Itnig en Barcelona con el Founder de Taxdown

Bienvenidos a la tertulia de Itnig.

¿Qué tal? ¿Cómo estáis?

Muy bien. En plena campaña de la renta, o sea que a tope.

Bueno, parte sí y parte-

Qué casualidad, ¿no? El timing.

Lo de poder venir aquí a hablar de otra cosa que no sea Taxdown también es interesante.

Vale.

Total, no, no es un sorteo, o sea, solo es con entrar, no, no... Entonces, con entrar ya tenéis los, los cien planes gratis. Incluye, pues, eh, todo el servicio para que podáis hacer la declaración de la renta, saber que os estáis ahorrando el máximo y que lo estáis haciendo bien. O sea, que esa tranquilidad, pues, eh, a los cien que lleguéis, pues ya la tenéis. Si lo teníais para última hora, quedan diez millones de españoles, ha dicho hoy la Agencia Tributaria, pues uno de cada dos, pues la mitad de la sala-

No, no caben-- o sea, si los cien, si estas cien personas, eh, lo tienen gratis la declaración de la renta, ¿cómo aspiráis a generarles margen?

Bueno, eh, pues fíjate, he-hemos lanzado con Revolut una campaña muy interesante, porque solo los, los cien primeros que, que se registren tienen acceso a los planes. Luego, de ahí a la contratación y que realmente lo use, sigue habiendo un-una parte que se cae. Pero luego lo que genera en planes de pago, eh, porque una vez llegues a los cien, tenéis un descuento del 30 % a los que no llegáis a los cien, y eso paga, eh, con creces la parte de planes gratis, ¿no?

¿Pero la gente repite, o sea, de un año para otro?

Sí, el-

¿Veis el, la, el lifetime, ah, multianual?

Se lo comentaba a Jordi. El otro día nos sentábamos con, con un inversor de Inside y nos decía que, que es la mejor, eh, retención que ha visto en una empresa de consumo en el mundo. Eh, nosotros tenemos un 80 % de user retention year on year y luego un 90 % de revenue retention, porque la gente su vida se complica, madura, acaba buscando, eh, soluciones m-más, más complejas en la renta o mayor servicio.

Compra cripto o se casa o tiene hijos. O sea...

Sí, sí. No, no, está, o sea, está pagado.

Muy bien. Eh, ahora en plena campaña, con muchísimo trabajo. Ahí hay cien personas, bueno, este año trescientas más, más los asesores internos que, que entran en campaña, pues trabajando a tope, a destajo. Y México ha sido un éxito. México la campaña es en abril. Y se lo contaba antes, yo creo te lo contaba a ti, Marcel, que hemos crecido cinco equis en México, que es muy raro. Pa-pactábamos un millón el año pasado, eh, pues entre cuatro veces y media, cinco.

Pero el Gobierno no está devolviendo el dinero, que es muy curioso.

Es que en México-

...el modelo es distinto. El modelo en México lo que hacemos es: «Oye, no te preocupes, no me pagues ahora, porque hay mucha desconfianza con el tema de los impuestos. Yo te creo una cuenta scrum nivel cuatro, recibo la devolución en esa cuenta, te quito el 20 % de CAP y te lo devuelvo». Pues-

No, el 80 %

Eso es. Pero este año no está devolviendo el Gobierno en México, que es un tema, ¿no? Nosotros siempre hay un tercer player en discordia, que es el riesgo país. Ha salido la presidenta dos veces ahí a contar a los mexicanos por qué no están devolviendo el dinero.

¿Y por qué?

No, bueno, eh, pues...

¿El argumento cuál es?

Tú piensa que impuestos sale de presupuestos generales del Estado. O sea, que... Sí, y en México hay una, una-- en España uno de cada dos presenta impuestos, pero en México es uno de cada 10. Pero está entrando a una penetración muy rápido. Hay cuatro millones de mexicanos que lo hacen por primera vez cada año. Eso no pasa en ningún país del mundo. Entonces, claro, yo creo que eso es algo que ellos ni se esperan, ¿no? Que no, o sea, cuando hacen las cuentas, igual que en España, cuando hacen las cuentas, no ponen ahí.

Oye, imagínate que todo el mundo se aplica las deducciones, ¿no? No, no, no funciona así.

Bustaxmante, lo llamamos.

Bustaxmante, lo llamamos en la casa.

Hacemos 360, pero tú piensa que nuestro negocio cuando empezamos ni Dios se fiaba de una para hacer impuestos. Y entonces, lo que, lo que se nos ocurrió es buscar una figura pública que, que realmente generase confianza, ¿no? El primero-- y lo primero que hicimos fue momentos internos con muchos presentadores en la tele. No sé si os acordáis, pero eran dos minutos de un tío hablando, contando el servicio del producto. Y ahí vimos que Pedrerol la reventaba.

Probablemente, porque el, el sesgo de hacer la declaración es masculino, suele ser más hombre que mujer, etcétera. Pero ya llevábamos dos años dándole fuego a Pedrerol y buscábamos una figura que rompiese un poco con Pedrerol. Y yo creo que Bustamante es justo eso, 98 % de la población española lo conoce, eh, no polariza tanto.

¿Noventa y ocho?

Noventa y ocho por ciento.

Me encantan esas encuestas que no sé-

Sal-- ¿No? Se le reconoce más bailando.

Bueno, este bailando, hay otro vídeo que baila.

Y la realidad es que funciona muy bien. Nosotros es verdad que, que lo hacemos todo interno. O sea, producimos, guionizamos. O sea, la realidad es que, eh, ahí ahorramos muchísimo y luego somos muy buenos haciendo TV performance. O sea-

X, pero-

Cambiarle el nombre a un David Bustamante.

No, eh-eh, x, eh, seis dígitos, eh...

Eso es. Y luego, em, por ejemplo, un Antonio Banderas ya son siete dígitos, una cosa de estas-

Sí, bueno, sería, porque es que-

Para México y para España. Yo me lo imaginaba con-- de vestido del Zorro devolviendo dinero, tío.

Los dos países...

Mhm.

Pues, eh, no, yo os lo digo, no, no hay ningún problema. O sea, este año yo creo que estaremos... Joder, y vamos a hacer como, como quince y, y estaremos entre trece y quince, dependiendo un poco de si el gobierno mexicano paga, eh, o no paga.

Si no paga, pagará, ¿no? O sea...

No es un tema de-

En el balance estará ahí la provisión.

No es un tema de planning, es un tema de caja, pero, pero, pero tiene que pasar, ¿sabes?

No, hombre, yo creo que es un tema técnico que resolveremos en algún momento.

Bueno.

El año pasado veníamos de, de seis y medio, siete, o sea que vamos a hacer dos, dos y medio X, depende.

Y esto es solo España y México.

No. Y, y luego, lo siguiente sería Brasil.

Que nos encanta. Mismo planteamiento.

Sí, pero... O sea, en España es muy jodido contarle a la gente que hay otra manera de hacer sus impuestos, ¿no? Tienes que decirles que el asesor de toda la vida o que los Renta web, este, el programa PADRE, fijaos el nombre, el lavado de cerebro.

Por eso.

Porque era curioso, ¿no? Programa PADRE. Pero bueno, curioso. Eh, pero, pero-

Bueno, y-

Y claro, en cambio, en, en México yo no tengo que contarle a nadie que ya viene utilizando desde hace diez años su padre o su abuelo el programa PADRE. Es gente que va a buscar en Google cómo... los cuatro millones estos, cómo hacer mi declaración de impuestos. O sea, que funciona, es un país todo-

Es SEO.

Es, es-

O PPC.

Es, es performance puro. De hecho, ahora este año hemos sacado marca, porque llevamos dos años haciendo performance muy fuerte, que en España nunca nos funcionó performance al principio. Y allí, en cambio, desde el principio es, es lo que funciona, o sea, nada que ver.

Porque la gente aquí, ¿qué hace por defecto?

No, el borrador, el ochenta por ciento es borrador.

Vale. Y en México, como en Estados Unidos, la gente tiene asociada un software, eh, para, para hacer la declaración.

No, es que no la hacen.

TurboTax.

O sea, en México es que no la, no la hacen. En plan, no la hacen. Entonces, ahora están empezando a hacerlo.

Pero lo buscan en Google.

Claro, buscan en Google cómo hacer mi declaración anual de impuestos.

Bueno, porque también ha sido un cambio de paradigma. En plan, como no presentaban impuestos, el Gobierno se quedaba más dinero del que debía. En España-

Sí. En, en España el cincuenta por ciento tiene una devolución y el cincuenta por ciento se va a pagar. En México es ochenta por ciento refund. Entonces, es que es muy sexy porque-

Y no solo eso, tío, el tío que entra además no ha hecho las de los últimos cinco años. Entonces, le corregimos las de los últimos cinco años más las de ese año. O sea, es un one off, porque no le puedes corregir los últimos años todos los años, pero, pero claro, es que es una oferta muy potente en México, muy potente. Y en Brasil pasa un poco lo mismo.

Oye, una, una pregunta, yo creo que ya te lo pregunté esto, ¿eh? Pero siempre me, me pregunto qué hacéis vosotros entre septiembre a abril. Os imagino en la playa.

Yo ahora, o sea, primero, Taxdown es... la visión es liberar al mundo de la burocracia. O sea, cuando nosotros empezamos, cogimos impuestos porque era la mayor mierda que había y el problema más, más de mierda. Pero, eh, no sé cuántos trámites y ayudas existen con el Gobierno ahora mismo en España, que siguen siendo igual de dramáticos o peores. El ingreso mínimo vital es curioso que solo se le aplica al sesenta por ciento. Y dices: «No me jodas, ¿les están regalando dinero?» Pues no terminan el laberinto del fauno, no consiguen terminar el proceso.

Entonces, yo creo que cada vez más hacemos trámites y ayudas fuera del año. Eh, y luego decía Marcel que somos consumer, pero el cuarenta por ciento de las ventas viene a través de empresa. O sea, que es muy curioso. O sea, nosotros damos tanto a, a Binance un soporte para que sus clientes declaren correctamente las cripto, pero trabajamos con Sanitas o con Indra o con McKinsey, la consultora, para que sus, eh, empleados hagan el 7P bien, ¿no?

O sea que, que ya gran parte del beneficio viene de empresas.

Es un gran beneficio. Yo creo que es además el ultimate benefit. Eh, piensa que, eh, esto no es como el gimnasio, que va el diez por ciento. O sea, aquí no hay quien se libre, ¿sabes?

Qué bien ligado.

¿Lo podemos poner en un vídeo? Tenemos un vídeo.

Vídeo, pues nada, muy corto, ¿eh? Treinta segundos.

Si es con audio, ya sería la hostia.

El audio se escucha en YouTube. Ah, bueno, pues aquí, pues-

Una musiquita de la hostia. O sea, imaginaros una música increíble. Pues es lo que está pasando ahora mismo. Em...

Gladiator.

Oye, pues, pues no, pues estamos, estamos integrando en nuestro proceso de payroll, eh, de Factorial, del cálculo de las nóminas, que es algo que también tiene que hacer el cien por cien de, de la gente, bueno, la gente que trabaja, la población activa, todo el mundo pasa por un proceso de payroll, ¿no? Y además sabéis que los estados generalmente, pues delegan en las empresas un montón de cosas.

Primero, el avance de la renta. O sea, nosotros las empresas tenemos que avanzar la renta a través de las retenciones en las, en las nóminas y mandárselas al Estado cada mes. Eh, pero aparte de esto, eh, pues también nos delegan a las empresas lo que es el, el, el ver que todas las... todos los conceptos deducibles que tiene un trabajador son efectivamente los conceptos que dicen.

