La guerra de la IA: Elon Musk, OpenAI, Anthropic y el futuro del software

Buenas tardes a todos. Bienvenidos a una nueva tertulia en directo. Esta vez nos hemos quedado en casa, estamos en Barcelona. Estamos con Bernat Farrero.

¿Qué tal, Marcel?

Pues yo muy bien. Y con Iria Zayats. ¿Cómo estás, Iria?

Hola, hola, todo bien.

Muy bien, pues, eh, vamos a empezar. Han pasado muchas cosas esta, esta semana, como siempre, eh, últimamente, el último año está siendo superintenso. Pues quería empezar por, eh, por la IPO de SpaceX, eh, que es bastante complejo. No sé si lo habéis visto, pero la semana pasada, eh, me hicieron el filing, ¿vale? Para empezar todo el proceso de, de IPO y, ehm, es complejo.

¿Por qué es complejo? Porque como sabéis, hace poco junt-- SpaceX se fusionó, ¿no? Se fusionó la SpaceX original, que enviaba cohetes al espacio, que tenía Starlink. Entonces, hablan mucho en este filing de space y de conectividad con X AI, que es básicamente el, el competidor, ¿no? De Anthropic y, y OpenAI en toda la locura que estamos viendo últimamente de, de SpaceX, de, perdón, de, de AI.

Tenemos una foto que es muy interesante porque e-el, el documento es muy aspiracional. O sea, empieza hablando de, eh, por qué, eh, cuál es la misión de, de SpaceX y habla básicamente de, de que lo que quieren conseguir, eh, es el sistema de tecnología que va a hacer que nos hagan una civilización multiplanetaria, ¿de acuerdo?

Y luego, más abajo, justamente, eh, dicen que esto es muy importante a día de hoy porque, eh, quieren salvar a la humanidad y no quieren que nos pase lo mismo que a los, que a los dinosaurios. Entonces, es muy aspiracional. Habla mucho de, eh, salir fuera de la Tierra, tecnología multiplanetaria, pero cuando vas a, a la parte de revenues, que me ha sorprendido mucho, ves que la parte de space está, está dando una oportunidad de un trillion de revenue, más o menos.

La parte de conectividad sube un poquito más.

Eso no es el revenue, es el-

Mhm.

El tamaño de mercado.

El tamaño de mercado, sí.

O sea, cómo él espera, eh, que crezca el espacio donde hoy están trabajando. Efectivamente, efectivamente, sí.

Space, perdón, salaí, no, perdón, era menos, ¿no? Trescientos setenta billion. La-- esto sería la parte, ¿no? De, de, de enviar, eh, todo lo que es, eh, como decir al es-al espacio, ¿no? Esta parte...

Que es el negocio de SpaceX.

Exacto.

Típicamente ha sido el negocio de SpaceX.

Luego está la parte de conectividad, que es Starlink, que, que realmente es donde ahora mismo está, está gran parte de la facturación de SpaceX. Eh, de hecho, este, este último año ha estado cerca de los once billion. Es decir, se fa-- perdón, se prevé que factura once billion, con lo que, bueno, en término de mercado de uno coma seis trillion todavía está muy lejos, pero donde está lo gordo es en AI.

Y do-donde está lo más gordo es en enterprise applications. Eh, con lo que al final, eh, por mucho que estemos hablando de ir al espacio, parece que el negocio todavía está en, eh, competir con Anthropic y OpenAI en, eh, enterprise applications.

¿Qué o-- pero qué opináis sobre estos números? Porque para mí es especialmente la última columna, es un poco wishful thinking. Podemos poner algún número ahí porque n-nadie lo sabe bien.

Bueno, a ver, es, es lo que... O sea, esto es una aspiración, es el tamaño de mercado. Si tú miras el, el deck de todo el mundo aquí en la sala-

Sí.

Es parecido. ¿Sabes? O sea, hoy tengo este negocio de un euro y mañana estos son billions.

Sí.

¿Vale? Y entonces eso es normal para una ronda seed, ¿no? O una ronda pre-seed, donde está todo por demostrar. ¿Qué pasa? Que, eh, en el caso de Elon Musk, él tiene la reputación para hacer una ronda pre-seed en una IPO. Eso es, es aquí la, la diferencia, ¿no?

Pero lo curioso de esto es que es una, es un conglomerado de distintas cosas que Musk que ha hecho en la vida y le han interesado en la vida. Yo creo que el, el título, eh, correcto para esta IPO no sería tanto SpaceX, sino sería Elon Musk. O sea, es, es como si Elon Musk estu-estuviera él mismo, eh, saliendo a bolsa.

Y tú realmente inviertes en él. Porque es que además, eh, si tú miras la estructura de gobernanza de la empresa, es una empresa que va a controlar él y su familia el resto de las vidas. Con lo cual casi da igual lo que ponga, porque él va a hacer lo que le va a dar la gana. Y tú como inversor, lo que estás valorando es: bueno, yo, eh, quiero invertir en Elon Musk y sus cosas.

¿Y qué pasa? Que el problema hasta ahora han sido empresas separadas y esto ha sido un gran problema, porque ha hecho mucho autocontratación. Es decir, pues, lo que la AI de T-- la entrena Tesla, pero luego la utiliza X AI, ¿no? Eh, y luego, pues, eh, está el tema... La verdad es que el tema de SpaceX tiene poca relación, a no ser que le pongas el factor que los data centers del futuro van a estar en el espacio.

Entonces, con eso ya...

Bueno, es, pero es la mayoría del pitch. O sea, las primeras páginas van todo de, del espacio, ¿no?

Sí, sí.

Bueno, eso que dices, es la apuesta a largo plazo de que creemos, ¿no? Quien apueste que en el futuro, eh, tener data centers en el espacio independientes, quizá más seguros, que la geopolítica puede afectar menos o más, pues si inviertes ahí quizá te funciona, ¿no? Pero es invertir a muy largo plazo en un negocio que de ahí no existe.

Correcto. Pero, eh, por otro lado, pues si tú eres un fan absoluto de Elon Musk, es una grandísima oportunidad para tener un trozo de lo, de su holding, porque es su holding. Él tiene el cuarenta y pico por ciento de los votos, o sea, de los, de las participaciones, de las acciones, en este caso, y el ochenta y nueve por ciento de los votos.

Noventa y ocho, ¿no?

¿Eh?

Me parece que él tiene ochenta y cinco de total shares, pero al final con voting power es casi noventa y ocho, es como si he leído bien. Pero sí, es, es como toda la estructura es muy compleja, como, como está, está pasando esto.

Yo creo, eh, que los números que tengo aquí delante me dicen...

Mis, mis Claude versus tu Claude.

Exacto. Puede ser que Claude esté alucinando.

Sí, sí, sí.

Pero las, las participaciones son estas, ¿eh? Él tiene el 42 % del capital y controla el 85 % del voto.

Sí.

¿Vale? Em, y, y aquí, pues el tema es que yo he escuchado a Elon Musk durante diez años criticar a Mark Zuckerberg porque tenía una estructura de super-- de, de supervotos. Pues, eh, sabéis que las, las, las acciones, normalmente las acciones, es una acción, un voto.

Sí.

Que es una estructura no democrática, porque depende de tu capacidad de inversión, no depende de, de ser una persona, sino de tener una acción. Tú con una acción tienes un voto. Eso es típicamente como funciona y es como funciona Tesla. Entonces, Tesla salió a bolsa y durante diez años esta fue la estructura que además defendió a ultranza Elon Musk.

Oye, esto es democrático porque cada euro que ha entrado en la compañía tiene un voto y la gente cuando quiera me puede echar. No como este, como, como Meta con Mark Zuckerberg, que hasta Mark Zuckerberg, de-- el cuarto, eh, después de varias generaciones, seguirá controlando la compañía. En Tesla, cada voto es una acción.

Diez años diciendo eso. Entonces, de golpe se empo-- se empezaron a poner las cosas complicadas en Tesla, empezaron a salir, eh, activist investors, empezaron a tocar un poco las narices y entonces dijo: "Ya he cambiado de opinión. Ahora creo que los supervotos, las acciones con supervotos son muy buena idea". Y fue a cambiarlo, pero el, en Delaware le dijeron: "No, no puedes cambiar la estructura de las acciones, aunque sea con una, una mayoría del cien por cien de la gente, eh, post-IPO".

Lo cual da que pensar, porque dices: "Hostia, qué importante es". O sea, mucha gente habla del IPO, vamos a hacer un IPO, ¿no? Pero, pero te da una rigidez brutal. Y ese es el caso de Tesla. Em, Tes-- él no pudo cambiar la estructura de supervotos en Tesla. Entonces, pues dijo: "Vale, la, la siguiente IPO que haga voy a re-- voy a arreglar este problema".

Y efectivamente lo ha arreglado dándose mucho más poder que Mark Zuckerberg, al que criticaba porque tenía una estructura de poder reservada para su familia para el resto de los tiempos. En el caso de Musk, es así. O sea, él y su familia van a tener el poder absoluto de Tesla. O sea, de Tesla, de Tesla no, de, de SpaceX para el resto de los tiempos.

Si la acaban comprando después o se unen, quizás sí, ¿no? Si se une a la matriz de...

Que eso es, por otro lado, lo que él dice que quiere hacer.

Mhm.

Y lo ha dicho.

Mmm.

Eh, y, y tiene sentido, porque si os fijáis, pues hay mucha, eso es lo que decía, hay mucha self-dealing, autocontratación, eh, entre las dos compañías. Em, el año pasado compró setecientos, ochocientos millones de euros ex AI de Tesla.

Em, creo que me-- son unos setecientos millones en baterías de Tesla y unos doscientos millones, doscientos cincuenta millones en cybertrucks. Que dices: "Coño, si compras tanto cybertrucks, tendrás un descuento de volumen". No, full price. ¿No? Entonces dices: "Hostia, eh, aquí tienes un poco de conflicto de intereses, ¿no? Tomando este tipo de decisiones".

Entonces, claro, si esto fuera ya una, una sola empresa, nadie le podría decir: "Tienes un conflicto de intereses constante", porque lo tiene constante.

Sí.

Entonces, bueno, em, yo, yo creo que esto acabará, eh, siendo una sola empresa controlada por Elon Musk. Absolutamente. Y pues cada uno, cada accionista que quiera invertir decidirá, porque la gente lo critica mucho, ¿no? Pero, pero al final tú eres libre de invertir donde quieras y la gente decidirá si quiere invertir en Elon Musk.

Pero realmente la inversión es en Elon Musk, desde mi punto de vista.

Sí, estoy de acuerdo, estoy de acuerdo con eso. Nos hemos dejado un detalle en la explicación. O sea, la, toda la-- quieren salir a una valoración de unos dos trillion, más o menos, y recaudar unos noventa, ochenta y cinco, noventa y cinco billions, que sería el IPO más grande de la historia, con lo que es extremadamente ambicioso. Y la facturación, como tú dices, no es, no es tan alta, ¿no? Estás hablando de Starlink, pues que puede hacer once billion al, al año.

Estamos hablando de valoraciones, eh, enormes. Luego sí que es verdad que esta parte de AI y conectividad, ahora justo en dentro del filing hay, hay un, un sitio que explican que tiene un contrato long term con Anthropic de uno punto veinticinco billions al mes.

Al mes.

Hasta 2029, pero que ayer justo clarificó que ese contrato, eh, era por seis meses. O sea, esto lo pone aquí y parece, ostras, uno coma veinticinco billion, em, hasta 2029, pero este ramping que pone luego de May, de May a June se ve que son seis meses, con lo que la parte de compute no está clara, ¿no? Pero sí que es verdad que ahora parece que va a hacer, o sea, que toda la parte de compute y cloud, etcétera, pues que va a salir el Elon Cloud también.

Em, y a ver qué pasa con Cursor, ¿no? Que es la otra, la otra gran apuesta que ha hecho. Em, Cursor-

Bueno, esta es la parte esta de enterprise applications, que dice que desde el punto de vista de tamaño de mercado es la grandísima oportunidad. Estamos hablando de un tamaño de mercado para dar números, ¿eh? De unos, ¿cuánto? ¿Veinticuatro billio-- trillion, dice?

Sí.

O veinticinco trillion. O sea, el, el, todo el PIB americano, la economía más grande del mundo, son-- no llega a treinta o, o treinta, no, no sé exactamente, pero por ahí. Eh, y él dice que su tamaño de mercado de su empresa solo es casi todo el PIB americ-americano. Em...

Hablando de ambición.

¿Y, y dónde está, dónde está la, el setenta por ciento de esta gran oportunidad? En algo que hoy es irrisorio. Es el tres por ciento de la facturación de hoy, que es enterprise applications, ¿no? Que sería Grok a día de hoy para enterprise, que no usa nadie, absolutamente nadie.

Sí.

Pero él dice: "Oye, esto va a ser lo más grande, esta es la gran oportunidad y por eso esto vale dos trillion".

Sí. Y, y no, ven-- veinti-veinticuatro. ¿No? Veinticuatro trillion.

No, este es el tamaño de mercado. Él, la compañía hoy, la compañía hoy vale por hoy, hoy vale veinticuatro trillion.

Sí, porque esos veinticuatro trillion pone, pone explícitamente que el disclaimer es sin considerar China y Rusia O sea que está prácticamente consiguiendo a Estados Unidos y Europa en ese tamaño de mercado. O sea que realmente es capturar casi toda la oportunidad. Y la parte de Cursor, yo te voy a preguntar, te podría preguntar a ti, Ilia, o sea, desde la parte más de, de tecnológica y del día a día, ¿no? O sea, hace unos, un año escuchaba mucho Cursor, Cursor, Cursor.

