La IA es tu nuevo amigo, Friend.com, Search GPT, Onestream IPO y Nike

Bienvenidos a la "Tertulia de Itnig".

Bueno, bienvenidos todos a una nueva tertulia de Itnig. Eh, este verano estamos haciendo calls casi de-- para sincronizarnos entre nosotros y aprovechamos y lo convertimos en tertulia. Esto es aprovechar el tiempo. Oye, ¿cómo estáis, Jordi, César?

Muy bien.

Tú, Jordi, en, en Suiza, ¿no?

Yo me he movido desde el jueves pasado. Ahora estoy en lo que mucha gente reconoce porque es un clásico para mí mi oficina en Suiza, que es una habitación en casa de mis suegros. Y ahora no lo voy a hacer porque da el sol de cara, pero si giro la cámara se ven los Alpes desde aquí y a veces una vaca que saca la lengua.

Qué bien. Yo sigo de viaje, eh, sigo viendo-

¿Dónde estás?

...cosas ac-aquí en Estados Unidos. Hoy, hoy estoy en San Francisco, eh, que esta semana voy a estar en, en San Francisco, em, toda la semana. Eh, y la verdad es que veo, veo todo, eh, bastante igual, en el sentido que veo las empresas, eh, tech de siempre, eh, veo el mismo ambiente, eh, programador tech.

Hola, César, has vuelto.

Oh, me has mencionado y se me ha caído internet. Perfecto.

Perfecto. Pues eso, veo el mismo, ve-veo el mismo ambiente tech de, de siempre. Sí que me han dicho varia gente aquí que, que en el COVID, eh, no fue así. O sea, hubo un cambio muy, muy grande, eh, y que se fue mucha gente, pero, pero han vuelto y, y está todo el mundo aquí.

Tú vas a los bares y, y sigues oyendo hablar de APIs y de tecnología y de servicios.

De AI básicamente.

De AI. De AI. Todo el mundo habla de AI. Por cierto todavía no he ido a OpenAI, pero, eh, creo que iré hoy. Y-

Tenemos buenos amigos en Microsoft por si te ayuda.

Es verdad, es verdad. Me ha escrito mucha gente. Eh, David subió un mensaje, eh, de que estaba por aquí que si alguien quería, quería escribirme para que yo fuera a verles, ehm, que lo hiciera y me ha escrito varia gente. Em, no, no tendré tiempo de, de ver a todo el mundo ni mucho menos.

Eh, yo, me interesa más meterme en empresas, eh, big tech, eh, porque es bastante curioso ver-- fui a, fui a Google, me invitó Ezequiel Aranda, que es un seguidor del pódcast, eh, y me, me, me llevó a todos los edificios del campus.

Eh, hicimos una, una ruta de-

Estaba lleno de product managers haciendo TikToks, que es lo que vemos nosotros desde aquí.

Ah, sí, ¿pero por qué lo dices?

Bueno, porque, o sea, los últimos años el meme de Big Tech son los project managers haciendo TikTok explicando todo lo que hacen, que es de todo menos trabajar.

¡Aaah! No, no, no. No. Se están poniendo, se están poniendo a trabajar, ¿eh? O sea, si en algún momento dado vi-vivieron, eh, un poco del cuento, em, ya, ya no es así. O sea, ahora mismo, eh, sen-- por lo que me cuentan se nota un cambio de tiempos, un cambio de, de presión con todo el tema del-- de DI, eh, se están poniendo mucho las pilas.

Eran muy abiertos, ahora se están volviendo más secretistas. Hay sitios donde no se puede acceder cosas que no se pueden ver. Google era el sitio donde todos los calendarios eran abiertos, no había despachos, puedes caminar por todos lados. Creo que ya, ya no es así. Era un sitio muy light donde nunca se despedía nadie tampoco es así Ha habido layoffs, em, y también con el-- los temas políticos también se están poniendo más duros.

Em, con lo cual pues, pues sí que hay un, un cambio de tiempos. Emmm, pero bueno sigue siendo obviamente un sitio que cuando la gente llega a Google, eeeh, la frase que dicen es: “I’ve made it”. Me hace mucha gracia porque esta frase de I’ve made it”, lo he conseguido", em, la utilizan por muchas cosas because-- o sea El concepto de Lo he conseguido” Es un concepto como muy americano ¿No?, Como el sueño Americano .Y ,y lo escuchado En el Poco Tiempo Que llevo Aquí aplicado A Varias Cosas le-- por ejemplo Un Uber me Estaba Pitchando Su Proyecto Un Uber Driver Un Conductor

de Uber Que Es Obviamente emprendedor Completamente emprendedor Si me Estaba Explicando Su Proyecto Eh Y Tal Y Luego Me Contaba Que Un Amigo Suyo Había Conseguido Levantar Quinientos Mil dólares Eh en Silicon Valley Con lo Cual He Made it Eh vale Para Él Levantar quinientos mil dólares Era I've Made it luego Otra Gente Entró en Stanford y es i've made it" O Sea La Life Made it El Éxito Es Stanford No Otro Vendió La Compañía Has Made it No entrar en google has made it ese Concepto De sueño y, y, y el "I've made

it", eh-

Bueno, de objetivos, ¿no? Es como una vida basada en objetivos. De- ...que claramente hay unos hitos y que toda su vida es conseguir ese hito, ese objetivo.

Exacto. Y que, y que luego pues también es, es una putada la de Smily porque significa que ya lo has conseguido entonces qué, ¿no?, tienes que fijarte otro objetivo, ¿no?. Eh, claro yo imagino que la, la gente que sus sueños entrar en Google cuando está en Google Entonces: "¿Qué?", ¿no? Pero bueno, em, sí, es una, es una forma de plantearse la vida diferente.

Efectivamente. y bueno oye el Waymo está por todas partes estos coches autoconducidos que, que yo flipo porque pasan por en-- entre gente que está pasando el coche de la basura des-descargando cosas lo, lo se los salta. Es increíble, em, cómo funcionan de bien estos, estos coches y yo no he podido utilizarlo todavía porque hace falta la aplicación App Store americana, eh pero, pero lo, lo voy a utilizar.

Em, César, César lo utilizó la última vez. Por cierto sigues sin buen-- sin Internet, ¿eh? Ya la recuperaremos pero bueno si César estuvo en un Waymo hace unas semanas que nos lo contó y creo que vimos fotos y todo de César desde el, desde el Waymo venga Qué le vamos a hacer Vamos aaa los temas que tenemos en agenda Seguimos con temas.

Emm, por cierto También estuve la semana pasada en Nike. Ehm fui a ver a- Nike está en, en Portland, ¿no? Sí En Portland espera Oigo mucho ruido César Cada vez que te conectas Se oye ruido Hostia esto es un, un coñazo Vaya medios Tenemos Emmm Pues sí Estuve en, ennn, en Portland Oregon Eeeh yyy Otro, otro seguidor del pódcast Que es Lucas Balsells Eeeh También me ab-- Me abrió las, las, Las oficinas de Nike Eeem y estuve dando vueltas

Por, por el campus Y es bastante espectacular, ¿eh? Es un, es un Campus enorme Muy bonito Muy al aire libre Eeeh mucha hierba Mucha naturaleza Un lago enorme en el medio Eh pistas de atletismo Donde la gente Está entrenando Todo el rato Todo superbién cuidado Superlimpio Eeeh, ehm Gimnasios por todos lados Que tienen Con Bueno La última maquinaria Posible Eh piscinas Pistas de atletismo O sea eso Creo que son muy de Liderar con el ejemplo Que yo creo que Hay, hay un tema que quiero comentar hoy que está relacionado con esto Eh pero antes de Entrar en Nike

Portland ¿qué tal Te gustó A mí me encantó Estuve solo dos días Y me pareció Una de las ciudades más chulas que he visto en Estados Unidos Sí La verdad es queee Es muy chula Estuvimos un díaMuy hipsterPeroSuperdivertido Mmm No sé Como restaurantes Cafeterías Tiendas Todo muy tranquilo Pero muy bonito Cosas súper interesantesY la gente Un poco menos Eeeh pretenciosaQue en San FranciscoPor ejemplo ¿No?