Por ejemplo, eh, un trabajador se puede, eh, ahorrar diez euros al día en su comida, ¿no? Pues, eh, pues obligan a las empresas a decir: «Oye, en la nómina, mira las pruebas que tenga este trabajador de que se ha gastado diez euros en la comida y si es verdad, dedúcelo», ¿vale?

Once.

Once, perdón, once. Eh, lo mismo con-

Sí, no, no.

Nunca lo recalculan.

Eh, luego está la, la, el ticket transporte, luego está la guardería, por ejemplo, la guardería es, es un beneficio muy importante que no tiene límite. Te puedes deducir el cien por cien de, del coste de la guardería, ¿no? Y así hay varios, varios conceptos. Entonces, bueno, esto para nosotros... De hecho, Factorial empezó ahí, eh, empezó justamente en los beneficios.

En aquel momento nos dimos cuenta de que en sí era muy temprano para el mercado español, porque aunque existían ya las de, las bonificaciones, las deducciones, tú preguntabas a una persona en la calle, no lo sabía. Entonces, explicar esto a toda la población era como muy caro. Eh, y además, nosotros estábamos haciendo un software de Recursos humanos, de gestión empresarial, en aquel momento de gestión del tiempo.

Entonces, el mismatch entre la gente que se beneficiaba de nuestro modelo de negocio, el modelo de beneficios, con lo que realmente era el core de nuestro producto, que era un software de gestión de tiempo, pues hacía que nuestro negocio no funcionara, ¿vale? Entonces, tuvimos que tirarlo a la basura, literalmente. Lo tiramos a la basura.

Bueno, literalmente no, borramos las líneas de código.

Borramos las líneas de códigos. O sea, pero que nos habíam-habíamos invertido en construir un producto y tal, pues oye, mmm, desapareció de nuestro código. Em, y ahora, ocho años, nueve años después, volvemos a escribir el mismo código, ¿no?

Con ilusión, con ilusión.

¿Es el mismo?

No, ¿no?

No, hombre, no tiene nada que ver. Tiene nada que ver.

No es el mismo. Hemos vuelto a empezar con gente nueva, siempre volver a descubrir las mismas cosas y tal. Pero ahora tiene mucho sentido para nosotros, porque ya tenemos todo lo que es la base de datos de empleados, todos los procesos de payroll, ¿no? Y entonces pa-- es un clic dar de alta a los beneficios.

Y, y lo estamos haciendo muy diferente. Hay una creo-- una cosa muy importante que ha cambiado de, de aquel entonces a ahora. Nosotros la primera vez, eh, ni se nos ocurría hacer una infraestructura bancaria-

No existía.

Para... Era muy temprano, ¿no? La infraestructura fintech y tal, ni se nos ocurrió, la verdad, eh, reemplazar los proveedores existentes de employee benefits. Hicimos partnership con ellos, que son proveedores muy arcaicos, de literalmente papeles, aquí sí, literalmente papeles, eh, horrible faxes, emails con Excels. Y ahora lo hemos construido todo desde cero, eh, con un producto fintech, donde se, se emiten tarjetas que pagan automáticamente al restaurante, al, a la, la tarjeta de metro, etcétera.

Y es una mucho mejor experiencia de usuario, mucho mejor.

Entonces, ahora, por un salario y por un coste ínfimo, las empresas dan un clic y le ahorran a los trabajadores de media unos doscientos y pico euros.

Al mes.

Al mes.

En impuestos.

Exacto. Entonces, esto, eh, pues bueno, es, es un no-brainer.

¿Quién, quién no quiere ahorrarse doscientos pavos al mes?

En impuestos.

Y luego ya no hace falta hacer la renta porque la has optimizado tanto que no queda nada ganar. Lo siento, Álvaro. No, no, no. Siempre hay que mirar a ver si...

Bueno, curioso que Factorial esté trabajando en el problema que nosotros resolvemos, que, que está genial y yo creo que aporta un montón de valor a que la gente entienda, ¿no? Que se puede ahorrar y deducir un montón de cosas que, que desconocen.

Claro, nosotros nos hemos metido en unas categorías concretas, ¿no? Entender exactamente la, los, los gastos de los trabajadores en esas categorías. Vosotros os, os enfrentáis a una complejidad infinita, eh, que, que cambia eternamente, ¿no? Van saliendo como leyes todo el rato, que bonifican cosas que nadie sabe, nunca se les aplica a nadie, ¿no?

Hay, hay un cuatrillón de maneras de hacer una declaración de la renta. Que exista la vida-

¿Esto es real?

Esto es... bueno, es un... no.

No lo sé, ¿es literal?

Sí, sí, es, es, es bastante literal. Y hay un, hay... la posibilidad de que exista la vida son cuatrocientos cuatrillones, o sea, cuatrocientas veces menos. O sea, dices: "Joder, o sea, no es algo fácil". Me perdí. Cuatrillón.

Pero, oye, hay un problema de la fiscalidad. Bueno, un problema. Sí, es un problema. Eh, que es que hay, hay opinión, ¿no? De hecho, la fiscalidad yo creo que es uno de los temas, eh, de derecho, ¿no? Temas legales, menos determinístico, porque aunque hay leyes que dicen esto es así, luego hay sentencias y hay jueces y hay inspección que decide.

Y la ley, mmm, se deja espacio a ambigüedad, ¿no? Eh, vosotros, mmm, ¿tenéis opinión? ¿O cómo, cómo jugáis e-este rol? Porque tú has hablado con fiscalistas frecuen-frecuentemente, ¿no? Nosotros a veces, eh, con una compañía que levanta inversiones, tal, tenemos que hablar con fiscalistas, la respuesta siempre es: depende.

¿Cómo haces un algoritmo de depende?

Sí, yo creo que, que cambia mucho del uno por ciento versus el noventa y nueve. Quiero decir, el noventa y nueve por ciento es determinista. Hay un resultado correcto para tu renta a dos decimales y es como los cohetes, solo hay uno.

O sea, si eres un asalariado, tienes un hijo, un no sé qué, una pensión, eso es fácil.

Y ese no es el del programa padre.

¿Eh?

Ese no es el del programa padre, que ya no se llama padre.

El, el del borrador.

El borrador. Esto no es del borrador, el noventa y nueve por ciento.

No, bueno, el borrador no incluye las deducciones autonómicas ni estatales, están en blanco. O sea, incluye todo-

Qué mala leche, ¿no? Qué mala leche. Se les olvida.

Nosotros pensábamos que era mala leche y este año nos hemos sentado con el dos, tres, cuatro y tal, la, de la Agencia Tributaria, porque el primero es político. Y la-

Con ese no os habéis sentado.

No, lo digo... La realidad es que están en la mierda. O sea, literalmente, si a nosotros, tú piensa, el... la que tenemos montada nosotros para hacer... Este año hemos hecho el siete por ciento de, de la población española, ha simulado su declaración de la renta con Taxdown, el siete por ciento. Pues, y estamos en la mierda.

El siete por ciento de la población española.

Que, que hace renta, de los veinticinco millones, alrededor de un millón trescientas mil personas simulan la renta con, con Taxdown. Y, y la realidad, eh, eh, es que están en la mierda. O sea-

¿Qué quiere decir están en la mierda?

Que, que no tienen la capacidad-

Tienen más dinero que tú.

No tienen la capacidad tecnológica ni los recursos para poder de verdad conectar fuentes de datos, etcétera. Es que no es cierto.

Si los tienes tú...

Bueno, o sea, pero, pues contratarán a, a una consultora, a Threadworks o a la que sea, para hacer esto. Pero digo, no es lo mismo que el cariño que le ponemos, o sea...

No, eso está claro. Cariño no le ponen el mismo que tú.

Okey, pues a mí me da la sensación de que, guau, lo que vimos nosotros es que no podían, no llegaban, ¿no? Eso es un tema de que no-

¿Y no será también que les conviene olvidarse de aplicar la deducción porque esto es ingreso para la caja?

Quizás eso es lo que pensábamos antes, pero no, realmente-

¿No? ¿Has cambiado de opinión, realmente?

Está preparando un exit a la Agencia Tributaria.

Próximo ministro de Hacienda, ¿eh, Álvaro? ¿Te imaginas? De repente.

Cambiaría el discurso.

Ostras.

Bueno, por lo menos-

Estamos todo rojo, eh. Creo que hemos encontrado una primicia sin querer.

No, no. Es verdad que estamos hablando con el, con el Gobierno, ¿no? Es, es curioso. Joder, sería muy interesante que una de las tres mejores empresas de tax software del mundo, eh, pues no, no lo haga IBM, joder. Y lo hagamos nosotros, que somos españoles y que tenemos un montón de, de cosas que aportar, ¿no?

Oye, eh, dices que gestionáis más de un millón de declaraciones.

En España.

Vale, ¿eso cómo lo hacéis? O sea, tenéis, tenéis ahora mismo inteligencia artificial, eh, tenéis mucho equipo en back office. ¿Cómo se gestiona todo eso?

Nosotros nacimos do it yourself, pensando que íbamos a sentarnos ahí y esperar que se hiciesen diez millones de declaraciones solas, nada más lejos de la realidad. Y ahora ya tenemos doce planes que se adaptan un poco a la complejidad y al servicio que quiere la persona. Hay gente que quiere hablar con alguien y eso es así y va a tardar tiempo en cambiar. Eh, pero luego lo que es la... O sea, que hay una parte de, de gestión que hace el propio producto en sí, que de hecho, que se va adaptando a tu situación, a lo que tú tienes, etcétera, para que no tengas que pasar por minería y agricultura, que no hace mucho sentido en algunos casos.

Claro, es que quién ha pensado eso, okey Eh, y, y luego tenemos la parte de asesoramiento, que es muy fuerte en Taxdown. Y ahí, hace tres años y medio, nos sentamos con Sam Altman, fuimos a San Francisco antes de GPT.

¿Sí o no?

Sí, sí. Fuimos a, a una sala, quince personas, y sale el tío con la sudadera y yo pensaba que era el becario. Pues ha venido por el ordenador y tal. Y se pone a hablar y nos enseña GPT. Y entonces, a, a Ce-- a mi-- a Joaco, que es el cofounder de CTO, y a, y a mí. Y tío, volvemos con la cabeza volada y nos ponemos a construir. Ya tocábamos cosas con la API de GPT, porque Joaco la verdad es que era, era bastante...

Te veo un invento. O sea...

Te, te vas a San Francisco...

Nos invita a nuestro fondo, , a San Francisco a conocer a Sam Altman y OpenAI. Y Joaquín, que es-

O sea, el prompt, o sea, la, la denuncia es, vais a San Francisco a conocer a Sam Altman.

Eso es, con un grupo de quince tíos y, y os tenéis senta-- pero no era, no había salido GPT, o sea, era un matao en unas oficinas muy chulas en San Francisco, pero aún no había, aún no había nada.

Vale.

Y nos enseña GPT. Eh, y, y claro, nos, nos voló la cabeza y volvimos corriendo a casa.

¿Qué os enseñó concretamente?

No, era... hacían un caso de uso de, de una empresa, de knowhow, como si cogieses la knowledge base de una empresa, la metiesen, y entonces tú podías preguntar cosas.

Básicamente RAC.