Ahora no tanto. Eh, ¿hay algún-- ves algún, ves algún cambio desde que, desde que lo ha comprado Groq? ¿Crees que realmente tiene una oportunidad ahí de, de volver a ser el cool kid de, de los developers?

Ah, sí, porque mira, es como al final, ¿qué pasó? Que es verdad, que hace un-- todo un año todo el mundo estaba usando Cursor como la cosa principal y después CloudCod, Codex y todos han comido todo, porque al final controlan las modelos, controlan los incentivos, por eso pueden subvencionar todos los, eh, subscripciones que tienen.

Y al final, a el, a nivel de Cursor, Cursor tiene que pagar los precios por tokens, por eso no pueden darte ta-tantos limit-límites o limits como otros. Pero ¿qué pasó? Que Cursor, claro, que no, que en algún momento ellos, eh, han entendido que van a estar fuera. Por eso empezaron a entrenar sus propios modelos, porque tienen un montón, un barbaridad de datos de código, me parece más grandes del mundo, de cómo developers están usando, después quejándose, después no sé qué, ah...

Ah, por todos los niveles. Por eso empe-- eh, empezaron f-fine tunear Kimi 2.0, porque han cogido un modelo chino open source y basa-- y, eh, haciendo reinforcement learning basado en su-- en todos los datos. Y han sacado, se llama Composer, este, este modelo. Era muy barato, muy rápido y bien hecho al final.

Que no, claro, ni el nivel de Cot, eh, Claude, no nivel de, eh, GPT, pero bien. ¿Y qué vemos? Que hace un mes, no me acuerdo exacto, ah, había otra versión, dos, y después 2.5. Y sí, me estoy olvidando todo. Y al final, ahora ellos están usando Colossus de, o, eh, de-

Que es un macro data center.

Exacto. Hay dos. Colossus 1 y Colossus 2. Colossus 2 que está usando ahora Anthropic. Y esto es también para mejorar y meter más datos, me-meter más trainings para este modelo. Y al final sigue muy bien, eh, como modelo muy potente para código y mucho, muy barato y muy rápido, que al final es mejor que tú puedes imaginar, eh, para esto.

Por eso aquí yo soy muy bearish en sentido, muy bullish en sentido de, de Cursor, que ellos tienen, tienen mode, tienen un montón de datos y, y ahora trabajando con Elon tienen mucho compute. Por eso también a nivel de arnés, este development que, este tool que usa todos los develer-developers, tienen todos los, por ejemplo, todos los agentes que tú puedes ahora o correr en tu máquina.

Ellos tienen, por ejemplo, un capa muy potente para correr este en web, que tienen todo, eh, todo, mmm, computer use ahí, tienen todos los modelos. Es muy fácil, eh, arrancar todos los tu-- agentes en, en remoto. Y ahora yo veo, veo que están desarrollando mucho, mucho más mode en estos, en esas partes. Por eso Cursor no podemos ma-matar ya tan rápido, que yo, yo no creo que, que podemos olvidar.

Tú mismo has sido uno de los críticos de Cursor, ¿no? Es que esto va así, o sea, los lunes...

Cada dos semanas yo estoy cambiando de opinión.

Exacto. Los lunes Cursor es una mierda, los martes es, lo va a petar.

Sí.

¿No? Depende de las decisiones estratégicas que hagan, básicamente consiguiendo compute la gente, ¿no?

Totalmente.

Anthropic es una mierda porque no tiene compute, compute es muy caro y no sé qué. Luego al día siguiente ha hecho un deal con xAI, ahora ya es la hostia.

Hoy puede salir Opus 4.8, por eso mañana puede ser que Mura: "Vamos a usar todos o-Opus otra vez".

Es, es, es realmente un momento estresante esto, eh.

Sí.

No, cambia todo. Y O-- y estresante, pero interesante.

Sí, sí, sí.

Una cosa contraria a la otra.

Es como por-

Pero estresante también.

Y, y cómo, o sea, cómo pueden llegar de alguna forma a, a mantener este stickiness. O sea, cómo Cursor o cómo un Opus o cómo un Codex puede real-- o sea, puede conseguir que, no sé, que, que tu equipo de development, por ejemplo, diga: "Yo es que voy a usar esta herramienta". Quizás es imposible, ¿eh? Pero hostia, es que al final habla-hablamos de mucho dinero. Y si, si-

Pero ¿cuál es la pregunta? No entiendo.

Cómo con, cómo consigues stickiness con tus, con estos productos. Porque al final, si, si, si cada mes sale algo nuevo, es, es, al final es juego--

Con un, con un contrato. Con un contrato te obligo, eh, a que me firmes que me vas a comprar este producto durante un año, que esto es lo que típicamente han hecho estos, eh, grandes, eh, labs, ¿no? Han conseguido contratos de compromiso de grandes compañías por los cuales han intercambiado grandes descuentos. Porque si no, obviamente nadie quiere firmar un contrato, ¿no?

Entonces, es la única forma de conseguir stickiness. Pero o, o más allá de esto, eh, ya me explicarás, si sale un modelo más inteligente, tú vas a querer usar el modelo más inteligente, ¿no?

Sí, sí, no, sin duda. Pero sí, sí que...

Hay una cuestión de precio, depende de la tarea.

No, pero-

La mayor parte de la gente no lo tiene tan claro.

Exacto.

Quiere usar el modelo más inteligente.

No, depende. Y también si hablamos, no mezclamos dos cosas como tú estás diciendo. Una cosa es que, mira, que yo uso como una persona en mi día a día después de mi trabajo, y otra cosa que vendemos a empresas, porque com-- vender a enterprise es otro tema. Tú tienes que pasar todo due diligence, tienes que firmar todos los contratos. No es tan fácil cambiar de proveedor, especialmente si cre-creces con el tamaño.

Por eso este stickiness es verdad, es como basado en-

Ya, pero no es tan fácil hasta que aparece una nueva modelo más inteligente que la gente tiene prisa.

Pero si tienes commitment de, no sé, de diez millones...

Ya, ese es el problema.

Ese es el problema, exacto.

Pero por eso puedes hacer commitment con grandes labs, pocos grandes labs, porque potencialmente puedes perder mucho dinero, ¿no?

Sí, sí, sí, sí.

Es decir, esto es, es, es la situación en la que se encuentran muchas empresas, ¿no? Están toma-- llegando a acuerdos con Anthropic, ¿no? De comprar tokens a escala. Pero ¿cuánto vale un token? Eh, es que es algo, es negociar cosas que no sabes muy bien. O sea, ¿qué me cuesta un token? ¿Por qué pago eso? ¿Qué hago yo con el token?

¿Qué voy a, qué voy a hacer? ¿Cómo voy a generar retorno, eh, on the token, no? Retorno on token, que es la métrica que todo el mundo, eh, ahora está hablando, ¿no? Los directores financieros, eh, de, de 2026. Y ya no digamos de 2027. Su métrica principal en el dashboard es return on token.

Porque ven en su PNL ahora nueva línea que se llama AI y hay millones ahí.

Claro, una línea que va creciendo, creciendo, creciendo. Y de hecho hay casos como Uber, por ejemplo, que dice: "Oye, Q1 ya nos hemos gastado todo el presupuesto que tenemos en, en el plan de negocio este año, ¿qué estamos haciendo? Parad, parad de usar tokens".

Sí, sí, sí, sí, eso es verdad, porque al final es también es otro tema, es que... No sé si queremos saltar tan rápido, pero al final es como yo veo que Anthropic-

Hemos ido a otro tema.

Sí, es verdad, me da igual, sí, continuamos. Que Anthropic, OpenAI ahora tienen-- es, es muy obvio que tienen product market fit, en sentido que antes todo el mundo pensaba que: "Mira, es una burbuja, ah, todo el mundo está gastando dinero, pero no hay ningún return of investment". Y ahora es obvio que hay.

¿Por qué? Ah, porque antes también vamos a ver una un poco evaluación de, de el negocio, por ejemplo, el de OpenAI. Inicialmente pensamos que mira, son modelos, es ChatGPT, todo el mundo usa ChatGPT. Y es verdad que ahora como monthly active users es una barbaridad que hay en ChatGPT, pero solo veinte o treinta por ciento pagan, pero, y pagan veinte, veinte dólares, que es, es un negocio, pero no es un negocio comparable con Anthropic.

Pero si lo veremos. Y Anthropic empezó todo con API, vendiendo API a enterprises para deployar algo de producción, pero después con, con cursores y con todos estos layers y capas, aplicaciones por encima de APIs y Anthropic y OpenAI, ambos entendí muy bien que mira, tenemos que controlar esto, queremos controlar esto porque es la mejor manera como pueden, bueno, podemos vender todo el paquete.

Y al final salió un Claude initially. Fue una, un gran golpe, un gran crecimiento. Y ahora OpenAI hace lo mismo con curso-- con-

Codex.

Codex. Me estoy mezclando. Sí, con Codex, porque todo el mundo está también ahora, ah, mínimo en mi Twitter, todo el mundo, todo el mundo está parando usar Claude, están cambiando a Codex y al final enterprises están firmando esos contratos. Ahora ven que mira, si queremos usar Claude, o Claude for Work o whatever, tenemos que firmar un contrato, no, no entrenar modelos en nuestros datos, tener todos los niveles de seguridad.

Lo mismo con OpenAI. Pero hay un twist. Pero si tú pagas por, mm, Codex o por Claude como persona física, tú tienes suscripción, tú tienes diez equis, ah, descuento de diez equis comparando con precio de token de API. Si tú eres un enterprise, esto no pasa. Tú pagas full price.

Por token.

Por token. Y esto es, si no, no sé, no sé si podemos mostrar estos screenshots.

Persona física, te refieres a yo si me lo compro para mí.

Exacto, por, por tu cuenta propia. Esto es, por ejemplo, es nuestro Pete Steinberger, ah, creador de OpenClau, que ahora trabaja en OpenAI. Y claro que me parece una de cosas de estos casos de, am...

¿Qué, qué estamos viendo ahí?

Espera, espera, espera. Que me parece por qué entró también en, ah, en OpenAI, porque tiene una cláusula que tiene Codex ilimitado, que puede gastar cuanto quiera. Y aquí-

Pero yo no sé si la gente nos sigue. Estás usando tantos términos.

Vale.

O sea, hablas de Steinberger, que el fundador de OpenClau.

Exacto.

Que es un personal agent que lo fichó OpenAI y que ahora está dentro y ha publicado estas screenshots.

Y ha publicado estas screenshots. Porque-

¿Qué es esta screenshot?

Esta screenshot te muestra cuántos, qué límites tú tienes en cada de suscripción a uno de estos Co-Codex y está mostrando cuántos, cuántos tokens tú estás gastando y qué pagas si pagas por el nivel de API. Y vemos que en los últimos treinta días, él, él, una persona ha gastado más de un millón trescientos mil solo en tokens en un mes.

Euros o dólares.

Dólares, dólares. Pero es mucho, da igual euros o dólares.

Usando la API de...

Ah, usando Codex.

Codex.

Solo Codex. Usando él, usando Codex, pero va ilimitado a saco. ¿Qué quiere? Ah, pero al final-

Es su sueño. Por eso está ahí.

Sí, sí, sí, sí, sí, exacto. Pero es, es un ejemplo de cómo, qué barbaridad puede ser es ahora estos precios si tú no limitas, mm, que developers, para, para developer, eh, estos-

Qué puede hacer con eso, ¿no? Porque ahora te pones el sombrero del director financiero.

Sí.

Y dices: "A ver, Peter, te acabas de gastar uno coma tres millones de euros. ¿Qué has hecho con eso?"

Nueva versión de OpenClau, mira. Esto es va a ser respuesta, sí.

Bueno.

Sí, sí, sí, sí, sí. Pero y es exactamente donde hay ahora estos, ah, estos rumores de profitabilidad de Anthropic y puede ser profitibilidad de OpenAI en algún momento, porque enterprises ahora empiezan a pagar muchísimo, muchísimo para todo esto, porque pagan precios por tokens.

Vale, pero tú has empezado la frase diciendo, eh: "Ahora se ha demostrado".

Sí.

O sea, un, un statement, que OpenAI y Claude y Anthropic, eh, tienen product market fit.

Sí.

Eso depende de la definición de product market fit. O sea, product market fit entendido como la gente quiere más de eso.

Sí.

Y hace años, bueno, años no, pero bueno, sí años ya que lo han demostrado. ChatGPT, concretamente.

Sí, pero es-

Ahora tú lo que dices es: "No, además de que la gente lo quiere, es un negocio rentable".

Exacto, porque ChatGPT era, no, no era negocio rentable porque era un negocio muy subvencionado.

Vale, pero vale, pues esto es otro tema, ¿no?

Sí.

Entonces tienes que tener en cuenta cuánto se está invirtiendo, eh, en, en data centers, ¿no? Pues este año setecientos billion, ¿no? Para poder, mmm, generar todo este negocio, ¿no? Entonces, ver cómo, eh, este negocio va a amortizar en un tiempo finito, eh, que racionalmente sea una, represente una buena inversión con otros comparables, eh, para que, para que esto sea un buen business, ¿no?

Entonces, ¿esto es la, el análisis que estás haciendo o simplemente estás dándote cuenta de que esto ya es rentable desde un punto de vista de que pagan las, los, los, los gastos operativos de este año?