De queTodo lo que escuchasEsA qué valoraciónCuánto has levantadoCuanto cobras¿No? El meme esteDel total compensationQue ahora la GenteEscribeEn estos forosEh y siempre firmaCon TC $800.000Que quiere decirTotal CompensationEn PortlandNo se respira Ese AireDe competenciaY comparación salvajeDeSan FranciscoO de Nueva YorkEn el mundo financieroSí SeattleTambiénMe Parecio MásEhbuenoMás europeoIgual ¿Eh?síO SeaesVerdadesUna megaciudadEhperoSiqueChiquitUn entornoPuesmuyMuy pluralEhNoséA

Vercon UndíaPasandopor AhíTampoco Puedogenerarmeuna opiniónMuys FuerteperomegustóMegustaronMuchotantoportlandComoSeattleLos americanosQUE vienen a EuropaUNA SEMANA Los Americanos QUE dicenhe venido aEuropa UNASemanaY PASAN POR BarcelonaDOS HORASY dicesoye BUENAsuertey teniendo UNAopinión MUYS fuerteDE EUROPA Totalmente suficiente para twittear Perdón Oye Hablando de NikePor CiertoHay muchagente quenoconoceEspañaCuriosamente Sabequesei deBarcelonaSabesqueexiste peronosaben SI ESUN estado UNAPROVINCIA DEEstados unidosES muymuy curiosolo que

osealoLos centradosque estánen estadosunidosel mundopara ellosESestados unidoSYyaquí en Silicon Valley tambiéno seanocriticanEuropamuchoy ahorafamosamenteporvariasVCestáncriticandoEuropeaeuropeastámuertaperoentoncesquéquées loqueda EN elmundoPorqueclarochinaesenemiayRusiaIndiaÁfricaylatinoaméricaPuessonmercadospequeñosYeuroicano existeSoloquedanellosAquípara losVCyo mepreguntoqué dónde estàsumercadopotencialYo creoqueeles

faltaun pocode perspectivaPerspectivaglobalAl finalson300millonesde personasdeocho billionhaymuchomundohí fueraysilo proyectasa futurohaymucha oportunidadfuturaperobuenoela verdades queun mercadoenormeccomparadocConLo quesomosacostumbradosnosotrosqueson miniminicercadoshaymuchoha cerlagentecrece muyrápidoempresasqueeran nadaahoraSeHanconvertidooauténticosmonstruosyLaverdadesqueHaceIlusiónvercó mocrecelagegenteaquídeunañoparaotro

Pero bueno, volvemos a Nike. Estamos hablando de Nike

Sí

estamos aquí-

Y quiero comentar una-- un artículo que se publicó esta semana, que lo escribió, eh, Massimo Giunco, que es-- César me recordaba antes que es un exejecutivo de brand, de marca, ¿no? Que estuvo más de 20 años, creo que has dicho antes, César. Yyy en este artículo básicamente hablaba deee, del declive de Nike y concretamente utilizaba un evento que sucedió hace un mes, que es que en el earnings call, en la llamada de inversores que hace Nike, pues en la tasa cotizada obviamente, eeeh, anunciaron unos resultados que no eran la hostia.

La verdad es que algunos números eran buenos, subieron en, subieron en beneficio, bajaron en facturación, que es mala señal, pero subieron en beneficios. No, no eran unos resultados horribles desde punto de vista de un anal-- no analista financiero, pero sí que bajaban en facturación, ¿no? Y bajó la cotización de Nike 25 billion en un solo día, vale.

Ahora está en unos 110. Eeeh, ha perdido 70 billion en nueve meses de capitalización de dólares y llegó a estar al doble en 2021 cuando toda la bolsa estaba mucho más arriba, ¿no? Y leyendo ese artículo y leyendo también en Bloomberg y fuentes más, más financieras de analistas de mercado, la conclusión es que la gente está machacando mucho a Nike sobre todo Wall Street le está machacando por su-- porque han perdido su origen, su norte, ¿no?, y, y su esencia.

Ehm, como lo resumen, es un pivot que hizo Nike de una empresa básicamente de producto, de marca y de marketplace donde invertían mucho en innovación y en inspiración, ¿no? Estas son palabras que se utilizaban para definir la estrategia de Nike. Eso significa: creamos unos productos que, que nadie, eh, se había imaginado antes.

De hecho recomiendo paréntesis el pódcast de "Acquired" de Nike que es muy chulo que escuché hará un año y pico. Eh, luego construyeron una marca-

O el lib-- o el libro de, de Phil Knight, que es increíble Es muy bueno.

Y trabajaban Nike siempre desde el punto de vista de ellos posicionan la marca, pero distribuyen a través del marketplace, ¿no? De las tiendas, de, de los canales de distribución tradicionales. Y hace cuatro años, ehm, el CEO de Nike dijo: vamos a hacer un pivot, vamos a ir directos a consumer. Eeeh, y, y movió toda la compañía a hacer nike.com y a moverse a vender, mmm, no exclusivamente, pero principalmente desde ahí.

Entonces empezaron a cortar alianzas con distribuidores, cambiaron su budget, su presupuesto de, de an-- publicidad, de un presupuesto aspiracional de generación de demanda, que en el caso de Nike significa conseguir que la gente haga deporte. O sea, el marketing de Nike no es, eh: aquí están mis zapatos; es haz deporte y luego ya llegarás a una tienda donde te venderán el producto Nike porque es el mejor, ¿no?

Hacer un pro-- un marketing supertransaccional, eh, ehm, programático, ¿no? De anuncios, de keywords, de meterse directamente en el bottom of the funnel, ¿no? En-- cuando el usuario ya está, mmm, listo para comprar y quiero-- quiere que compre a través de nike.com. Entonces, bueno, el artículo de Massimo la verdad es que es interesante, eh, les machaca mucho por esto.

Eh, él dice que no está nada de acuerdo, él ya no está en, en Nike y, y resume que ya no están priorizando marca, productos y marketplace sino que están dedicándose solo a Direct to Consumer y marketing digital y que han dejado de crear demanda y están solo enfocados en servir y, y retener de-demanda. Y la verdad es que es un artículo muy interesante para hacerte pensar sobre la estrategia de una compañía.

Sí, yo creo que hay más que eso, eh, y tuve bastantes-- tuvimos una conversación profunda sobre la estrategia de-- la última estrategia de Nike. N-ya no es solo eso, también e-es todo el viraje a tech, eh, que se han pasado, eh, eh, intentando ser una compañía tech también, emm, invirtieron en, en temas de cripto, de tokens, de, de mil cosas que, que n-- que, que no han ido a ningún lado, ¿no?

Eh, y al final no ha impactado el top line, que podía haber funcionado. Oye, son esas cosas que dices: pues yo qué sé igual te pasas de innovador o igual coges una ola y lo petas, ¿no? Em, pero, pero el hecho concreto de la distribución, el hecho de perder, eeeh, l-el touch que tienes del mercado en una tienda multimarca, eh, les ha, les ha hecho caer en su propia endogamia.

Y es una cosa que comentaban, que antes tenían mucha información del-- de, de los retailers, de las tiendas multimarca, de qué es lo que hacen los, los consumidores y en el momento en que ha pasado tener un solo canal, solo ven al cliente cuando les compra en el bottom of the funnel, ¿no? Entonces pierden todo el journey y dejan de aprender cosas que antes tenían, ¿no?

Eh, ya no es solo eso, que, que, que igual han invertido menos en innovación, es que han perdido el touch del mercado siendo una marca que dices: tía cómo, cómo crece Nike, ¿no? Tiene-- vende 51 billón, es probablemente la marca más grande de, de, de closing de apparel del mundo, emm, y, y, ycómo, cómo llega a 100 billones.