Eso es, en directo, ¿no? Y era muy interesante. Y, y claro, nos, nos dejó impresionados. Yo es de las experiencias más fuertes que vi en mi vida, decir: "Jo, esto, esto lo cambia todo, ¿no?" Que, que nosotros siempre habíamos... Yo se lo decía a mi CTO cuando empezamos, a Joaquín: "Tío, si, si yo le meto suficientes declaraciones, cuando le meta una, eh, esto, la siguiente me la da sola". Y, y me decía el tío: "No, es que hay tantas variables, ¿no?

El cuatrillón de alterna-- de posibles combinaciones, que es muy difícil". Y, y cuando-

Pero ahí es donde es buena la IA.

Más difícil es hacer ChatGPT, ¿no? Cuando nosotros vimos GPT, dije: "Coño, ahora es posible, ¿no?" Y entonces volvimos a casa y nos pusimos a construir. Entonces, todo el asesoramiento de Taxdown, eh, lo hace un, un, una inteligencia artificial. Hay human eval por el tipo de, de, eh, tiene que ser determinista, ¿no? Y hay una parte que como fallemos, te llega una carta de-

Human eval quieres decir que hay alguien que revisa las cosas.

Eso es. Eh, hay, hay una persona que cuando el-

¿Una?

No, doscientos ahora mismo tenemos haciendo human eval.

¿En, en nómina?

No, son, eh, fijos discontinuos. Tú piensas en un negocio estacional. Decías antes de cómo trabajamos.

Oye, pues lo de, lo del snowboard es-- será, será verdad, ¿no? Lo que decía Jordi del snowboard. O sea, son fijos discontinuos, significa que trabajan tres meses al año.

Son monitores.

Son-- somos tres personas fijas en, en Taxdown, ochenta en España y, y veinte en México, pero luego en campaña de renta entran doscientas personas. Lo llaman la isla de las deducciones, porque son chavales muy jóvenes, entre, entre veinte y veinticuatro.

Montoya.

Es, es muy divertido, pero es muy dinámico y además siendo empresa de consumo siempre hay mucho follón, mira la tele, tal. O sea, esa, esa parte es divertida. Entonces, ellos reciben un, una, una pregunta de un usuario de taxes, que puede ser cualquier cosa dentro de ese cuatrillón, más combinatoria, porque puede preguntarte tres cosas a la vez, ¿no? Eh, y entonces el agente, eh, piensa una respuesta, te la da y tú ya o la editas o la mandas directamente, y eso reentrena la máquina, ¿no?

Y el chaval joven, ¿responde mejor que ChatGPT?

No, responde mucho mejor GPT, claro. O sea, por lo menos está educado, no comete, no comete faltas de ortografía. O sea, al final, el que revisa un poco la respuesta es el chaval joven, que es el que tiene el conocimiento fiscal de que, de que no s-- no haya una columpiada, o sea, de que...

O sea, tiene conocimiento fiscal.

Sí, sí, son fiscalistas o gente que está haciendo el máster de Derecho...

Vale.

Sí, y eso es el primer caso de uso.

¿Y qué más hacéis?

No, ahora hacemos un montón de cosas. Ahora-

Pero de verdad, o sea...

Con la IA.

¿Os ha cambia-- os ha cambiado la vida?

Mucho.

Antes me has dicho que teníais un call center.

Nosotros llegamos a gastar en, en cierto momento como trescientos mil euros en un call center, que era, que era, que llamaba a la gente-

De personas.

De personas. Y le decía: "Oye, tío, mmm, presenta, tu resultado está bien, somos confiables", básicamente, ¿no? Y, y eso en algún momento, hace dos años, ya desapareció y pasamos de trescientos mil a ocho mil euros. De hecho, estamos hablando, eh, con, con vosotros para contaros un poco la experiencia de cómo lo hemos hecho y cómo lo hemos montado, que es interesante. Pero ya tenemos otros casos, eh, únicos.

Ya incluso ahora hay una-

Esto es ElevenLabs.

Esto, no, eso en, en su día fue, lo cambiamos por chat sales. Entonces teníamos un copai, un, un, un agente que se dedicaba a intentar convertir.

Por chat.

Por chat.

Pero no por voz.

No, pero era, la conversión llegó a ser casi igual que por voz. Y ahora sí hemos sacado en el resultado, justo en la pantalla de resultado, que es como muy característica en Taxdown, eh, un click to call y te llama un agente de IA, y la gente, tío, no distingue con ElevenLabs. Nos, nos lo contó Felipe de Yopantale. Vino a las oficinas y digo: "Tío, es impresionante, esto es la leche".

A mí también me lo contó Felipe.

Hizo su renta con Taxdown.

¿Eh?

Hizo la renta con Taxdown y habló con un bot.

Felipe...

No, no, no. Felipe vino a contarnos que ellos lo estaban utilizando ElevenLabs en masa-

Vale, vale.

Para un caso de uso suyo, que era cuando alguien falla, el absentismo, por recoger los motivos y volcárselos-

Y ha pasado.

Eso es. Entonces, nosotros, para nosotros lo utilizamos en conversión pura. O sea, te llaman el resultado, te explica tu resultado, te cuenta por qué tal, y la gente no distingue que es una máquina.

Pero ¿no tenéis que decir que, que es un bot?

Sí, sí, lo dice, pero, pero la gente suele perder quizá en ese principio la conversación, que aún estás ahí cogiendo-

¿Cómo, cómo lo dice?

No, soy el asesor, eh, virtual de Taxdown o el...

Ah.

Y te digo, no, no-

Es la ley de cookies de la IA.

No, AI Act.

Sí, el AI Act, que hasta agosto no es efectiva y todo lo que hayas hecho antes de agosto cuela. Con lo cual, sácate de ahí por un tubo an-antes de agosto.

Ah, no sabía.

Sí.

Seguro que no es efectiva, yo creo que es efectiva, ¿eh?

Pero esto no. O sea, es, son fases. Y depende de lo crítica que es la compañía, que es, bueno, es que lo hablamos un día, ya es un, es un rollo.

Y la verdad es que funciona genial. Y otro caso de uso que hemos hecho en producto es entrevistas de usuario. En plan, era muy caro hacer entrevistas de usuario producto. Un tío tener un tío producto llamando a usuarios era ca-carísimo. Pues ahora hemos entrenado un agente de ElevenLabs con un, un prompt y tal, y llama.

¿Y esto lo hacéis vosotros mismos?

Todo nosotros.

¿La llamada también?

Todo, todo. Sí.

Vale, porque Felipe te contó que utilizaban una, una startup, que de hecho es una startup española que está en San Francisco, que era Happy Robot, si no recuerdo mal.

Nosotros es, es todo en casa, excepto ElevenLabs, obviamente. No, y luego LangChain, LangSmith, to-- o sea, hay muchas herramientas detrás, pero en general nosotros.

Vale, ¿y el cálculo propiamente de la renta?

No, eso es, eso es determinista a día de hoy, pero estoy con, con Jordi que-

Pero aunque sea determinista...

O sea, son reglas a día de hoy. Eh, pero bueno, estamos también migrando partes del producto. O sea, hay que ser "native AI first", es que si no, el tío que vaya haciendo compound con el modelo te va a, te, o sea, en un año, dos, tres, es que te va a pasar por la derecha, no hay otro tío.

Y, y no, y no, ¿no te da miedo que ChatGPT de forma nativa

¿Puede llegar a hacerlo?

Sí, bueno, podéis coger el programa Padre y hacer la renta. Así que, es decir, ya había una solución gratuita, comoditizada, que todo el mundo puede utilizar. O sea, entiendo el, el riesgo, em, pero también creo que los... que es como yo siempre digo, y es muy... es Bezos, ¿no? Es fácil entrar a una sala y decir: "Jo, esto ya verás, va a salir todo mal, ya verás lo que la IA y la pornografía, no sé qué, tal". Es jodido, ¿no? Lo, lo, lo complicado es ver las oportunidades que va a generar a futuro, ¿no?

Esa parte es como mucho más compleja. El-

Esto decía Jeff Bezos.

Sí, decía que-

Este quote así tan de cuñado-

No, coño

...tenía yo.

La gente tiende-

¡Pornografía!

No, la gente tiende a sobreestimar, eh, los riesgos y a subestimar las oportunidades.

Eso lo decía Schopenhauer, no Jeff Bezos.

Ah, ¿sí?

Sí.

No sabía. Eh, pero lo, lo dice Jeff Bezos en el summit de este año de Nueva York. Y, y da este consejo, dice: "Oye, a lo Peter Thiel, que es aquello que tú crees que sabes que nadie sepa". Y justo cuenta esto, cuenta que la gente tiende a sobreestimar. Entonces, sí, obviamente creo que va a haber gente que haga GPT con... o sea, que los impuestos con GPT, pero ¿qué co-- qué, qué complejidades va a traer los impuestos GPT que tú y yo aún ni conocemos, donde el valor de Taxdown va a ser incluso hasta mayor, no?

Yo lo que me planteo, es hay como dos complejidades. Una es guardar tus históricos, ¿no? Meter tus datos personales, gestionar estos datos personales. Y la otra es ir a buscar las leyes y los cambios de leyes constantes, ¿no? Em, se me ocurren como estas dos complejidades.

Hoy, sí, hoy sí, segur-seguramente-

Que un, que una, que una solución vertical puede ser mejor igual que una horizontal.

O sea, bueno, aparte de la experiencia, el servicio, todo lo que tenemos detrás, que obvio creo que eso va a tardar tiempo.

Sí, pero la experiencia es que yo creo que... Bueno, no sé. Va, va a, va a avanzar muy rápido, ¿eh?

O sea, a mí me da... Yo, o sea, joé, me gusta pensar que la gente que haga las cosas con cariño va a tener algo que decir comparado con el generalista. Es que si no, o sea, pues entonces nos vamos a casa todos.

Cuando, cuando el inversor una de las preguntas más tocapelotas que hace siempre es, eh: ¿cuál es la diferenciación? Tú te has comparado con el programa Padre y con ChatGPT, y en las dos la diferenciación es: es que lo hacemos con más cariño.

Tiempo. Bueno es-

O sea, tienes una slide en el deck de Taxdown que pone: "differentiation, cariño".

Es que, es que eso creo que lo cambia todo. O sea-

No, estoy de acuerdo. No sé si el BC te lo compra, pero yo sí.

Si lo dice muy fuerte, o sea, con mucha contundencia.

No, no, yo estoy de acuerdo. Yo estoy de acuerdo. No es el cariño solo, ¿eh? Es el foco, es el conocimiento de dominio, es el conectar un humano cuando no llega la IA. O sea, hay todo un paquete que tú sabes cuál es el job to be done y lo haces como sea, ¿no? Tú, tú te aseguras que haga, haga falta lo que haga falta, el cliente va a recibir su servicio. Y ChatGPT dirá: "Yo hago lo que puedo y lo que no, me lo invento, y lo que no, pues ya te apañarás".

Y eso no nos sirve.

La prueba del cariño es el 7 % de la población activa o población que hace declaraciones de la renta, que lo hace en Taxxan. O sea, es, es...

Total.

Esto es lo que valida el cariño.

No está mal.

Si pone cariño y al lado pone-

Un millón, un millón de rentas no está mal.

No, total. Oye, hablando de, hablando de IA, hay un tema de AI Trends que Jordi ha estudiado con mucha profundidad, que lo a-- lo aviso con calma porque sé que nos hemos de preparar.

Mientras Jordi lo busca, voy a hacer una pequeña falca más, porque no he hecho todavía las tres falcas.

Es verdad, me olvidé.

