claro.

¿Pero se dará cuenta la gente que es un robot?

Depende de, depende. Yo creo que en algunas frases-

Yo la primera vez que lo probé, hace ya un tiempo, se notaba.

Sí.

Era, era un poco raro.

En algunas frases sí que se nota, porque al final no acaba de ser totalmente cien por cien, ¿no? Pero por ejemplo, te puedo poner ejemplo una película de Sylvester Stallone que salió este, a principio de este año en Francia y está doblada por ElevenLabs y salió totalmente en cines, ¿no? Eh, trabajamos con todas las, los grandes, eh, del, del entretenimiento, de los top cinco en Estados Unidos.

Tenemos contratos con, con cuatro de los top cinco. Eh, en Europa, con la mayoría de los grandes. En India, Star India, por ejemplo, es uno de los más grandes. Sony, por ejemplo. En Japón, pues yo qué sé, con TBS Tokyo.

Y ellos lo hacen con el A-Apicol y ya está. O lo curan, lo trabajan, lo...

Para doblaje-

¿Os involucráis vosotros? ¿Lo hacen solo ellos?

Depende de, depende del cliente, ¿no? Tenemos la parte de que les podemos dar acceso, les damos acceso a la plataforma y lo, lo hacen ellos, hacemos el, hacen ellos el quality check de todo esto. O hay casos en que nos dicen: "Mira, nosotros no tenemos capacidad para chequear la calidad de todo esto, hacédnoslo vosotros". Y entonces nosotros vamos y hacemos el quality check, lo pasamos por el modelo, por el producto, el end to end producto que tenemos.

Y luego al final hay un equipo, una persona.

Humanos.

Sí, una persona que habla, es nativa de ese idioma que estás haciendo la traducción o el doblaje.

O sea, tenéis humanos en todas las idiomas, de todos los idiomas del mundo en plantilla-

Correcto.

Haciendo quality checks.

Exacto. Total.

¿Cuánta gente tenéis así?

Tenemos... Bueno, no están en plantilla. Los tenemos como una especie de marketplace, entonces es on demand.

Vale.

Pero hay, no te sabría decir. Más de cincuenta seguro. Yo creo que nos acercamos más a los cien que a los cincuenta. Pero, pero sí, es porque la demanda es muy grande.

¿Y eso es caro?

La parte de quality checks sí. Bueno, escala menos que tener un puramente SAS, ¿no? Un software. La gran diferencia es que a medida que, que generas más contenido, el modelo aprende y se genera. Si a día de hoy, pues me lo, me lo invento, si el modelo tiene el 90 % de calidad o el 85 % de calidad, una vez lo pasas por el modelo de doblaje, eh, pues en la siguiente versión, a lo mejor dentro de un mes, ha subido a noventa-- a ochenta y ocho, ochenta y nueve.

Eh, dos meses más tarde ha subido. Entonces, el efecto que tiene es que esos humanos que están haciendo el quality check, la cantidad de chequeos que hacen se van reduciendo por el puramente de que el modelo mejora, ¿no? Funciona bastante bien. Tenemos Lex Fridman, que monta sus pódcasts, eh, y tal. Nosotros le hacemos el doblaje totalmente.

Sí, lo he visto. Mmm. A ver, bien.

Está bien. Evidentemente, hay cosillas que se notan aún.

Hay cosillas todavía.

Pues porque la tecnología-

Pero esto va mejorando. ¿Tú ves cómo va mejorando cada, cada seis meses?

Incluso antes, cada mes, eh, mejora una burrada. Entonces, lanzamos producto semanalmente. Semanalmente.

El mundo del doblaje, ¿no? Todo el mundo de, que se dedica profesionalmente a esto, eh, son vuestros mejores amigos, ¿no?

Em, bueno, al final es que yo creo que está cambiando el mercado, ¿no? Em, a, a mí, yo a nivel personal, yo odio cuando voy a ver una película y está doblada. Lo odio.

Ah, sí, hostia. Porque tengo un amigo, concretamente Masumi, que es socio de Itnig, que me ha mandado una serie de preguntas que te estará, te estará mando ahora mismo. Pero tú odias el doblaje.

Yo lo odio porque llevo muchos años fuera y llevo dieciséis años fuera de España. Y entonces, claro, eh, yo cuando voy a una película, ¿qué pasa? Que optimizas. Yo al principio, como el mundo que aprende un idioma nuevo, optimiza mirando a los labios de la gente, porque claro, nos ayuda a entender lo que nos están diciendo en el primer momento.

Entonces, después de tantos años-

Si hablan una lengua que entiendes, claro, sí, pero si hablan ruso.

No, claro.

Tú igual hablas ruso.

Pero si estás, pero si estás aprendiendo ruso Tú miras el, el, los, los labios-

Sí, pero si no estás aprendiendo ruso .

Se me queda como tic. A mí se me quedó como un tic.

En chino, ¿eh? Si quieres, no sé, me-- cualquier lengua.

Yo voy a Japón y le miro a la gente los labios puramente porque estoy intentando entender lo que me están diciendo. Es un tic, ¿eh? No es nada más, es una tontería. Entonces, claro, ¿qué hace? Cuando voy a ver una película que está hecha en inglés, por ejemplo, y la estoy oyendo español, co-- mi cerebro tiene un cortocircuito, que es que no, no lo acabo de entender, ¿no? No, no, hay algo que no me, no me encaja.

Entonces, yo lo odio, lo odio totalmente. Prefiero una película que no esté doblada y que me ponga subtítulos que una película doblada.

Tú no ves películas dobladas.

No.

En general.

No.

Ni con ElevenLabs.

Ni con ElevenLabs. Yo odio los doblajes.

¿Sí?

Sí.

Vale, y, y pensando en la propiedad intelectual de las voces, ¿no? La gente que dice: "Oye, yo no quiero que utilicen mi voz, yo me dedico profesionalmente a eso". Em, ¿cómo lo protegéis esto? O cómo... Porque vosotros entrenáis vuestros modelos con todas las voces, ¿no?, eh, del mundo y creáis voces sintéticas que son variaciones de voces que algún día han existido.

Entonces, ¿cómo-- entiendo que habéis recibido, no sé si de na-- demandas o tal, pero seguro que críticas de gente que se dedica profesionalmente a eso. ¿Cómo respo-cómo respondéis eso?

La gran diferencia es que es, el, una LLM, LLM de ElevenLabs y una LLM de un OpenAI son muy diferentes, ¿no? Un OpenAI lo que te hace es, consigue, lo entrenas con todo el contenido del mundo que puedes y te genera contenido nuevo. Y el problema que tiene es que ese contenido nuevo que te genera muchas veces está parafraseando, ¿no?

La gran diferencia de ElevenLabs es que el contenido que tú añades es el contenido que sale de esto. Y esta es la gran, la, la cosa buena, ¿no? Entonces, si tú puedes haber entrenado el, el foundational model con, con voces, y nosotros hemos hace-- hecho un montón de, hemos licenciado un montón de contenido para entrenar nuestros foundational models, pero tú nunca vas a reproducir una de las voces que aparece en ese foundational model.

Para poder reproducirla, tú tienes que entrenar luego una voz que sea esa específica. Entonces, lo que nosotros hemos hecho es que hemos montado un marketplace de voices y gente voluntariamente pone su propia voz ahí. Tenemos más de cinco mil personas que voluntariamente-

Pero yo cómo sé, cómo sé que ahora no hay alguien haciendo un anuncio en Nueva Zelanda con mi voz.

Claro.

Que seguro que hay peleas por mi voz.

Sí, pero la, la total. ¿Pero sabes cuánta gente tiene, cuán-cuánta gente tiene la misma voz, eh, en el mundo? ¿O cuán-cuántas voces únicas hay en el mundo? Claro, todos nosotros pensamos que to-- nuestra, nuestra voz es única.

A ver, nuestra voz es única.

No.

¿No?

No, no. Nosotros hemos calculado que no hay más de medio millón de voces en el mundo, diferentes.

Hay gente que tiene voces repetidas.

Pero no tienes medio millón de amigos. Pero si tuvieras medio millón de, de, de millón de amigos, verías que todos hemos-- todos empiezas a tener la misma voz. Yo tengo un hermano gemelo.

La misma, la misma voz, mmm.

Sin duda. Yo tengo-

¿Tú tienes un hermano gemelo?

Tengo un hermano gemelo y tenemos la misma voz.

No, hombre, no será la misma.

Exactamente la misma. Exactamente la misma. Em, lo que pasa que es eso, que si tuviéramos medio millón de amigos, nos daríamos cuenta que empezamos a tener voces que suenan exactamente iguales que la nuestra.

Parecidas, pero no exactamente iguales, porque también hay un tema de entrenamiento en la voz, ¿no?

Bueno, al final, final, tú tienes una cantidad de cuerdas vocales muy limitada. Em, tú, el, el impacto que tienes es la edad y en qué, en qué sitio has crecido. Pero si tú coges la voz, fundamentalmente, no hay más que eso.

¿Eso es lo que le decís a cuando recibís una demanda de un doblador?

No, no, no, no, no. No, no, no, no. Eh, nosotros al fi-al final, eh, al f-al final lo que hacemos es, tenemos un sistema por detrás que le llamamos un fingerprinting. Y entonces, puedes, pues siempre podemos saber si algo ha sido creado por nosotros o no, y lo podemos rastrear a quién ha sido la persona o el usuario que ha creado ese contenido, siempre.

Si alguien utiliza ElevenLabs con mi voz, vosotros lo podéis ver.

Nosotros podemos ver quién ha creado ese contenido.

¿Y yo lo puedo saber?

Nosotros sabemos que, mmm, tú podrías subir un contenido, tú puedes coger un audio y lo subes públicamente a nuestra web y la web te va a decir si ha sido creado por o no, por ElevenLabs.

¿Ah, sí?

Y entonces, sí, cien por, 100 %. Y lo tenemos públicamente, lo llevamos, lo llevamos haciendo desde el primer día que lanzamos la empresa. Y lo que no sabemos es si es tu voz o es otra voz. Entonces, lo que hemos hecho para las voces más populares, celebrities, políticos, etcétera, a nivel global, hemos creado una, una, un pool, que le llamamos, de una cantidad de voces, que es un no-go voices.

Es decir, si tú intentas clonar la voz de Donald Trump, tú te-- te aparece un, un cartelito que te dice: "No tienes acceso a esta voz".

Ah, sí.

Si tienes que clonar la voz de Telo Swift, te aparece-

¿Qué hay que hacer para ser una no-go voice? ¿Se puede pagar o algo?

No, no, no. Simplemente, eh, hay gente que se pone en contacto con nosotros y nos pide ponerla. Entonces, nosotros la condición es que sea una persona, pues con carácter público, porque es que si no al final...

Una línea delgada, ¿eh? Pero bueno.

Sí, pero, pero claro, tú imagínate que yo digo: "Eh, no quiero que utilices mi voz, na-nadie utilice mi voz y ponla en ese, en ese pool", ¿no? Claro, viene mi hermano y quiere poner su voz en la plataforma para monetizarla, porque nuestros compañeros-

¿Tú crees que lo detectaría?

100 % no podría.

¿No?

100 % no podría.

¿Lo habéis probado?

No, no hemos probado, pero-

Probadlo.