O sea, es que ya no hay mercado, es lo que tú decías, ¿no? Tienen que irse a categorías totalmente diferentes, categories nuevas tienen que crear, eh, o tienen que expandir el deporte, que is easier said than done, ¿no? Claro, pero nin-- justo ning-ninguna de esas cosas es las que hicieron, ¿no? Porque, eh, también en el artículo comenta que muchas categorías, eh, las quitaron de golpe, las, las consolidaron, emm, y redujeron un poco la, la oferta de productos.

Emm, también es verdad que-- a ver, yo me pongo en el papel del CEO de Nike en el momento en el que tomaron la decisión, que además era pandemia, eh, parecía que todo el comercio se iba a mover online, emm, bien-- joder, en, en el momento parecía que tenía sentido, ¿no? Nike es una de las marcas más potentes que hay en el mundo, emm, pues por qué no hacer, eh, directo al consumidor, por qué no canalizarlo todo por el, em, por el canal de venta online.

Em, y para canalizarlo por el canal de venta online, pues al final tienes que invertir en personas de marketing sí o sí, ¿no? O sea, lo, lo que es laaa, la idea tenía sentido. Lo que pasa es que luego el consumidor no, no ha hecho lo que ellos querían. Exacto

Y hablando de criticar, otro que se ha llevado una bofetada bastante buena es McKinsey, nuestros amigos de McKinsey, que a veces hablamos aquí, que hicieron un artículo en 2023 donde explicaban por qué esta estrategia era genial. Que oye, ya veremos, ¿eh? La vida es larga. Quizá acaba resultando que esa estrategia es genial y le dan la vuelta.

Pero ahora se está machacando a-- también a McKinsey, que no sé si fueron los que recomendaron al CEO de Nike esta estrategia o no, pero al menos sí que la, la respaldaron con un análisis que hicieron muy profundo sobre, sobre este pivot de Nike porque tenía todo el sentido del mundo. Es gente muy lista, con lo cual al final es difícil saber las cosas antes, antes de que pasen.

Y también es cierto que la competencia no se ha quedado parada, ¿eh? O sea, eh, un poco aquí la duda del direct to consumer es: muchas marcas nuevas, los Skechers o los On Running, ¿no?, todas estas marcas que han aparecido de las-- los Hookah, eh, Hoka, que han aparecido de, de la nada entre comillas y en muy pocos años han explotado, eh, también han forzado a Nike a moverse.

Eh, son marcas que han, han ido de cero a muchos cientos de millones de facturación en muy pocos años y han cogido nichos como los runners superprofesionales, ¿no? Y, y otros deportes en concreto, y Nike ha tenido que probar cosas y quizá no les está saliendo bien, pero insisto, ya veremos, que tampoco la, la marca de Nike no creo que desaparezca en cuatro días, tienen tiempo de reaccionar seguramente.

Es superresiliente. O sea, una marca así, eh, sacarla del mercado es casi imposible. Yo me pre-- me pregunto y le hacía coñas a, a Lucas, ¿no? Digo: "Pero aquí es que si no hacéis absolutamente nada, todo sigue igual", ¿no? Porque realmente, eh, tiene mucha fuerza una marca tan grande, ¿no?

Son 87.000 trabajadores. Eh, son mucha, mucha, mucha gente. Y por cierto, muy americanos. Todos. Hay muy poco europeo, eh, casi ningún español. Sí que hay, hay un VP español, pero, pero muy pocos, muy pocos.

Tiene una cultura muy, muy de aquí, muy, muy política también, muy politiqueo. Eh, es propio de una empresa tan grande.

Una empresa vieja, ¿no? Es grande y vieja, exacto. O sea, yo creo que el tiempo y el poder de mercado acaba generando, eh, cierto estancamiento en ese sentido.

Mmm. Mhm. Bueno, interesante. A ver, teníamos algunos temas y luego podemos ir a, a hacer la tertulia más interactiva.

Queríamos hablar de el nuevo gadget, eeeh, tontuno del AI. César, ¿tú has visto el vídeo de Friend.com?

Sí, sí, madre mía. Vaya, vaya tela. Em-

Dicen que parece un episodio de "Black Mirror".

Pero, pero absurdo. O sea, no, no hay ningún motivo por el cual alguien llevaría un producto así. En fin, eh, Friend es un nuevo gadget, eh, AI enabled, emm, que, que ha salido esta semana, emm, que lo ha hecho-- ahora se me olvida el nombre, Abby, Abby algo, eh, que es un chaval así conocido de escena Twitter, em, y es básicamente un colgante con el que puedes hablar, ¿vale?

Pero es, es bastante estúpido, porque hasta al final es un LLM por dentro, vale, y te va a contestar, but en el vídeo no aparece ni que te conteste con audio. O sea, tú le tienes aquí-

No contesta con audio. No contesta con audio. Te manda un texto.

Es ridículo. Lo, lo tienes aquí, lo pulsas, hablas con, mmm, el AI lo que sea, e AI companion, eh, que tienen. El objetivo que, que ellos buscan es que la gente no se sienta sola, ¿vale? Este es el problema que quieren resolver. Tú hablas con ello y te llega un-- como un mensaje de texto al móvil con la respuesta.

Y ya está. Esto es el producto. Y entonces ellos lo plantean como que es tu, em, amigo que va siempre contigo, con el cual puedes hablar y, mmm, intercambiar, qué sé yo, historias, ideas. Em, lo tenemos aquí en pantalla. Em, vale $99 si no me equivoco, em, y no sé ni, ni quién va a comprar esto, la verdad, más allá de los frikis curiosos.

Em, no le veo-- yo personalmente no le veo ningún sentido.

O sea, es un, es un ca-

Marcus Brownlee hará una review pronto espero.

Ya, ya ha pasado la conversación en Twitter ya. El tío ha dicho: "Prometo darle una oportunidad justa, pero no prometo nada más". Y básicamente, o sea, el gadget es un micrófono y un chip de Bluetooth. Entonces eso se conecta con una aplicación que por ahora solo es iOS, pero no hace nada más.

Escucha todo el rato y cuando le da la gana te manda un push notification, como si fuera un WhatsApp o un SMS. Te dice: "Ay, no le hagas caso hombre, que este es muy pesado", como, como si fuera un amigo tuyo imaginario, que no es imaginario, que está ahí. Y si tú le aprietas al botón puedes como forzarle a... Pero está todo el rato escuchando, no se puede bloquear.

En teoría no manda los datos a ninguna parte, ¿no? Se queda todo dentro de tus devices, entre tu iPhone por ahora y el dispositivo. Y ellos dicen que es solo para combatir la loneliness, la soledad, que no es para ser más inteligente ni para nada más. Entonces, yo creo que es un experimento social, básicamente.

Es un Black Mirror en la vida real, realmente.

A ver, experimento social o money grab, eh, para coger dinero de inversores ahora que están todos metiendo pasta en AI y gastárselo en dominios, por ejemplo, em, porque han comprado friend.com también, que les ha costado como uno coma ocho millones o dos millones de dólares, eh, que es como el 80 % de, de la ronda que levantaron.

Sí, sí, exactamente.

Qué absurdidad. Yo estaba-- me está viniendo en la cabeza que una vez escuché en un pódcast del que era el jefe de medicina deee, de la administra-- de la Casa Blanca en la administración de Obama Que contaba que, mmm, de lejos la pandemia más grande que sufre la humanidad es la soledad.

Ehm, o sea, que es el problema más corriente, eh, que se, que se encontraba en, en, en la gente, en la masa de la gente en Estados Unidos. Él, él tenía toda la-- toda obviamente toda la jurisdicción de Estados Unidos, ¿no? Eh, y, y, y es verdad, ¿eh? Porque luego cuando ves-- hablaba con el, con el founder de Lucia, eh, que también lanzaron esta aplicación que es un wrapper de, de ChatGPT, pero que al final su experiencia usuario y l-- y el caso de uso que acabó, eh, triunfando más, eh, era precisamente el companionship.

O sea, hacerle compañía a la gente. Entonces, yo esto n-no es una tontería, ¿eh? Puede ser que esto, eeeh, ayude a la gente y que sea un caso de uso que la gente...

O sea no este gadget, no el gadget, ¿eh?- ...pero sí la idea. La idea.