Que es a, a nuestros amigos de GuruSup. De hecho, Víctor participó un día en directo-

Es verdad

...en una tertulia. Es una startup de Valencia que hace, eh, precisamente el soporte, eh, la atención al cliente, eh, con IA y puro, con agentes, eh, con doscientos cincuenta integraciones en distintos servicios y fu-- y, y portales, donde realmente el agente no solo responde al cliente, sino que realiza el cambio que quiera realizar.

¿Vale? O sea, trabaja para el cliente. Em, probadlo, GuruSup. Eh, la verdad es que tiene muy buena pinta. Cuando empezaban a salir los modelos, él nos vino aquí a contar cómo estaba jugando ya con, con los modelos de hace, hace bastante tiempo, o sea que vale la pena probarlo.

Muy bien. Oye, ¿cómo tenemos la compartición de pantalla, eh, equipo? Porque hoy voy a, voy a hacer una cosa muy rara que es volar por encima de un PDF de trescientas cuarenta páginas.

Ostras.

Será, será muy útil.

Pero tener que volar muy rápido, ¿eh?

Lo primero que he hecho es reducirlo de trescientas cuarenta a veintinueve, de las cuales dos son la tapa, con lo cual quedan veintisiete y, eh, son dibujitos, son grafiquitos, ¿vale? Entonces, como contexto, mientras, eh, la, la tecnología avanza, eh, ¿qué es-- qué, qué estamos hablando? Mary Meeker es una BC que era una analista, una persona que estudiaba los mercados trabajando para, para un fondo de inversión, que fue a trabajar para Kleiner Perkins, que es uno de los fondos de capital riesgo más míticos, más históricos, más importantes del mundo, y lleva más de veinte años haciendo un informe que se llama Internet Trends.

Cada año o cada par de años sacaba un PDF enorme que te explicaba... Era la biblia de qué está pasando en los mercados de Internet, cómo está subiendo la adopción, el... la cantidad de portátiles que se venden, de ordenadores, de smartphones, la facturación, los modelos de negocio, la biblia, tal. Pues este año ha sacado por primera vez AI Trends, ¿no?

Artificial Intelligence Trends. Y la verdad es que está bastante bien. Es un pelmazo, son trescientas cuarenta slides. No todo es interesante para todo el mundo, pero yo creo que lo que es interesante, os recomiendo que lo busquéis, AI Trends, Bond Capital, que es el fondo de Mary Meeker, trescientas cuarenta slides. Cada uno encuentra un trozo, ¿no? Habla de, habla de GPUs, habla de CapEx, ¿no?

De infraestructura, inversión en infraestructura, habla de Estados Unidos versus China, habla de open source versus, eh, eh, modelos propietarios y, y, y ves gráficos, datos que se han currado de juntarlos todos y estos gráficos te hacen pensar en tendencias. Es muy famosa la historia de, de Jeff Bezos, antes de copiar a Schopenhauer, que dijo que cuando él fundó Amazon es porque vio un gráfico que era el, el crecimiento anual de usuarios de Internet, ¿no?

Y era como el dos mil novecientos por cien año a año. Nada crece tan rápido. Y decidió fundar, eh, Amazon. Pues esto está lleno de gráficos así, con lo cual, eh, es una buena, es una buena inspiración. ¿Cómo vamos? ¿Tiene pinta de que vamos a conseguir compartir pantalla o no? Pero si no, vamos a otro tema. ¿Vamos a otro tema?

Sí. Venga, hablamos, hablamos de... hablamos de algo divertido de...

Bueno, pero danos, danos algo-

Vaya "cliffhanger" os acabo de clavar, ¿eh? Sois unos...

¿Cómo voy a resumir? No, hombre.

No se puede leer absolutamente nada.

No, pero los voy, los voy a enseñar dibujitos. Os voy a enseñar dibujitos porque el "so what" se ve muy bonito con los dibujitos.

Soporte gráfico.

"So what" está cre-- "so what", ¿queréis que os lo diga?

¿Qué es "so what"?

AI, "so what", ¿y qué?

Ah.

¿Y qué? Es chino. Eh, "so what", AI está creciendo a tope. Venga, seguimos Ya lo enseñaremos. Es que si no lo puedo enseñar-

Sí. Mira, hablando de lo que, lo que nos, nos comentabas ahora de, de los... ¿cómo le llamabas tú? Los humanos que hay por detrás. Has dicho un nombre en inglés como guay.

Los interns, dices.

No, no. Se le ha escapado. No. Has dicho que había como un agent, human agent...

Vaya, va diciendo cosas. Bueno, eh, los humanos que hay por detrás, eh, que parece que hay un catorpién, cartón piedra por delante, dices que si ahí por detrás hay un humano revisando y haciendo cosas. Antes has dicho un, un palabro que era esto. Pues hay una startup que se llama Builder AI. Es una startup que valía, eh, un billion y medio, ¿vale? Valía, cuidado con el tiempo verbal, eh, que se acaba de descubrir que todo el AI que tenían eran setecientos ingenieros en Nueva Delhi, en la India.

Eh, true story, true story. La empresa está en bancarrota, eh, ha, ha, ha bajado en picado. Estaban vendiendo un, un software de generación de software, eh, a la, eh, Windsurf, eh, etcétera, etcétera. Pero eran setecientos... Perdón, eran setecientos ingenieros en Nueva Delhi, eh, escondidos detrás de, detrás de la cortina.

Ya

En este caso, eh, el fake it until you make it, pues they didn't make it. Eh, el fake it lo han hecho muy bien, pero no, no, el make it no, no lo han hecho muy bien. A, el, la empresa, eh, tenía Microsoft como socio por detrás, em, y, y ha entrado en bancarrota, ha declarado bancarrota, eh, un billion y medio de valoración y de hecho, muy bien, han empezado a salir, eh, incluso facturaciones cruzadas.

Esto no sé si sabéis, eh, se llama, em... Ay, no sé cómo se llama. Sí, round tripping, ¿no? Eh, round tripping, que es viaje de ida y vuelta, que es decir: "Pera, yo te facturo un millón de euros, tú me facturas un millón de euros, yo te pago un millón de euros, tú me pagas un millón de euros. La facturación anual recurrente, el ARR de Pera y mío es un millón de euros", pero aquí no ha pasado nada, ¿no? O sea, han emitido facturas y, y ni se pagan impuestos porque nadie gana nada.

Eh, pues se ve que también han destapado de, de esto. Entonces, cuidado con los AI, ¿no?

Exactamente.

Y no han visto los setecientos indios.

Le, le he pedido a ChatGPT que me hiciera como unos... Tenía yo mis notas sucias y me las ha, me las ha limpiado y, y, y le he dicho: "Va, pon un poco de humor". Y me dice, me dice: "Lección para la tertulia. Cuando la demo sea demasiado mágica, pide ver el GitHub o el billete a Bangalore".

Hoy sí.

Espero.

Bueno, yo me quedo en Ibiza, que es donde estaba la semana pasada, y que esto vaya solo.

ElevenLabs.

No, o sea, mandamos humanos a la Luna, tenemos, eh, col-- eh, robots, call center y tal, pero compartir pantalla es una cosa que no hemos llegado todavía. ¿Qué más?

Pero ChatGPT aquí no se computa, no se, no se ve lo que es, no se ve si sube realmente, ¿no? Se ve, se ve lo que va.

El editor, el curador.

Es el director de periódico de toda la vida o el dueño de un periódico. ¿Qué, qué, qué po-- qué poder tienen los directores de periódicos del mundo?

Eso es lo mismo que-

Niñato

...usar, usar TikTok, ¿no? ¿O no?

Sí, el algoritmo.

¿No?

Estoy de acuerdo, pero entonces ahí lo que tienes que hacer es, eh, seguir todo lo que tú quieras en TikTok para que te salgan las cosas que a ti te gusta. Quiero decir, eh, si pudieras-

Bueno, eso es lo que tú crees, porque por el camino te van enchufando cosas que tú no quieres.

O sea, justo TikTok es un caso.

Confías en el algoritmo.

Justo TikTok es un caso concreto.

Y en China.

Dopamina

Pero esto es como, entiendo, lo mismo, ¿no?

Pero, pero la, pero o sea, la pregunta es: resumen. La pregunta que hace la gente es: resumen.

Puede ser, puede ser, pero en cualquier caso, eh, a mí los resúmenes es una cosa que siempre me ha preocupado mucho y yo creo que la, la may-- la mayor parte de la gente no sabe hacer síntesis bien. Y yo veo mucho cómo la gente piensa, cómo la gente hace síntesis, porque te obliga a utilizar tu esquema de valores, tus prioridades, tus objetivos, tus intereses para elegir qué contenido te parece relevante.

Ahora, esto se lo estamos entregando a ChatGPT, que por defecto hace muy buenos resúmenes.

No todo se puede resumir, ¿no? Antes, eh, me pedíais que resumiera la presentación de trescientas cuarenta transparencias para seguir generando hype de esto.

Yo lo he hecho y lo he leído.

Y es una mierda el resumen.

No.

AI crece mucho.

No.

No. En cambio, no, no, pero yo creo que la experiencia-

¿Si le diste contexto? Factorial. Oye, es Itnig.

No.

Tengo que hacer un poco... No puedo enseñar texto, tengo que sacar imágenes, dame las piezas de contenido adecuado.

Bueno, claro, pero esto no es resumir, esto es escanear.

Bueno.

Que para mí es la diferencia. Porque, o sea, resumir para mí las trescientas cuarenta slides es comprimir esto en un párrafo.

Okey, okey, okey.

Esto para mí es absolutamente inútil. Lo que para mí es útil, por ejemplo, es escanear y cortar, que es lo que he hecho yo y me he quedado con veintinueve slides de trescientas cuarenta. Es decir, vale, a mí me interesa más China contra Estados Unidos, me interesa más robots contra software, me interesa más modelo de negocio de Google contra el de Anthropic, contra el de OpenAI.

Entonces, quedarte, no resumir, sino seleccionar partes del contenido. Y esto es una curación editorial que, que para mí es lo mismo que resumir. O sea, resumir no es comprimir. Y yo creo que ChatGPT y los modelos estos lo que hacen, más que resumir, es comprimir. Y, y, y el, lo que hace el editor o el director de un periódico es elegir qué trozo de información quiere compartir, qué punto de vista quiere compartir.

Y eso-

No, pero también, también elige, ¿eh? O sea, tú le puedes decir: "Oye, ¿qué es lo más relevante?"

Ya, pero entonces estás jodido. Entonces estás jodido.

Con su criterio elimina lo que es paja para él y lo que es relevante para él, ¿eh? O sea...

Para mí esto no me sirve de nada.

Exacto.

Exacto.

Ya, pero, pero-

Vale, pero entonces no lo resumas.

Ya, pero tardas más en explicárselo que en, que en hacer tu scroll con el dedo.

Claro, sí. Tienes que hacer un prompt diciendo todos tus valores y todo lo que tú estás buscando y prioridades, contexto del momento.

Sí, sí, va para ahí, va para ahí.

Puede ser que vaya para ahí.

No, no, claro, depende con quién lo compares.

Yo nunca he valorado tanto la literalidad de las cosas. Oye, quiero leerme, quiero escanear o un transcript, que un transcript ya es un deepfake. O sea, porque ya de, estás pasando de una conversación en audio a una conversación en texto y ahí pasan cosas. Pues que ya luego del transcript al resumen, ¿no? Fíjate que es con el resumen de una conversación que has tenido con alguien.