Sí, es como al final, eh, en este sentido. Y otro tema que ha-- hablando de más de cosas de enterprise, si tú analizas todos los open, como todas las posiciones que tienen abierto OpenAI y Anthropic, tú ves que más de treinta por ciento en ambos son enterprise sales. Que es muy interesante, que para-

Sí, que están muy enfoc-- han visto que hay una oportunidad muy grande-

Exacto

...en enterprise sales, en la capa de aplicación además.

En la capa de aplicación, exacto. No de API.

No en la capa de-

No de API, exacto

...API o modelo puro-

Mhm

...sino en las aplicaciones como Cloud Code, Cloud Cowork o Codex, que le venden a grandes empresas.

Exacto. Y que es más, más interesante, que son dos labs que están diciendo que: "Mira, AGI está aquí, no necesitamos más humanos", y contratan tantos humanos para firmar enterprise deals.

Y además les pagan una pasta, porque todas las ofertas que publican son de seiscientos mil euros para arriba.

Sí, sí, sí.

¿No? En Londres, ahora con-concretamente, ¿no? Antropic está contratando en, en Londres. Si no lo habéis visto, aplicad. Seiscientos mil euros para arriba, eh. Eh, y, y, y bueno, y, y están contratando más que nunca, ¿no?

Sí. Developer también.

Sí.

Que es también otro, eso-

Developer también, que supuestamente le preocupa mucho a, a, a mi amigo Darío que, eh, que va a reemplazar todos los developers, pero no para de contratar, ¿no?

Bueno, al final, al final el negocio es en enterprise, ¿no? Viendo, viendo el gráfico de, de X, de SpaceX, eh, viendo lo que dice en Antropic, ¿no? Al final Antropic en Q1 más o menos cinco billion, dicen que en Q2 van a ser diez. Y de ahí quinientos es este operating profit-

Mhm

...que se comenta que pueden llegar a tener. Pero ahí hay un tema de, de cómo lo calculamos, ¿no? Porque es lo que decíais antes, hay contratos anuales que básicamente se han gastado ya, con lo que, eh, quizá en Q-- en Q3 y en Q4 ese revenue ya no está. Entonces, y, y, y las com-- y compañías como Uber están viendo, pues, pues si gastamos o no gastamos, ¿no?

Hay, hay... Yo creo que van a sufrir un poco en algún momento un tema de regeneración del coste, que es lo que estamos, que es lo que estamos hablando. Pero sí que es verdad que hay mucho hype. Em, y aún así la mayoría ahora es coding enterprise, ¿no? Al final-

Sí

...ahora mi-- ahora mismo el, el, el spending está siendo en-

Pero al final todos los enterprise applications son coding. Porque yo estoy pensando que, em, y por qué Elon quiere entrar tanto en, ahora en cursor en todo. Porque al final con coding tú puedes resolver todos los problemas después. Que claro, es una capa muy low level, pero te abre todas las puertas después si quieres construir algo por encima. Y, y por eso, es como si la gente sabe bien cómo escribir código, puede después resolver alguna otra, otra cosa.

Esto es lo que llevamos diciendo los, los nerds, eh, programadores desde hace muchos años, ¿no? Que si sabes programar, el mundo es tuyo.

Sí.

Eh, bueno, Marc Andreessen: "Software is eating the world".

Mhm.

Esa frase un poco, eh, es, es la tesis de Marc Andreessen. Y Paul Graham también, ¿no? Si tú sabes programar, aprender negocio es lo fácil, ¿no? Eso es, es, es todo esto es el, el nicho, el nicho de la burbuja, digamos, de programadores hablándose a sí mismos.

No, pero yo estoy pensando de, de tu frase es que mira, si hemos gastado tanto dinero, ahora vamos a gastar menos. Y yo no sé si es tan verdad. Que claro, que gente va a poner control, que ahora vamos a limitar, ah, qué tokens o cómo estamos gastando, porque estamos haciendo lo mismo en-- yo veo to-todos que están haciendo eso, pero terminar totalmente yo no creo.

O sea, tú crees que, no sé cuánto hemos gastado, invertido en Factorial en, en AI coding, ¿tú crees que vamos a gastar más en H2 que en H1?

Sí.

Sí.

Sí, sí, sí, vamos a gastar más. Eso es, eso veo.

Sin ninguna duda.

Sin ninguna duda.

Sí, sí.

Claro. O sea, si tú imagínate que tienes algo que te construye cada vez cosas más potentes. ¿Tú qué quieres, menos o más de esto?

Yo más, sin duda. Más.

Pues el mundo también.

Pero co-- y, y el retorno en token que has hablado antes, ¿cómo lo medimos?

Si construyes cosas más fiables, más potentes, eh, más innovadoras-

Pero hay que, hay que medirlo, ¿no? Eso, creo que el reto es-

Bueno, este es el problema. Este es el problema. Cómo, cómo racionalizas eso. Es como deci-- lo que decís, que es un buen negocio. Pero hay dos criterios fundamentales. Uno es cómo reconoces el revenue futuro hoy.

Mhm.

Es decir, tú lo has dicho, esto es un, es un componente, pero aún más importante es cómo amortizas la inversión-

Sí, claro

...eh, que, que estás metiendo en-- a cuánto tiempo. O sea, el data center de hoy, el modelo entrenado hoy, ¿cuánto tiempo le vas a sacar jugo? Esto van cambiando los criterios, ¿no? Eh, han pasado de cuatro, de cuatro años a dos años, eh, ¿no? Y, y, o antes era ocho, ¿no? Entonces, eh, pues depende de, de este criterio, es ganas dinero o no ganas dinero.

Depende cuánto tiempo te dure un modelo que tú te has gastado billions en entrenar.

¿Modelo o hierro?

Bueno, hierro.

Sí, porque modelo al final es un software.

Hierro.

Sí.

Pero también, también modelo.

Sí.

O sea, modelo hierro. El modelo te cuesta-

No, te cuesta, claro

...energía entrenar.

Sí, sí, sí, sí, sí.

Y esto es CapEx.

No, es CapEx.

O sea, al final, las dos cosas.

Mhm.

Cuánto te cuesta el hierro, que también te queda obsoleto en nada, y cuánto te, y cuánto te dura-

No tanto en nada. No tanto en nada. Es como, es como si al final, es otro tema que ahora Juan...

¿Quién es Juan?

Jason Juan. Jason.

Jason Juan.

Jason Juan es como si-- Karpathios, Jason Juan. Esto es como-- tenemos que tener una biblia. Ah, sí, es al final que vemos que la vida ahora de todos los hoppers, de todos los GPUs están creciendo y vemos hay otras como side, side effects que cuándo-- cómo tú puedes usar todos los, estos GPUs antiguos.

Y que la amortización está creciendo desde dos a cuatro a seis años.

Vale.

Fácilmente. Por eso no es tan, tan obvio que mira, en dos años tienes que cambiar todo, todo-

Bueno, la complejidad es el hierro y el modelo.

Sí, y energía, y también eso.

Y todo, sí. Y, y la energía, ¿no? Efectivamente. Entonces, depende de cuál sea el criterio que apliques hoy, eh, eso es más o menos rentable para los labs. Luego está el problema de cada una de las empresas que consumimos estos tokens, que sea o no sea rentable.

Sí. Y otro tema es que al final son márgenes, porque este precio de tokens, porque veremos que ahora cada modelo que sacamos, cinco cinco o cuatro siete, está creciendo en un precio por token y está también generando más tokens. GPT menos, pero Opus, por ejemplo, sí. Y al final con esto tú puedes jugar más con margen, porque u, u, u como clientes ven más valor, quieres usar más-- mo-modelos más potentes, pero potentes significa pagar más.

Mhm. Correcto. Entonces aquí la pregunta es, bueno, toda esa inversión histórica que se ha hecho en este espacio, ¿cuándo se amortizará? ¿Se llegará a amortizar, eh, o, o no? O, o, o sea, entiendo que en tiempo, en tiempo infinito, sí.

No, es complicado, claro, porque al final mañana aparece un otro modelo. Quie-- quieres aprender de ese todo lo que has construido antes, ¿qué haces con eso? ¿Lo tiras o sigues, eh...?

Lo tiras, pero esa es la naturaleza de la inversión, es verdad. Invertir en cualquier cosa implica, eh, aceptar que puede-

Aquí cuando inviertes setecientos billion en, en data centers, que es un poco crítico.

Es todo a una grandísima escala.

Sí, sí.

Pero bueno, volviendo a SpaceX, que es donde estábamos al principio, SpaceX lleva cuarenta billion, eh, de inversión hecha histórica, más de cuarenta billion de pérdidas, digamos, de pérdidas acumuladas, ¿no? Más el CapEx que tienen todavía en activo, que son más de veinte billion. Eh, claro, esto tiene que amortizarlo con estas tesis, con estas ideas, eh, con, ¿no?

Con... Y que, que gran parte de esto es Enterprise Application también, ¿no? Sí, iremos a Marte, seremos una especie interplanetaria, pero básicamente lo que haremos es vender cursor a empresas, y esa será la gran oportunidad para amortizar estos dos trillion que hoy te va a costar invertir en-

Ahí lo que decías, que es, que es invertir en un preseed, ¿no? Porque es invertir en un negoc-- en un negocio que vemos que existe, pero que él todavía no la, no lo ha ganado, ¿no? Elon todavía no es el líder en...

Tú, Marcel, ¿invertirías en esta o invertirás en esta IPO o no?

No s-- no sé si invertiré, pero yo cre-- yo, o sea, sí, sí invertiría.

Va-vamos a hacer una encuesta pública.

Sí invertiré, sí.

De, de la gente que estáis aquí, ¿quién va a invertir en la IPO? ¿Podéis levantar la mano?

Va a invertir, ¿eh?

Va a invertir, es hecho. Hostia, tres personas, ¿eh? Vale. ¿Quién invertiría si tuviera pasta para invertir? Más. Bueno, pero no tantas.

No.

El resto de gente, escépticos. Escépticos.

Sí, me parece es cosa personal de Elon Musk. Sabes, quien, que a-- o a, a Musk-

Espera, ¿a quién le cae mal Elon Musk?

¿Que qué?

¿A quién le cae mal Elon Musk?

A Mal.

Bueno, bastante gente.

Sí, sí, sí, sí.

Ese es un tema personal. Claro, es que es lo que te digo, inviertes en Elon Musk.

Sí, pero es interesante que él va a tener más compensación si llegara a Marte.

Va a tener, ¿qué?

Más compensación si llegará al, a Marte. Como... Esto también es un, muy interesante en eso, ¿no? Que pone exactamente esto.

Es increíble porque hay un, un conjunto de temas legales. O sea, y esto lo hablamos en otra tertulia, parte de la compensación de Elon Musk, eh, está atada a que, eh, el hombre llegue a Marte, y no solo llegue a Marte, sino que establezca un, una base permanente.

Sí.

Si esto pasa, hay como no sé cuántos millones de acciones que pasan a estar en control de Elon Musk. Mientras tanto, están como ahí reservadas, eh, que, que dices, bueno, están reservadas, eso implica que tienen... Es un evento fiscal, o sea, esto debería devengar impuestos.

¿Quién paga patrimonio por esas acciones? Como es un unlikely event, como probablemente no va a pasar, eh, pues, pues, pues estas acciones no, no tributan. No, no pasa nada con estas acciones hasta que esto acabe siendo un hecho. Pero sin embargo, están reservadas por Elon Musk también.

O sea, al final son acciones reservadas para Elon Musk, eh, que, que de momento, además, son muy eficientes porque no tributan, no, no, no tienen ninguna consecuencia su plusvalía. Eh, hasta que el hombre tenga una, una base permanente en, en Marte.

Es curioso, porque a ver, a nivel histórico es un gran hito para la humanidad llegar a Marte. Ahora, a nivel de retorno de negocio de SpaceX, no lo sé. O sea, podría no serlo.

Generalmente, lo que es un gran in-- un gran avance para el hombre, eh, generalmente también es un gran avance para, para su bolsillo.

Sí.

Digo yo, ¿no?

Pero para llegar ahí, esto-

Sí, pero bueno, no sé cuánto, cuánto ROI te hemos sacado de...

¿Cuánto?

De pisar la Luna.

ROI hemos sacado de pisar la Luna.

O sea, la, la NASA, no sé. O sea, quiero decir...

A ver, eh, es una agencia gubernamental la que pisó la Luna.

También todas las tecnologías. Al final, mmm, hablamos de ahora de... ¿Cuál es? Space Link o...

Hyperlink.

No, es como de eso, ¿no? Que hay esto, Internet in space, como

Starlink.

Starlink, gracias.

Estás espeso, ¿eh?

¿Ah?

Estás espeso, no te acuerdas de nada.

Sí, de Starlink, es como, es como... Para mí es una consecuencia directa de todas estas cosas, que puede ser que tiene poco sentido como ROI ahí, pero todo, eh, todo empuje que tenemos con estas tecnologías ayudan. Porque para llegar al Marte, que necesitamos tener rockets mucho más potentes, también multiusos, que también puedes usar como aviones ahora cada cinco minutos después de llegar ahí.

Good luck haciendo esto. Es, es muchísimo trabajo, es muy ambicioso. Y yo veo que como hay data centers, energía, eh, SpaceX, todo juegan para sacar todo esto, pero es también una ambición grandísima.

Hay una parte del negocio futuro que es minado de asteroides. Estamos hablando, data centers en el espacio, minado de asteroides, eh, ¿no? Porque ahora dices, es verdad lo que tú dices. O sea, abres, metes una base en, en la Luna y o Marte, ¿y entonces qué? Bueno, pues minado de asteroides.

Y el minado de asteroides es el, es en el cachito ese pequeñito de-

Eso todo es un cachito ínfimo comparado con Cursor, que Cursor funcione, ¿no? Porque además tiene el, el derecho de adquisición de Cursor, ¿no?