Claro, claro. Es estúpido. O sea, el hecho de que ni siquiera te pueda contestar por voz sino que te mande un SMS, es que ya en el vídeo se ve raro. Es que no, no tiene ningún sentido, no e-es una situación real. Ya lo tenéis ahí a ver.

Y ya lo tienes en iPhone o el Android. No hace falta otro dispositivo. No tiene ningún valor el dispositivo. Sí que tiene valor la idea, pero lo hace iPhone en cinco minutos.

Mhm.

Por cierto que, eh, OpenAI ha sacado el Advanced Voice Mode, eh, ¿no?, que permite interaccionar mejor con, con la voz, con ChatGPT. ¿Lo habéis probado?

Ehm, no. Lo he leído, pero no lo he probado. Creo que lo están, lo están activando, eh, progresivamente. A mí no me ha llegado aún. Estuve ayer usando ChatGPT, eh, y era la, la voz normal de siempre. O sea que parece que es una llamada, pero no era en tiempo real. No podías interrumpirle mientras estaba hablando. Era la interfaz de siempre.

Esto yo creo que va a cambiar bastante las cosas, ¿eh? En Google han empezado a salir.

Dime.

Tenemos un delay. Tenemos un delay aquí que es una putada. Nah, iba a decir que en Google me decían que, que utilizan por defecto, eh, la-- los resúmenes de voz de las reuniones, ehm, lo utiliza todo el mundo y que incluso está cambiando cómo hacen las reuniones.

Es decir, ya van-- hablan de forma que, que para que se trackee, eh, y queden los, los hechos constatados en el, en el AI, o sea, está afectando la forma de comunicarse directamente, pero que funciona en un 90 plus % de los casos.

No sé qué. No sé. Yo creo que, que el multimodal este lo va a cambiar todo. Cada nueva cosa lo va a cambiar todo, pero- Pero esto es lo que nos acerca al ordenador, al computador de "Star Trek", que es lo que-- es donde tenemos que ir.

Es lo que tú quieres, ¿no?

Lo que tú quieres. Ja, ja.

Lo que, lo que no nos acerca todavía mucho, por lo que están diciendo los primeros usuarios, es el Apple Intelligence. Esta semana, eh, han empezado a, a poder acceder en la beta de iOS 18, el nuevo sistema operativo de iPhone. Eh, ah, si hay una setting que está-- que no lo anunciaron mucho, pero que si tú vas puedes activar el Apple Intelligence o una versión i pri-primera del Apple Intelligence y en general he visto varios vídeos y varias reviews, eh, n-n-no es nada impresionante.

O sea, de momento la gente dice: " Te hace un resumen de--" O sea, en el text area, ¿no? Donde vas a escribir un WhatsApp o un email o lo que sea, puedes hacer cosas sobre esto. Dices: "Pues vale, sí, mmm, un poquito mejor que un autocomplete," pero la gente les está troleando y diciendo que es cero impresionante de momento. Yo sigo pensando que será la hostia, pero de momento parece que no lo es.

Como las Vision Pro que también pensabas que eran la hostia y de momento ya no las vemos tanto.

Son la hostia. Son la hostia, pero no sirven de nada, que es mi resumen.

Ya. Ya. Por ciento que, eh, no sé si escuchasteis la charla que tuvo, ehm, Zuckerberg con Jensen Huang en el evento este de DI.-

Ah, no

...que ha sido..

No, yo no la he visto.

Es muy curioso porque se, se van haciendo pases uno al otro. Se v-- son-- se ve que son muy, muy buenos amigos, o sea, que cocinan juntos, explican historias, eh, muy personales. Es que sa-- evidentemente, eh, están muy, muy vinculados con el tema de IA. Facebook está generando, o sea, el Llama es lo que utilizan internamente para desarrollar hardware casi en muchos equipos, eh, en Nvidia, con lo cual tienen una relación muy estrecha y se van haciendo pases todo el rato en la, en la charla.

Y una facturación muy estrecha también, creo, ¿eh? Porque Meta tiene que estar gastando de NVIDIA por un tubo.

Hombre.

También, también. No sé si tendrán algún tipo de acuerdo pon-- para utilizar conjuntamente la tecnología, pero, pero bueno, aquí también el debate-

Los modelos son abiertos. O sea, envidia puede cogerlos y usarlos. Tiriana.

Sí, pero bueno, usos a escala y a este nivel de producción. No sé, no sé. No sé. Eh, yo creo que sí, que unos les interesan, se interesan mutuamente. Emm, bueno, en fin, que si no lo habéis escuchado es interesante. No, no tengo un takeaway concreto, pues al final es lo mismo desde el debate de open source, no open source.

Em, en la preocupación enorme que tienen aquí, pues qué pasa si China y Rusia utiliza estos modelos. Em, pero al final, mmm, su argumento es que la tecnología es que va a estar disponible en cualquier caso y es mejor, emm, hacerlo disponible tener trazabilidad de quién utiliza qué, quién extiende qué, emm, que, que hacerlo opaco, eh Y que, eh, imagina un ecosistema abierto.

Martha Gilbert define un ecosistema abierto donde, eh, tiene mucho más sentido el paradigma Windows ¿no? Eso lo explicamos en la anterior tertulia, ehm, que el, que el sistema Mac, eh, que el sistema Mac perdió en los años 90 versus del Windows, que era un sistema abierto y lo ve que es lo mismo, un nuevo paradigma con, con AI, ¿no?

Bueno, veremos.

Bueno, es lo que le gustaría. O sea, él lo que no quiere que se repita es lo que ha pasado con, eh, paradigmas no abiertos como, eh, el iPhone, ¿no? Porque el iPhone es la, la gran victoria de Apple juntando hardware y software, em, y poniendo puertas a todo lo que pueden y se han hecho de oro con eso. Y Sam Gilbert lo que no quiere es que, que se vuelva a repetir.

Quiere ser él.

César, que, que vas a visitar empresas, eh, para venderles tu, el-- tu prompt, eeeh, ¿cómo, cómo le llamas? Cómo, cómo- ...es la categoría de tu... Prompt designing? Prompt engineering?

Es una-- sí, es, es una conversación abierta esta hoy. No tenerlo muy claro. Hay gente que lo llama LLM development, hay gente que lo llama AI Engineering, prompt engineering, eh, incluso cosas como LLMOps, historias así, pero al final es un gestor de prompts, para que se entienda.

Vale. ¿Y hablas con empresas que están utilizando en producción, eh, AI?-

Sí, sí, sí

...casos de uso importante?

Cada semana hablamos con, con bastantes empresas que están justo haciendo esto y, y, y es algo que les preocupa bastante. Yo lo que veo después de haber hablado con, con tanta gente es que lo que hay ahora mismo en producción son más pruebas de concepto que "features" finales, que funcionalidades finales. Em, y creo que hay, hay dos motivos para esto.

Uno de ellos es, eh: la gente aún no está acostumbrada a trabajar con LLMs. O sea, trabajar con ChatGPT sí, porque al final tú le haces un poco de prompting y te acabas saliendo con, con la respuesta que buscabas. Em, pero cuando quieres productizarlo y meter "features" donde estás integrando con un LLM, eh, es dondeee, donde la gente no se siente tan cómoda y es algo que no han hecho mucho.

Eh, aparte, mmm, la mayoría no tienen herramientas, eh, o no han comprado herramientas para, para mejorar este proceso, porque el mercado es hipercaótico. O sea, hay herramientas nuevas cada día, frameworks superespecíficos, eh, pues para hacer agents, por ejemplo, frameworks específicos para hacer RAC, eh, que son distintas técnicas que, que se pueden utilizar.

Em, y, y luego, por otro lado también es-- como es un, una cosa tan nueva, creo que hay una parte de-- que, que es pura imaginación que aún no hemos llegado en muchos casos. Y, y lo vemos porque la gente con la que hablamos dentro de las empresas que han implementado ellos LLMs, em, pues es gente muy early adopter, gente que le interesa mucho, eh, probar tecnologías nuevas y es gente que también es muy creativa en cuanto a: hostia, vale, pues tenemos aquí un proceso que quizás podemos mejorar, puede que sea el "onboarding" de usuarios.