O sea, no sé si está, mmm, remarcando lo que yo quiero de esta conversación, ¿sabes?

Sí, sí, sí. Puedes, puedes irle pidiend-- haciendo preguntas al transcript hasta que te haga el resumen como tú lo quieras. Sí, es lo que hace la gente cada vez más. Bueno, el, el impacto que ha tenido esto en el mundo es que cada vez más el tráfico de los mayores sites del mundo se está reduciendo a unos límites. O sea, Google todavía poco, un dos por ciento, que es muchísimo.

Eh, muchísimo.

Pero todos los otros sites, bueno, desde luego Bing y todos los otros buscadores, eh, casi un diez por ciento.

Joder, y puedes buscar cosas que antes no podías. El otro día llegábamos tarde al concierto de Ed Sheeran, mi mujer y yo en, en Madrid, que íbamos con sus hermanas y tal, y, y, y le pregunté que me hiciese un estudio con deep research sobre cuál era el, el average de, de, de tiempo que, que se retrasaba un concierto de este estilo en el mundo. Y entonces me hizo un análisis.

Entonces, yo ya tenía más o menos-

La manera de quemar GPUs ahí y tal.

Bueno, pues yo ya sabía que, oye, que íbamos en tiempo, que no tenía que preocuparme, ¿sabes? Y el tío estuvo ahí-

Sí.

No, no, no, no, no.

Hostia.

Había un agujero en la capa de ozono.

No piensa.

Sí, sí. Bueno, lo de compartir pantalla ya fue, ¿no?

Sí, ya fue. Ya otro-- otra semana.

A ver si dice que sí.

¿Sí? Ah, por, por cierto, hay un evento de OpenAI en directo que siempre anuncian cosas mientras estamos haciendo la tertulia.

Lo hacen aposta, ¿eh?

Y, y ahora ya tienes que usar, eh, el AI para que te haga el resumen en, mientras estás haciendo la tertulia. Por suerte tengo el portátil aquí, pero bueno, ya os lo, os lo contaré después. A ver, ¿qué estoy haciendo yo? Compartir pantalla, ¿puedo? Venga, va. Vamos a intentarlo por segunda vez. Si no funciona ahora, ya me he cansado, ¿eh? Probamos y si va bien, bien, y si no, también. Ah, mira, aquí.

Oh, mira.

¿Podemos quitar todo lo de la derecha?

Todas las conversaciones de Jordi en WhatsApp.

Eh, c-- ah, ahí, vale. Perfecto. No, no son conversaciones.

Bueno, eh, esto es un, el, el-- por si lo queréis buscar en Google, Trends Artificial Intelligence Bond Capital, que es el fondo que fundó, eh, Mary Meeker, ex Kleiner Perkins. Yo creo que una cosa que es interesante es el outline, que te resume un poco, ¿no? Su intento de explicarte cuál es la narrativa. Dice: Oye, ¿las cosas van muy rápido?

Sí. Eh, el crecimiento de usuarios, de uso de esos usuarios y de inversión en CapEx, ¿no? CapEx es el, el gasto, eh, la inversión que están haciendo en infraestructura las compañías tecnológicas sin precedentes. Eh, los costes de computación, los costes de inferencia bajando, eh, el, el, digamos, un poco de zoom en, eh, Europa, perdón, Estados Unidos versus China, open source versus closed source.

Y luego empiezan a hablar un montón de use cases. Hablan de robótica, hablan de coches, hablan de biotech, hablan de farma, hablan de educación, pero eso creo que es demasiado. Yo creo que aquí lo resumen bien en, en unos cuantos grafiquitos, ¿no? Que el primero es, esto yo no lo sabía, el número de desarrolladores de CUDA Que fijaros que Mary Meeker viene de Wall Street y habla, no sé si alguien de vosotros ha tenido la suerte de trabajar con investment bankers, no hablan en inglés, a todo le ponen como códigos, ¿no?

Por ejemplo, en lugar de dec-de decir developers de Nvidia, dicen: "Developers in leading chip makers ecosystem". Es Nvidia, el, el leading chip maker es Nvidia, pero por no poner Nvidia ponen todo eufemismos. Leading USA based LLM es OpenAI, ¿vale? Entonces, eh, todo lo tenéis que traducir. Hay seis millones de desarrolladores en CUDA.

CUDA es el, el lenguaje de programación de Nvidia para escribir código altamente paralelizable que antes se utilizaba para videojuegos, luego para cripto, ahora para, para AI. Los mouse de ChatGPT, que ya se le escapó a, a Sam Altman que habían cruzado el billion, aquí se quedan en ochocientos millones. Eh, el tiempo que tardan, los años que tarda una empresa en llegar, o sea, perdón, una empresa no, una tecnología en llegar al porcentaje del noventa por cien de saturación de Estados Unidos.

Internet tardó veintitrés años en llegar al noventa por cien de penetración. Eh, leading USA based LLM, que es OpenAI, tres años, ¿vale? Y la inversión en CapEx anual de los Big Six, que son el Mag-Magnificent Seven sin Tesla, porque Tesla invierte menos en, en CapEx y lo han quitado, que esto es Microsoft, Nvidia, eh, Meta, Amazon, Alphabet, eh, más de doscientos billion al año, o sea, unos sesenta por cabeza, eh, al año en CapEx, en data centers, en comprar Nvidias, en, en, en, en aire acondicionado, toda la, la infraestructura que están poniendo.

Centrales nucleares.

Centrales nucleares, no, no, todo. O sea, claro, es la infraestructura brutal, ¿no? Y totalmente unprecedented. O sea, mire de dónde venimos. Venimos de que la línea casi ni se ve, de repente doscientos billion al, al año, ¿no? Coste de inferencia bajando en picado, eh, el crecimiento loquísimo de, de revenue de, de OpenAI y el, el burn, o sea, lo que está perdiendo, lo que está palmando por este crecimiento.

Eh, y luego aquí hablan de China y tal, pero que no me parece tan interesante. He hecho, he hecho zoom... Ah, curiosidad, eh, lo habíamos hablado alguna vez. Eh, driverless, eh, ride sharing versus ride sharing con driver. ¿Qué significa? Lyft, Uber, eh, Waymo en San Francisco. Eh, hay más taxis autónomos, hay más rides en taxis autónomos que en taxis con humanos por primera vez en la historia.

O sea, está pasando. Es una, es una absoluta locura. Entonces, aquí había un montón de, de gráficas, ¿no? Esta, que es ridícula. Esto es lo que tarda Google en, en llegar a, a trescientos sesenta y cinco billion de búsquedas anuales y esto es lo que tarda ChatGPT, ¿vale? O sea, es ridículo.

Si estiras el Excel este, si haces, eh, la evolución de este gráfico, es, es un cambio, yo creo que mucho más gordo de lo que nos habíamos im-imaginado. La del noventa por cien que habíamos, ah, visto antes, el tiempo que tardas en llegar a cien millones de usuarios, que esta la usaba mucho Slack en su momento, porque fue de los primeros en llegar a cien millones de dólares de, de ARR. Pues aquí ves lo que ha tardado ChatGPT, TikTok, Fortnite, Disney Plus, Instagram, WhatsApp y .

Y, y ves que realmente es, todo es unprecedented. Antes hablabas tú del tráfico de Google correlacionado, el tiempo que pasa no solo las visitas de ChatGPT, sino el tiempo que la gente pasa en ChatGPT. Se ha triplicado el tiempo que la gente pasa en ChatGPT a medida que cada vez es más útil, la gente con-construye el hábito de hablar con ChatGPT y preguntarle cosas, ¿no?

Ahora, de promedio, veinte minutos. Veinte minutos al día en ChatGPT de promedio para los usuarios activos, cuando veníamos de unos cinco minutos. O sea, eh, absolutamente, eh, locura. Inversión, eh, también, eh, buen negocio, data centers. Este gráfico te muestra, eh, que un buen negocio ahora mismo en real estate, eh, no es vender apartamentos ni hoteles, sino data centers y aires acondicionados y centrales nucleares para alimentar toda, todas las GPUs.

Tienes la Socimi más grande de España, ¿cómo se llama? Merlin.

Sí.

Se ha especializado en construir data centers.

Ah, sí.

Y están a foco total en data centers.

¿Han visto este gráfico? Que yo también lo haría.

Y lo han visto temprano.

Sí, sí.

¿No es interesante? Nosotros tenemos muy buena energía solar y renovable y muy cerca.

Cuando va, cuando va.

Somos una isla, que para enfriar servidores y cables también tiene mucho sentido y tenemos las conexiones de cables fuertes con, con África, Europa y Américas. Es una posición curiosa.

Y, y aquí he quitado un montón de slides. De verdad que si tenéis curiosidad por AI, recomiendo que le dediquéis un par de horitas a, a miraros ese PDF, los trozos que os interesen. Ha-habla aquí de todos los modelos y todos los plays de AI. Anthropic, que de hecho aquí lo pone en dos billion de, de facturación anual recurrente, se ha publicado esta semana que ha llegado a tres. O sea, aquí se ha, se ha generado un billion de ARR en menos de medio año, ¿vale?

Y también se ha publicado, se ha filtrado, creo que no es oficial, que Apple va a anunciar, eh, un partnership con, con Anthropic para integrar Claude en Xcode. Xcode es el entorno de desarrollo que se utiliza para generar aplicaciones nativas de iPhone, eh, Mac, Visua-- virtual OS, todas las plataformas de, de Apple.

Eh, pues ahora vas a poder hacer vibe coding directamente en las plataformas nativas de Apple gracias a Claude, que de hecho es de los mejores, eh, modelos de, de programación. Y solo como la, la última cosa que me ha parecido interesante visualmente es el catch up de closed source a open source, ¿no? Aquí veis, eh, los, el, el test, ¿no?

La nota que sacan unos exámenes matemáticos, los diferentes modelos de AI a lo largo del tiempo. En la línea azul turquesa, eh, te están llamando spam de Estados Unidos. En la línea azul turquesa son los modelos cerrados, en la línea azul oscura es modelos open source. Y veis que hay un decalaje clavado. O sea, se puede predecir exactamente a dónde irá el open source, porque los últimos dos años de historia nos dicen que van clavados con unos poquitos meses de retraso.

Y de hecho, eh, China, Estados Unidos, también, ¿no? Por mucho embargo y por mucha limitación a las Nvidias y por mucho cuento chino, nunca mejor dicho, que, que intenta Estados Unidos aplicar para limitar la innovación y la capacidad tecnológica de China, los datos nos dicen Que van un poquito por detrás, sí, pero que son imparables, que siempre pillan al, al, al modelo americano.

Eh, y ya está. Y os recomiendo que le echéis un vistazo porque hay mucho, mucho contenido que si sois un poco nerds de, de este tema, os puede parecer interesante.

Igual hay alguien c-- hay en casa, ¿no? Que ha visto las gráficas y como Bezos, macho, se va a lanzar a, a montar aquí.

Aquí se van a fundar mil startups.

Bueno, espero, vamos, no me digas, ¿no?

Sí, sí, totalmente.

Y oye, ¿y vosotros cómo lo estáis haciendo en Factorial, no? Viendo esto, ¿qué, qué cosas habéis cambiado, eh, ¿no? Últimamente que digas: "Pues mira, era importante". Nosotros hemos puesto un Friday de AI, por ejemplo.

¿Un qué?

AI Friday.

Sí. Por ejemplo, para que la gente haga pipe coding, pruebe co-- haga sus cosas.

Pipe coding Friday.