Sí.

Y venderlo por un valor de equivalente al PIB americano.

Bueno, pues mucha suerte a...

Poca gente aquí va a invertir. O sea que...

Y tú eres más. Bueno, bueno-

Yo, yo tengo que decir, a ver, me parece muy caro el precio, pero lo que este hombre ha conseguido...

Sí, sí.

O sea, hay mucha gente en Silicon Valley que dice que nunca apuestes contra Elon Musk, porque es la peor apuesta que puedes hacer en la vida. Y hasta ahora ha sido así. Yo no, no-- o sea, el éxito pasado no garantiza el futuro, es cierto.

Mmm.

Ha endiosado, eh, pero nivel cien o mil, cien por cien. Eh, puede ser que esto lo, lo corrompa de alguna forma. Bueno, puede ser que muera.

Sí.

Que le caiga una maceta en la ca-- en, en la cabeza, porque esto es el-

Ahí se acaba todo, ahí se acaba todo.

Claro, porque su hijo ex, eh, que tiene tres años, bueno, tiene muchos hijos, eh, pero, eh, no sé si va a ser, va a ser igual de brillante que Elon Musk.

Es el que, es el que lleva de viaje, ¿no? A China y...

Sí. Entonces, eh, claro, eh, riesgos de key person risk, ¿vale? Que esto es, en una IPO es uno de los principales riesgos que uno intenta mitigar. Luego, riesgos de, de geopolítica, porque, pues varios países ya han dicho que, que no, que no, que, que, que no confían en SpaceX, que no les va a gestionar su infraestructura, no sé qué.

Brasil, eh, por ejemplo, famosamente, pues incautó o le demandó a Elon Musk y a Starlink por equis cosas, eh, que ya hablamos en su momento. Eh, entonces, luego hay riesgos de propiedad intelectual, porque han sido famosamente muy light, muy light, eh, en cómo han tratado la, el escaneo de artículos de propiedad intelectual, pero también de cómo han generado imágenes, eh, peligrosas o ge-- imágenes que no sé cómo describir.

Sin guardrails.

Pseudoporno.

Sí, sí, sí.

Eh, entonces, tiene como una acumulación de riesgos de todo tipo, aparte de treinta billion en deuda, que no hemos, no lo he comentado, pero, o sea, las de-- las pérdidas acumuladas, el CAPEX, de hecho, que hay que amortizar treinta billion en deuda, ¿vale?

Toda una legislación que puede ser un espacio, porque ahora es un-

Regulación por hacer.

Sí, sí, sí.

Que vamos a ver cómo todo esto es riesgo, eh, de cara a esa IPO. Pero insisto, Elon Musk.

Pues veremos, veremos cómo le va al, al, al bono, al bono de Elon. Oye, Ilya, tú te has comentado que querías hablar del Papa, ¿no?

Hablando de...

Del Papa.

Hablando de Anthropic. ¿Qué ha pasado?

No, hablando de, de Anthropic y de regula-- eh, como todos los leyes que podemos meter ahí, que al final, ah, hace poco, Papo, Papa, Popa, presentó...

Papa, en castellano se llama Papa.

Papa, Papa.

Le puedes llamar Papo, ¿eh?

Le puedes llamar Popo, como quieras.

Ah, presentó un, como un documento, no sé, porque hay una, hay un término que el, que yo no puedo ahora encontrar, pero al final es, signi-- se, se llama Magnifica Humanitas, Magnificent Humanity.

Vale.

Ah, y es ochenta y tres páginas. Es como, es un grandísimo pero eso, pero nadie en el mundo me interesa leído este, sin Claude. Ah, pero al final lee-

Si nadie lee algo de más de tres páginas, ya no lo lee un humano.

No.

Lo lee Claude.

Sí. Y es, es formato, al final, pero da igual.

ChatGPT.

Sí, sí, sí, sí.

Eso es un problema.

Sí, es un problema, especialmente en el, también el development es grandísimo.

Pero yo lo hago.

Sí. Es muy obvio.

Tú tienes una piedra que no, que no avanza.

Recibiendo mensajes de ti escritos por quotes, pues eso sí, es muy obvio. Pero vale. Ah, que al final está hablando de, de, mira, tenemos que regular la IA, que no puede ser, que ahora está, no, no está regulada, que es una-

O sea, el Papa dice-

Exacto.

Que hay, que tenemos que regular la IA.

Sí, sí, sí, que es un riesgo grandísimo para la humanidad y todo esto. Pero un f-fact muy interesante ahí, que con Papa, junto, presentaba Chris Olah, literalmente Olah. Olah. Sí, sí, leímos literalmente. Es como un cofounder de Open, eh, de Anthropic. Ahí.

O sea, con el Papa estaba presentando, mientras estaba haciendo esta pre-- esta nota de prensa o no sé, o no una-

Sí.

Una pa-- una aparición pública, digamos, ¿no? Diciendo esto, eh, estaba el cofounder de Anthropic.

Diciendo lo mismo, que...

Que no es Dario.

No es Dario.

Ni su hermana.

No, no es Dario.

Hermana, ¿no?

¿Eh? Hermana, hermana.

Su hermana.

Ah, vale, vale.

Su hermana es cofounder de Anthropic.

Sí, es otra cofounder. Sí, y, pero al final siempre como el discurso de Anthropic era que tenemos que ir más lento, más pensando, hacer, hacer cosas bien hechas.

Son consistentes con eso siempre.

Y después también es como: mira, tenemos tanta presión del mercado, ir más rápido, que sí, a veces podemos cortar, no, esquinas y, y acortar, pero aquí estaban empujando mucho más que no, tenemos que volver a nuestros principios, tenemos que tener más regula-regula, eh, legislaciones, tenemos que meter más leyes.

Y esto es un mensaje muy potente para: mira, tenemos que parar OpenAI y tenemos que pata-- parar Google, porque yo no puedo leer este en manera diferente, como que poner más, ah, más problemas a competidores de Anthropic. Ah, y esto es así, pero muy bien hecho a nivel de prensa.

Más marketing, ¿no?

Más marketing.

Esto lo hacen bien los de Anthropic, la verdad es que-

Anthropic está haciendo como muy bien, es como generando miedo desde nada, con mitos, con todo, generando siempre esa, esa sensación que, ah, de escasez, como de escasez, que, que faltas, como falta cosas. Esto Anthropic hace muy bien.

Y luego contratando a personas clave como el...

Karpathy.

CTO Karpathy.

Sí.

Eh, o ¿Karpathy, Karpathy? ¿No? La pronunciación real es que no sé cuál-

Karpathy.

¿Karpathy?

Karpathy.

Karpathy. Es, es ruso, no es ucraniano.

No, no es ruso, no es ucraniano.

No.

Es como, no me, no me acuerdo exactamente, pero...

Del este.

Del este.

Eh, y al CTO de Slack, ¿no? Eh, al CTO de...

Monday.

De Monday.

Monday, Monday. Monday, sí, siempre se-

No, de Wordai también con-

De Wordai.

Fue OpenAI. De Wordai, no. OpenAI ha contratado hoy al CMO de ServiceNow. Es como, esto es como la, ya la NBA o la liga de fútbol. O sea, están fichando a todos los ex-- que no sé si es-

Y todo el mundo como eso, ¿eh?

Tú no te vayas, Ilya.

Ya voy a hacer una broma de Jordi si me llama Ilya Sutskever. No, no, pero al final todo el mundo como ahí sí, esto es muy interesante, que sin título, sin nada y como miembro technical staff está.

Exacto.

Sí, muy interesante.

Que, que me parece... Luego, no sé, cuando se, se encuentran ahí todos, que, que son ejecutivos acostumbrados a llevar equipos de decenas de miles de personas, a ver qué

Pero eso un pu-punto también es otro interesante, que ahora con la IA, con todo, si tú puedes tener cien veces más impacto como un individual contributor, tú a veces quieres saltar toda la burocracia, todos estos chains of command y llegar a, a, a, como a

Sí, sí

...al barro. Es como al final hacer todo bien. Es como-- y a veces por eso yo veo que gente quieran tener un impacto. Por eso quitan todo, todos los legales y trabajan como-

Eso siempre ha pasado en, en el mundo developer. En el mundo developer, ¿cuántas veces hay este ciclo de: me gusta programar. Bueno, para tener más impacto voy a gestionar un equipo. Me he cansado de gestionar equipo, vuelvo a programar? Bueno, bueno, ¿no? Y este círculo infinito, ¿no? De developers que quieren probar, probar a ser managers, que es una cosa que a mí siempre me ha indignado.

Sí, sí.

Porque, eh, llevar a gente también es una disciplina, ¿no? No es un, una-- no es un juego, te lo tienes que tomar en serio, ¿no? Eh, pero cómo llegan al final a una conclusión de decir: "No, voy a tener más impacto programando, porque además es lo que me gusta y hay mucha cultura de lo que me gusta".

Mhm.

Eh, con lo cual, pues vuelven a ser individual contributors, ¿no? Y siempre las organizaciones de, de ingeniería, pues siempre tienen este problema de, de, de falta de liderazgo. No directamente de falta de liderazgo, sino de directamente de, de tener una firme convicción de que hay un modelo anárquico, anarquis-anar-anárquico o tecnoanárquico-

Mhm

...que mediante software o algoritmos tú puedes llegar a tener la gobernanza de una organización de centenares de personas sin necesidad de que haya un manager, porque el manager es malo. Hay que eliminarlo.

Sí, sí.

Entonces, eh, pues siempre se puede encontrar o, o se busca idealmente una, un algoritmo que pueda, que pueda gestionar un equipo, ¿eh? Y, y esto, luego, estas-- hay muchas teorías que aplican esto a la sociedad y a la política y a la governance del mundo, ¿no? Decir: Oye, ¿por qué no nos dejamos gobernar por una AI?

Porque puestos a tener los políticos que tenemos, vamos a estar mucho mejor, ¿no? Eh, bueno, son ideas. Me he ido en un rabbit hole.

Bueno, volvamos al marketing, si os parece. A mí me gusta hablar del otro gran anuncio de la semana. No sé si lo habéis visto, pero hay un nuevo Ferrari eléctrico. ¿Lo habéis visto? ¿Sí o no? ¿A cuántos les ha gustado de aquí? Que levanten la mano los que os ha gustado el nuevo Ferrari.

Fans del nuevo Ferrari.

Ahora sin se preguntar quién va a comprarlo.

Sí. Tenemos un vídeo, no sé si nos-- lo poda-lo podemos poner mientras lo, lo comentamos.

Ni, ni un fan. O sea, ni un-

Ni uno, ¿eh?

No, hay, hay alguien. Menos mal.

Hay dos.

Menos mal.

Eh, Ferrari Luche, eh, un diseño bastante diferente a, a Ferrari. Lo-- como curiosidad, el, el diseñador del coche es Jony Ive, eh, muy conocido.

Esto es lo que lo hace noticiable aquí, ¿no? Porque si no, de qué, de qué hablamos de un coche.

Por eso, por eso. Bueno, es lo único relevante, no. Eh...

Jony Ive.

Jony Ive, eh, que como sabéis está con, con Sam en, en, en OpenAI diseñando el device del futuro. Este creo que no lo es de momento, eh, a nivel de inteligencia artificial, pero, pero justamente en lo que es noticiable, si lo veis ahí, ayer vi un vídeo suyo explicando, él se, se ha centrado mucho en que el coche no es un self-driving car, pero muchos de los controles, tanto de pantalla como de sistema, están en el volante, ¿no?

Porque él, él cree que, eh, los últimos años que sa-se ha puesto muy de moda, sobre todo desde que Tesla lo ha hecho en pantallas táctiles y hay pantallas grandes de los coches, pues solemos mirar mucho la pantalla y nos distraemos de la conducción. Entonces, él, él dice que no, todo tiene que ser, eh, conducción-

Es claramente una apuesta en el lado erróneo de la historia. O sea, todo el mundo está viendo que los coches se van a autoconducir, le están quitando los pedales y los volantes a los coches y ese tío te dice: "No, no, que puedas tocar los mandos, que tengas la palanca y puedes, no."

Pero tú estás mezclando otra vez como popularidad y artesanía. Es como teclados mecánicos, es otro contraejemplo. Sí, claro, todo el mundo está quitando teclados, pero hay un mercado de teclados-

Diseñame un carruaje. Claro, diseñame... No, ¿no? O sea, si lo que queremos es ir a la artesanía, pero antitecnológica, ¿no?

¿Por qué antitecnológica? No, no, no. Yo no veo por qué antitecnológica. Una cosa es como controles, mmm, mecánicas que quieres tocarlas.

Pero, ¿por qué quieres tocar con-- o sea-

Pero si te gusta conducir.

Te gusta conducir.

Me gusta conducir.

Eh, si te gusta conducir, pues yo que sé, vete a un karting y da vueltas por ahí, porque esto se ha acabado, se ha acabado. O sea, ya nadie va a conducir. Y no tiene sentido que la gente conduzca, pero ¿por qué si se mu-muere la gente en la carretera todo el rato? O sea...

No, pero hay cosas-

Conducen un circuito, eh, yo qué sé, ¿sabes?

Es como en otra tertulia. Romero estaba hablando de WhisperFlow, que todo el mundo ahora está hablando con, con ordenador. Sí, yo también, eh, usando WhisperFlow mucho y hablando mucho, pero a veces no me gusta hablar. Yo quiero tocar un teclado, ah, porque me gusta ta-- tocar un teclado. Es exactamente eso.