Hemos pasa-- ha habido el, el-- la casa rara, y es que yo fui a Dubái hace unos años y, y bueno, pues pasas por el control, etcétera, etcétera, ¿no? Decían las puertas que tú puedes, la pers-- si has pasado una vez, tú no hace falta que vuelvas a pasar por el, por la persona humana, porque ya está todo registrado, ¿no? Mi hermano fue con su mujer al cabo de un año o una cosa así y le dijo: "Hola, Carlas".

Ah, ¿sí?

Claro.

Pero esa era la cara.

La cara. Y somos bastante diferentes. Voz sería exactamente igual. El modelo le va a decir que tiene la voz, que no es permitida. Entonces, claro, ¿hasta qué punto el hecho de que cualquier persona bloquee su propia voz, estás bloqueando a muchísimas otras personas que podrían estar monetizando sus voces, no? ¿Hasta qué punto es justo?

Vale.

Es difícil, es, es muy complicado, ¿eh? No tengo una buena respuesta.

No, no, es complicado, desde luego, ¿eh? Es complicado. Y una cosa aún más complicada. Si alguien está escuchando mi voz ahora Y entrena un-- bueno, y va a ElevenLabs, eh, y la utiliza, utiliza mi voz para llamar a mi padre y pedirle una transferencia, ¿qué pasa?

Claro, ¿qué pasa? Eh, nosotros tenemos un sistema de moni-moni-de monitorea-- moni-- para que monitoreada-

Monitorización.

Monitorización de, del contenido para intentar atrapar todas estas cosas, ¿no? Sí que es verdad que si-

Es difícil, ¿eh?

Es muy complicado. Tenemos-- gastamos millones anualmente solo en lo que le llamamos safety. En el fondo es fraude para nosotros, ¿no?

¿Tú sabes que a mi socio Romero, eh, eh, le lla-- o sea, un deepfake suyo llamó a nuestro director financiero por Zoom, por videollamada, desde su casa pidiéndole una transferencia.

Ya.

O sea, ya no era solo la voz.

Ya.

Era la voz, el vídeo.

Ya.

En su casa.

Ya.

Y al final algo le pareció raro y, y no la hizo por casualidad.

Ya, ya. Lo he visto. Lo he visto varias veces. Em, es complicado, porque el-- la diferencia es que tienes modelos open source que te pueden hacer exactamente lo mismo. Y mientras nosotros registramos absolutamente todo y si alguna cosa ayudamos a la persona o ayudamos a, a las autoridades correspondientes para solucionar y tra-- les damos información de la IP y tal, etcétera.

Si, si hay una demanda, eh, una demanda o si alguien va a la policía y me han hecho esto y tal, y la policía se pone en contacto con nosotros, nosotros cumplimos y pasamos la información, etcétera, ¿no?

¿Esto pasa?

Esto ha pasado. Ha pasado-

Pero no cada día.

No, no. En contadas ocasiones, pero ha pasado.

Pero, pero dentro de nada pasará cada día.

Pero claro, el problema no es ese. El problema es que tú tienes sistemas open source que no tienen trazabilidad.

Ya.

Entonces, eh, si la policía viene a ElevenLabs y nos dice: "Eh, ha sido con tu plataforma". Nosotros podemos buscar, pero claro, lo más seguro, el noventa y nueve por ciento, es que no va a ser con nosotros, va a ser con un open source, porque la persona que quiere hacer fraude-

Entiendo que era peor el open source, si no, no estaríais creciendo como estáis creciendo.

No, pero al final-

¿Es vuestro mejor o no? O sea, ¿mejor que un open source cualquiera?

Sí, pero tú añádele, añádele cosas por encima, ¿no? Si tú, si tú quieres hacerlo bien, si yo fuera un, un, un criminal que quisiera hacerlo bien, yo lo-- en esa llamada le pongo ruido de fondo, le pongo mil cosas para enmascarar todas las deficiencias que pueda tener la voz, ¿no?

Mhm.

Porque al final estoy intentando estafar a alguien y lo que no quiero es irme a un ElevenLabs, que tengo que estar pagando con mi tarje-- una tarjeta de crédito, que tengo una IP y que hay una trazabilidad. Sería lo último que querría, ¿no? Pero, pero esas cosas pasan, pero le pasan a-

Y pasan más.

OpenAI, le pasan a un Anthropic, le pasan a un Synthesia, le pasaban a todo el mundo, ¿eh? Y entonces, es un problema que tenemos todos y que, pues, lo único que puedes hacer es invertir más y más y más en safety, puramente.

Va-vamos a ver casos de uso reales, o sea, que estén en producción y que estén-- pueden cambiar el mundo. Porque a ver, o sea, el tema de los call centers, que lo has dicho como de pasada, ¿esto va, Carles? ¿Esto va? ¿Nos puedes decir si esto funciona de verdad?

Muchísimo. Totalmente.

Pero muchísimo no es sí.

Muchísimo.

O sea, no-

Sí.

No cien por cien.

Funciona muy bien.

O sea, ¿puede sustituir un call center?

Sí.

¿Un robot?

Sí, sin duda. Sin duda.

¿Una voz? O sea, ¿la gente no se da cuenta?

No se da cuenta. Tienes una empresa como Happy Robot, por ejemplo, que funciona superbién, eh, co-- para todo el tema de logística.

Con ElevenLabs por detrás.

Con ElevenLabs por detrás y se han montado una orchestration brutal de uno de los mejores productos del mundo en cuanto a AI agents de-

Tú eres socio.

Yo sí, invertí en ellos. Pero-

Disclaimer.

Disclaimer, vale, sí. Pero tienen una de las mejores arquitecturas y productos del mundo, ¿no?

Vale.

Eh, no tienes ni idea, pero absolutamente no tienes ni idea. Em, hay, hay mi-- muchísimos, muchísimos ejemplos.

Pero bueno, en Europa tienes que decir que eres un robot, ¿no?

Sí, sí, claro.

¿Lo dice la gente que es un robot?

Sí, sí, sí. Tú puedes decir: "Esta, esta llamada, esta es, es..."

Soy un agente virtual.

Soy un agente virtual y ningún problema. Sí.

¿Y la gente cómo reacciona?

Depende. Si al final le solucionas su problema, yo no veo, no veo-- no, absolutamente. ¿Tú qué prefieres? ¿Estar, estar esperando diez minutos en una llamada, eh, para que alguien te la coja y que...?

No, que me resuelvan el problema. Pero cuando tienes un problema muy claro, por ejemplo, caso de uso Happy Robot, DHL, logística, dónde está mi paquete, está o no está, ta, tal. Al final son cuatro opciones. Vale, okey.

Bueno, no es, no es tanto, ¿no? Porque hay muchísimas opciones. Tú imagínate, y nosotros trabajamos mucho con t-- empresas de telecos, em, las, las grandes, pues un Telefónica, un KPN, un Deutsche Telekom, etcétera. Y una, una cosa que me parece muy interesante es que si tú miras, y eso es aplicable para ellos, pero para todo el mundo entero, ¿no?

Una cosa que, que yo siempre hablo es el hecho de que hasta ahora ha habido cosas, dos cosas muy raras, ¿no? Primera cosa muy rara es: las empresas definen los canales con los cuales los clientes tienen que interactuar con, interactuar con ellas, ¿vale? Entonces, yo a lo mejor me interesa solo que la gente me escriba emails.

Claro, es una mierda. O que me escriban emails y me llamen, o que me escriban emails, me llamen y me hagan un chatbot, ¿no? Lo, el-- lo que está cambiando a día de hoy es que son los usuarios, los clientes, los que quieren definir los canales para interactuar contigo, ¿no? Esto, pues es superescalable si tienes AI agents que interactúan con tus usuarios, ¿no?

Entonces, por ejemplo, tú puedes empezar una conversación con un chatbot porque estás en la cama y son, yo qué sé, las seis de la mañana, que te levantas muy pronto y tu pareja está al lado durmiendo, y tú empiezas con el chatbot, clic, clic, te estás quejando a tu aerolínea de turno porque te, te han retrasado el vuelo o lo que sea. Me pasa continuamente. Y se levanta la persona o se despierta la persona que está al lado tuyo y quieres hacer una llamada.

Tú puedes automáticamente hacer la transferencia y empezar a hablar directamente. Nosotros, nuestro sistema, nuestro end-to-end product de conversation AI te lo permite, ¿no? Es un, es un cambio muy interesante.

Ojo, porque vosotros habéis-- has dicho que erais una herramienta, eh, horizontal enfocada a la voz.

Sí.

Pero ahora estás diciendo que sois multicanal.

Somos multicanal con los end-to-end products. Los productos que hemos construido encima de nuestros foundational models son omnichannel totalmente.

¿Vídeo también?

Vídeo no No lo hemos hecho. Pero la idea es: tú añades tantos inputs, si tú creas una orquestración buena, los inputs pueden ser miles de canales que tú quieras, pero los outputs son los mismos. Y para mí es una, un gran cambio fundamental, ¿no? Pero la segunda más interesante que me parece es que como las empresas de telefonía, por ejemplo, o cualquier otra, está limitada a los productos que pueden tener.

¿Por qué? Porque al final, ¿qué haces? Lo vendes a través de una web o lo vendes a través de una persona. Y tienes un support center de personas que tienen una, una, una capacidad limitada de saber productos. Entonces, ¿qué pasa? Que, pues tú tienes tres planes o cuatro planes de Internet para tu teléfono y tal, pero si todo esto te lo está gestionando un AI agent que está interactuando a tiempo real con tus clientes, no necesitas tener cuatro planes.

Puedes tener planes totalmente personalizados para, para Carles o para, para quien te apetezca, ¿no? Entonces, si yo viajo mucho y utilizo un montón de roaming, a mí me encantaría, y lo que me, me fidelizaría muchísimo a mi te-- empresa de telefonía, sería que me dijera: me llamara un agente y me dijera: "Mira, te he personalizado un plan porque estás viajando el 70 % del tiempo.

Y este es tu plan".

Esto que estás diciendo es peligrosísimo, porque al final estás haciendo la PNL de la empresa.

Total.

Estás dando a un agente la PNL de la empresa, que ojalá, ¿eh? O sea, igual algún día sí, estamos yendo hacia ahí.

Ponle unas constraints.

Pero, pero tienes, claro, tienes limitaciones de márgenes de, de negociaciones, precios locales-

Bien

...con telcos locales.

Pero si tú tienes la data, que ya la tienes en-- estructurada.

Pero y vas haciendo pricings para cada uno y no sabes cuál es tu margen, no tienes control de nada.

Porque no, si-

Que digo, podemos llegar ahí, ¿eh? Pero...

Pero pa-- yo creo que esto es donde vamos a evolucionar, ¿no? Es el hecho de que puedes tener productos ilimitados, hiperpersonalizados a tus usuarios con unas constraints. Tú le puedes decir al agente: "Míratelo absolutamente todo. Eh, sabes el coste que tienes del roaming de tal, de no sé cuántos. Carles está viajando en Japón cada mes. ¿Cuál es el coste de roaming y tal?

¿Cuál es el coste de tal no sé cuántos?" Y tú puedes acabar llegando a una calcu-- a un cálculo y le añades un 30 % para tener tu propio 30 % de margen. Y esta es la oferta que Carles, y si tú le planteas a Carles esa oferta, eh, seguramente es más barata que lo que está pagando a día de hoy con el tema de roaming. Esto me fideliza. Pero es que esto es aplicable en eso, pero es aplicable absolutamente en lo que te apetezca.