Sí, wow. O sea, a ver-

Cuidado, cuidado lo que puede salir ahí .

Tiene que haber va-- O sea, tiene que haber valor.

Luego el lunes hay que quitarlo.

No, ya, ya. Tiene que haber valor.

Eh, no, nosotros estamos reescribiendo Factorial básicamente en AI. Eh, o sea, sobre AI. Y no, no solo sobre AI. O sea, e-estamos viendo AI como una capa más, eh, en la que puedes ejecutar cualquier acción, incluyendo consumo de información o, o aportación de información con otros modelos de interacción que hasta ahora no existían, que son, por ejemplo, pues la-- el modelo conversacional puro, eh, o modelos mixtos, donde tienes en una ventana una UI y en una ventana un modelo conversacional.

Entonces, la, la, la ventana de la UI se genera al vuelo. O sea, en función de lo que-- de la conversación que estás teniendo, vas generando UI. Por ejemplo, la creación de formularios es un caso típico, eh, donde vamos construyendo los formularios a medida que vas hablando, vamos sugiriendo, eh, pues con, con partes nativas que nos vienen del, del modelo, em, del modelo LLM que usemos, pero también otras partes que ven-- que vienen de tu conocimiento histórico de tu empresa, que nosotros tenemos en Factorial, o sea, el conocimiento de nuestro cliente, quiero decir.

Eh, en esta conversación, pues tú puedes pensar qué performance review, qué evaluación de desempeño quieres generar o qué encuesta de cualquier tipo que tú, tú quieras generar, ¿no? También lo estamos viendo aplicaciones en la configuración, el onboarding, eh, el setup de, de la herramienta, donde normalmente, pues hay mucha, eh, pues legislación, en nuestro caso, ¿no?

Pues temas de control de tiempo y tal, que se puede resolver con una for-- de una forma guiada más conversacional versus grandes formularios de settings, ¿no? Pues bueno, eh, estamos replanteándonos todo, básicamente. Es, es un modelo, o sea, es un momento que o, o bien te tiras por la ventana o bien dices: "Vamos a empezar otra vez".

Es que, o sea, ahora tenemos nosotros esa dicotomía entre tirarlo todo a la basura y volver a empezar. Y claro, el CTO te dice que cómo vamos a tirar todo a la basura y tal. Pero, pero es cierto que, que, que no sé si es que es el momento para hacerlo, ¿no? Y, y que atarte a algo del pasado y a cosas tal te va a hacer más lento. Y luego la otra es la de interfaces. Yo no lo entien-- o sea, por ejemplo, en nuestro caso de uso, hay gente que quiere saber lo que le estás contando en la creación y hay gente que no quiere saber nada.

O sea, nada es: mándame un pus y me cuentas un SMS y me cuentas que está presentada, pero yo no quiero ni interactuar. Entonces, c-creo que no va a ser ni mixta ni, ni-- sino va a ser pura personalizada para cada persona, para, para lo que ellos necesitan en cada momento. O sea, y lo de que se renderice en el momento es, es interesante, es superinteresante.

Yo creo que la UI es importante. O sea, yo no creo para nada que se haya muerto la UI.

Pero es que hay gente que no quiere UI. O sea, el tío, o sea, hay gente que... ¿Tú crees que hay gente que de verdad, eh, no voy a poner un ejemplo, pero que le gusta ir allí a poner su control horario? O sea, es que yo creo que hay gente que dice: "Mira, há-házmelo tú automático, ya sabes que todos los días lo voy a hacer a las ocho".

Pero esto es una UI. O sea, para mí UI no son botones.

Puede ser. No, no, pero-

UI es interfaz.

Puede ser.

Y hay interfaz de botones, hay interfaz de palabra, hay interfaz, eh-

De WhatsApp, puede ser, sí.

Sí, de texto.

Lo que va la experiencia, sí.

Sí, pero, pero quiero decir que todas son compatibles.

El control horario, que tú has puesto como ejemplo. Una cosa es tú como registras el control horario, la otra es cómo la empresa te enseña de que llevas tres días tarde.

Ya, entiendo.

Llegando tarde, ¿sabes? O sea, tú no tienes esta intención, pero la empresa quiere mostrarte algo que tú no buscarás. ¿Sabes? O sea, la intención es lo que te marca también qué tipo de UI tienes que, que mostrar, ¿no?

Entonces, a ver, ¿mirarás tú o mandarás a otra gente a que mire la UI?

Es que, ¿el qué?

¿Mirarás tú o, o mandarás a otra gente a que mire la UI y el aviso que te han mandado? Que es, que es un tema interesante.

Yo creo que los dos modelos tienen sentido.

Puede ser, ¿eh?

Mmm, entonces, no-nosotros no estamos, no estamos tirando nuestro producto a la basura, eh, estamos construyendo por encima.

O sea, me parece muy difícil... Yo estoy dándole muchas vueltas a la UI y me parece muy difícil atarme a entender cómo va a ser la UI del futuro. Entonces, en vez de hacer eso, que me parece, eso sí que me parece jugar a, a las cartas, eh, vamos a construir algo que independientemente de que la UI que venga sea, sea, sea escalable y tenga sentido, ¿no? Y yo creo que ahí está más el reto.

O sea, porque yo no tengo la bola de cristal, no sé cómo va a intra-- es que no tengo ni idea. En plan, tú miras el iPhone y miras cómo utiliza la gente el iPhone hoy y, y es que no lo hubieses acertado en tu, en tu vida. Es que era imposible, ¿sabes?

Tendremos que ir a la filosofía para imaginar cómo es-

Claro, pero ahí, ahí-

Dónde está la abstracción de las abstracciones.

Es que eso es donde no hay que mete-- o sea, donde yo no me metería, en plan: oye, vamos a construir algo que da igual luego la UI, ¿sabes? Y quién lo consuma.

Bueno, la realidad es que hay que solucionar el problema hoy.

Ya, ya, bueno.

Dentro de un mes, dentro de seis meses, ¿no?

Entiendo.

Eh, y tienes que adaptarte rápido. O sea, y yo-- todos los negocios, yo creo, todos los productos, productos legacy, están en comités de crisis muchas veces, pues decidiendo qué hace-- qué hacen, eh, cómo reaccionan a que competidores que han aparecido hace seis meses estén facturando centenares de millones de euros en sus mercados, eh, y están tomando decisiones distintas, ¿no?

Veremos en un tiempo qué decisiones tienen sentido.

¿Eso os pasa a vosotros? O sea, hay un tío que ha salido haciendo, eh, HR software en plan AI fully native con una propuesta de valor tremendamente diferencial.

No, para nada.

Pero al que le ha pasado ahora mismo, hace diez minutos, es a todos esos note takers. ¿Habéis visto, eh, Otter AI, Granola, eh, Write AI? No sé, id diciendo todos los que usamos todos, que vamos metiéndolos en las reuniones y tal. Pues, eh, OpenAI acaba de anunciar nativo-

Estaba, estaba resumiendo el anuncio de OpenAI. Ya por suerte lo he conseguido. Eh, la aplicación de, de OpenAI, de momento solo en los planes de, de equipo, pero tiene nativo un note taker resumido, integrado con todos tus dispositivos, con tu cuenta de ChatGPT. Se aca-- se acaban de cepillar, eh, doscientas startups, al menos de las cuales diez grandes que hacían esto, note taking.

Note taking integrado con reuniones, integrado con hardware, integrado con tal. Eh, eh, Gemini también lo hace nativamente en Google, Zoom lo hace nativamente en el suyo. Entonces, es, eh, o sea, estas startups tan finitas lo tienen jodido.

Y, y luego ha sacado una cosa que me parece bastante interesante, que es una integración nativa directamente desde ChatGPT, desde el producto de OpenAI por excelencia, con un montón de servicios de, de negocios. Por ejemplo, HubSpot, que utilizamos nosotros, el Google Drive, el tal, los puedes vincular directamente y a partir de ahí tú le puedes hablar a ChatGPT y tiene todo tu CRM.

Entonces, en lugar de decirle: «Te subo tal», ya tiene como contexto el modelo, toda la memoria y además todo tu CRM y tal. O sea, eh, creo que se ha petado, eh, un par de trillions de startups.

Pero puede tirarlo a la basura, literalmente tirarlo.

Lo habéis pasado bien.

Ya.

Ah, bueno, se ha ido de Doge y ahora está meándose en Trump a, a las tres horas de salirse, ¿no?

Y Trump del otro también. O sea, ha ido rápido esto.

Yo no he entendido el tuit, ¿eh? Dice, eh: «¿Cómo podéis haber votado?»

Eh, este-

No, porque se refiere votar en el Congreso.

En-- ya, ya, pero-

Él no es...

Pero la pregunta es cómo ha votado el que lo ha presentado, ¿no? O sea, de-

Llevas, llevas tres meses soplándole la oreja al presidente. Y ¡sorpresa! Vaya.

Pero bueno, esperemos a-

Lo vamos a hacer interactivo, que-

Y recuérdanos qué es Stockagile en treinta segundos.

No.

No se escucha.

Ahora sí, ahora.

Las startups, que de repente les entra como el calorcito del rebranding, ¿no? Hay, hay tantos problemas en la startup, pero el branding hay que cambiarlo.

Anda que no hemos cambiado nosotros de nombre.

No, no, nos, nos hemos cogido también.

¿Y cuesta esto?

Más o menos que Bustamante.

¿Y AI o no AI?

Una pregunta rápida. Vosotros tenéis clientes en España, entiendo, solo. Eh, ¿habéis visto algún impacto con los aranceles en vuestros clientes? ¿Hay gente que importa, exporta a Estados Unidos y han sufrido? ¿O estáis más contenidos en economía comunitaria y no, y no se ha notado?

Son locales.

Vale.

Muy bien.

Muy bien. Abrimos también la ronda de preguntas al, al público, a ver quién se anima.

Hay, hay, hay alguna sorpresa más.

¿Hay premio para hacer preguntas?

Sí, sí, sí, hay premio, premio. Y mientras la gente piensa, em...

No, no, el pre-- el premio exis-el premio existe. Eh, Jack, que salió hace poco en el pódcast de, de, de Itnig, ¿no? De Inside the Fun, eh, también nos, nos, nos quiere explicar hoy, de forma muy proactiva, eh, qué, qué está haciendo ahora mismo con el tema de, de inteligencia artificial y qué está viendo, ¿no? Porque, porque al final, em...

Bueno, mejor que lo cuente él.

Y recuerda que es, que es DesktopFM.

Cada vez que hablamos dices lo mismo.

Se me ha acabado la olla.

¿Es solo human generated? O sea, o también hay AI generated music.

Yo creo que es una manera de...

Ahí había una pregunta ahí detrás, creo.

Una camiseta de...

No lo he visto. Hay una bolsa, hay una bolsa. También tenemos bolsas. Una o...

O una u otra. Van de elegir, van de elegir. Se ha de elegir.

Bueno, es una pregunta para Stockagile, entiendo, ¿no? Es una pregunta para el equipo de Stockagile, pero mientras les pasamos el micro, ¿vosotros tenéis algo?

Álvaro, tú estabas muy interesado en el tema de la UI, ¿no?

Y un poco para responder. A ver, esto es mi criterio, ¿eh? Tampoco no creo que haya una sola respuesta, pero yo me imagino la IA del futuro como el-- la, es decir, la evolución que hemos visto de ChatGPT llevada al extremo del, de la interfaz gráfica. El programa del futuro yo creo que no va a tener una interfaz gráfica, sino que creo que se va a definir on the fly casi a medida que el usuario va interactuando con la máquina y va a ser propia del, del usuario, creo yo.