Tocando un teclado tú no vas a matar a nadie.

No, pero también-

Pero conduciendo sí.

Yo no he matado a ninguna persona.

No, tú no. De momento. Esperemos que siga así. Pero, pero, pero quiero decir que yo qué sé, te puede pasar cualquier cosa. O sea, te puedes dormir, te puede, ¿no? Te puede pasar-

Ya ahora... Vale, compro, pero es como con un asterisco, que con self-driving eso no va a pasar.

¿Por qué no va a pasar?

No, no, tú estás diciendo que-

Que no va a pasar.

Sí, que no va a pasar.

No, te puedes dormir, no pasa nada.

Sí, pero-

Es más, es una par-- es parte de la feature. Te puedes dormir.

Ahora no, en algún momento.

De aquí a París y duermes por el camino.

En algún momento, ahora no.

Bueno, pero estamos llegando.

Estamos llegando.

Hay gente que ha hecho, o sea, han hecho millones de millas de autoconducción en Estados Unidos, de una costa a la otra, eh, sin tocar ni una sola vez, ni un pedal ni un volante.

Vale.

Esto es un hecho ya.

En Estados Unidos, en Europa no, pero da igual.

En Europa, en Holanda ya está pasando. Y ahora creo que lo han aprobado en Estonia también. Entonces, yo estoy esperando que lo aprueben aquí para podértelo demostrar.

Vale, vale. No, yo tengo toda la confianza del mundo que Elon Musk va a conseguir esto, que vamos a tener totalmente-

¿Y es otra vez Elon Musk, eh?

Sí-

Es otra vez Elon Musk

...Susan Fancy. Ah, que, que vamos a llegar y que va a ser self-driving, pero mientras no estamos ahí y si hay un... no sé, un, un trocito donde yo quiero tener un control de volante, es como yo prefiero tener controles mecánicos, no controles de taxi. Es verdad.

A todo esto, el coche vale medio millón-

Mire.

Que no está mal.

¿Cuál?

Medio millón.

Medio millón.

Ese coche.

Seiscientos mil dólares o algo así-

Sí.

O euros.

Sí, sí.

Dije una burrada.

O sea que es bastante.

Y el de-- el, el Model 3 de Tesla parece ahora que estoy yo-

Sí

...eh, el Model 3, treinta o cuarenta mil euros.

Sí.

O sea, y están preparando un coche aún más barato. O sea, es, es un coche des-disponible para todo el mundo, que es básicamente-

Pero mira, falta más cosas. Es como aquí Ferrari versus Tesla con los controles mecánicos . Vale.

Claro, pero hay innovaciones que hacen que, que hacen que esa discusión no tenga sentido, ¿no?

Sí.

Es como, pues yo qué sé, la cámara digital versus la analógica. Es un cambio tecnológico tan, tan absolutamente radical-

Sí

...que seguir pensando en cómo es la palanca pierde el sentido, ¿no?

Mmm.

Bueno, al final también quien se compra un Ferrari, el, el habitual, tampoco lo hace para que vaya a la oficina, ¿no? O sea...

No lo sé. No sé.

Cuánta gente aquí hay mucho-- no, entonces, bueno, a ver, yo creo que me parece difícil que en el mundo del lujo esto, em, ese tipo de coche se popularice. Es lo que yo, la mi-- la opinión que tengo.

Sí.

No lo veo muy diferente de, de, de un coche eléctrico que valga eso, diez veces menos, ¿no? Veremos. Es, de momento les va bien a Ferrari, les ha ido bien hasta ahora.

El tema aquí es, yo creo que el análisis, eh, más profundo es cómo este tío ha estado tanto tiempo en Apple. Eh, Apple ha intentado sacar el coche de Apple mil ve-- bueno, se ha hablado que, que iban-

Hay fotos de ese coche que son parecidas a...

Claro, quieren sacar el coche de Apple. ¿Cómo no, esto nunca ha pasado, no? Porque este coche se parece más a Apple, un coche de Apple, que igual a un Ferrari, ¿no?

Sí.

Eh, entonces, ¿por qué este coche no ha salido en Apple? ¿Qué ha pasado ahí, no? ¿Por qué se han perdido esta ola y tantas otras olas?

Porque exactamente esto, es como Apple, no sé si es verdad o no, que he leído, querían hacer algo mucho más innovador. Es como sin volante, sin todo. Es exactamente como tú estás diciendo, que tú puedes dormir nada más. Esto es pura emoción, en teoría, que tú tienes esta emoción de conducir y por eso es más fácil hacerlo, porque es todos los años de, de todos los coches que hemos invertido antes, porque él solo repensando algunas, eh, cositas por encima.

Mhm. Oye, ¿podemos ir a-- puedo hacer una pregunta a alguien del público?

Por favor.

Que veo que-- a Laura concretamente. ¿Podéis pasar el micro a Laura? Laura lleva partnerships en Alemania para Factorial. Es, eh, uno de nuestros canales de crecimiento más importantes y uno de nuestros países donde más estamos creciendo en Alemania. Y yo quería preguntarte, Laura, eh, tú que, que no has votado a favor de Elon Musk cuando te he visto que no levantabas la mano, ¿cu-cuál es la percepción de, eh, de los alemanes, es una pregunta muy genérica, pero- ...de, de Tesla y de Elon Musk, sobre todo entendiendo que todos los coches que se hacen aquí en Europa se hacen en, en Alemania.

Exacto.

O sea, darse cuenta de que el mundo ha cambiado.

Pero, pero-- ¿y la gente apoya Elon Musk y Tesla por el hecho de estar invirtiendo tanto en Alemania?

Porque veo mucho pushback.

Pero sin embargo es, ostra, pues que, que monte, que monte Tesla las fábricas aquí en España, ¿no? Si no, si no los alemanes no las quieren.

Oye, más nos vale a todos que Alemania despierte, porque vamos todos detrás.

Cien por cien, o sea, cien por cien.

Sin duda. ¿Tú le pedirías a Elon Musk que invirtiese en España, no, Bernat?

Hombre, yo creo que, o sea, cualquier país le interesa invertir en las tecnologías innovadoras, que si no somos capaces de crear aquí, al menos que otro pueda producir aquí, ¿no? Em, yo sin ninguna duda. O sea, yo soy en general-

Lástima que no lo, que no lo-

Que escuchas la historia, pero tecnología-

Lástima que no lo vieses en, en Redmond, si no se lo podía saber.

Se lo podía haber dicho, ¿no?

Sí.

Yo creo que, espero, es, quiero pensar que hay alguien aquí en España que le está proponien-- bueno, no hay muy buena relación con el Gobierno español.

No.

Esa es la realidad, ¿no? Sin embargo, con los chinos hay, parece me-mejor relación y hay ba-bastantes fabricantes chinos que están instalando-

Sí

...su producción en España. Bueno, eh, también va bien.

También, sí.

También va bien, ¿no?

También está avanzando bastante. Seguimos con preguntas ya, ¿no?

Mi idea.

Sí, esto es una sweet dream de, de todos los developers ahora del mundo, que tú puedes poner slash goal o auto research o da igual qué, ah, en todos los harnesses y tener un outcome. Pero la re-realidad hoy, en mayo 2026, que es, va, vas a tener una mierda al final, el resultado.

Es, mmm, seguramente es, es así, porque la IA funciona muy bien si tú tienes un trozo muy bien controlado y tú, tú ves qué outcome quieres sacar de esto. Ahí te puede generar un código muy bien hecho con todos los, eh, guardarraíles que quie-quieres meter, pero tienes que tener totalmente por encima.

Tienes que leer qué está produciendo, tienes que revisar y tienes que hacer un mucho masaje a veces a, a sus ideas y sus direcciones. Por eso pensar que: "Mira, yo ten-- voy a meter un Notion y voy a olvidar esto", es lo mismo como pensar que: "Yo voy a contratar mañana a un junior, voy a meter un Notion y va a sacar todo, salir todo bien". No.

Y esto es así. Lo veremos con AGI o no sé qué. Por eso, por ejemplo, mi manera de trabajar hoy es: yo a veces estoy haciendo este con modelo solo para ver, mira, a dónde puedo llegar. Tengo una idea loca. Vale, voy a meter por toda la noche desarrollar una imagen, pero estoy seguro cien por cien que voy a tirar esto, pero para ver a dónde podemos llegar.

Y con este aprendizaje, después puedo trocear esto parte por parte e implementarlo bien. Pero no mezclar estos dos en una, porque no, no va a funcionar.

El problema no es tokens al final, a-ahora es, la, nuestro problema es calidad. Que, que, que cómo podemos asegurar que el código que estamos produciendo está bien hecho y que no genera bugs y está muy escalable.

Es cierto problema, igual para él son los tokens.

Sí, sí, sí. Pero la pregunta era sobre Factorial.

Vale, vale. Ah, vale, vale.

Sí, por eso yo estoy dando-

Sí, y es, es así.

Ahí veo a Marc y Adrián, que igual pueden tener una opinión diferente. ¿Tenéis una opinión diferente? ¿No? Venga. Pues más preguntas.

Venga, que más se anima.

Es que esta es la mentalidad europea. O sea, es como decir: "Oye, mmm, invéntese la cura del cáncer". Hostia, está muy bien que lo digas, ¿eh? Pero hay que inventarla. No es solo que alguien diga que hay que hacerlo, hay que hacerlo.

No, tenemos modelos. Mistral, por ejemplo, está generando sus modelos, que claro, no son tan, modelos tan potentes como GPT o DeepSeek, pero hay modelos y hay un nich, este, especialmente modelos más enfocados, que está, que, que tienen modelos potentes ahí. Pero es, es verdad, es mu-mucho, muy complejo generar esto así. Eh, pero claro, que si, si tú preguntas: ¿necesitamos tener?

La respuesta es sí, pero ¿cómo podemos llegar ahí?

O sea, cuando, cuando es, eh... O sea, hay mucho research en Europa, ¿eh? Y, y se inventan cosas muy interesantes. Pero cuando la guerra es tan agresiva, cuando requiere tanto all-in, eh, hay un tema cultural, yo creo-- yo es que lo atribuyo al final a un tema cultural, eh, que hace que no queramos en Europa ser tan agresivos.

Eh, o sea, ¿no? Queremos move fast and break things. No, no nos gusta, n-no le gusta a Alemania, con lo cual no le gusta a Europa . Es que básicamente es así la regla, ¿no? Es muy fácil. Eh, ojalá, desde mi punto de vista, ojalá, eh, asumiéramos culturalmente más riesgos.

Eso significa hacer el ridículo a lo grande, ¿eh? O sea, estar dispuesto a hacer el ridículo. Eh, ojalá estuviéramos dispuestos, porque es la única forma, eh, de llegar a sitios nuevos. ¿Sabes? Si vas con esta i-idea tan de certidumbre y de tal, ¿no? Pero bueno, yo creo que en, en otras capas, igual no en el, en el model, frontier models que requieren setecientos billion de inversión, eh, y, y el mayor talento concentrado, eh, igual, igual en otras capas sí que se están haciendo, eh, muchas cosas, ¿no?

Eh, entonces, bueno, mmm, yo creo que en Europa se produce mucha innovación, hay mucho talento. El problema es cuando el talento de Europa se va a Estados Unidos. Para mí esto es un problema estructural enorme. Que es tu caso . Pero por suerte has vuelto. Por suerte has vuelto. Eh, yo, yo creo que ese es el problema. O sea, tenemos que ser capaces de crear un camino de progreso infinito para el talento europeo, eh, dentro de Europa, ¿no?

Eh, y eso implica, pues, primero celebrarlo, el talento, celebrar las empresas que salen en Europa, eh, y, y luego, pues invertir, ¿no? Eh, propiciar el ambi-el ámbito regulatorio para que se deje experimentar. Luego ya se regulará, pero, pero no empecemos regulando cuando todavía no hay nada, porque si no, no se va a hacer nada, ¿no?

Es esa, es un factor cultural, eh, que yo creo que, bueno, hay, hay esta fuerza. En, en Europa, yo hablo con mucha gente y todo el mundo piensa así, que eso es lo sorprendente. Pero luego hay otra gente que piensa de otra manera y es un choque de fuerzas, eh, que a día de hoy, pues sigue ganando el, la regulación, pero igual no mañana, ¿eh?

También en Estados Unidos hay, eh, este choque de fuerzas. O sea, bueno.

Cuando utilizas información sensible, información bancaria...

Pero esto para ti es un problema hoy. O sea, ¿vendes a grandes corporaciones o vendes a empresas pequeñas o medianas o a consumidores?

Es un deck.

Entonces, coge el teléfono y validará esa necesidad. Pero yo te diría una cosa, no es un problema.

Especialmente en España e Italia y... No es un problema. En Alemania es u-es un problema, es un problema . Pero en España y, en España e Italia, yo te digo que las empresas te dan todo. Estos están mucho más dispuestas a, a, a experimentar, a probar. Eh, luego en Alemania no. En Alemania te piden: "Oye, pues ¿dónde está este dato?

¿Cómo se mueve? ¿Con quién, con quién interactúa? Pásame todo el stack, todo el audit log de...". Hostia, sí, esto es Alemania. Por otro lado, es un mercado mucho más grande. Eh, pero, pero en España, eh, la prospe-la pro-prospección a la experimentación y a probar cosas nuevas, eh, es mucho más alta, ¿eh?

Se parece más al, a Estados Unidos, te diría yo. Al menos es mi experiencia vendiendo en todos estos mercados. He, he visto que en España la prospe-- o sea, la oportunidad de probar cosas es parecida a Estados Unidos. Luego, el ticket medio es mucho más bajo que en Estados Unidos, mucho más bajo que en Estados Unidos.