Si os está gustando este contenido y queréis que sigamos cada semana buscando casos de negocio relevantes y noticias de actualidad, por favor, dadle al botón de subscribe y al like. Muchísimas gracias. Okey, Carles, entiendo, em, eh, el caso de uso de resolución-- solucionar problemas.

Va, hablemos de la venta proactiva.

Sí.

Porque esto, o sea, esto lo, lo puede cambiar todo, eh, y al mismo tiempo puede hacer que es-- que este, que este móvil no sirva para nada. Y yo ya recibo un montón de llamadas todo el rato de SDRs de todos los países del mundo. Eh, claro, si ahora encima son bots que programáticamente me están llamando todo el rato, o sea, no me va a servir para nada el teléfono.

Horrible. No, horrible. No, yo odio las llamadas outbound de, de, de vender productos, ¿no? Y hay, hay, hay, hay telcos que están lanzando productos prácticamente para que viva en tu teléfono y te coja las llamadas y, por si luego te interesa, te interesa, ningún problema.

O sea, a ver, la solución es un agente que coge al agente. Tenemos dos agentes llamándose y respondiéndose.

Me encanta. Me en-- el concepto me encanta.

Me encanta porque los dos son ElevenLabs encima.

Y yo: "Cling, cling".

Exacto.

No, no, claro. No, pero yo creo que-

Es el exponencial, ¿eh? Esto sí que es un buen negocio.

Así llegas al billion, billion in revenues en, en año y medio.

No, pero sí que es verdad que en Europa todo el tema de outbound calls está muchísimo más controlado, ¿no? Y entonces, eh-

¿Sí?

Sí, sí, sí. La cantidad de outbound calls que se hace en Europa es, es fundamentalmente muy bajito comparado en otros países. Eh, tú vas a la India y la gente recibe entre 10 y 15 llamadas diariamente, mínimo, de outbound calls, ¿eh? Pero es que es, es lo que es. Eh, bueno, eh, y yo creo que sí que hay mucho outbound call, pero está limitado por normativa.

Mmm, hay cosas limitadas, ¿eh? Entonces, yo creo que outbound va a ser la parte más pequeña.

¿Sí?

Sí, sí, sí.

Pero es donde hay más pasta.

Ya, pero si la gente te odia-

¿No? En vender.

Sí, pero si la gente te acaba odiando la marca porque no paras de llamarles...

Pero hoy ya llama, ¿eh? La gente. O sea, el outbound es un principal driver de ventas.

Y cu-

Si lo hace mejor un robot, si supuestamente es mucho mejor un robot.

Sí, pero-

Más simpático, más-

Sí, pero igualmente-

...más customizado.

Estás invadiendo a un, a un, a un cliente, ¿no? Potencialmente. Entonces, yo creo que hay que encontrar la manera de, de interactuar con ellos de una manera diferente, ¿no? Entonces, para mí es: si ellos se ponen en contacto contigo o les facilitas que se pongan en contacto contigo en cualquier momento, porque es omnicanal la experiencia, ahí es donde realmente hay un valor.

Si les estás optimizando el producto a los us-- necesidades, ahí es donde realmente hay un valor, ¿no?

Vale. Entonces, como de todos los servicios que hay, eh, para automatizar un call center, te voy a preguntar cuál es el mejor, pero me dirás el de ElevenLabs.

Claro.

Porque hay mil. Ahora mismo hay mil, ¿no?

Muchísimas. Todas utilizan ElevenLabs, absolutamente todas.

O sea, ha sido entrenado el vuestro con todos los dem-- con todos los demás.

Sabemos todo lo que hacen.

Vale. Y esto, ¿realmente hay gente que en producción?

Sí, hay mucho.

Ha sustituido call center de humanos por call center tal. Y funciona. Ha pasado tiempo.

Funciona mucho.

Todo el tiempo que puede haber pasado en los pocos años de, de vida de ElevenLabs.

Sí.

Y siguen ahí.

Sí, simplemente porque al final, a ver, y yo entiendo, eh, pero el trabajo evoluciona y el sector está evolucionando muchísimo, ¿no? Filipinas, hace año y medio, el gobierno de Filipinas declaró la emergencia nacional por el hecho de que un porcentaje muy grande de los ingresos que tienen es por temas de BPO, ¿no? Tienen BPOs gigantes que generan muchísimo volumen de, de, de trabajadores o de empleo y que esta gente va a perder los trabajos, sin duda, ¿no?

¿Por qué? Porque el mercado cambia. Está totalmente-- es, es así, ¿no? Entonces, em, es-esto está aquí y esto no lo vamos a parar. Para mí, la parte fundamental es como un trabajo que la mayoría de gente no quiere hacer Pues a lo mejor beneficia que automaticemos para dar un servicio muy bueno, que no se va a automatizar al 100 % nunca.

Que yo creo que acabaremos llegando a un punto en que el 30, 40 % de las llamadas son siempre redirigidas a lla-- a humanos. El resto van a ser AI, ¿no? Y está bien. Es un buen punto, porque las llamadas más complicadas van a ser por humanos, porque es que necesitas esa experiencia humana también.

¿Y la alucinación?

Bueno, la alucinación siempre se puede controlar. Entonces, tú puedes tener sistemas que monitorizan trans-- transcripciones automáticas y entonces ves si se ha inventado alguna cosa o no. Tú puedes poner guar-guardarraíles a los LLMs, puedes hacer cosas y esto está mejorando muchísimo. Hay una empresa en, en, en, en España, eh, Elisenda Bou, que ha montado una super-CAC y que su función fundamental es entender cómo ayudar a que las LLMs dejen de, de, de inventarse contenido, hacerlo como ma-- una parte más "safety", etcétera, ¿no?

Lo están haciendo superbién.

Vale.

Hay, hay, hay founders que están pensando mucho en el tema de las alucinaciones, pero en, en el fondo, esto va a ir desapareciendo a medida que vaya pasando los meses. Los modelos no son al 100 %, ¿no? Y quien, quien quiera automatizar un call center o quien quiera hacer un doblaje con una AI o quien quiera, yo qué sé, hacer mil cosas con AI, si se espera que funcione calidad 100 % o 95 % o 98, se está equivocando, porque al final lo que te está optimizando es el PNL y te está optimizando para dar un servicio más rápido, generar nuevos productos, nuevas maneras de montif-- monetizar tus clientes, pero nunca te lo va a hacer al 100 %, ni hoy, ni mañana, ni dentro de dos años.

Es, es un trade off, ¿no? Es un-- tienes que encontrar el equilibrio.

Ya, pero es que en este 1-- último 1 %, lo que siempre yo digo aquí, ¿eh? O sea, el 1 % te puede destruir el, el otro 99 % del negocio, ¿eh? Depende de lo que haga.

Claro, de-- pero depende de, de qué casos de usos le estés dando. Si te vas y le das-

Sí, sí, pero al final es un sistema indeterminístico y, y tú no sabes. O sea, puedes poner guardarraíles, sí, todo, "human in the loop", todo lo que, todo lo que quieras, pero al final, eh, hay una parte insupervis-- no supervisada que, que un sistema no determinista está hablando con tu cliente y que puede pasar cualquier cosa.

Bueno.

Es un nivel de riesgo que tienes que aceptar.

Tienes que aceptar un, un nivel de riesgo. Entonces, ¿qué haces? Lo aceptas para un "tier one", un "level one", "support queries", las más básicas de todas, ¿no? Ningún problema. Y a medida que tú vas aumentando tu apetito a riesgo o vas limitando el riesgo porque vas añadiendo capas extra una encima de la otra, vas subiendo y entonces pasas al "level two" o "tier two", etcétera, y vas aumentando la complejidad de las respuestas, respuestas que tiene que dar.

¿Vosotros tenéis call center?

Nosotros no tenemos call center. Nosotros teníamos-- muy curioso porque tenemos-- recibimos muchísimos emails. Originalmente solo hacíamo-- aceptábamos emails y origina-

Curioso.

Sí.

Paradójico.

Claro, porque-- y tenía-- tenemos un equipo bastante mediano. No sé si tenemos como 12, 13 personas en-- que solo contestan "support emails" y recibimos miles, miles de emails al-- a la semana. Entonces, lo que hicimos, alguien tuvo la idea de-- se le inventó la idea de decir: "Oye, ¿y si utilizamos nuestro propio AI agent, nuestra orquestración, para automatizar una mayoría de tickets que recibimos?" Y lo lanzamos, lo montaron un fin de semana el equipo técnico y lo lanzaron y en, literalmente, de la noche a la mañana, el 83 % de los tickets técnicos que recibíamos, los más complejos, que nos tardábamos un montón en contestar,

se automatizaron porque lanzamos el agente.

El 83, ¿eh?

El 83 % de los ti-

Del 85 en el 80-- el 83.

El 83. Exacto. Y entonces fue puramente porque la gente podía empezar a hablar con el agente, eh...

Por teléfono, llamaban por teléfono.

O por-- directamente o por teléfono o por, por Internet. Entonces, tú tienes el, el UI, te aparece ahí en la, en la, en la web cuando tú vas allí y es tu asistente. Entonces, te-- tú le puedes preguntar: "Bueno, ¿y cómo hago la implementación de la API y la mejora de no sé qué, no sé cuántos? ¿Y cuál es la diferencia entre esto y cuál es-- cómo funciona esta parte del contenido y cuáles-- me puedes dar ejemplos de tal".

Y entonces, la-- el producto, el agente te va contestando continuamente y te va haciendo referencia a la documentación o te va ayudando a navegar por donde estás. Esto lo implementamos en un fin de semana y nos comimos el 83 % de los tickets y nos ha ido genial.

¿Y las 12 personas? ¿Dónde están?

Están centradas a hacer toda la parte de tickets, eh, que el modelo, pues hoy no-- a día de hoy no puede contestar. "Hazme un refund. Tengo un problema de esto. No entiendo por qué..." Yo qué sé.

Sabe cuándo no puede contestar, ¿eh?

Sí, sí, sí, sí, sí. Y entonces, pues le decimos automáticamente, si sabe que no puede contestar, el modelo le dice: "Mira, no sabemos, no te sé contestar. ¿Quieres que te abra un ticket?" Y entonces le abre un ticket, hace el "summary" y lo abre directamente con nuestro, nuestro "backend" de tickets.

Vale.

Donde salta una persona y cierra el ticket o a-lo contesta.

El "go to market" de ElevenLabs es primariamente "inbound".

No.

¿No?

Doble. Eh, nosotros teníamos-- empezamos con un "inbound" muy fuerte, empezamos luego a hacer "outbounds".

Pero claro, "inbound" es muy B2C, ¿no? Muy pequeña empresa igual, ¿no? Mayormente.

Y no, y tenemos empresas muy grandes y empresas muy pequeñas, eh...

De todo.

De todo. Eh, lo que pasa es que el objetivo era para este año que el 50, 50 % de los ingresos fueran, eh, "outbound" y el 50 % "inbound". Y ya estamos ahí.

O sea, veníais de "inbound" 100 %?

Veníamos de "inbound", yo qué sé, 90, 85 %, y ahora hemos hecho-

Y el otro 15 eras tú llamando.