Tal como lo hemos hecho nosotros, tenemos una interfaz que creo que agrada bastante porque es nuestro estilo, bastante minimalista, bastante clara, y inten-- hemos intentado un poco, mmm, relajar lo que es el-- las cua-- los cuadritos Excel, los formularios típicos de Windows 95, etcétera. Creo que, mmm, este es nuestro toque, nuestro ADN y de momento nos ha ido bien, yo creo.

No sé si un poco respondo a la, a la pregunta, ¿eh?

No sé. O sea-

Total. Perdona, Jordi. Hay, hay una parte cultural que es muy importante que es el asesor, y yo creo que eso va a tardar tiempo en, en cambiar, ¿no? Entonces, probablemente si yo tuviese que pensar en esa UI, estoy de acuerdo que partir la pantalla, incluso que haya un avatar o alguien fí-- person-- no, que parezca, aunque no sea una persona, pero que parezca una persona, creo que al principio probablemente sea lo más...

el, el, el más safe ball que puedas hacer.

Hay, hay una, una charla muy buena de Steve Jobs que hablaba, eh, de la evolución de, de la experiencia de usuario con nuevas tecnologías, ¿no? Y hablaba con la introducción de la televisión, la introducción de la prensa escrita, la introducción del ordenador personal. Y todavía no existía Internet cuando, cuando dio esta charla hace un montón de años.

Y de hecho, él siempre explicaba que en las primeras versiones de innovaciones hechas sobre nuevas tecnologías, por ejemplo, el ordenador personal, eh, se utilizaba el contexto anterior, eh, pero enchufado encima de la nueva tecnología. Por ejemplo, el primer software que se hacía literalmente parecía una libreta de papel con filas y tenías que pasar de una a otra, ¿no?

No había ni scroll. Había una página detrás de otra porque estaban como replicando una libreta encima de una pantalla. Y no es al cabo de diez o incluso veinte años que empiezan a aparecer experiencias de usuario n-nativas del nuevo medio. Y de hecho, su charla es muy buena. Eh, ya, ya intentaré compartir el link un día de estos en Twitter. Eh, tenía-- dice, en paralelo, cuando hay una nueva tecnología, están los frikis que hacen cosas que no sirven para nada, pero que están inventándose nuevas experiencias de usuario, ¿no?

Que son los videojuegos, eh, a veces el porno, ¿no? Como cosas un poco así en, en los alrededores del mundo, en los rincones del mundo, que hacen cosas que, que no es lo que la, mmm, sociedad necesita para ser más productiva, pero que innovan mucho más. Y, y cuando estas convergen es cuando realmente el mundo cambia, ¿no? Que es decir, oye, el smartphone y el scroll y el real time, eso ha tardado un montón desde que salió el IBM PC y salió el Macintosh y tal.

Ha tardado literalmente más de veinte años en llegar. Yo creo que con la IA tardará menos de veinte años porque va todo muy rápido, pero que seguramente todavía estamos utilizando... El Copilot es un concepto muy viejo, ¿no? Es como un pop-up al lado de lo que ya teníamos, porque no sabemos cómo asumir esta nueva experiencia de usuario, pues te ponemos ahí un post-it y encima te enchufamos la IA hasta que no se nos vayan ocurriendo maneras nativas de generar UIs AI.

Venga, vamos a otra pregunta.

Sí.

Un cinco x día a día no está mal, ¿eh? Esto ni OpenAI.

Hay que hacerlo cada día.

Yo-- ¿Puedo ser contrarian? Eh, dice, dice, dice Sam Altman que, que durante los próximos tres años la gente joven de menos de veinte años va a tener una, un arbitraje en cómo utiliza AI respecto a los que llevamos tiempo utilizando. No sé si... Yo, mi padre tuvo un ordenador antes que yo, pero el pobre aún sigue sin hacer catch up, eh...

Hacía clic en la barrita de scroll y la, la movía para abajo.

No sé si... Bueno.

¿Qué haremos nosotros, no? ¿Cuál es el equivalente del AI?

Total. O sea, yo, yo creo que, que hay una oportunidad en esa gente joven que quizás no, no-- hay otras cosas que no va a poder hacer, ¿eh? Esa, esa experiencia que es un grado en algunas cosas, pero hay otras que puede ir más rápido. Entonces, bueno. Y, y luego la otra parte es que es una ciencia. O sea, eh, eh, no es, no es tanto-- hay un poco de arte, pero es muy cien-ciencia. O sea, otra vez, ahora Peter Thiel volviendo, este, estos tíos se dedicaban, habían-- han montado un sistema para buscar a los tíos más jóvenes en las universidades, a los más cracks.

O sea, por ejemplo, ahora se ha puesto muy de moda en, en Silicon Valley, pero gente de la Marina, marines, que era gente muy experimentada, que normalmente la salida era hacer un MBA en Harvard, en Stanford, pues los cazan y como son gente, pues independent thinkers, que, que, que son-- tienen agencia, son capaces de construir, ¿no? Eh, se sacrifican, etcétera, luego son muy buenos gestores de equipo.

Entonces, no, no es verdad que no tiene esa experiencia técnica de un CTO o de alguien muy senior, pero bueno, que, que-

El consejo es que fiche marines.

No, que- O sea, lo, lo que seguro que no vas a ganar es a fichar gente de tecnología contrafactorial. Entonces, como vayas donde ellos vayan, no va a pasar, ¿sabes? Es muy difícil, eh, competir ahí. Entonces, vas a tener que buscar otros sitios en el mercado que quizás no estén tan tocados, donde, donde haya talento

Y yo creo, en general, una startup, fichar gente junior, eh, es peligroso. O sea, sa-- puede salir muy caro, ¿no? Porque estás haciendo el fundame-- los fundamentos para, para, para escalar y quieres una persona que piense, que tenga... que conozca todos los stacks, eh, ¿no? Y todas, todos los medios, todas las nuevas tecnologías que están saliendo.

La, la pregunta es cuál es la, la definición de, de junior.

Sí, porque fichar gente senior también es peligroso para una startup, porque ya lo saben todo, quizás están-

Mira-

...reemplazados, no están en el cutting edge.

Nuestro ex-CTO, Pau, eh, una de las cosas que siempre decía es: "Nosotros no fichamos juniors, ¿vale? Eh, fichamos gente que tiene mucha experiencia en software". Y ha sido así durante, mmm, años, ¿eh? Muchos años. Em, pero realmente, o sea, junior y senior son palabras que no significan nada.

Total.

Cada, cada persona que las escucha en-- está entendiendo una cosa diferente, ¿no? O sea, puede ser que sea la edad, hay gente que entiende la edad, hay gente que entiende la, la cantidad de líneas de código es-escritas. Y realmente lo que nosotros entendemos, eh, por una persona senior, senior como co-- lo que Pau entendía en su momento, eh, es una persona que tiene infinita curiosidad, que es que lleva desde los catorce años escribiendo código, eh, y buscando lo nuevo que sale y viendo...

leyendo el fin de semana en Hacker News cuál es la última framework que ha salido y que lo está probando. Eh, eso es lo que estamos buscando. Entonces-

Que es más una actitud-

Sí

...que no un currículum.

Y, y, y esa es la, casualmente, la única gente ho-- a día de hoy, que, que se está metiendo o que ya tiene cierta experiencia en, en los frameworks para implantar a nivel enterprise, eh, pues soluciones de AI, ¿no? Eh, que no sea un típico juego que haces, eh, como side project.

Entonces, la poca gente que tiene experiencia en eso es la gente que ya empezó a probar y a, a probar cada framework, cada cosa que ha ido saliendo, ¿no? Nosotros también nos cuesta mucho, ¿eh? También te digo, ¿eh? O sea, nos cuesta mucho encontrar gente que tenga experiencia haciendo, eh, aplicaciones con AI a escala, vamos, es que no la hay .

Con lo cual, lo que buscamos es gente que tenga la actitud, que tenga la curiosidad infinita, eh, que estira del hilo todo el rato. Eso es lo que buscamos.

Y este problema tuyo no lo tienes solo tú ni nosotros. Eh, en una de las trescientas cuarenta slides que, que hay en el informe ese, sale el crecimiento o contracción de número de posiciones abiertas para ingenieros AI y no AI. Eh, la cantidad de posiciones abiertas de no AI se está reduciendo.

O sea, sigue decrementando y obviamente está creciendo un cuatrocientos por cien la de posiciones de AI. O sea, todo el mundo está buscando talento técnico AI y cada vez se necesitan menos ingenieros o programadores no AI. Eso dice Marie Meeker.

Venga, venga, seguimos.

Marines

Y Factorial, Factorial tiene un módulo de reclutamiento que hace esto también .

Así se interesa.

Con widget incluido.

Muy bien. Pues, ¿cómo, cómo es el nombre de la startup? Porque quizás no...

Y van los billions que vuelan, porque anteayer salía Abridge a cinco billion y medio, que también está en el espacio.

Obianta que está a dos o tres billion.

Nosotros estamos a valoración de un billion.

¿Ah, sí?

Sí. OpenEvidence, an AI assistant for doctors.

Sí, está apare-- están apareciendo.

Que ahora hace OpenAI nativo ya, desde hace media hora. Pero no para doctores.

Medical lead.

Es médico. Y también venía de consultoría.

Por cierto, el otro día leí un mensaje de Rubén en la última tertulia, eh, en, en directo. Em, y, y, y te quería preguntar, ya que estás aquí, ¿tú cómo ves la organización de los equipos de tecnología, eh, en el mundo de AI?

Tienes opi-- tienes una opinión fuerte de cómo crees que va a cambiar-

Sí, tengo una-

Pero ¿y qué hay del problema con el que, con el decidir? O sea, alguien tiene que decidir.

En los productos siem-- en los equipos de producto siempre se está discutiendo: «No, que este decide, que no decida, que...» Alguien tiene que decidir.

La decisión tiene que ser como orgánica, ¿no? O sea, hay como un CEO orgánico que sale cada día, depende de la luz del día.

En la práctica, esto es muy difícil, ¿eh?

Es una tecnocracia de ingenieros, ¿no? El mundo que tú imaginas.

El problema son los metaproblemas. O sea, tú cuando creas un producto, creas muchos problemas para ti mismo, como la escalabilidad, la mantenibilidad, la... yo qué sé, la performance.

Claro, pero son problemas de... que ya no son problemas del mercado ni del cliente.

Tú puedes encontrar infinitos problemas dentro de tu casa y al final, ¿no?

Claro, pero, pero, pero tú has nacido para solucionar problemas en el mundo. O sea, que no se te olvide.

Pero este salto es importante, porque el programador de ensamblador no necesariamente sabe programar en las tecnologías de web, eh... ¿Sabes? O sea, hay un cambio que la gente tiene que entender.

Tiene que hacerlo.

Hay una figura que, que utiliza en Palantir, que es muy interesante, que es la del front elite engineer este, que cua-- que con los partners ahora está muy de moda.

Front deployed engineer, que son ingenieros-

Forward deployed engineer.

Pues nada, yo, yo no lo tenía. Pero, pero básicamente lo que hacen es un ingeniero que entra dentro del partner. Imaginaos vosotros que estáis trabajando con una empresa, entra dentro y hace una mezcla entre product manager y ingeniero. Entonces, está pegado a la empresa donde está trabajando.

Y customer success.

Se llamaban beta testers.

Un early adopter.

Todo es lo mismo.