Pero, pero no es un problema. O sea, yo te diría que no... O sea, obviamente no la líes, porque si la lías, entonces ya sabes lo que va a pasar.

Vale. Eh, aquí no, no... ¿Hay alguien que sepa de data centers aquí? Que tenga una opinión fuerte de data centers. Pero igual tiene más perspectiva que, que nosotros, que no... O sea, yo, yo personalmente, mi opinión es que es muy buena oportunidad el data center. Eh, obviamente, tiene que estar regulado, porque consume la energía de la red y la red, pues es lo que paga al final la abuelita que está en su piso y que tiene que, que no pasar frío en invierno, con lo cual es absolutamente crítico.

Eh, dicho esto, la mayoría de proyectos, eh, de data centers son proyectos que tienen en cuenta el factor de producción de energía o al menos de ser neutros en cuanto a energía y agua. Eh, y a pesar de eso, la gente odia el concepto de data center. Eh, en Estados Unidos, mmm, o sea, no hay nada que sea más impopular ahora mismo que el data center, ¿no?

La gente, la sociedad está en contra abiertamente del data center por muchas razones, incluyendo por esta percepción de que la IA va a quitar puestos de trabajo y tal, ¿no? Se mezclan muchos Muchos factores. Ehm, en España yo creo que se está invirtiendo bastante en data centers y creo que es una, una buena cosa. Eh, creo que va a generar puestos de trabajo, más puestos de trabajo, eh, y creo, y creo que nos va a permitir, pues generar, eh, evolución, desarrollo, eh, inteligencia.

Con lo cual para mí, yo veo todas las aplicaciones de eso, ¿eh? Eh, productividad, eh, ¿no? Mejoras de eficiencia en am-- en, en casi todos los ámbitos, descubrimiento de, eh, de enfermedades, eh, o sea, de curas de enfermedades-

También, también, también.

Sí, pero no tiene por qué ser nuclear, ¿eh? O sea, hay alternativas a nuclear.

Sería otro debate y-

No, yo creo que aquí incluso el tema público-privado no, no lo veo tan problema. Al final en Europa ul-- hay mucha necesidad con todo lo que está pasando en el mundo por tener cloud soberano, etcétera, etcétera. Y todos los-- casi todos los países quieren invertir en, en que el dato al menos se pueda quedar aquí, el crítico, con lo que yo al menos veo mucha inversión. Yo creo que...

Y no estamos en el punto que es Estados Unidos con esta polí-- con esta polémica sobre EA y trabajo, etcétera. Yo creo que aquí hay bastante apetito por tener, eh, cloud so-- dato soberano, que en Europa cada vez hay más infraestructura, con lo que yo creo que hay bastante más inversión en-- comparado con otros sitios.

O sea que bueno, yo soy optimista. Veremos.

¿Alguna pregunta más?

Observación, comentario, reflexión.

¿Feed, feedback también?

¿Eh? Feedback.

Es un pijo amigo.

Yo creo que es muy difícil contestar a esto sin, sin que haya pasado, ¿no?

Es que me gustaría, eh, ver este nivel de progreso radical que está cambiando la, la sociedad, ¿no? Eh, obviamente, si hay una transición, eh... O sea, hay muchas capas donde hay que-- donde potencialmente se puede regular, ¿no? Eh, qué se puede hacer, usos y aplicaciones de la inteligencia artificial.

Es una capa, ¿no? Eh, qué-- quién se responsabiliza de lo que hace la gente con eso. Pues, eh, eh, pues es un tema, ¿no? Pero es un poco... Es lo mismo que el mismo debate que, que en los, los cables, en la infraestructura de telecomunicaciones, cuando dicen: "Oye, mmm, asegúrate, operador de telecomunicaciones, que por aquí no se hace fraude".

Y dices: "Hostia, qué buena idea. Eh, vale, entonces me voy a poner a leer y a ver, a visualizar todo lo que la gente está transmitiendo", ¿no? Con lo cual la privacidad desaparece. Eh, y pues siempre ha habido esta guerra, ¿no? Y lo que se llama net neutrality, ¿no? Tenemos que tener infraestructura neutra donde la gente puede crear y puede hacer, eh, cualquier cosa con ella.

Pero al mismo tiempo nos preocupa que puedes generar una, un arma nuclear o un arma biológica, eh, con uno de estos modelos, ¿no? Entonces, bueno, ahí po-puede, puede haber, eh... Puede tener sentido que el modelo de alguna forma tenga cierto entrenamiento, que esté supervisado por alguna entidad que se asegura que no se hacen ciertos usos, eh, de la inteligencia artificial.

Aunque yo, bueno, yo no he visto ninguna bomba. Igual sería muy tarde, ¿no? Si cuando, cuando la veas que alguien ha hecho en su casa una bomba biológica. Pero, pero esta es una de las preocupaciones. Luego la, la, el reemplazo masivo de puestos de trabajo, pues, eh, según el propio Dario y el propio Sam Altman, es el gran problema de la humanidad.

Yo sigo pensando que esto es más marketing, ¿no? Eh, marketing y proteccionismo de estos modelos que dicen: "Oye, hacedlo muy difícil para el siguiente, porque yo tengo ya toda esta capacidad de inversión y toda infra-- esta infraestructura para regularme y hacer todo lo que me hagáis hacer. Tengo que hacer la vertical puente, tengo este equipo que va a hacer...

Es el equipo de verticales puente. Pero si tú estás en tu casa generando tu modelo, quieres ser un nuevo player en ese espacio, probablemente te van a-- esto te va a ser, eh, va a ser una barrera para, para entrar, ¿no? Eh, entonces, pues no sé. O sea, yo, yo no, no tengo una, una respuesta. Yo no creo que vaya a reemplazar masivamente puestos de trabajo.

Sí que va a haber una distribución como con cualquier ola tecnológica. Igual esta es más grande, igual esta es más rápida, pero, pero no creo, realmente no creo que, que debamos regular esto, ¿no? Y si lo regulas, ¿cómo lo regulas? O sea, la única regulación que ha tenido más o menos aplicaci-- aplicabilidad es la renta básica universal, donde dices: "Bueno, pues, eh, que paguen esta gente una serie de impuestos con estas márgenes nuevos que antes no existían, estas mejoras de productividad, y esto nos lo gastamos como sociedad en pagarle a todo el mundo que ha perdido el trabajo debido a algo relacionado con la inteligencia artificial.

Eh, le pagamos una renta por existir. Puede ser, puede ser. Tampoco creo que haga feliz a nadie, eh, no tener nada que hacer en la vida, ¿no? Creo que es más importante, eh, entrenar, motivar a la gente a hacer nuevos trabajos. Eh, no sé tú cómo lo ves, Ricardo.

¿La qué? La-

Es un buen debate, ¿eh? Es un buen debate. Yo creo que la ética es irrenunciable, ¿eh? O sea, la e-la ética por eso es, por eso es dogmática. No es, no es algo racional, ¿no? O sea, la ética es, es una posición que tú tienes arbitrariamente en la vida en base a una serie de valores, ¿no? Eh, pero, pero claro, tienes que tener en cuenta, eh, todas las posibilidades reales.

O sea, si, si-- no sé, sería un debate muy, muy filosófico y muy profundo, ¿no? Pero es que ¿qué ética tienes en la jungla, no, cuando estás ahí en-entre deprede-depredadores? ¿Qué sentido tiene plantearte cuál es tu posición, no?

¿Yo?

Ilia, ¿a ti qué te preocupa? De la IA.

El monotema de Ilia. O sea, tú estás-- yo, bueno, yo también. O sea, vivimos pensando en la IA hoy. La IA hoy.

La IA ayer y la IA mañana.

O sea, a ti te preocupa que se use demasiado.

Como la tuya.

Se te preocupa que inhabilite la capacidad de pensar de la gente.

¿No? Porque tienen la gratificación inmediata de poderle dar a un botón y tener resultados, haga que la gente piense menos, ¿no?

Mmm. A ti, Marcel, ¿qué es lo que más te preocupa? ¿Te preocupa que te quite el trabajo la IA?

No. A mí me, a, o sea, a lo que me preocupa, que es preocupaciones, preocupaciones, que tengo, tengo mucho FOMO. Es decir, cuando entro y-

En general, en general.

En general tengo mucho FOMO, ¿vale? Pero hostia, con la IA veo que podemos hacer tantas co-- y ahora, ahora hablo de go to market, no tanto de ingeniería, ¿no? Pero al final, hostia, veo que hay una posibilidades tan grandes de poder llegar a más clientes, darles mejor información, responder antes, entregar valor, que al final que lo que haces en go to market es entregar valor y ayudar a, a clientes o, o futuros clientes.

Y ver que a ve-- que seguimos trabajando de la misma forma, por mucho que llegamos intentando, pongamos, herramientas, etcétera, que a mí me preocupa eso. A mí me preocupa que no seamos capaces de ir todo lo rápido que hemos de ir para-

Sin embargo, en tu equipo hay mucha gente o hay varia gente también, bueno, mucha.

No mucha.

Hay alguna gente-

Los que están por ahí atrás.

Alguna gente-

Están comiéndose un bocata, haciendo un descanso.

Que está permanentemente, eh, creando sistemas de autoderrumbirse.

Sí, pero, o somos todos o n-no somos nadie en el final, ¿no quiere decir que es importante?

En general, n-nunca es, nunca nadie, o sea, nunca se ha inventado algo nuevo-

En un grupo

...haciéndolo todo el mundo a la vez, ¿no? O sea, son pocas personas las que contribuyen nuevas ideas, ¿eh? Muchas veces.

Sí, sí.

Está bien, no pasa nada.

Sí. Pero que, pero si hay una cosa que me preocupa, pues yo quiero ir más rápido. Yo siempre quiero ir más rápido. Al final, tie-tie-tiempo nos mata, ¿no? O sea, quiero decir, eh, si no hacemos lo que vamos a hacer hoy y mañana y pasado, pues quizá no llegamos a donde queremos llegar. Entonces, ostras, veo el potencial que hay, veo realmente que podemos hacer más, eh, con, con el equipo que tenemos, hacer mucho más si aplicamos bien estas herramientas, entonces yo quiero ir más rápido.

Entonces-

¿Esto te genera angustia?

Sí.

Es que existe esta angustia, ¿eh? de-- provocada por la IA, ¿no?, de: hostia, eh, ¿estamos yendo suficientemente rápido? O sea, ¿hay alguien en el mundo que está haciendo algo que nosotros no nos hemos enterado, no?

Tal cual, es eso tal cual.

¿No? Y que, y que podríamos estar aplicando hoy, eh Y, y si, y si hoy ya lo has hecho, eh, mañana va a haber algo nuevo. O sea, es, es constante, ¿no?

Mhm.

Y de golpe alguien te cuenta: "Oye, yo estoy haciendo esto y es la hostia", porque todo el mundo exagera.

Sí, claro.

Todo el mundo exagera, ¿no? Cuando te explica su caso de uso: "He implementado esto y ya lo tenemos todo automatizado". Yo pienso: "Los cojones". Pero bueno, eh, la historia ahí está, el blog post ahí está colgado, ¿no? Eh, pero sí, efectivamente. O sea, puede ser que, que haya alguna innovación, algo, algo que está haciendo alguien que nosotros no estamos aplicando y esto genera, genera angustia.

Mmm.

Sí.

¿Y a ti?

A mí, bueno, es que estoy de acuerdo en las dos cosas que has dicho.

Ah, hostia.

Que me, me... Estamos superalineados. Estamos muy alineados. Eh, sí, yo, yo creo que nunca ha habido una oportunidad tan grande para cambiar una industria. Hay gente en nuestra industria, hay players que llevan ahí toda la vida sentados y que no hay forma de, de, de moverlos, porque hacemos lo que la gente es más conservadora en cambiar, que es la gestión, eh...

¿No? Es la gestión de, de las personas, de, ¿no? De, del, de sus datos más, más fundamentales, ¿no? Entonces, ahora puede haber un salto tecnológico que finalmente haga que todo el mundo no tenga alternativa. Un poco como lo del self-driving car, aunque Ilia dice que sigue queriendo ir a caballo. Pero bueno.

Eh, yo creo que es un momento parecido, eh, entonces, mmm, tenemos que ser capaces de ser nosotros quien llevamos esta tecnología al mercado. Porque si alguien se piensa que los negocios que están ahí fuera, con los que yo hablo cada día, son negocios normales, eh, de toda la vida, que no saben lo que es Claude, no lo saben.

O sea, vivimos en una burbuja. Si alguien se piensa que esta gente va a montar sus, sus procesos y tal, int-- eh, con inteligencia artificial mañana, pues think again, ¿no? O sea, tiene que haber alguien, alguien que lleve esa tecnología al mercado. Eh, y esta gente puede ser cualquiera de vosotros, eh, desde luego.

O sea, oportunidad es infinita, la oportunidad es infinita, pero también, eh, players como Factorial, pues tenemos esta responsabilidad de decir: "Oye, pues tenemos una capacidad de llegada al mercado masiva, tenemos que ser capaces de explicarle al mercado cómo su vida va a ser mejor utilizando esta tecnología mientras la estamos construyendo, ¿no?

Y la estamos validando. Todo esto a la vez. Ese es el gran reto de Factorial a día de hoy. Pero es superinteresante. O sea, yo... me parece un privilegio poder hacer esto y poder hablar con tantas empresas a la vez, eh, ¿no? Y tanta gente, y poderle explicar cómo funciona esta tecnología, que te abren todo el mundo los ojos, eh, y estás superinteresado porque todo el mundo sabe que está cambiando algo, pero no sabe exactamente cómo ni qué, ¿no?