Y el otro 15 era yo llamando, exacto. Eh, conferencias, eventos, LinkedIn-

¿Esto es "inbound" o "outbound"? Conferencias.

Para nosotros era-- lo gestionamos como "outbound" normalmente. Si vamos a una conferencia y nos ponemos, porque vamos nosotros sin tener un bus o lo que sea, lo gestionamos como "outbound". Al final es, es una-- ponernos en contacto con alguien, ¿no? Y ahora hemos hecho el cambio. Estamos en el 50 más 50. Está funcionando muy bien.

Y has dicho que vendéis al 75 % del Fortune 500.

Fortune 500, sí.

Que son las empresas más grandes del mundo.

Sí.

O sea, habéis priorizado arriba del todo.

Hemos priorizado-- tenemos-- el equipo lo tenem-- lo tengo dividido entre, pues, enterprise y lo que le llamamos commercial. Enterprise son empresas muy grandes y commercial, pues es mid-market, SMBs, etcétera. Y entonces atacamos las dos áreas en concreto a la vez. Y para mí, yo siempre le he dicho al, al equipo que, que todo el mundo, incluso aunque ataques empresas muy grandes, tú tienes que tener un portfolio construction o un, eh...

Tu pipeline construction es cómo estás construyendo tu perfil de, de clientes que estás atacando. Tiene que ser una conjunto entre tactical growth y enterprise deals, ¿no? Tactical, pues clientes que puedes cerrar en una semana o en dos semanas y que hay un montón de estos que te entrarán en un deal, pues a lo mejor empezando, yo qué sé, me lo invento, a veinte mil dólares anuales sin ningún problema, contratos anuales.

Perfecto, porque hacemos un land expand. Nosotros entramos en un contrato y ayudamos a hacerlo crecer. Luego tienes growth deals que tendrán un pelín más grandes, pero que sabes que inmediatamente van a crecer muchísimo y quieres evitarte lo más posible toda la parte de la burocracia y tal. Entonces, lo más fácil es entrar lo más bajo posible para que tengas lo menos approval posible dentro de la parte del cliente.

Y luego tienes la puramente enterprise, pues clientes muy grandes que te van a pagar una fortuna. Esos clientes, pues vas a tardar más tiempo.

Yo que he montado go to market y tal, o sea, haciendo los números mentales, en tres años, llamar al 65 % del Fortune 100 con el proceso complicado de compras, multi-stakeholder, eh, ¿no? Los ciclos de venta, me parece casi imposible. O sea, me estamos hablando de 65 %, 365 compañías, las más grandes del mundo.

Tú piensa que nosotros-

O sea, me-- estu-- lo que estás diciendo es que al-alguien de estas compañías ha probado ElevenLabs. De ahí a tener un contrato marco de trabajo con esas compañías, ¿no? Es diferente.

Hay una, hay una parte muy grande que tiene contratos enterprise con nosotros. Pero tú imagínate nuestro sales cycle, estamos hablando de treinta a sesenta días, eh, enterprise contracts.

Pero porque es un piloto.

No, no, no.

Un POC.

No te-- si es un POC, no lo contamos. Yo no le pago, no compenso, no le doy comisiones a mis, a mis, eh, go to market, a mis sales, no les doy comisiones si tú me firmas un piloto, cero. Porque a mí un piloto no me sirve para nada. Yo no lo reporto en revenues a m-a mis inversores. Yo cuando-

No es pagado el piloto, sí.

Sí, tú puedes ser pagado o no, pero si tú es un piloto que me estás pagando durante tres meses, seis meses o nueve meses, yo no lo reporto como revenues a mis clientes.

¿Solo reportas si tienes un contrato multianual?

Yo s-- te reporto si tengo un contrato al menos de un año, porque si no, no sirve para nada. Me lo puedo estar inventando. Y entonces, claro, tienes un Eleven X, por ejemplo, que evidentemente ellos firmaban contratos anuales y la gente cancelaba al cabo de tres meses y seguían reportando. Esto-

Pero eso es todo el mundo de AI ahora.

Ya, pero nosotros no. No, no, no. Esto no funciona. Esto es como si fuera un WeWork y haces un adjusted de EBITDA de no sé cuánto y le metes ahí mil cosas para ver qué-

¿Cómo era?

No.

Eh, community adjusted.

Community adj-- exacto. Te imag-imagínate, pero esto es un drama. No, no, no, no. No, no. Si tú firmas un contrato, aunque sea un POC de once meses, yo no te voy a hacer, no te voy a pagar comisiones como seller, como vendedor de ese contrato. No te las mereces, porque no es un dinero que yo pueda reportar a mis inversores. Es un dinero que me entra y yo lo pongo en la PNL, lo pongo al final y digo, eh, eh, cuando hago el reporting, evidentemente, yo les digo: «He facturado este dinero extra», pero no es ARR ni es MRR.

Y, y, y el-- y vuestro modelo de ARR, realmente depende del APICOR, ¿no? Del volumen de uso, ¿o no?

Tenemos lo que lo hemos montado con go to market es tier pricing, ¿vale? Entonces, entry level, pues tú puedes empezar a gastarte, yo qué sé, me lo invento, mmm, dos mil dólares al mes, ¿vale? O mil dólares o lo que te apetezca. Y, eh, en enterprise tenemos unos mínimos, evidentemente, que son mil cien al mes como mínimo, un año de contrato, ¿vale?

ElevenLabs, todo son múltiplos de Eleven, etcétera, ¿no? Para la empresa. Entonces, a partir de ahí tenemos tier pricing. Entonces, esos mil cien al mes, como entry level, te dan acceso a diez millones de, eh, eh, cre-- eh, Eleven million credits per month. Si tú necesitas veinte millones, pues el precio baja.

Luego, si necesitas, yo qué sé, mmm, one billion credits o twenty billion credits per month, el precio va bajando en función del commitment. Entonces, es en función de si tú te puedes quedar en el tier one pagando mil cien al mes, pues tú puedes estar gastándote otros cien mil al mes en extra usage on top of it. Yo a mis inversores les reporto que tu contrato vale mil cien al mes.

Yo no les reporto que vale mil cien más esos cien mil que te acabas de gastar. Yo no se lo reporto a ellos, porque esos cien mil no me sirven para nada. Es dinero que me entra-

Dinero que te entra

...dinero que me entra, pero no es dinero que les pueda reportar como es recurring revenue. Entonces, yo si, si tú me subes de nivel, me subes de tier y empiezas a gastarte más, como mínimo, cada mes, entonces yo sí me voy a los inversores y les digo: «Este cliente se gasta más dinero».

Y esta-- y este objetivo de reportar recurring revenue, ¿de dónde viene? O sea, de todo lo que ves tú ahora mismo en AI, de modelos de pricing, ¿este es el estándar ahora mismo?

Depende. Hay muchísimo pay as you go, por ejemplo, ¿no? Entonces, va en función del volumen.

Pero vosotros habéis decidido...

Nosotros decimos voluntariamente-

¿Cuándo?

Desde el primer día.

Ah, ¿sí?

Sí, sí. No, no. Eh, nosotros no queríamos hacer un pay as you go por el simple hecho de que es carísimo y nos mata las GPUs. Al final, si tienes un pay as you go y no tengo predi-

No tengo, a la vez, ¿no?

No, pero yo no tengo predictibilidad de lo que me está pasando, el volumen que generé. Y como no lo tengo, estoy rel-- estoy utilizando spot instances de GCP o lo que sea, ¿no? Nosotros utilizamos GCP. ¿Qué pasa? Esas spot instances me están costando una fortuna y a veces no están disponibles. Entonces, ¿qué hago? Yo en el momento en que tú me haces la confirmación de que me vas a pagar veinte mil al mes durante los próximos doce meses Yo voy, me voy a Google y le resuelvo GPUs.

Y entonces el precio baja y yo te puedo ofrecer el, el descuento. Si tú me dices: "Mmm, me, me voy a gastar un millón al mes", perfecto. Yo me voy a GCP y les hago el commitment de la r-- del, de las GPUs. Entonces, yo te he dado los descuentos, porque si no, ¿cómo te hago los descuentos? No tengo ni idea. Yo perdería toneladas de dinero.

Claro.

OpenAI lo hace. Ellos han empezado a hacer descuentos por volumen y lo han empezado a hacer hace nada, hace un par de meses. Pero hasta ahora era puramente commitment para-- pero en función de-- era en función de, de volumen. Pay as you go y ya está. Un Google Cloud, un AWS, siempre han funcionado con pay as you go, pero si tú quieres precios más baratos para productos concretos, tienes que hacer un commitment.

Y ese commitment es lo que les da a ellos la certeza de que te vas a gastar un dinero, es el mismo modelo.

Tú, siendo el responsable de go to market, ¿tienes el doble objetivo B2C y B2B?

No, nosotros lo hemos dividido. La parte de B2C la hacemos lo que llamamos growth y la parte de B2B es la que llamamos, eh, revenue o go to market.

O sea, tú llevas el un tercio-

Sí

...de la facturación, por un lado y, por otro lado, todo menos Estados Unidos.

Todo menos Estados Unidos, exacto. Monté toda la parte de Estados Unidos y todos los otros mercados. Entonces, al, al año pasado, en junio, decidimos estratégicamente que queríamos una persona basada solo en Estados Unidos para todo el mercado americano. Entonces, cogimos una persona específicamente y separamos Estados Unidos en un área concreta y todos los otros mercados, eh, separados.

Sí, sí.

Y tú reportas a los founders.

Yo reporto a los founders, a los dos founders, Matt y Peter.

Vale. Y el, y el management de la compañía, ¿de dónde ha salido?

Depende.

¿Fuera o viene del equipo fundador inicial o...?

Mmm, a nos-a nosotros nos gusta mucho hacer promociones internas. Entonces, sí que ha habido gente que-

Todos mundo.

Claro.

Si puede.

Si, si puede, es genial, ¿no? Y entonces, eh, por ejemplo, mi-

Que no es el modelo VC, ¿eh? El modelo VC es: "No, ficha estos VPs americanos".

Lo odio. Eh, que-- nosotros-- yo, eh, contraté mi primer go to market person que contraté, bueno, contraté dos personas, los primeros en septiembre del 2023.

Mhm.

Eh, a uno de ellos lo acabé promocionando y es mi general manager para Europa. Eh, para que veas que al final a mí me gusta, eh, y he promocionado a un montón de gente internamente para dirigir y gestionar equipos. Hay gente en el equipo que ha sido promocionada y en el leadership, eh, reportando directamente a los fundadores, y hay gente que ha venido desde fuera y que ha entrado.

Normalmente, lo que, que tendemos, tenemos tendencia y nos gusta mucho es entra como individual contributor dentro de la empresa y si lo hace muy bien, te vamos dando más responsabilidad.

Esto es lo mejor.

Es lo mejor, porque al final es como tendría que ser. Conoce muy bien la empresa. Lleva un mundo-

Hay gente que, que, que ha conseguido ciertas cosas y no le apetece venir a tu empresa a trabajar como individual contributor.

Sin duda, sin duda. Pero entonces no encajas en mi empresa, en Start-- en ElevenLabs no encajas. Nosotros no tenemos job titles. Decidimos que eliminábamos todos los, los títulos y entonces todo el mundo, si tú estás en go to market, eres go to market. Si tú estás en operations, eres operations. Si estás en finance, eres finance.