Que son los hermanos cofundadores de Stripe. Siempre decían que hacían, que cuando crearon Stripe, pillaban a alguien por banda y decían: «Ya, que estás, ¿quieres cobrar en Desktop FM?». Sí, ¿no? Pues se sentaban a tu lado, abrían el portátil y te implementaban Stripe en el tal. Pues ahora se llama Forward Deployment Engineer, que es ir a casa cliente, ¿no?

Y ver al cliente.

No, pero en Palantir estaban literalmente los cinco días de la semana ahí durante un año. O sea, no sé cuánto tiempo estaban.

Pero las empresas enterprise, o sea, es una moda-

Era un poco como yo como consultor, ¿no? Que entrábamos a una empresa y teníamos accesos a todo, podía acceder a cualquier dato, o sea, con, con total acceso, que es curioso.

Yo me acuerdo en los años de Team Box, en 2011, que yo me pasaba la mitad de la semana en casa del cliente porque no iba nada y había que arreglarlo más que construirlo. Y, y ahora se llama Forward Deployment Engineer. Pero bueno, que mola la idea de estar muy cerca del cliente en tiempo real, eh, haciendo ese feedback loop de customer success, ventas, ingeniería, producto.

Y que es un ingeniero.

Sí, sí, es un ingeniero.

Que no es normal.

Es un ingeniero.

Hay camisetas y, y bolsas, ¿eh? De regalo.

No, pero esta es, esta es la gran pregunta que llevamos sin resolver, eh, seis años en Taxdown, en plan: vale, estos datos valen un montón, pero ahora, ¿cómo, cómo ganas pasta con esto?

Sí, sí.

Total, yo creo que no hay nadie que sepa más de los españoles que el Gobierno y nosotros. Estoy, estoy de acuerdo. Em, claro, o sea, os voy a contar un par de anécdotas. La primera es que en el, en el a-- mes uno reventamos una lambda en la Agencia Tributaria y accedimos a la información de todos los españoles. Nos pidieron perdón, tal, pero hubo un momento allí, mes uno de Taxdown, nos miramos en plan: espérate un segundo, toda la información de todos los españoles.

Pero es que había una carpeta en el FTP-

Una lambda que, que rompió Joaco. Claro, yo no soy técnico, pero vamos tocando...

Una lambda que rompió.

Sí. Bueno, esto es lo que-

No sé qué significa.

Lo que dijo el CTO.

No, pero bueno, o sea, bueno, pero, pero fue un momento interesante.

Sí, a ver, yo si esto, si esto lo hizo Joaco allí y tal, pues entiendo que los chinos, los rusos y todos los tienen. O sea que obviamente. O sea, eso, eso seguro. Y luego la segunda parte, estoy contigo de acuerdo. La, nosotros lo hemos visto de, de dos ángulos, ¿no? Uno, no podíamos vender los datos, pero sí que lo que hemos conseguido vender es el acceso a los datos. Entonces, por ejemplo, en BBVA, si tú ahora mismo quieres abrir una cuenta bancaria, en vez de tener que vo-- hacer todo el proceso de KYC de apertura de cuenta bancaria, puedes abrirte una cuenta con la clave móvil, ¿no?

Con un QR entras y te abres la cuenta. Pues los que están detrás de esa tecnología somos, somos nosotros, eh, que no es el dato en sí, sino es la capacidad de coger el dato. Y luego, pues, joder, este año hemos empezado a hacer algo de cross selling con Revolut, con Santander, etcétera.

Es como un pasaporte, sí. Bueno, y das, además, el gobierno, o sea, Europa va en esa dirección de que tú con tu cla-- además, tiene todo el sentido del mundo, en plan, para qué tengo que rellenar, cada vez que al-- hago algo, tengo que rellenar mis datos personales una y otra vez. Y ya yo-

Álvaro, tengo una idea. Cuando hagamos un pódcast de Itnig, eh, podemos hacer una integración con Taxdown, que mientras le preguntamos los detalles del exit al founder, en tiempo real aparece su declaración de la renta de los últimos cinco años. Así podemos contrastar lo, lo que nos está contando.

¿Te acuerdas de Trump y su declaración de la renta? O sea, no, no la ha conseguido sacar pública. Es de los datos más privados que existen, los más sensibles con los de healthcare, probablemente.

Pero por eso hacemos un partnership.

Bueno, yo encantado. Lo que, lo que podríamos hacer es un partnership para que el empleado de Factorial cuando vaya a hacer el onboarding haga, haga clave móvil y entre directamente. Eso sería, vamos, mi, mi, mi mujer ahora acaba de... la acaba de fichar JP y ha tenido que hacer un screening de tres días, eh, antecedentes penales, no sé qué, o sea, un infierno. O sea, no sé cuántas horas ha perdido mi mujer en esto y, y la mala experiencia del onboarding con JP, que es...

bueno, no voy a decir nombres, X, pues pobre mi mujer. Eh, pero sí, estamos en eso. O sea, cross selling de producto financiero quizás es lo, es lo más obvio. Eh, yo no-

Ya ves.

No, no, no. No había más preguntas.

Vale.

Interesante, ¿no? O sea, entiendo que el bicho este que están haciendo John y Ive, eh, va en esa dirección. Eh, y luego hay cosas que a día de hoy son más-

No, entiendo que va por ahí. O sea, bueno, si ahora me hablas-

Si me hablas de que de repente han sacado un load taker buenísimo, coño, qué casualidad. O sea, entiendo que algo estará tomando notas consistentemente todo el rato, a todas horas, que, que es un, un buen insight y, y, y luego que tendrá el contexto de dónde estás. O sea, que tiene que de alguna manera ver y oír. Entiendo que irá por ahí. Y, y luego respecto a los botones, joder, es que hay veces que es mejor darle al botón que pedirle a la máquina que le da al botón.

Es que es así a día de hoy, ¿eh? Otra cosa es que se anticipe a lo que tú quieres y lo haga sin que tú se lo pidas, que ya eso, eso es como el siguiente paso. Pero, pero a día de hoy, y hay cosas que voy a decir que es que como le tenga que pedir al bicho que le da al botón... Pues di-- okey.

Nosotros, eh, trabajamos con nuestro partner Microsoft que tiene seguridad enterprise escalable, eh, fantástica, que nos ayuda a solucionar cosas. Bueno, coñas aparte, es verdad, eh, trabajamos con, con buenos partners, eh, que tienen una infraestructura, que saben dónde van las cosas sensibles, dónde van las cosas que tienen que ser baratas, las que pueden ser más caras porque quieres que duren más tiempo.

Entonces, esa base de, de saber lo que es delicado, dónde lo pones y para qué lo usas. Y, y, y no hacer una ñapa, no hacer una cosa de andar por casa, un prototipo y lanzar ahí toda una infraestructura en Factorial, eso no nos lo podemos permitir. Hay que hacerlo con, con mucho cuidado, hacer pruebas con datos tontos y luego desplegar una infraestructura seria con, con seguridad, eh...

que, que se merecen los datos que tenemos. Es, es muy delicado.

Y luego nos gastamos una pasta en, en un equipo de seguridad, en outsourcing de hackers éticos, en programas de bounty hunting o bounty... ¿cómo se llama?

Sí, ¿no? Yo creo que sí, sí.

Bounty, bounty.

Cazarrecompensas.

Cazarrecompensas de hackers que nos, que nos hackean, que consiguen hackearnos, eh-

Cada semana cae uno de estos, ¿eh?

Damos recompensas ahora hace, ahora hace tiempo.

No, no, pero internamente nos intentan trolear.

O sea, nos mandan phishings y, y a los sistemas y tal.

Nos auto, nos autoboicoteamos todo lo que podemos.

Sí, sí.

Nos gastamos una pasta en eso para asegurar precisamente de que los datos están seguros.

Correcto.

Álvaro ha citado a Jeff Bezos , no, que era Schopenhauer, a Peter Thiel y a no sé quién más. Pues yo voy a citar a Bob Dylan: cuando no tienes nada, no tienes nada a perder.

Entonces, cuando estás empezando, mmm, tira millas, ya lo iremos encontrando.

Asume riesgos. No hay nada, no hay nada, no hay datos, es que no hay datos y no hay nadie. Y el primer cliente es tu primo, y el segundo es el amigo de tu primo y, y, y ya te perdonarán. Y cuando empiece eso a coger entidad, pues va-- progresivamente vas protegiendo, ¿no? Al final hay, hay... la ley, el juez, cuando decide, por ejemplo, en un caso de ciberseguridad, no puede, eh, culpar a alguien de que haya sido hackeado.

Lo que culpa es de que no hayas intentado proteger los datos, el activo, en, en su magnitud. Entonces, si tú tienes un dato poco relevante e intentas protegerlo un poco, pues no has-- no tienes un problema. Si tienes un dato muy sensible y no has intentado protegerlo, tienes un problema, ¿sabes? Entonces, sé progresivo, sé relativo.

Esto no es asesoramiento legal.

No, para nada.

O sea, tú haz el caso que quieras.

Esto lo dice Bob Dylan, no yo, ¿eh? Bob Dylan. Le preguntáis a él. Venga, vamos a con la última pregunta.

Sí.

Velocidad siempre.

O sea, robustez se mide en churn, ¿no? Se mide en MRR cerrado, ¿no? Eh, pero la velocidad, la velocidad es lo que te hace existir. Entonces, yo creo que la velocidad no puedes renunciar a la velocidad nunca. Cuando empiezas, es lo único que tienes. Eh, luego vas, vas viendo si lo que estás construyendo, pues, eh, el cliente te lo compra o no.

Ahí la medida de robustez es el MRR. Eh, no hay otra. Es un poco... no sé. O sea, esto a la gente le cuesta entender, porque hay mucha barrera dogmática en la construcción de un producto. La gente tiene muchas ideas a priori. Y yo siempre he tenido, yo particularmente, he tenido muy claro que la verdad no está en mi casa, no está en mis cuatro paredes, está fuera.

Entonces, cuando hablo con un cliente es cuando la descubro. Me cuesta mucho transmitir a mis equipos de producto esto hoy, ¿vale? Porque pasan muchas cosas dentro de casa, pero realmente yo lo sigo viendo igual, ¿eh? O sea, la, la robustez no es un concepto a priori, es un concepto que te valora un cliente cuando le res-- le resuelves un problema.

Citando a Mark Zuckerberg, que empezó diciendo: "Move fast and break things", y al cabo de unos cuantos años cambió a: "Move fast with stable infrastructure", que es la bajada de pantalones más grande de la historia.

Y luego lo volvió a cambiar.

Y luego lo dejó en: "Move fast".

Porque dije, dije: No me voy a complicar la vida. Move fast. Sí.

Y, y quítame el abogado que me ha dicho with stable infrastructure. Fuera abogado, move fast y punto. No hace falta break things, pero move fast. O sea, lo importante es move fast.

Clarísimo. Clarísimo todo.

Muy bien, pues con esta frase de Mark Zuckerberg lo vamos a dejar aquí. Eh, Álvaro, gracias por pasarte hoy a visitarnos en Barcelona.

Nada, gracias a vosotros, que soy fan desde el principio. O sea, yo os escuchaba ahí, ya os lo dije a estos, de madrugada al principio, me ha ayudado muchísimo.

Y a los que estáis aquí, ahora tenemos after work con DJ, eh, y catering, así que nada, aprovechad esta, esta horita para, para conectar entre vosotros y contratar a alguien, si, si hay suerte. ¿De acuerdo? Hasta la próxima.