Y si tener la oportunidad de ser este, esta persona o esta empresa que les explica, le explica al mercado: "Oye, eh, mira, esto funciona, lo hemos validado con tantos clientes, aplícalo, va a cambiar tu productividad radicalmente. Enfócate a otras cosas, piensa de otra manera, porque el mundo está cambiando", ¿no? Pues poder hacer esto todo el día es una gran oportunidad y un gran challenge, ¿no?

Muy filosófico hoy, ¿eh?

Vamos con la última pregunta.

¿Para vivir con presión? O sea, el problema es cómo vivir con presión.

Claro.

Claro. Em, yo creo que esto es el, el... O sea, el problema de la escalabilidad, eh, de una organización mayormente pasa por ser capaz de encontrar gente mejor que tú. Yo por eso aquí tengo dos caballeros eh, que son mejores que yo, o sea, sin ninguna duda, ¿no?

Eh, y, y, y ser capaz de hacer esto, no solo eso, sino llegar a un acuerdo con ellos a largo plazo, donde ellos vean que, eh, que pueden satisfacer su ambición infinita, porque ambos tienen una ambición infinita, eh, dentro de ese proyecto, eh, que pueden crecer, que pueden hacer, que pueden generar impacto, que pueden generar-- trabajar con gente top, que pueden...

¿no? Todo esto que quiere la gente más ambiciosa, que lo puede hacer debajo de tu paraguas, eh, o en la idea o en el proyecto que tú has empezado, pero que es casi irrelevante que lo hayas empezado tú, porque lo que importa es hacia dónde va a llegar y cómo, cómo se va a hacer conjuntamente. O sea, ser capaz de, eh, encontrar estas personas y hacer este partnership a largo plazo con ellas es la única forma, al menos que yo he descubierto hasta ahora, de poder ir más allá de tu, de tu pequeño rinconcito, ¿no?

Donde tú haces las cosas y tú te lo guisas y tú te lo comes, ¿no? Eh, además, estas personas tienen que aprender a hacer lo mismo con muchas otras personas, ¿no? Eh, pues tenemos en Factorial trescientos managers a día de hoy. Se dice rápido, que es una escuela, es una escuela. O sea, hay gente que no tiene ni puta idea de esto que te estoy diciendo y es manager en Factorial.

O sea, eso es así, la realidad es esta. Pero hay muchos como Marcel o, o Iliano, que han masterizado este ejercicio de encontrar talento Y, eh, ser capaz de llegar a acuerdos a largo plazo con, con esta gente y darles confianza y asumir el riesgo de que se equivoquen.

No solo asu-asumirlo, sino, eh, celebrarlo, porque forma parte del crecimiento de estas personas. Eh, entonces, esto es lo que te permite a ti, eh, pues pensar en otra cosa. Pero siempre hay otra cosa, ¿eh? Pero es la única forma de escalar. Es la... Yo no, no sé, Marcel, ¿tú qué piensas?

Tú tienes muchísima gente.

Sí, o sea, estoy muy de acuerdo con lo que dices. Em, al final, yo creo que hay una trampa que a veces caemos todos, es en inten-- o sea, en intentar ponerte tú más pies en la mochila, porque o bien quieres proteger o bien piensas que quizá... Y eso en el largo plazo acaba, acaba pesando y acaba siendo insosten-sostenible, ¿no?

Al final, evidentemente, en el primer día quizá no puedes, eh, dar toda la responsabilidad a una persona o sí, pero creo es muy importante que al final confíes en alguien a poderle dar la m-- como mínimo, la misma respons-responsabilidad que tienes tú en algo, ¿no? Y, y, y confiar. Entonces, has, has de poder confiar, que es difícil a veces, ¿eh?

Y si confías, quiere decir que le das toda esa responsabilidad a esa persona y que esa persona entiende, entiende que tiene toda la responsabilidad para que eso funcione y lo va a llevar hasta el final. Entonces, eso de llevarlo hasta el final es difícil, em, cuesta encontrar esa, esa, ese tipo de perfiles, pero cuando los encuentras es lo que te ayudan a, en tu día a día, escalar.

Sin eso es imposible. Puedes tener muchísima gente que al final te lo acabarás comiendo tú, porque no lo das. También una cosa que yo a veces le vas-- le, leí una vez que si a una persona de tu equipo que es responsable de algo prefieres no dárselo por ya lo harás tú, es que esa persona no es la, no es la correcta. Es una cosa que todos hemos vivido con mucha gente del equipo y ya estás siendo exigente ahí también.

Yo también estoy pensando que una cosa es confianza, otra cosa es que al final también tu corazonada, en sentido que si tú ves que cada vez que tú estás hablando con alguien y no te da energía o te quita energía, es como es un señal que tú estás olvidando este-- exactamente tomar esta decisión, que no es una persona correcta.

Es como mínimo para mí era, era así siempre. Por eso, si ve-- si tú ves esto, tú estás proporcionando en un, en algo.

También la energía, eh, se transmite. O sea, y hay, hay un... Yo creo que al final los líderes de las organizaciones son focos de energía que tienen que transmitir, eh, energía, energía pura, ¿sabes? O sea, entusiasmo, ganas, motivación, ¿no?

Eh, ambición, eh: «Oye, ¿por qué no hacemos esto? ¿Pero qué dices? ¿Dónde vas? ¿Estás loco? No, no, podemos hacerlo. Tenemos que hacerlo». ¿Sabes? Esta, esta persona que está constantemente ahí: «Oye, tal», ¿no? Pues es un poco el rol de... Es un rol muy, muy meta, ¿eh? Muy... O sea, tampoco te lleva x horas al día hacer esto.

Es, es una, es una posición en la vida, te diría. Pero eso es fundamental. Eso sí que no puedes renunciarlo. Y las personas que tienes más cerca, pues también tienen que ser pequeños focos de energía. Al final se va transmitiendo la energía en la compañía, ¿eh? No sé si te sirve algo de lo que te hemos dicho, pero te hemos metido en rollo.

Vale.

Muy bien, gracias. Vamos a pasar al pitch, si os parece.

Tenemos que hacer un pitch.

Hoy tenemos a Pau y yo, de Shoptimus. Así que Pau, cuando estés listo, si vienes aquí, aquí adelante, a primera fila, ¿vale? Son, son tres minutos. Le damos un aplauso a Pau.

Cuando quieras.

Shoptimus es un asistente de compra específico para supermercados que ayuda a los clientes a optimizar sus cestas de la compra. Los fundadores venimos del mundo de la algoritmia y hemos sido fundadores de una empresa que se llamaba Kernel Analytics, que fue comprada por BCG. Ah, nos hemos dedicado, por lo tanto, a la recomendación de cupones de manera personalizada a clientes.

Y creíamos y creemos que hay una palanca de fidelización que tiene un impacto mayor, que es un asistente inteligente que te ayuda a tomar mejores decisiones. La palanca de creación de valor es, ah, partir del comportamiento espontáneo del cliente, que el supermercado observa con todo lujo de detalle, y ayudarle a cumplir sus objetivos, que obviamente son cumplir sus necesidades de la mejor manera económicamente, ahorrar donde sea posible, alimentar bien a su familia, mejorar la sostenibilidad y eventualmente cuadrar recetas, etcétera, etcétera.

Cuando intenta-- cuando intentamos hacer esto a la práctica, es muy difícil. Hay veinte mil productos con un montón de información. Ah, es un proceso ineficaz, ineficiente. Por lo tanto, el producto que hemos generado nosotros es un a-asistente inteligente que tiene un front-end y un back-end que se integra con los datos de un supermercado, clientes, productos, tiendas, compras de cada cliente online y offline, y, ah, se integra con los canales digitales como marca blanca y permite una serie de funcionalidades como la generación de una lista, encontrar olvidos, ah, explorar el surtido y finalmente botones del estilo de ayúdame a ahorrar, ayúdame a reducir azúcar, etcétera, etcétera.

Esto ya existe. Esto está desplegado en Bonpreu, que es nuestro laboratorio, con buenas métricas. Ah, tenemos un 4 % de usuarios recurrentes cada mes. Tenemos un aumento de ventas del ocho y medio por ciento. Muchos de estos son offline, por lo tanto, los clientes de tienda física también, ah, usan asistentes inteligentes y aporta para un cliente como Bonpreu tres millones de ventas adicionales al año.

Por lo tanto, lo que tenemos ya sirve. La visión de este pro-- de este, de este producto, naturalmente, es mejorar en temas de sofisticación, interacción agéntica, etcétera, etcétera. Y todo esto lo tendremos este año. Ah, la visión a medio plazo es sofisticación, retail media, incluso recomendación de, de cupones, ¿por qué no? Ah, entonces, a día de hoy, ¿dónde estamos?

Ah, bueno, digamos, los grandes supermercados europeos están desarrollando esto. A nosotros nuestra tesis es que los medianos y los pequeños no van a tener el músculo económico y tecnológico para hacerlo y preferirán contratar un servicio igual o mejor a una fracción del coste. Y esta es la partida que estamos jugando desde Shoptimus AI.

Ah Es un negocio obviamente muy escalable, tanto desde un punto de vista de producto como, como comercial, porque al final adaptamos look and feel, pero las funcionales son iguales y pues nuestro-- digamos, es un producto que a tres, cuatro años estaremos en, en márgenes brutos del setenta por ciento, EBIDTA del cincuenta por ciento y ahora estamos haciendo una ronda de ochocientos mil euros donde nos faltan los últimos doscientos mil.

Ha, ha entrado Masía y, y algunos business angels de Seedrocket. Y creo que ya me he pasado.

Sí, justo ahora. Muchas gracias, Pau.

Yo me pregunto cuál es la tecnología detrás de esto. O sea, y, y otra forma de preguntarlo: si yo, eh, cojo todo este data enorme, ¿no? Y se lo tiro a Claude y le pregunto: "Oye, hazme, ¿no?, eh, para este... contextualizo en un, en un usuario concreto, ta, ta, ta", pero luego le pregunto: "Oye, hazme recomendaciones".

¿Cómo de diferente es versus vuestro producto?

Ah, lo hemos probado, ah, y, mmm, funciona, digamos, todavía no hemos conseguido que funcione igual de bien. Esta es la, la-

¿Pero cuál es vuestra tecnología?

Vale. Nuestra tecnología es una batería de distintos modelos que hacen distintas cosas y, por lo tanto, para cada caso de uso dentro del customer journey usamos la más idónea. Y hay cosas que se pueden resolver con machine learning, hay cosas que van a requerir reinforcement learning, hay cosas que van a requerir IA agéntica. Nosotros creemos que la mayoría de las interacciones en un contexto-- ojo, esto n-n-no aplica a cualquier retailer que no sea alimentación.

Es decir, si te estás comprando una nevera, el contexto tiene sentido, te vas a gastar ochocientos euros, por lo tanto, merece la pena decir: "Quiero una nevera de estas características o un abrigo de estas características". Pero, ah, pero si estás haciendo una cosa repetitiva, como es el replenishment, el reaprovisionamiento de tu despensa y tu nevera, hay muchas cosas que se pueden resolver con un clic sin-- y a una fracción de coste, obviamente, y estamos en un negocio de márgenes pequeños.

Por lo tanto, creemos que hay muchas de estas interacciones que se pueden resolver con clics y que por detrás no haya una complejidad, ah, tan gorda. Y además funciona un poco peor, digamos, esto-

¿Qué significa con clics? Que no, no-

Perdón, am, con, con modelos de machine learning y con interacciones que no sean necesariamente agénticas, que no le digas: "Necesito una lista de la compra semanal". Vale, para esto, que es mainstream, hay un botón, oye, generamos la lista, etcétera, etcétera. Por lo tanto, nosotros abrazaremos la IA generativa, pero creemos que su uso tiene sentido para ocasiones especia-especiales.

Tengo unos amigos griegos que vienen a cenar esta noche y son vegetarianos. Ahí te hace falta la IA generativa, claramente. Pero para decir: "Otra compra semanal, por favor, y intenta ahorrar e intenta reducir el azúcar", para esto es, es matar moscas a cañonazos, no hace falta, es mucho más caro y por lo tanto creemos que no hace falta.

Y además hay un tema de, de que no salgan ni los datos históricos del cliente dentro del perímetro del, del, del supermercado. Y por lo tanto, hay también una lucha de los supermercados para mantener los clientes en su perímetro. No sé si he dicho muchas cosas, no sé si tiene sentido.

¿Cuál es la experiencia de usar ahora? Si yo voy a Bonpreu, ¿qué yo tengo que hacer para usar?

Hay un botoncito en la app.

¿Dónde?

En la app de Bonpreu.

¿Yo tengo que bajar una...?

Bueno, no-nosotros no somos una app, nosot-- somos una funcionalidad de marca blanca-

Vale.

Dentro de la app del supermercado.

O sea, yo bajo una app de Bonpreu...

De Bonpreu y ahí hay un botón que dice: "Lista inteligente".

Vale.

Le das a este botón y a partir de ahí la experiencia te parecerá que es la app de Bonpreu, pero en realidad somos nosotros en un webview que, que, que damos respuestas a tus, a tus estímulos. Y la idea que hay detrás es que para todo lo que sea razonablemente mainstream, debería haber opciones predefinidas, intuitivas, que puedas ir clicando.

Para cosas más complejas, ahí que pase la IA generativa.

Pero ¿cuál es mi motivación po-- para usar esto?