Esto para el nuevo que acaba de entrar ayer-

Es genial.

Genial.

Es genial.

Genial para saber lo que, lo que hace cada uno.

Claro.

Tienes que tener one on ones con todo el mundo. Pero bueno, seguro que hay una gente que puede preguntar.

Sí, no, y les decimos y tal, y les ayudamos con estas cosas, ¿no? Pero es porque queremos gente con poco ego. Y yo entiendo que si has conseguido muchísimo en tu carrera porque has sido VP, chief no sé cuántos y mierdas de estas, me parece muy bien, lo has conseguido muy bien, eh, ganas un dineral, me parece perfecto.

Pero si tú vienes a ElevenLabs, vienes con-- a aprender, a picar puertas, vienes a hacer números, vienes a hablar con clientes, vienes a lo que sea, a lo que haga falta para que la empresa sea exitosa. Y eso quiere decir no job titles.

Mmm.

Y ser humilde, ser flexible, ser humilde, saber que hay cosas que sabes y hay cosas que no vas a saber y que tienes que adaptarte a estas cosas. Y ese es el perfil que nos ha funcionado muy bien. Gente humilde, muy humilde, que le, le apetece.

No es el típico perfil de enterprise sales para llamar al Fortune Five, Fortune Five Hundred.

No. Entonces, nos cuesta mucho contratar, pero la gente que contratamos nos funciona muy bien. Por ejemplo, en el equipo de, de ventas, eh, ellos tienen que traer 20 veces su sueldo. El objetivo que tiene cada persona de ventas es 20, 20 veces su sueldo anual.

1.5, como es lo norm-- bueno, el magic number.

20 veces.

En los buenos casos.

20 veces.

20 veces su sueldo.

Y la gente del equipo de ventas-

¿Y su sueldo es alto o bajo?

Pagamos sueldos buenos, pagamos sueldos buenos.

Pues si es bajo, es más fácil.

No, pagamos sueldos buenos porque al final también queremos que la gente, pues no ten-- se tenga que preocupar en nada, ¿no? Prefiero pagarte un sueldo más alto para que, para que, pues bueno, tengas una comodidad de vida, ¿no? Pero el commitment de la empres-- a la empresa es muy alto y entonces la gente trabaja muchísimo, todos trabajamos muchísimas horas. La gente trabaja fines de semana, no porque sea el esfuerzo, porque les apetece, porque los objetivos son altos y porque estamos montando una cosa muy única, ¿no?

Y entonces todo el mundo tiene que estar ahí, ah, remando hacia la misma dirección, ¿no? Entonces, 20 veces. Y, y lo que te encuentras es cuando pones objetivos tan altos, funciona muy bien, porque tengo un equipo más pequeño y la gente está consiguiendo esos objetivos, los destroza, pero absolutamente los destroza.

Y yo encantadísimo, porque les pago comisiones y les tenemos accelerators en place, etcétera. Y contra más generan, más les pagamos y más porcentaje comparten.

Accelerators por encima de las 20 veces.

Sí. Entonces, nosotros pagamos-

Si vendes 100 veces tu sueldo, tienes un accelerator.

Nosotros tenemos, tenemos, por ejemplo, si tú llegas a-- hasta que llegas a tu, a tu cuota, la que tienes que generar, te pagamos un 5 % como ventas, un 5 % de todo lo que generes, ¿vale? De todas las ventas. Entonces, incluso como tenemos un land and expand model, yo te pago un 5 % para land el contrato, ¿vale? Entonces, si tú pagas un contrato-

Un 5 % de la venta.

De la venta total.

Vale.

Entonces, si durante los siguientes 12 meses Toda la que hagamos de upsell de ese contrato, te seguimos pagando un 5 %. No lo gestionas tú, lo gestiona Customer Success, pero seguimos pagándote un 5 % porque tú has traído ese contrato, ¿no? Si tú llegas al 100 % de tus comisiones o de tu cuota, a partir de ese momento te pagamos un 7,5 %.

Y si tú llegas a-

De todo.

De todo. Y si llegas al 150 % de tu cuota, que tenemos gente que llega, bastante gente que llega, te pagamos un 10 % del total contratos.

Todo esto muy-- eso está muy bien, pero esto parte de que tenéis un producto que tiene mucha demanda. O sea, esto no, esto-

Vente fácil.

No es fácil de llevártelo, no es fácil de llevártelo a un modelo tradicional de sale B2B, o sea, B2B SaaS, quiero decir.

Bueno, pero también es, es un conjunto. Yo creo que el mercado ha cambiado mucho con tema de...

O sea, hay un momento de hype brutal donde todo el mundo quiere probar algo que, que, que, que no, no, no pasa, no pasa cada-- no pasa siempre, ¿no? Y vosotros estáis en el, en el ojo del huracán, en, en, en este ámbito de, de audio y me parece muy bien. O sea, me parece muy bien que hagáis, eh, que hagáis esto, ¿no?

Pero, pero tú le-

Y luego dices que el ciclo de más de venta y el onboarding y todo es superfácil. O sea, vamos, es que...

Bueno, pero la gente trabaja mucho, ¿no? Y entonces sí que es verdad que les compensamos muy bien. Pero piensa que como yo no compenso para un pilot o para un POC, lo que está pasando es que cuando tú me haces el commitment de los 12 meses como enterprise y yo pago esa comisión y esa persona le calcula para la cuota, le cuenta para la cuota, esa empresa ya tiene un contr-- ya tiene, ya tiene un, un, un producto que han testeado, que han montado, que se han asegurado que funciona muy bien.

Pero aun así, esto lo han hecho en menos de un mes.

Exacto.

Me, me, me costaba de imaginar.

En menos de un mes o en menos de dos meses.

En un mes ya han testeado-

Si es un cliente muy grande.

Han hecho-- han firmado el supercontrato.

Nosotros hacemos, eh, le, eh-- lo hicimos, lo anunciamos la semana pasada. Tenemos contrato con, eh, Klarna. Klarna, los de buy now, pay later, ¿no?

Mhm.

Eh, Klarna, pues evidentemente no fue de doce-- de trece-- treinta días ni de sesenta días.

Ellos anunciaron que eliminaban, por cierto, el call center.

Sí.

Supongo que metían ElevenLabs. Luego se arrepintieron. ¿Tú sabes algo?

Cuando anunciaron el call center, que lo anunciaron a principios del año pasado, ellos solo hacían chatbot.

Vale.

Entonces, la experiencia de chatbot es-- no es óptima, ¿no? Entonces, hay, hay mil cosillas que se pueden hacer por allí. Ellos lanzaron la semana pasada que tú puedes interactuar con el CEO para dar feedback, para preguntar sobre la empresa, para tal. Hay un montón de cosillas allí.

Es un agente del CEO.

Es un agente del CEO con su propia voz y tal.

No me interesa.

Entonces, claro, lo, lo-- la gente lo puede utilizar y, y se les ha disparado. Lanzamos, anunciamos, por ejemplo, que Unreal Engine o Fortnite, por ejemplo, eh, que son los, los de, los de Epic Games. Fortnite utiliza nuestra tecnología para que tú cuando estés jugando a Fortnite, puedes interactuar con Darth Vader.

Y, y entonces, pues tú hablas con Darth Vader y Darth Vader te contesta. Entonces, utilizan nuestra tecnología, nosotros se conectan a nuestras APIs y tal y renderizan contenido.

¿Y aquí pagáis a Disney?

No, no, nosotros no pagamos a nadie. Eh, Fortnite o Epic Games nos paga a nosotros. Y luego ellos se encargan con-

Ellos ya tienen un acuerdo con Disney.

Disney o con quien sea para tener ese contrato.

Vosotros tenéis algún acuerdo con Disney, ¿no?

Nosotros-

Vos estáis en el acele-accelerator de Disney.

Pasamos por el acelerador de ellos y los conocemos muy bien todas las diferentes áreas de negocio. Sin entrar más en detalles.

Qué misterioso. Está en el cap table, no está en...

Sí, no, como parte del accelerator siempre invierten. Entonces, claro, al final-

Hay mucha gente en el cap table, ¿no? De ElevenLabs.

No.

¿No?

No, no, no, no. Eh, lo hemos, lo hemos mantenido bastante limpio.

Mhm.

Hemos sido afortunados que al tener bastante volumen y crecer muchísimo, hemos tenido la posibilidad de, de definir el cap table que queríamos y pues bueno, nos ha ido bien.

Antes de, de empezar a grabar, estábamos hablando de un modelo de, de venta combinada con equity.

Sí.

Eh, que son los, los corporate venture capital, ¿no? Ese, ese modelo que, que siempre ha sido muy discutido, porque, bueno, las empresas tienen todas un corporate venture capital, pero que no es su prioridad, pero que si, si de golpe es su prioridad, pues entonces les interesa comprar esa compañía y pueden generar externalidades negativas para la compañía, por decirlo de alguna manera, ¿no?

Pueden-- de entrada, tienen un derecho de tanteo que les da ser socios, que hace que igual un tercero que quiera comprar puede decir: "Oye, mmm, yo aquí no me meto porque ya está este", ¿no? Entonces, de alguna forma es como dar color a una empresa, ¿no? Eh, pero tú me decías: "No, no, yo veo un instrumento muy interesante, el corporate venture builder".

¿Por qué?

Bueno, pues porque al final sus objetivos son similares a los tuyos, ¿no? Entonces, lo que tienes que hacer es alinear los objetivos puramente. Y entonces, yo creo que hay una, un renacimiento, los corporate VCs, los CVCs.

Mhm.

Que es puramente-- no han sido sexys, porque todos estos años no han sido nada sexys, pero el conocimiento que tienen de la corporación, de esa empresa específica, te puede ayudar muchísimo a navegar cómo funciona. Entonces, te abren puertas. Entonces, lo ideal es alinear los objetivos. Y entonces, eh, yo a mi portafolio siempre le recomiendo de que trabajemos con CVCs como corporates para que si quieren entrar en la ronda o les ayudemos a entrar en la ronda, les entre-- eh, les ayudemos a entrar en la empresa, en el capital de la empresa, como condición, pero como condición que nos ayuden a navegar y firmar un contrato de enterprise con, con ellos, ¿no?

Entonces, les, les, les va muy bien, porque al final ellos se conocen absolutamente a todo el mundo, te hacen todas las intros, están empujando y haciéndolo muy bien para que ellos puedan tener un retorno. Yo siempre a mi equipo de ventas y a toda la empresa siempre les recuerdo una cosa, y es que por cada millón en revenues que generemos, son veinte millones más en valorización para la empresa.

Que se oye muy rápido, pero cuando lo piensas es que es así, ¿no? Entonces, claro-

Veinte es el múltiplo.

Sí, utiliza-- al final lo estándar, ¿no? Porque si quieres al final salir público, ser una empresa más grande, vas a acabar reduciendo los múltiplos. Decidimos veinte, vale, pues veinte, ¿no? Eh, que son treinta o son cuarenta, bueno, pues depende del momento en que estés. O son quince, depende, ¿no? Pero al final es eso, ¿no? Y entonces, cuando lo planteas con una corporate, dices Vale, si tú me puedes-- si, si tú inviertes, inviertes, yo qué sé, cinco millones de dólares en la empresa como estratégico o un millón, y tú me consigues ayudar a cerrar un contrato de quinientos mil en-- con la empresa, eh, son diez millones extra en revenue, en valuation que tú tienes.