Eh, nos tienen que pasar un montón de datos y los tenemos que procesar de cierta forma para hacerlo más rápido, ¿no? Pues por qué no usar un LLM para esto. Em, y lo que vemos es que esta gente sí que tiene muchas ideas, pero son muy, muy poquitos dentro de las empresas. O sea, por ejemplo, en empresas que hablamos que tienen, yo qué sé, 300, 400 empleados, igual hay dos personas que se han interesado por prompt engineering, que son las que por un lado entienden cómo hacerlo o cómo, cómo empezar a hacerlo, cómo hacer las pruebas de concepto.

Y por otro lado, son las que empiezan a tener las ideas, em, de dónde más se pueden utilizar LLMs dentro de un producto. Em, pero esto es algo que vemos creciendo cada vez más. O sea, cuanto más utilizas LLMs, más ideas tienes sobre dónde lo puedes, eh, utilizar. Y por ejemplo, empresas que son AI native, que llamamos, em, es decir, que han empezado con, con tecnología como, como LLMS desde el principio, em, la superficie de producto que está cubierta con features integradas con LLMs es 10 veces más grande que empresas más, eh, empresas que no nacieron AI natives y que no tienen aún estas ideas sobre dónde puedo implementar LLMs dentro de, dentro de mi producto.

Es un poco lo que, lo que nos hemos encontrado.

Y tú lo que ves es que cuesta mantener la-- los prompts, ¿no?, actualizados, entender qué, cómo están funcionando, dónde están teniendo errores, entiendo.

Sí, nosotros vemos dos, dos cosas. Por un lado esa definitivamente, eh, es difícil, eem, o no difícil sino la gente no sabe aún cómo hacerlo, no sabe cómo hacer evaluaciones de-- del output de un LLM, eh, de la respuesta. Em, y por otro lado también es algo que es muy, muy técnico. Y lo que nos hemos encontrado es que en muchas empresas, eh, el, el-- la persona que está haciendo de prompt engineer no es necesariamente un ingeniero siquiera, no es necesariamente una persona con, eh, con capacidad técnica de desarrollo, em, sino que son pues más expertos de dominio que conocen muy bien el problema que la empresa resuelve, em, y pues con prompting son capaces de llegar muy lejos realmente.

Y pues por ejemplo n--sobre todo nos encontramos muchos product managers que quizás hacen la primera prueba de conceptooo pues en el, eh, Assistant Creator de, de OpenAI, em, y luego lo suben a producción, le pasan el prompt al developer y el developer lo implementa. Pero ¿qué pasa? Que la colaboración ahí está rota, porque en el momento en el que pasa el código el product manager ya no puede tocarlo.

Em, entonces lo que vemos es que por un lado tenemos gente que, que quiere hacer prompt engineering sin ser ellos ingenieros, sin ser developers, em, y por otro lado un mon-- un mar de herramientas y, y, y un marketplace o bueno me-- un mercado, em, lleno, lleno de cosas nuevas que van saliendo cada día y no hay como una receta sobre cómo hacerlo, ¿no?

Entonces nosotros lo que estamos intentando hacer es juntar toda la experiencia colaborativa de edición e iteración de prompts en una plataforma que sea accesible para la gente que no es técnica y que el developer esté contento implementándola también. Es un poco el, el nexo que estamos construyendo.

Ya. Bueno, no sé, no sé por qué no deberían los modelos fundacionales, eh, resolver este problema. Ellos.

Em.. Sí

Y por un lado, tú puedes construirte un sistema de gestión de "prompts", ¿no? En tu propia aplicación y por otro igual el modelo fundacional te puede ofrecer algún tipo de SDK, algún tipo de, de herramienta para-

Sí, y, y de hecho, por ejemplo eh-- bueno esto es lo que OpenAI intentó con los Assistants. assistants al final es una interfaz web, eh, que puedes entrar, puedes crear pues estos GPTs, eh, y definir el prompt que, que quieres que utilicen. Ehm, ¿qué pasa? Queee esto no es suficiente para los casos de uso reales que la gente tiene.

Por ejemplo, no pue-puedes hacer RAG de forma fácil con, con los Assistants, eh, a pesar de que tienen APIs para ello No es lo mismo que montarte una vector database tú mismo con mmm ya sé dos millones de, de documentos de jurisprudencia, por poner un ejemplo, ¿no?, en, en el caso de, eeeh, copilots para abogados Eh, que este es un caso que también hemos visto recientemente ehm n-n-no creo que OpenAI se meta en el, en el pollo de, de montar Vector Stores para, para la gente Yo yo creo que su, su problema es otro Y luego hay otro-- otra limitación que tienen emm y es el hecho de poder utilizar varios modelos al mismo tiempo Open AI nunca te va a proporcionar modelos de Anthropic porque va en contra de su negocio

Entonces muchas veces- ...eh, una cosa que hemos visto es que hay gente que utiliza pues modelos-

Yo César para hacer l-la análogo Es como un Terraform de, dee-

Multicloud Exacto

...de uno al otro

Y, y no solo eso sino es que al final los modelos yo creo que se van a especializar cada vez más en, en e-un grupo de tareas concreto, ¿no? Em, y pues yo qué sé por ejemplo el modelooo, eh, Opus de, de Claude, eh, de Claude III, eh, es muy bueno haciendo código Es mucho mejor haciendo código que la mayoría de otros modelos, ¿no?

Y si tu caso de uso requiere que produzca código Pues igual te interesa utilizarlo para esa cosa Pero las capacidades de razonamiento de GPT4O pues son mucho mejores que las de laaa --las de los demás, ¿no? Entonces al final nosotros lo que vemos es que la gente va haciendo picking de modelos dependiendo del caso de uso que tiene que depende de: pues el tipo de tarea que tienen que hacer Depende de el coste del modelo evidentemente Del tamaño del contexto Eh, o sea hay una serie de, mmm, variables que influencian la decisión sobre qué modelo utilizar para cada cosa Y lo, lo guay de esto es que al final tú puedes tener lo que se llama on chain que, que es como un encadenado de prompts Emmm que haces pues yo qué sé Para que mejore la calidad del output, ¿no?

Puedes decirle vale generame un summary de esto y ahora revisa que el summary esté bien Dame feedback y aplica el feedback, ¿no? Esto es un change de tres, de tres pasos Pues quizás el modelo que escribe el primer, eh summary es muy inteligente ¿No? Porque tiene que entender el contextomuy-- y, y es muy importante que, que lo haga bien El modelo que hace la revisión pues quizás puedes utilizar un modelo más barato, ¿no?

Quizás puedes utilizar un Llama 3 70 billion, em, y te va a hacer el, el mismo trabajo prácticamente por, por 10 veces menos precio que, que ChatGPT4o Emm y luego el último paso pues igual lo vuelves a pasar por gpt4o porque quieres que te dé la mejor respuesta posible, ¿no?Entonces Este formato, eh, de utilizar varios modelos dentro de la misma chain También es algo que estamos viendo porque al final es lo que digo Los modelos tienen distintas configuraciones de precio De casos de uso para los cuales les han entrenado, em, y casos de uso en los que al final acaban performando mejor

¿Y Cesar tienes-- has visto algun caso de uso en producción?Porque todo lo que estás diciendo son pruebas de concepto Todo el mundo son pruebas de concepto Hay ¿algo en producción? Yo sigo preguntando eso a todo el mundo

Si cua-cuando digo pruebas de concepto me refiero a pruebas de concepto en producción, eh Es decir Han montado- Sí Hemos visto tanto empresas AI native que al final todo lo que tienen por detrás Son prompting, eh es prompting Eeeh y luego casos de uso de empresas que han probado A incluir una feature muy pequeñita Dentro de sus productos pues que igual le Haga uuum, un summary de Una tabla de datos por Ejemplo, ¿no?Eh y esto Tiene un costo Muy bajo Dee implementación porque Al final es pues escribir el Prompt, eh hacer La request y devolvérsela Al usuario no tiene Más y es la prueba Que han hecho entonces Con eso ahí donde Se están encontrando Los problemas de hostia Y cómo nos aseguramos de que El modelo siempre da la Mejor respuesta Posible, ¿no?