Varias. Una es, ah, planificar mejor tu compra, de que no se te olviden cosas. Otra es aprovechar las ofertas y cupones que hay en el supermercado, ahorrar. Y todas estas funcionalidades nosotros las facilitamos. Sabemos proveer sustitutos equivalentes, digamos, susti-- buenos sustitutos para que tú ahorres o para que tú reduzcas el azúcar o lo que sea que quieras conseguir.

Pero si ahorrar el consumidor implica facturar menos Bonpreu, no más.

No necesariamente.

¿No?

No. Ah, he ido un poco rápido, ¿eh? Pero el-- los supermercados han sido muy exitosos históricamente en capturar los datos de sus clientes con las tarjetas de fidelización. Un ochenta por ciento de los datos se-- de la, de las ventas son identificadas. De estas, el noventa y siete por ciento es offline y el tres por ciento es online. Por lo tanto, offline es importante.

Ah, un cuarenta por ciento tiene la app de fidelización y, por lo tanto, hay una ventana a través de la cual proveer esta experiencia de usuario. Eh, ya me he perdido de dónde estaba yendo yo, ¿cuál era la pregunta?

El cómo, cómo gana dinero el supermercado.

Ah, sí, cómo gana dinero. Sí, entonces...

Si ahorra el cliente.

Perdón, sí, sí. Entonces, los supermercados hasta ahora no han sido muy exitosos a rendibilizar estos datos. No los han rentabilizado. ¿Por qué? Bueno, porque es complejo. ¿Por qué? Porque, sí, porque es difícil. Pero lo que tienen es, ah, la-- los supermercados medios europeos tienen un share of wallet del veinte por ciento.

Esto significa que si pudieran mágicamente convertir a todos sus clientes con tarjeta de fidelización cien por cien fieles, multiplicarían sus ventas por cinco. Este, este es el orden de magnitud. Por lo tanto, ah, ahora respondo a la pregunta que es: si tú das una experiencia de compra superior a tus competidores, la gente empezará a, gastándose lo mismo, sustituir compras en otros sitios y ha-- y hacerte-- y traértelas a ti, al supermercado, que le permite alimentar bien a su familia, que le permite ahorrar, etcétera, etcétera.

Esta es la tesis.

¿Cuánta gente le da al botón de Bonpreu?

Un cuatro por ciento de los usuarios que tiene la app de fidelización nos usan.

¿Qué porcentaje de los usuarios de Bonpreu tienen la app de fidelización?

Un cuarenta por ciento en ventas.

Un cuaren-- un 40 % de las ventas

Sí, o sea, si lo-

Vienen a través de la de fidelización

Sí. Sí, sí. Es decir, no, no, espera. El, o sea, ventas identificadas con la tarjeta de fidelización, un 80 %. De esta, de estas, un treinta y pico por ciento de los clientes tienen la app de fidelización que usan para ir a comprar a la tienda física, para enseñar el código de barras, para usar cupones, etcétera, etcétera.

Pero representan un 40 % de las ventas. Son clientes más premium, digamos. Por lo tanto, la penetración, la penetración de la app es suficientemente alta como para que sea relevante. Y los dem--

Un momento, un momento. Has dicho el 30 % del ochenta

No. Bueno, en ventas, el 40 %

El 40 %

Del ochenta tiene la app de fidelización y la usa regularmente

Vale

Y esto es lo que ha cambiado en los últimos años

Me parece mucho, ¿eh?

Sí

Me parece muchísimo, ¿eh?

Pues, pues es, es donde estamos a día de hoy

A ver, vamos a hacer una encuesta rápidamente. ¿Quién tiene la app de fidelización de ese supermercado?

Hostia

Hostia. O trabajan todos en tu empresa o... Vale, vale, vale, vale. O sea, no, no-

Me he esforzado traerlos todos

Lo has hecho muy bien. Lo has hecho muy bien

Joder. No, no, pero el, es decir, las métricas, este 40 % es una mezcla entre los mayores, el, un 10 % de los mayores de setenta años y un 70 % de los menores de treinta. Por lo tanto, es, y es, el mundo va hacia aquí, digamos. Y, y por ahora con, digamos, funcionalidades todavía limitadas, estamos en un 4 %.

Nosotros aspiramos a llegar a un 10 % con estas nuevas funcionalidades que estamos sacando ahora mismo de ayúdame a ahorrar, ayúdame a reducir azúcar, etcétera, etcétera.

¿Cuánto os paga Bonpreu?

Bonpreu, tenemos un acuerdo de colaboración que data de cuando empezamos este proyecto, que es mientras tengamos un acuerdo de colaboración, no nos pagan

Vale

Y, ah, y esto lo vamos revisando anualmente. Y, y, y digamos que es una conversación que, que tenemos pendiente como Bonpreu, bien

Lo, lo gratis tiene demanda infinita, ¿eh? Es una... Nosotros es que hemos, o sea, Factorial, tres años y medio con un producto gratuito, ¿eh? Por eso te lo, te lo digo por eso, ¿eh?

Bueno, ah, di-digamos que es una apuesta que hicimos en su día para tener una plataforma donde generar esto. A la vez, esto tiene una lectura inversa, que es cualquier competidor que quiera competir con nosotros esta misma tarde no puede hacerlo. Necesita llegar a un acuerdo con Bonpreu o, bueno, con Bonpreu espero que no, pero con un supermercado que le dé acceso a datos y que le permita jugar con sus clientes.

Y por lo tanto, esto nos da una barrera de entrada interesante y creo que no tiene sentido cuando haya un producto en el mercado, nosotros, que un supermercado se preste a ser un, un, un, un laboratorio como Bonpreu se ha prestado con nosotros. Y por lo tanto, hay un mode interesante de, de barrera de entrada, ah, en este, en este mercado

Pero si ha ganado realmente tre-- o sea, ha facturado tres millones de euros más, estará encantado de darte un trozo. Si vas a Éxito-

Tú no has negociado con supermercados. Es, es, es un negocio que se construye sobre negociaciones muy duras con cualquier tipo de proveedor, también las startups tecnológicas. Y, ah, obviamente, esto depende de las alternativas que tengan las dos partes. Y, y bueno, he-hemos desplegado en otro supermercado, pronto empezaremos en otros dos durante este año, pero todavía no estamos en una situación-

¿Todos gratis o alguno paga?

No, no, no, todos los otros pagan

Ah, vale

¿Cómo es-

Pero, pero, pero digamos que no estamos en una situación de, situación actualmente de ponernos estujendos

¿Cómo es el tipo de contrato con como estos?

Mira, como, como toda startup, estamos jugando un poco porque hay, hay dos elementos que, que están en juego, que es el, el pricing es con cualquiera de las dos modalidades, que voy a decir que es por usuarios activos, puramente variable o precio fijo, siempre estamos haciendo un pricing que tiene que ver con el valor que aportamos.

Y el valor que aportamos lo ex-- lo observamos con todo lujo de detalle en nuestra colaboración con Bonpreu. Y por lo tanto, nuestra idea, que viene de la consultoría, que es de donde ven-venimos, es intentar capturar un 10 % del, del valor neto incremental que capturamos

Esto, ¿cuánto puede ser al mes, más o menos?

A un Bonpreu le cobraríamos cien mil euros al año

¿Y a uno más pequeñito?

Pues podríamos, es decir, por el, el, el pricing que estamos ofreciendo ahora mismo es un euro por usuario activo y mes con un mínimo de tres mil

Pero en este caso, ¿cuál es el TAM?

¿Cuál es el?

TAM

Tamaño de mercado

Es, ah...

Porque hay pocos supermercados, está muy concentrado, ¿no?

Ojo, que los supermercados, es decir, Carrefour son veinticinco supermercados, ¿eh? Sí, es, es Car-- es-- es decir, hay pocos. Hay, mmm, hay en, en, en Occidente hay uno, en, entre quinientos y mil. Ah, sí, o sea, no hay cien mil, hay unos mil

Vale. En todo Occidente

En, sí, o sea, estoy dejando fuera Asia Pacífico, que, pero nuestros mercados prioritarios, que son Europa, Latinoamérica y eventualmente Norteamérica, unos mil. Pero con tickets de cien, doscientos mil para empezar. Nuestra idea con tener usuarios activos tiene que ver con que a medida que vayamos incluyendo nuevas funcionalidades y aumenten los usuarios, tendremos sin tener que renegociar, mmm, tickets más altos.

Y obviamente, nosotros tenemos en mente un roadmap de producto que ahora no tiene sentido, pero a futuro sí, que es el retail media. En realidad, nosotros estamos construyendo un supermercado digital personalizado que no tiene las restricciones de la tienda física. Por lo tanto, todo lo que es retail media de tienda física, pagar por estar en sitios prevalentes, etcétera, etcétera, en un mundo online lo puedes personalizar uno a uno y sin contaminar la experiencia de usuario, puedes empujar ciertos productos y, por lo tanto, convertirte en una fuente de generación de ingresos del supermercado

Okey. Pues gracias. Vamos al feedback. ¿Quieres empezar, Iria?

Sí, es cosa compleja, porque por un lado yo veo un nicho que en teoría hay un supermercado, pero me preocupa exactamente su tamaño de mercado, porque tú estás diciendo que para jugadores grandes ellos pueden desarrollar algo, algo por, por su cuenta, por más pequeños van a usar vosotros, pero en este caso no hay...

como hay-- el límite está por ahí, vemos un techo. Y a nivel de mer-mercado, a todo el mundo que no super-- es supermercado, yo veo también players muy grandes como Shopify o OpenAI y todos que también quieran entrar en estos, en esta cesta universal. Por eso, en ese sentido, sí, yo, como yo veo complicado hacer un negocio ahí.

Yo, yo veo, veo interesa-- o sea, sin duda, eh, aplicar inteligencia artificial a la, a la fidelización de los consumidores de un supermercado me parece... Yo, yo sí que veo TAM, o sea, yo sí que veo la oportunidad de negocio. Eh, sí que creo que es un, o sea, tú has dicho hay mil supermercados, entre quinientos y mil, que hay un 100 % de diferencia, pero, eh, y de estos el 60 % probablemente serán menos de cien, seguro, menos de cincuenta te diría.

Eh, de, el 60 % del, del share, del share, ¿no? Porque en España, por ejemplo, tenemos, eh, Mercadona, que tiene un tercio de, de la cuota de mercado, ya es solo un solo player, uno. O sea que para llegar al 50 % serán dos o tres. Eh, la realidad serán dos o tres, no treinta, tres.

Y luego hay un long tail, ¿no? Pero el long tail per se no te va, no te va a generar tanto volumen. Entonces, como veo mucha-- un mercado muy difícil, ¿no? Como tú has dicho, es muy difícil negociar con los supermercados, un margen bajo, gran volumen, mucho poder de negociación. Eh, mmm, bueno, me pregunto cómo, cómo van a utilizar esa tecnología los supermercados, si van a ser a través vuestro.

Y luego, qué juego, qué papel va a jugar la app aquí, porque yo me da una pereza infinita. Veo que no, ¿eh? Soy el único, pero me da una pereza infinita bajarme una app para cada super-- o sea, para ir al supermercado. Entonces, pero bueno, tampoco creo que sea muy importante porque creo que probablemente tendréis otros canales para atacar al, al consumidor si no es la app. Entonces, dicho todo esto, me interesa saber más.

Resumen: me interesa saber más sabiendo que es muy difícil, mercado muy concentrado, eh, y muy jodido llegar ahí.

Yo coincido bastante con, con lo que dice Bernat. O sea, yo creo que la parte, la oportunidad de ayudar al consumidor a, a elegir, a recomendar, etcétera, en, en, en retails, creo que no hay nada todavía que, que vaya, que lo haya conseguido a escala.

Veo mu-veo muy difícil la ejecución del go to market. O sea, a mí me gustaría entender más, que de hecho hablamos hace tiempo, oye, qué, qué has conseguido en los supermercados fuera de Bonpreu, que ha sido el laboratorio, ¿no? Y, y cómo eso, o sea, creerme que se puede escalar, ¿no? Que hoy puedes tener tres clientes y de aquí a dos meses cien, ¿no? Que es donde veo la, la difi-- pero es, pero es donde veo la dificultad, ¿no?

En, en, en la ejecución del go to market, eh, y cómo puedes llegar de cerrar un contrato con un supermercado a, al cliente final, que es el gran, el gran reto. Pero bueno, pues a ver qué, cómo va. Muchas gracias. Pues muchas gracias a vosotros.

Pues hasta aquí la, la tertulia de hoy. Antes de acabar, quiero decir dos temas muy importantes. El primero, que muchos de vosotros habéis, habéis recibido, los que estáis en, en, en directo aquí, un, un detallito de Cactus, ¿vale? Que es, eh, nuestro sponsor de la tertulia y ha permitido que esto sea posible. Así que muchas gracias al equipo de Cactus por patrocinar la tertulia de, de Itnig de hoy.

Y están por aquí, eh, el equipo, así que por favor saludadlos y, y ojalá, pues podamos hacer más, más cosas juntos. Un aplauso para ellos.

Y luego, ahora, después, ahora que acabamos, otra vez para los que estáis aquí, eh, como siempre y no me canso de agradecer, tenemos, eh, catering de Las Munts, que se portan fenomenal con nosotros y siempre ayudan a, a que la gente esté contenta y coma un poco después de la tertulia, que vamos tardas. Y gracias de nuevo a Las Munts. Y música en directo de Victòria Vilalta, también hoy, eh, para todos vosotros.

Así que nada, disfrutadlo muchísimo y nos vemos pronto en la tertulia de Itnig. Un abrazo a todos. Gracias, Bernat, Julià.