Tú estás aumentando el valor de tu inversión inmediatamente.

Mhm.

Entonces, es un win-win para todo el mundo, ¿no? Y para mí es-

Bueno, eso sí lo cumplen, porque un-- otra cosa que te comentaba yo al principio-

Claro

...el tío que está en el, en el corporate VC normalmente tiene cero incidencia en lo que es el core business, la operación del día a día, que bastante tienen, que tienen presiones de todos lados y que dicen: "No, no, tú no, no me molestes, que bastante tengo para hacer el objetivo de este quarter, que vamos a presentar a los inversores y no sé qué."

Claro, pero entonces es un problema de incentivos, no estás incentivándolo bien, ¿no? Y entonces tú puedes hacerlo de dos maneras. Uno es, los limitas y le dices: "Mira, esto puedes invertir con esta condición de que cerremos este contrato durante tanto tiempo, durante X años o tanto tiempo en un periodo concreto, en los próximos doce meses, y si no, yo te recompro las acciones." Eso es opción uno.

Opción dos es decirles-

¿Te las compro a qué precio?

Al original o el que tú decidas, el que tú negocies con ellos, ¿vale? Opción dos es puramente decirles: "Mira, si tú me consigues, eh, que contra más, más crezca el contrato con ellos, más me puedes invertir o más te doy una warrant." Y encantadísimos. Entonces, tu incentivo como VC o como CVC es puramente que yo tenga éxito con tu empresa.

Sí.

Esa es la inven-- los incentivos.

Y tiene sentido, o sea. No, no, y tiene sentido, porque por ahí solo montaron originalmente el-

Claro

...el corporate venture, eh, capital, ¿no?

Claro.

Pero, pero luego la práctica no pasa.

No, porque se ha, se ha desligado y porque no eran sexys, y entonces tenían que luchar por los deals y mil cosas. Y a día de hoy, cuando el capital es puramente una commodity, porque hay muchísimosVCs y que te pueden poner pasta por todas partes, ya no estás-- tienes que optimizar un ElevenLabs, un Cursor. Empresas que crecen muchísimo, no tienen que optimizar por el capital, optimizan para cuáles son sus partners y para quién les ayuda a cerrar más contratos de una manera más rápida.

Entonces, eso es un problema de incentivos. Si el capital es commodity...

En vuestro caso, lo habéis hecho.

Sí.

Y ha funcionado.

Nos ha funcionado muy bien.

O sea, se ha traducido en ARR.

Sí, sí, sí, sí, totalmente. Y lo seguimos haciendo, ¿eh? Lo seguimos haciendo. Y yo n-n-me encargo puramente de los strategic y-

Y no genera complejidad en el cap table.

No.

Sumo socios o competiciones raras. No.

No, pero no-- se las denegamos. Al final les damos information rights como-

No, es que a ver, es que me estás diciendo un escenario también muy bueno, ¿eh?

No, no, no, pero-

O sea, claro.

No, pero tienes, tienes el, tienes el poder.

Partes de un leverage-- partes de mu-de mucho leverage, de mucho poder en el momento de, de hacer fundraising, ¿no? Tienes mucha, mucha elección.

Sí, pero con los strategic no lo haces cuando estás haciendo fundraising, lo haces a lo largo de todo el año, porque tú tienes que construir una relación. Al final, un VC se mueve por FOMO muchísimas veces.

Sí.

Pero un corporate no se va a mover por FOMO. Se va a mover porque tiene que tener sentido dentro de la empresa, con la estrategia, porque los números tienen sentido y tal. No es una relación de decir: "Ah, me pongo en contacto con ellos y tal, y mañana hacemos no sé qué." No, es una relación de doce meses que construyes, o de nueve meses o de seis meses, ¿no? Depende del CVC que estés hablando de la empresa.

Es un periodo largo.

Y esas empresas, ¿qué compran de ElevenLabs? Estas empresas tan grandes, ¿qué, qué es lo que compran?

Automatización de su call center, generación de, yo qué sé, de-

Es que todo el mundo tiene call center.

Doblaje.

Todo el mundo tiene que hacer automatización de call center.

Claro.

El cien por cien de las empresas.

Es una opción. Pero por ejemplo, yo qué sé, puede ser para-- es, es que hay miles de casos de uso, ¿eh? De verdad, eh...

¿Y no es un problema que haya tantos casos de uso? O sea, tú cuando te levantas por la mañana y quieres seguir creciendo, tienes que optimizar un caso de uso, es que no puedes optimizar todos a la vez.

Claro, nosotros lo que hicimos, por ejemplo, eh, a principios de año, teníamos un montón de ICPs, ideal customer profiles. Los, los organizamos todos con todos los, los centenares de clientes enterprise que tenemos y los organizamos todos y dijimos: "Vale, vamos a categorizar todos los ICPs con los casos de usos que tenemos", ¿no? Entonces, nos dimos cuenta que teníamos, nos salían catorce ICPs, ¿no?

Ideal customer profiles. Y decías: "Hostia, pero es que no puedo, no, no puedo optimizar, no puedo tener un equipo que esté opti-- eh, esté optimizado para catorce ICPs." Y teníamos desde content creation platforms o media creation tools. Teníamos conversation AI para resellers, conversation AI para no sé cuántos. En customers teníamos education, teníamos advertising en media, no sé cuántos.

Teníamos catorce, era horrible, ¿no? Y entonces cogimos y dijimos estrategicamente: "A ver, dónde creemos que vamos a crecer más y dónde queremos dedicar los recursos."

¿Dónde?

Y de esos hemos determinado tres ICPs y allí es donde estamos.

¿Cuáles son?

Media creation tools y content creation, ya sea pues para grandes, eh, productoras como para plataformas, como un Freepik, que me encantan y lo están haciendo genial.

Mhm.

Ehm, esa es una. Segunda es puramente todo lo que es media, eh, todo lo que es todo el tema de ICP One, que le llamamos para nosotros AI agents. Y dentro de ICP One tenemos como dos áreas, plataformas que integran ElevenLabs, porque son pues un Happy Robot, porque son un, yo qué sé, un Sierra, un Cognigy, lo que sea, ¿no?

Y esta gente utiliza sus core orchestration, crean sus core orchestration y venden directamente a otros clientes. Y la segunda versión de esto es nuestro propio Conversation AI, que lo implementamos dentro de clientes. ¿Vale? Esto es ICP One. ICP Two es todo el tema de-

Yo creo que has cogido los doce ICPs y los has puesto en subpa-subpartados.

No, no, no, no, no, porque vamos a, vamos a, vamos adentro, ¿no? Y el tercero es puramente education tools, ¿no? Education. Eh, y estos son los tres-

¿Formación?

Education-- ed-edtech, puramente, ¿no? Plataformas de educación. Y education o learning o lo que sea, ¿no? Esos son los tres ICPs que tenemos definidos. Y el equipo, si no entra dentro de estos e-- tres ICPs, ellos no pueden hacer outbounds.

¿Y tienes el equipo dividido por estos tres ICPs?

Eh, depende, depende en qué área, sí, depende en qué mercados, no. Mercados que estamos empezando más y que tengo una persona o tengo tres personas, no los tenemos divididos. Pero mercados que ya son puramente mucho más maduros, un Estados Unidos o un Europa, están divididos por-- la gente se-- está optimizada para un ICP concreto y una región concreta dentro de Europa

¿Y tienes una persona buscando corporate venture capitals por el mundo?

No.

¿Esto lo haces tú?

Esto lo hago yo. Sí.

¿Y qué empresas tienen corporate venture capital? ¿Todas? ¿Las más grandes?

De las más grandes, muchísimas, muchísimas. Tienes un Telefónica, pero tienes un CaixaBank, tienes un Santander, tienes un Deutsche Telekom, tienes lo que-- tienes un Microsoft, tienes un Google, tienes todos. Eh, en Titó como... lo que te apetezca. Hay otras que no, no hay ningún problema.

Y Microsoft o incluso OpenAI, ¿puede ser interesante?

Competimos con ellos.

Con lo cual no.

Para nosotros no.

Lo tenéis claro esto.

Sí, sí, sí, sí. No, Mi-Mi-Microsoft, eh, Mi-Microsoft tenemos un montón de usuarios individuales que utilizan el producto con sus propios emails.

Pero no los meteréis en el cap table.

No. Bueno, depende si fuera, si fuera una, si fuera una decisión estratégica de: nos combinan las dos empresas y vemos un potencial de trabajar juntos, ¿por qué no? Yo creo que nunca te puedes cerrar las puertas para nada, ¿no? Pero, pero competimos con ellos, evidentemente, y ellos tienen un producto que es exactamente el mismo que nosotros y se lo vende a sus propios clientes y compiten con nosotros y nosotros competimos con ellos.

Ningún problema.

Los grandes modelos fundacionales tienen todos los industriales entre-

Sí.

En el cap table, ¿no? Y eso-- y no es un problema, aparentemente.

¿En qué sentido, perdón?

Tienen a Google, tienen a OpenAI, Microsoft, no sé.

Ya, pero es que al final es un juego, ¿no? Porque, eh, estamos en una situación curiosa en la que la regulación europea incentiva a que sean las grandes empresas las que cada vez sean más grandes y, y no, y no incentiva a que las pequeñas podamos crecer y comernos el mercado entero, ¿no?

O crecer y hacer un challenge directo a un, a una de las grandes, ¿no? Es que pasa que, que las grandes dicen: "Pues yo tengo el beneficio de que todo pasa en mi infraestructura, pasa en mi GCP o pasa en mi AWS". Entonces, ¿tú qué necesitas? Necesitas mi infraestructura. Es que da igual. Entonces, llega un punto en que si tú creces muchísimo y utilizas muchísimas GPUs, al final te compensa tenerlos en la cap table.

¿Por qué? Porque tienes acceso a un precio más bajo de infraestructura. Es que es así de simple. Eso, eso-

Pero ellos hacen lo mismo que haces tú con los corporate ve-

Claro.

Te dicen: "Te vendo mi producto-

Claro.

Mi ARR y le doy más valor a, a Google, a..."

Claro. Y yo entro en tu cap table, tú puedes-- yo te doy valor porque te estoy reduciendo el coste de las GPUs y mil cosas. Tú también te estás beneficiando porque tienes un partner a nivel de, a nivel de capital, tienes un partner a nivel de brand, tienes un partner de muchísimas cosas y eso, eso es, es como, es, es una simbiosis, ¿no?

Interesantísimo, ¿eh?

Y además me genero revenues a largo plazo, porque tú estás li-- unido a mi, a mi plataforma o a mi data center infinitamente, porque estoy en tu cap table. Entonces, bueno, esa es simbiosis, ¿no? Entonces, cosas buenas y cosas malas de la superregulación que tenemos en Europa, que hace que las empresas pequeñas como nosotros, pues vosotros y nosotros, eh, tengamos, nos cu-- nos cueste más crecer.

Tú inviertes también, ¿no?

Sí.

¿Mucho?

Sí, he hecho, ¿qué he hecho? Setenta y algo.

Hostia.

En ocho años.

Es bastante, ¿eh?

Está bien.

O sea, ¿tú, tú cuándo has hecho la pasta principal?