O ca-cuántas Veces se equivoca Em cómo Qué pasa Si cambiamos el prompt Para reducir el Tamaño de la Respuesta Eh qué Pasa con, con el accuracy ¿No?Qué, qué pasa con, con Lo correcto que es el Modelo y Ahora mismo Van completamente A ciegas porque lo que Han hecho ha sido Esa prueba de Concepto que han puesto En producción pero no Tienen mucha idea Sobre Cómo les está funcionando

Pero pudes, puedes poner ejemplos de casos de uso que estás viendo

Sí sí claro Eh Bueno el de Tablas de, de Datos eem eh resumidas No me sale la palabra Eh tablas de datos Resumidas por ejemplo Es, es Un caso de Uso que hemos Visto en, en Producción em hemos Visto Empresas AI Natives Pues Como un el lo que comentaba antes ¿no?El copilot para, para Abogados hemos Visto Empresas que construyen Eeem landings Ehm directamente con LLMs específicas personalizadas para el Usuario que Está, que está Viendo eeemm la, la página Web dependiendo de Las necesidades que tenga Pues Le he construido una landing Al vuelo con, con LLMS Eeem ¿qué Más hemos Visto?Hemos visto Eeehm por ejemplo

Nuestro nuestro Fondo eh Moonfire Eeem ellos tienen Una Herramienta interna Para Hacer todo el Todo lo que es el deal flow ¿no? Desde que entran eh minando datos Todas las empresas Cómo Eso se procesa y se Hace un sistema de Scoring em Cómo se contacta Con la Gente eee especificando Pues Personalizando los Mensajes para que tengan En cuenta el LinkedIn de, de los founders Por poner un ejemplo Eeem o sea por ejemplo en esta herramienta Interna tienen como Ocho Pasos distintos Donde Están integrando con llms eh para facilitar el Trabajo del, del inversor Final eh que Puede a mm como decirlo Gestionar muchos más eh

deals que un Inversor que no tiene Estas herramientas ¿no? Yyy y es un poco El, el Tipo de Casos que Hemos ido viendo

Interesante, interesante

Pero confirmo que se está usando en producción, ¿eh? Confirmo que hay un montón de empresas implementando, emm, el LLMs en producción. Por ahora, como digo, quizás hacen la primera prueba de concepto, la sacan, ve-ven qué pasa respecto a gente y luego ya iterarán en base a eso

Pero de estos ejemplos que estás a-poniendo-- o sea, al final son-- cuando dices AI native, eh, yo lo que escucho es sin clientes. Entonces, cuando no tienes clientes, está muy bien poner cosas en producción. O sea, sin cliente s-- sin cle-- una base de clientes significativa, son empresas nuevas. ¿Sabes? Yo cuan-cuando hablo en produc-- cuando hablo de empresa en producción, estoy hablando de empresas tradicionales que hagan un shift al "AI".

En algunos casos esos flag

Eso es lo que digo. Lo, lo que vemos son los dos casos: AI Native lo están integrando en todos los sitios que pueden porque saben el potencial que tiene. Eh, empresas más tradicionales, entre comillas, o empresas que no han nacido AI Native, lo que han hecho hasta ahora han sido pruebas de concepto en producción que, eh, les ha despertado el pain que nosotros resolvemos. Y no solo eso, sino que también, eh, están empezando a pensar dónde más pueden integrar el LLMs, que son muchos, muchos más sitios.

Y esto solo es algo que descubres cuando empiezas a trabajar con el LLMs. Es-- solo te vienen las ideas de dónde implementarlo cuando ya sabes cómo hacerlo. Entonces, es un poco el, el momento del mercado, eh, en el que estamos

Sí que hay uso de, de esta tecnología en producción en grandísima empresa. El problema es que no lo quieren contar, porque la mayor parte de usos de estas tecnologías en empresas grandes establecidas es en, en reducción de costes, que no es, no es, no es buen PR, no, no es la noticia que quieren muchas compañías, ehm, que se, que se haga, ¿no?

Klarna es un ejemplo donde sí que lo hicieron, fueron muy vocales al respecto, pero hay muchas compañías que se escucha los Deloittes y las grandísimas consultoras y muchas empresas que ofrecen servicios que están optimizando a saco, eh, la generación de servicios automatizando una gran parte. Y como quizá seguramente es temprano, no s-- no sé si-- mmm, esto es i-- especulación, ¿eh?, pero no sé si no quieren que el cliente sepa que la mitad del trabajo ahora lo hace un robot en lugar de hacerlo una persona y le cobran lo mismo, pero claramente no les cuesta lo mismo.

No sé si es un tema de, de impacto, mmm, en la sociedad y decir: "Oye, que la gente me diga estamos destrui-destruyendo puestos de trabajo." Pero yo creo que ahí lo que yo escucho es que sí que se utiliza muchísimo IA, pero no se publicita tanto

Y n-no solo eso, sino que tambié-- hay un motivo que es que la barrera de entrada para copiar features de estas es muy, muy baja. O sea, realmente trabajar con el LLMs es muy sencillo, programarlos es muy sencillo, es aprender cuatro cosas de prompt engineering, emm, y pues tener algo en producción funcionando, algo complejo, eh, funcionando en producción. Entonces, el mode, eeeh, que no sé cómo se traduce, eh, que tienen estas empresas a la hora de proteger lo que han hecho-

El foso

...el foso, emm, hacer alguna barrera de entrada tan baja, pues también se exponen mucho a que les copien directamente lo que han hecho y, y, y tiren con ello, ¿no? Eh, entonces, también creo que, que afecta el hecho de, de no contarlo públicamente

Puede ser. Puede ser. Por cierto, el Waymo, eh, el coche autoconducido de aquí de San Francisco, ¿es más caro o más barato que Uber?

Mmm Ahí no os lo dime, ¿no?

Me dicho que es más caro. No, es que no lo he probado todavía, no lo he probado. Lo veo por todos lados, veo un montonazo de Waymo por todos lados, pero-

Es un poco más caro, es lo que yo tengo entendido. Es un poco más caro

Sí, pero es casi el mismo precio, me parece

O sea que genera más margen bruto. Luego hay la amortización del CapEx, que seguro que no es ninguna broma, eh-

Bueno, hay que ver cuánto se gastan en multas y en abogados, eh, con los accidentes y tal, que eso también irá al margen bruto, supongo

Sí, pero ese también le va al Uber, ¿eh? Seguramente mucho más

Ya, pero tú en el Uber puedes responsabilizar al conductor más que un Waymo no puede responsabilizar a nadie, no puede externalizar la culpa. O sea, los Airbnbs-

Vale, pero entonces alguien va a pagar la multa Sí, claro, pero en este caso menos, menos margen para condu-- para el conductor

Eh, sí, pero si a los marketplace famosamente se les ha criticado Airbnb concretamente, ¿no? Queee, que cuando hay un problema Airbnb seee, se lava las manos y le mete la responsabilidad aaa-- Como es su marketplace, el proveedor es el host

Será que no le han caído multas de Airbnb y a Uber, seguramente

Bueno, mmm, perooo, o sea, tú has escuchado seguramente miles de historias deee, de compensaciones que no ha ofrecido Airbnb. Incluso han salido noticias de investigación, de NDAs que se dijeron firmar y cosas así un poquitooo para gestionar esa complejidad, vamos a decir

Yo no he escuchado miles de historias, pero bueno, si tú sigues me contarás

Yo sí

Ya me contarás va Miles de historias, vale. Oye, hablemos de laaa, del IPO de Onestream, Jordi

Venga, a ver si consigo compartir pantalla otra vez, que he perdido el botón. Aquí está. Ehm, aqui

Te describen que la mayoría de gente nos escucha por audio

Y sí, pero empiezo, empiezo explicando que un señor que se llama Rich Handler, que parece un mote, pero es el nombre de este señor. Este es el CEO de Jeffries, que es uno de los investment banks más grandes del mundo y uno de los más, eh, influyentes. Yyy su titular de ayer, este es un tuit de ayer, dice: "La ventana de las IPOs está abierta", ¿no?

Y, y bueno básicamente nos pega aquí un pequeño rollo contándonos como durante la post resaca de la etapa sin tipos de interés, donde todas las empresas malas han ido cayendo y las empresas buenas se han escondido y han ido arreglando pues estructura de costes, eh, se han ido adaptando a la nueva realidad de poco acceso a financiación, han ido mejorando la rentabilidad, etcétera.

Eh, dice que están ya todas en la lista e-en la línea de salida, ¿no? Y queee, y queee vamos a empezar a ver IPOs y que todos los CEOs y inversores deee, de IPO Están ahora mismo a punto de, de saltar y justamente dice esto el día que sale ahí-- em, a cotizar Onestream Que Onestream seguramente la gran mayoría de nuestros oyentes no conozcan porque es la típica empresa aburrida que, eh, gana un pastizal Eh, ofrecen software para CFOs, para directores financieros, para hacer planificación y gestión deee, de finanzas ¿no?

Em, muy orientado a la performance: a mejorar la productividad y la eficiencia de las compañías Es una empresa aquí hago scroll Esto es el, el S-1 que es el documento que se publica cuando una empresa anuncia que va a cotizar para hacer como disclosure todos los números de forma justa a todo el mundo Em, cerró marzo con casi 500 millones de dólares de ARR creciendo 34% vale que no está nada mal elARR Con net cash operativo de 50 millones de dolares positivos free cash flow de 46 márgenes de software mil cuatrocientos clientes Y una retención bruta acojonante del

98%. Re-reteción n-n re-retención bruta del 98 % significa que en un año solo pierde el 2 por cien de su negocio en churn pero luego lo compensa haciendo una expansión del 20%, porque su retención neta es del 118 %.Que esto A fecha de hoy es un número increíble Hace unos años no lo era Porque veíamos muchas empresas con un Net Dollar Retention o un Net Revenue Retention que es lo mismo De ciento cuarenta Ciento sesenta que Era un poco La anomalía Ahora Un 118 Porcien es Una Muy buena "net retention rate" Total Esta Empresa Eeeh ha Salido a Bolsa y eeeh Ha ido Superbién la IPO

Mmm salió a unos cinco No llegaba a Cinco billion de valoración Llegó a superar Los seis yyy Se ha estabilizado Con Lo cual parece que El mercado la ha recibido muy bien y Parece que el señor Este Rich Handler tiene razón ¿No?Y que vamos a ver ahora un-una nueva categoría de Empresas que están En los muchos cientos de Millones de facturación Que se han esperado Dos años Han estado tapadas y ahora van a empezar a salir Así que bueno Echarles un vistazo a OneStream y Prepararos Para más empresas tecnológicas que Van a hacer IPO en los próximos meses

¿Factorial? Yo-

No Factorial no Desmiento Todavía no

Em yo escuchaba este Jason Lemkin ehm que hablaba esta semana pasada decía que los múltiplos de una compañía que crece al 20 %, eeeh de software a día de hoy estan superbajos Bueno hay como esta depresión colectiva alguien se le compara con el SaaS en general Pero Decía que Están que estos X Como mucho puede ser dos equis Eh ¿No?,La valoración que Puede tener un SAS que Crece Al 20% Ehm lo Cual para mí Yo

Hago esta reflexión Digo yo creo que ha cambiado tanto el Mercado EM por la caída de Las valoraciones las Cantidades que se Vayan que se están invirtiendo en los softwares que los Todo Economics Todos los economics Del Saas Van a cambiar Va a Cambiar cuánto la gente Invierte en Go to Market cómo se compite en El SAAS Cuánto se invierte en Software cuánta Gente necesitas para Hacer cada cosaTodo esto Está cambiando Entonces hasta que no se haya producido este cambio no veremos otra vez cuáles son los economic del sas Y Creo que hace falta un Poco de paciencia

Los economics De la inversión en saasporque los economics del sas Son cojonudos y siguen siéndolo La duda es de la Valoración del Sas

Son Cojonudos DependePorque depende Algunas Compañías son cojonudaspero otras que tienen que estarInvirtiendo siempreEn el go To marketporUna promesa futuroDe lifetime valueque Luego no se acaba realizando puesEvidentemente noson cojonudos

esas sonlas menos buenas Estas SonLas Menos Buenas esoEstá claroPeroHayMuchasEmpresasdeSASNo noEsVerdadNoes verdadEsto esslo quese decía desalesforce duranteUn Montón deañosla típicacrítica dedhhconcretamentela gentede basecamp queeranmuy vocale sobreesto porqueestabancreciendo aun Ritmomuy agresivoinvirtiendomucho encac ya la quesempezóa estabilizarEl crecimiento empezaron agenerarcashflowsy nodejadode generarlosylossas buenospero desde estoy hablandodesdemilveintiuno Ydosmilveinticuatrolos hubspotslos mondayslos zendesk casitodoshan empezadoA optimizaryen empezara generar caja Noles hacostadomuchohan tardadocuarters

Estos sí que son líderes decategoríapero luego están lostier two tier three tier four tienes otros Otros Players que Nosontan queAl finalhay pocos que

Los que hicieron SPAC esos Novan Bien Los que hablamos SiempreSPAC novamuybien

Exacto entoncesbuenoYo creoque loveremos loveremos peroyo soyoptimistaporque efectivamente losefundamentales tienemmuchosentidool margen sigue siendo unmargen muibestiase además aplicasesasoptimizaciones quepuede incorporarle AIsolo vamejorarla generación desalsoftwareEntoncesyo veo solofuturo brillanteparaelsoftwareperosí quesoverdad esquehablaconVCsen

SanFranciscoypareceo queestáncomo medio DeprimidosCon Elsasper Lacaidade lasvaloracionesson mipesadosviven avienenaun plazo máscortoevidemmenteviviendo LasValoraciones dehoyversus lossounders que estamosPensando adiezañosyeevidentementenosdesestabilizahombre sinecesitasCajaHoy esproublemasigueSiendo unProblema

Si tienes la suerte que tienes margen o tienes caja, entonces no es tan problema. Yo creo que tiene-- todas las compañías han puesto las pilas a buscar margen donde lo haya.

Vale, eh, yo creo que hemos hablado un poco de todos los temas que tenemos en el chat esta semana-

Tengo-

No sé si tenéis-

...tengo un producto de la semana para César y yo.

A ver, a ver . Tenía ganas de verlo. Ah, ya lo había visto. Ya lo había visto .

Es una, una funda de móvil que parece una cajetilla de tabaco para la gente que nos esté escuchando, que pone: "Scrolling kills", en lugar de "Smoking kills". Y obviamente lo vi y me lo guardé para compartirlo contigo hoy.

Sí, sí, me la han pasado, me la han pasado . La verdad es que me escribe un montón de gente, eeeh, estando de acuerdo conmigo, ¿eh? He de decir, ehm-

Supporters de la causa.

Sí, sí, no, de ve-de verdad, de verdad. Hay, hay mucha gente que, que bueno, al final se ha dado cuenta del, del problema que es para ellos, ehm, y de que quizás hay que, hay que hacer algo para, para remediarlo.

César for president.

No, qué va, qué va. Cero, cero interés .

¿Cómo, cómo se llama la chica esta, eh, de Noruega que lucha por el cambio climático? Ahora no me sale el nombre.

La Greta Thunberg.

Greta. Sí.

La Greta Thunberg .

Greta del año.

Bueno, vamos, vamos a, vamos a las preguntas. Tenemos alguna por aquí que valga la pena. Si no, eh...

Esperen que estaba- ...estaba haciendo una broma en el chat de YouTube. Eh, a ver, ¿qué pregunta más te surge?- Di, di, perdón.