Eh, fu-- eh, bueno, ha habido algunas exits muy buenas. Ha habido exits muy buenas. La primera empresa en la que invertí-

Como inversor o, o como ejecutivo emprendedor.

En, en la primera empresa en que invertí fue en una empresa que se llama Revolut. Esa fue mi primera inversión.

Esta, esta... La primera, ¿eh?

La primera.

¿Qué podía salir mal?

Fue bien. Fue la series B, hacían un crowdfunding campaign.

Ah, ¿un crowdfunding?

Sí, es la pri-- como te decía. Y siempre he dicho a todo el mundo: "No necesitas decenas de miles o centenares de miles para invertir. Tú podías empezar y seguís empezando a día de..."

¿Cuánto invertiste?

Invertimo-- invertí, que eran tres mil o mil, que mil, creo que era mil. Y luego, eh, eh, seguimos comprando, porque gente que quería vender, pues se lo repensó. Nosotros les compramos y compramos y compramos.

Pero, ¿lo hiciste tú o alguien más?

Mi mujer y yo.

Vale.

Sí, sí. Entonces, fue la primera, nos fue muy bien y decimos: "Oye, esto ayuda al ecosistema, nos apetece, no tenemos hijos, no tenemos nada, no tenemos hipotecas ni nada", porque no nos ha interesado nunca comprar un piso ni nada, no nos ha-- no nos gusta la idea ni nada. Entonces, hemos dicho: "Bueno, pues nosotros lo invertimos en el ecosistema." Y entonces invertimos en startups, en el ecosistema que hace que, que, que es el futuro de todos nosotros.

Pero, pero un momento, a ver. Pero que con mil euros, por mucho que multipliques...

No, empezamos y luego empezamos a subir la cantidad y hoy hacemos, pues...

Pero en Revolut, ¿cuánto invertiste?

Eh, entre las diferentes, la, la primera y la segunda vez que invertimos, doce mil.

Vale.

Y ahora hacemos tickets, pues llegamos a los cien mil normalmente o cosas así, dependiendo en parte de la location y mil cosas.

Pero, ¿y el patrimonio lo habéis hecho invirtiendo o trabajando en startups?

Eh, hemos hecho de las dos maneras. Eh, yo estuve en una empresa que vendimos a Spotify.

¿Son, Sonantic?

Sonantic, sí. Hacíamos voces artificiales antes de ElevenLabs. La vendimos a Spotify. Eh, fue, fuimos los primeros-

Por cien millones o noventa y pico.

Sí, noventa y dos. Em, fuimos los primeros que entró-

Y tú tenías un contrato de, eh, ESOPs.

Correcto. Exacto. Totalmente. Sí, sí, sí. Y una cosa muy interesante que tienen en, en Reino Unido es que teníamos un EMI, que le llaman, ¿no? Enterprise, eh, Management Scheme o Equity Management Scheme. Bueno, no me acuerdo. Eh, y esto lo que hace es que está muy bien montado, porque si tú eres una empresa británica que ha levantado pasta y has levantado menos de, mmm, ocho millones o siete millones, cinco millones, no me acuerdo, eh, tú le puedes pedir esta exenci-- eh, esta, esta, este certificado al gobierno y lo que hace es que los empleados, si la empresa se vende, solo pagan el 10 % de impuestos.

Tra.

Funciona muy bien, porque-

Claro.

Y ha generado super-- y funciona superbién, porque claro, al final, si no pagas una cantidad de impuestos, que desincentiva el sector, ¿no?

Totalmente. Bueno, es que España, esto, Francia y Alemania, o sea, mmm, no hay sistemas-

Qué va.

Útiles para poder hacer esto.

Es horrible, absolutamente horrible.

Tú vas a Estados Unidos y hay mucha gente que ha ganado millones de euros con ESOPs.

Sí.

Eh, en Europa no tanto.

No tanto.

Tú eres una excepción.

A nos-- a mí me ha ido bien trabajando, pues, eh, trabajé con Uber en los primeros años y cuando la empresa salió a bolsa, pues, pues vendimos. Eh, Sonantic, que la vendimos. ElevenLabs hacemos secondaries cada, cada año, por ejemplo, ¿no? Y entonces los empleados pueden vender un porcentaje de lo que han acumulado como vested, lo pueden vender a inversores nuestros y tenemos, pues, nuestros-

Esto no es público, esto es interno.

Esto lo hacemos internamente, claro, exacto. Entonces, es una buena manera de que el ecosistema, eh, pues oye, si te quieres comprar un piso, cómprate un piso, que te irás de vacaciones, cómprate-- vete de vacaciones. Que te apetece pagar para que alguien venga a limpiar a casa y no tengas que hacerlo los fines de semana, que me parece genial. Es cómo hacemos que la vida de los empleados sea más fácil dándoles la opción de sacar un cash out de una parte de su, de su, de su equity, ¿no?

No, y lo que haces tú, invertir en startups o montar startups, ¿no?

O invertir. Entonces, yo lo que hago, lo que he estado haciendo durante estos años es que monto lo que le llamamos SPVs, Special Purpose Vehicles. Entonces, yo soy el cheque más grande cuando entro a una ronda, eh, con mis amigos, pero a todos mis amigos les monto un SPV y entonces, y les pongo un mínimo de mil, mil dólares. Y entonces, ¿quieres entrar?

Perfecto. ¿Que solo puedes poner mil dólares? Pon mil dólares. Que tú te apetece poner cincuenta mil, pues pones cincuenta mil en función de el volumen que tengamos de allocation en esa ronda específica, ¿no? Y, y es una manera muy buena para, para aceptar, para, para, para construir wealth, si quieres, pero también aceptando que startups fail-- mueren continuamente.

Entonces, tiene que ser un dinero que tú te es-- te puedas permitir perder, porque seguramente lo vas a perder, ¿no?

Y intentando entender tu portfolio de setenta compañías, que es bastante, ¿eh? O sea, hay bastante significancia estadística. Entiendo que no todos son Revoluts.

No, hay varios Revoluts.

¿Sí? ¿Cuáles más?

ElevenLabs, por ejemplo. Volumetric, por ejemplo, que la vendimos con un treinta y tres X de return. Eh, hay, hay varias, hay varias. Sí, sí, sí, ¿no? Hay buenas que han hecho super-, superbien. Vim-Visim, por ejemplo, eh, son un equipo minúsculo. Yo les hice la pre-seed. Eh, levantamos a ocho.

Eh, un año más tarde, nueve meses más tarde, levantaron a cien millones. Eh, bueno, y sí, sí, no, yeah.

¿Qué parte de los setenta es AI?

¿Qué parte de los setenta es AI? Deep tech en sí, robótica, AI y bio, eh, pues te diría que seguramente está en, en ochenta, noventa por ciento. Eh...

Una de estas tenemos que firmar, por cierto, cuando acabe este pódcast.

Es verdad. Es verdad. Es verdad.

Eh, vale. O sea-

A mí me gustan los problemas difíciles. Entonces-

Mhm.

Si, si estás haciendo marketplace, me parece muy bien, pero no te voy a poner mi dinero, no me interesa para nada un marketplace, ¿no? Pero, pero si tú estás resolviendo un problema in-- un problema fuerte, es que a tope. Y mi mujer y yo tenemos dividido como-- tenemos una parte que es puramente de community, en la cual no nos importa perderlo absolutamente todo, que es lo que para nosotros es biotech, ¿no?

Gente que está haciendo biotech o medtech, eh, que nosotros lo consideramos como una cosa que no nos va a beneficiar a nosotros personalmente, pero seguramente a nuestros hijos o a las siguientes generaciones les va a beneficiar. Si hay alguien que se puede inventar con ese dinero, se puede ayudar a curar el cáncer o el cáncer de próstata o el cáncer de pulmón o lo que sea, yo encantadísimo, pero seguramente no, no devolverán absolutamente nada.

Y yo encantadísimo de perderlo todo.

¿Cómo lo eliges?

Proyectos que nos gustan mucho, ¿no?

Pero por el, por el deck, porque de moléculas-

Por el deck o hablando con los founders, pasando tiempo con ellos, lo mismo. Lo tratamos como si fuera una inversión totalmente normal que quisiéramos hacer dinero, pero con el objetivo de que eso es un dinero, la parte que tenemos destinado solo para, para construir biotech y que no nos importa perderlo absolutamente todo. Y luego hay la parte que realmente queremos hacer dinero, que es la parte de inversión en startups.

Tech. En tech sí que queréis hacer dinero.

En deep tech, exacto. Robótica, AI, etcétera, ¿no? Y ahí, evidentemente, si se pierde, se pierde, no hay ningún problema, pero, pero, pero vamos a fondo, sin duda.

¿Y tú dedicas mucho tiempo a la inversión?

Sí, le dedico bastante, tanto como puedo, ¿no? Porque al final, pues sí, la verdad, viajo muchísimo, estoy setenta por ciento del tiempo viajando, pero yo me meto en reuniones con clientes de mis portfolio companies, les ayudo en pitch, les ayudo con investors, les ayudo en lo que necesiten en cualquier momento. Entonces, una parte importante de mi tiempo está con el portfolio.

¿Qué parte?

Yo te diría que a lo mejor, pues entre doce, trece horas a la semana. Eh, entonces, ¿qué pasa? Sacrificas fines de semana, sacrificas noches. Pero bueno, si te gusta el ecosistema, ¿por qué no?

Vale. ¿Y hay algo que hayas determinado, eh, invirtiendo en AI, que te gustan los proyectos que hacen AI, que son todos a día de hoy? Porque si alguien-

Sí.

No hace AI, pues básicamente es que es tonto, porque es donde hay el dinero. O sea, hay que hacer lo que sea AI. Entonces, ¿qué has determinado que es un proyecto invertible e-en esta era?

Es difícil, ¿no? Porque hay muchísimo que es igual, ¿no? Para mí lo importante son los fundadores, gente muy inteligente, muy técnica, eh, en las cuales, eh, realmente los admires, ¿no? Tienes-- pero gente que sea flexible y que sepa ajustarse inmediatamente si las cosas cambian, ¿no? Em, eso es una parte.

Hay otra parte, sobre todo el mercado. Me gustan mercados que no sean sexys muchísimas veces, porque ahí es donde realmente no está el FOMO. Eh, cuando alguien-- algún mercado es muy sexy, pues hay un montón de FOMO y se lanzan todos los busis a, a invertir inmediatamente. Y entonces, pues bueno, se disparan las valorizaciones y empezamos en mundos que no, no son lógicos.

Y hay un tercer componente fundamental que, que para mí es, es, es Es el producto que están construyendo, ¿no? Em, hay veces que entro cuando hay un producto y hay veces que entro cuando no hay ningún producto y hay un deck solo, ¿no?

Y el producto entras en modelos horizontales, fundacional-- modelos fundacionales y tal.

De todo.

O modelos más verticales, wrappers.

De todo. De todo. No tengo preferencia. Creo que el wrapper, concepto wrapper, es un concepto de los VCs que se inventaron para, para poder justificar cuando no entraban en rondas o se perdían en, en rondas que luego iban muy bien, eh, y se lo inventaron como para descalificar el sector. Pero a efectos prácticos, al final tú tienes un foundational model, pues que es un LLM y, eh, un LLM no te hace la integración dentro del sistema para tener, yo qué sé, un AI agent que haga integrate-integrations.

No te lo hace. Un LLM no te monta un, eh, yo qué sé, un, un software end-to-end y te lo integra totalmente. Necesitas ayuda, ¿no? Y ese es el producto que tienes que montar end-to-end. Llámale wrapper, llámalo lo que quieras, pero deja de ser un producto con sus complejidades, son features y su valor añadido.

Y eso te lo monta un pro-- un equipo de producto.

Mhm.

Si tú haces Factorial, por ejemplo, y coges Factorial y dices: "Le voy a meter un agente". Y, y entonces, ah, te van a decir: "Ostras, pero esto es un wrapper de un agente, de un O-- de una, eh, de un OpenAI". Dices: "Pero a ver, ¿qué tonterías son estas? Eh, si un VC no me quiere me-meter pasta, me parece muy bien, pero que no me llame wrapper, porque al final yo he hecho una integración, tengo un fu-- un end-to-end workflow, tengo un producto que añade un valor que un foundation model por sí solo no te lo está haciendo".

Sí, pero sí que está pasando, eh, bastante que, eh, pues empresas con wrappers o con poco código, digamos, han-- pasan de cero a product market fit de la hostia.

Sí.

Y al cabo de tres meses, de product market fit de la hostia a cero.

Claro. O sea, una empresa que nunca tendrían que levantar, pero es que la mayoría de empresas nunca tendrían que levantar dinero.

Pero bueno, levanten o no, o sea, venden mucho y luego no venden.

Ningún problema. Es, es el mercado que estamos. El, el mundo ha evolucionado muchísimo. Había una empresa, por ejemplo, la semana pasada, que salió Anton de Lovable, el CEO de Lovable, lo publicó por las, las redes sociales, que habían montado un prototipo con ellos. Luego habían utilizado, no sé si era Cursor o uno de estos para, para, para montar el código y lo habían lanzado.

Y en veinticuatro horas habían pasado de cero a tres millones. En veinticuatro horas. Dices: "Genial". Y yo lo hacía la broma con, con amigos míos de, de, de VC. Les decía: "Mi recomendación para estos chicos o estas chicas que lo han montado este producto específico es: haz otros tres millones mañana, cierra y tómate unas vacaciones, porque lo que has construido seguramente se va a desaparecer al cabo de una semana".

No, no, no.

Y ya está.

No, pero Lovable era eso también.

Claro, no, no, no. Evidentemente, evidentemente.

Y les va mal.

Y, y les va superbién. Pero, pero es el hecho de que si, si, si creces muy rápido está muy bien, pero si tienes-- no tienes una base importante o no tienes un objetivo o un-- entiendes el ICP, el problema, etcétera, pues a lo mejor haces así y haces así. Nosotros lo vimos muchísimo, ¿no? Originalmente, cuando empezó el, el boom de las, de las LLMs en finales del 2022, que salió en noviembre, que salió ChatGPT, ¿no?

Que fue. Y en 2023 se dispararon todos los wrappers y, y los productos que construían encima, crecieron todos muchísimo y al año siguiente todas en caída, en cerraron o con muchísimos problemas, porque habían levantado un montón de dinero con, con investors y no sabían exactamente cómo conseguir product market fit.

Entonces, para mí el punto es: muchas de estas ni tendría-- ni siquiera tendrían que haber levantado dinero.

¿Top tres, eh, startups AI en Europa? ¿ElevenLabs está en el top tres?

Sí, sin duda. Sin duda.

¿Y las otras dos?

Yo te diría que Lovable está en el dos y te diría que Synthesis está en el tres.

Mhm. ElevenLabs en el uno, ¿eh?

En cuanto a growth, sí, sin duda. Y quality of revenue, em, sí, sin duda. Quality of revenue, B2B, B2C, eh, long-term contracts y tal, sin duda está en el uno. Sin duda. Lo-Lovable está en el dos, te diría, por el hecho de que han crecido muchísimo, una burrada, en un periodo muy corto.

Y tres, Synthesis, yo porque la quality-

¿Y cosas tipo Mistral?

Claro, el problema de Mistral es que no hacen revenues. Tienen-- sí que la hacen, evidentemente, pero, pero no hacen revenues meaningful, ¿no? Para justificar la valorización que tienen. Tienen un problema de open source, ¿no? Y es que lanzaron productos open source. Su objetivo era lanzar productos open source, modelos más pequeños y monetizar con los modelos más grandes, porque pensaban que las empres-empresas grandes iban a comprar sus modelos grandes y pagar por ellos.

Y lo que se dan cuenta es que el-- la hipótesis estaba mal, ¿no? Entonces, han empezado a hacer modelos, eh, han empezado a hacer customizaciones con, con-- para entrar directamente en, en los clientes verticalizados. Yo este customizo el modelo, te hacen la integración y tal. Aleph Alpha hizo lo mismo.

¿No te acuerdas? Aleph Alpha lanzaron foundational models, eh-

Pero no capturan tanto valor.

No, porque es que es diferen-- es que es difícil, porque estamos en un momento con-

Con open source.

Claro, porque estamos en un momento con-- muy diferente de la historia, ¿no? Antes-

Vosotros no tenéis open source.

No tenemos open source, no.

Ni queréis hacerlo.

A día de hoy, no. A día de hoy, no. Em, pero incluso el mercado para enterprises ha cambiado. Si tú tenías antes y les montabas un producto y le montabas-- si tenías una consultora, eras un-- unas grandes consultoras y montabas un producto y hacías la integración y la gestión y todas estas cosas. Para las grandes empresas, lo que está pasando a día de hoy es que las grandes empresas están diciendo: "Oye, a lo mejor lo puedo montar yo también y me conecto a diferentes modelos, a los mejores del mercado".

Mhm.

Entonces, está, está cambiando la dinámica y, y ya no, no están tan dispuestas a que les montes un producto supercustomizado que va a ligarse siempre a ti. S-- está cambiando todo. Y entonces, claro, tienen producto, tienen problema para, para adaptarse a eso, ¿no? Y por eso yo no lo pondría en el top three.

Vale. Carla, estaría hablando contigo toda la noche porque realmente es superinteresante lo que, lo que cuentas, pero para, para ir acabando, eh, tu predicción a tres años de ElevenLabs. Ya no digo a 10, porque 10 . Digo a tres años. Eh, ¿dónde está ElevenLabs? Tú s-tú sigues ahí en tres años.

Pregunta complicada.

No sé, no lo sé. El mundo cambia mucho. El mundo cambia mucho.

Vale. Y, y, y qué, c-- ¿dónde está ElevenLabs?

Eh, a mí me gustaría que estuviéramos en una situación en que, eh, eh, hemos llegado a lo mejor a los dos mil millones en revenues. Em...

Dos mil millones, ¿eh?

Sí. Eh, hemos abierto todos los mercados que queríamos, pero fundamentalmente tenemos unos modelos que son totalmente indistinguibles de, de lo que es el ser humano. Y, eh, estamos, hemos puesto-- hemos ayudado tanto a las empresas a lanzar sus productos con voz, omnichannel, etcétera. Pero a la vez hemos lanza-- hemos ayudado a que, que hay una parte de, de, de community, una parte de social, social awareness o social help, que hace que la gente, eh, que no tiene acceso a recursos pueda tener un tutor en su bolsillo.

Brutal.

Totalmente gratis, ¿no? A día de hoy, nosotros nos acercamos, por ejemplo, bueno, se acercaron ellos a nosotros hace ya dos años, los de la, los de la ONU, porque e-querían in-in, eh, experimentar-

Invertir también.

No, no.

En su venture capital.

Querían, querían experimentar, eh, añadir, eh, poner voz y hacer audiobu-audiolibros de todos los libros que tenían.

Mhm.

¿No? Para, para, para, pues países que están más en, en, en vías de desarrollo o que están, pues que les está costando un pelín más, ¿no? Entonces, les-- yo les dije: "Les damos, os lo damos gratis, no necesitamos ningún dinero vuestro, invertimos en lo que sea necesario, etcétera". Y ellos mismos fueron los que lo bloquearon, porque nos vinieron al cabo de un, de unas semanas diciendo: "Mira, es que lo hemos llevado al comité y es que nos lo han bloqueado porque dejaremos sin trabajo a traductores, dejaremos sin trabajo a gente que a día de hoy se dedica a hacer estas narraciones.

No nos podemos permitir tener esta visión". Entonces, yo les dije: "Creo que os equivocáis, porque no es el trabajo de una o dos personas, es cómo ayudamos al resto de la humanidad, ¿no? Tenemos la tecnología-

Bueno, no son una o dos, no son una o dos personas y eso también es un problema para la humanidad, ¿eh? O sea, esta transición de trabajos, eh, a esta velocidad es un problema, ¿eh?, para la humanidad.

Claro, pero es que tú tienes la transición que está pasando en el mundo como nuestro, des-- que estamos, pues avanzando y tal, pero es que el mundo que está desarrollando, es que hay mucha gente que sigue sin tener acceso a educación.

No, no. Sí, sí, totalmente.

Entonces, ¿q-qué es más importante? No lo sé, qué es más importante, pero si yo lo veo dentro de tres años en ElevenLabs, nosotros queremos haber ayudado al mundo que se ha desarrollado y al mundo que se está desarrollando, porque es que si no, la diferencia va a ser tan abismal que va a ser imposible, ¿no? Y e-en esa parte de que, del mundo que se está desarrollando, queremos seguir trabajando para que nuestra tecnología sea to-totalmente gratis.

Y yo siempre hago la broma. Al final, las empresas pagan para que podamos pasar la tecnología totalmente gratis a gente que ha perdido su voz porque ha tenido un cáncer o porque tiene ELA, por ejemplo, o gente que no tiene estudios y que puede empezar a estudiar y tal. Esta, esto es, las grandes empresas pagan para esta gente, fundamentalmente, ¿no?

Entonces, la visión, al menos la mía, es que podamos seguir avanzando por ese camino.

¿Tú lees libros?

Sí, sí.

¿Cuáles?

Pues mira.

Recomiéndanos uno.

Pues mira, justamente, eh, justamente uno que soy un gran fan de Star Wars, ¿vale? Entonces, he pasado como-

Yo soy trekkie. En eso no nos entenderemos.

Entonces, eh, justamente estoy leyendo uno de Star Wars ahora mismo. Eh, y, y, y nada, y me estoy leyendo bastantes, bastantes de estos.

Libros de negocio no, ¿eh?

Libros de negocio. Es que, ¿sabes qué pasa? Que hubo una época que sí, que muchísimos. Creativity Inc. me encanta, me lo he leído varias veces. Eh, es que me encantan, pero hay tanto volumen de trabajo en ElevenLabs y hago tanto, tantas horas con, con, con el tema de los founders invirtiendo, que lo que necesito es que mi cerebro desconecte.

Ya.

Entonces, desconectar. Y entonces es, pues libros de Star Wars o The Wheel of Time, por ejemplo, que me he comprado la, la, los primeros tres libros, eh, La, La, La rueda del tiempo, eh, y, y, y tengo que empezarlos y a ver si este verano los empiezo, ¿no? Bueno, pues por ahí.

Muy bien. Muchísimas gracias, Carles. Ha sido superinteresante y te seguiremos sin duda.

Mil gracias.

Hasta la semana que viene.