Dice Gallego Rey: "Tiene cara de haber tomado sol con gafas de sol."

Esto ha dicho. Pues no lo he visto ese comentario. A ver, yo me pongo gafas de sol desde que un amigo oftalmólogo me dijo que siempre había que llevar gafas de sol, eh, en el exterior.

Di la verdad estás intentado emular a Mark Zuckerberg.

Me falta la cadena. Me falta la cadena esa de chungo que lleva, que lleva Zuckerberg. Bueno, y algun-- y unos cuantos cientos de millions de valoración en la empresa también, ¿no? Faltan varias cositas. Bernat, preguntan si te gustaría vivir- Preguntan si te gustaría vivir por allá. Entiendo que California, Silicon Valley, Estados Unidos, un tiempo.

Erika Galaviz.

Mmm, a ver si las circunstancias me lo permitieran, sí que me gustaría vivir en, en varios sitios del mundo un tiempo, pero creo que como, como se vive en Barcelona, pocos sitios, ¿eh? Pocos sitios. Y el conjunto de el factor cultural, ehm, no sé, como el modelo de sociedad, eh, y la-- el clima.

Ehm, hay un conjunto de cosas que se juntan en, en Barcelona que hacen que en España y en Europa en general, eh, pero más en el sur, que hacen que la vida sea, la calidad de vida sea mucho mejor, desde mi punto de vista

. Es carísimo todo aquí, por cierto, es absolutamente caro. Tú vas a un restaurante y, y flipas. Te tomas una, una copa y cuesta $25 la copa.

Que sí, yo pagué por una pinta de cerveza 16 dólares .

Sí, sí. Y luego le tienes que meter el tip. Que te dice que se te olvida y dije: Oye, no, no. "¿Y el tip?" En serio.

Suelta propina, suelta propina, que es la norma. Oye, yo aquí en Suiza la verdad es que es como si estuviera en San Francisco, ¿eh? Que me he traído hasta las almendras del Mercadona porque estamos en precios de San Francisco o más. Es una locura esto también.

Muy bien. Eh, venga, más cosas.

No hay muchas preguntas. Hay una sobre, sobre la tecnología en, en Venezuela, pero la verdad es que no tengo ni idea. Así que si alguien sabe algo bienvenidos, pero yo desconozco absolutamente el tema de la tecnología que se ha utilizado en, en la situación de Venezuela.

Ehm, hay un chico que pregunta cómo conseguir ir a barbacoas en San Francisco.

Sin ser Bernard Farreros.

Yo lo que-- sin ser Bernard Farreros . Yo, yo lo que, lo que hago siempre es escribir a, a la gente. Yo hago outbound todo el día, todo el día en LinkedIn. Eeeh, me pienso mucho el prompt, el mensaje, el mensaje persa--obviamente personalizado buscando el interés de la persona a quien estoy escribiendo, eh, y intentando captar su interés, ¿no?

Y, y, y, y in--la última vez que vine a San Francisco quedé con el CEO de, del mayor-- del líder del sector donde estaban en aquel momento en otra empresa, eh, y me, me, me atendió en la oficina. Me atendió en la oficina. O sea, me, me pensé muy bien el, el mensaje y tal, pero me respondió.

Esta vez te tengo que decir que he escrito a Brian Chesky y no me respondido, ¿vale? Brian, si me estás escuchando respóndeme cabrón

. Por Twitter un DM, de hecho supongo que no debe tener apenas.

Buena suerte con eso .

Y además me tienen- Exacto. Pero, pero en general la gente aquí responde, eh, es muy abierta, tiene siempre, no sé, receptiva a quedar. Es un poco el, lo, el entorno del valley.

Eh, la gente está abierta a conectar, a quedar, ehm, y es sorprendente. Y luego otro hack es buscar genteee pues españoles aquí, eh, que han hecho--porque es que hay muchos Hay muchos españoles, eh, o gente pues yo qué sé de tu universidad o de tu sector, de-- no sé, vínculos y a partir de estos vínculos la gente aquí conoce gente y vas tirando de un hilo

. Venga más, más cosas, ehm

Pregunta de Sanamente Loco que contesto yo dice: "En vuestra opinión para negocio B2B ¿qué herramienta CRM es mejor cuando estás empezando? HubSpot, Monday u otros". Nosotros somos muy fans de HubSpot en general. Eh, además tiene muy buena curva de aprendizaje y de precio, o sea que es, es agradecida de arrancar con HubSpot y escala.

Hay otras como Pipedrive que también son decentes claramente no un Salesforce ni ninguna de esas herramientas más, más complejas y también suelto como alternativa por si quieres jugar y experimentar con Attio, que es una empresa del portfolió de Point Nine Capital que conocimos Bernat y yo en varios de los eventos que hacen, que tienen un enfoque muy diferente a nivel de experiencia usuario, de, de integrabilidad etcétera.

Pero la recomendación mía sería HubSpot.

Sí, eh, yo sobre Attio lo hemos estado usando últimamente nosotros en, en Latitude y va muy bien. O sea es como el Linear, eh, de los CRMs. Linear, eh, la herramienta de project management-

El CRMS para hipsters Premium Sí.

Sí, sí. No, va superbién, muy fácil de usar. No tienes que hacer 40 clics para añadir campos ni, ni historias. Es mucho más flexible pero también es me-es menos gobernable em- ...pero va fantásticamente.

Es ese medio camino entre un HubSpot y un Airtable, ¿no? Porque-

Sí

...eh, yo lo uso también Attio para los inversores. Como tengo un CRM de todos los--como hablo con tantos ya ni me acuerdo y cuando voy a Londres, eh, pues hago filtro, ¿no?, de ver qué, qué inversores que creo que son relevantes para Factorial están en Londres y hace más de seis meses que no he hablado con ellos. Y desde ahí mismo les mando un email y--o lo manda Biel, chief of staff de Factorial y, y se-- pero sale mi nombre y como todo magia funciona súperbien.

Esto desde Airtable no se puede hacer y montar un HubSpot solo para eso es un overkill entonces Attio está en e-en un espacio interesante.

Carlos Orno dice, eh: "Pipedrive", que estoy de acuerdo. Pipedrive, eh, es mucho más enterprise ready que Attio, ¿vale? No es súper enterprise ready, est-está pensado para microempresas y equipos pequeños pero Attio es un juguete sirve como base de datos personal-

Hemos dicho HubSpot, te das cuenta

...ah vale HubSpot sí. Pero Hu-HubSpot, ehm, si estás empezando también tiene una complejidad de integración quieras o no tien-tiene más complejidad que Pipedrive. Y Pipedrive tiene más complejidad que Attio y Attio tiene más complejidad que Airtable.

Entonces bueno, eh, ahí cada uno tiene que ver qué le sirve . Lino Ruñuela pregunta: "¿Qué estamos utilizando en Factorial en cuanto LLMs?" Eeeh, tenemos varios casos de uso, eeehm, que utilizamos la API de ChatGPT.

Estamos haciendo-- de momento no hemos utilizado otro modelo, pero creo que es algo que deberíamos hacer. Y luego tenemos una--un proyecto que no sé todavía no, no, no es público, pero sobre Rack, ehm, que, que estamos trabajando actualmente y que tiene buena pinta.

O sea queee--bueno ya iremos contando

. Bueno, pues oye, lo dejamos aquí, eeem, llevamos ya un buen rato hablando. No sé si queréis comentar alguna última cosa. No tú César no vas de hacer vacaciones, ¿eh?

No nada. Exacto.

¿Tú Jordi?

Yo la semana que viene estoy en Suecia y ahí, eeem, no tengo claro todavía el, ah, el online que voy a tener. Entonces para jueves que viene, el-- no sé seguro si podré. Todos los otros sí, estoy aquí en Suiza superbien instalado pero la semana que viene es la que tengo menos claridad de, de ten--de tiempo que voy a tener y internet que voy a tener porque estoy en una isla en el archipiélago, eh, que hay al lado de Estocolmo con niños y familias yyy es más complejo.

Bueno ya nos contarás. Muy bien yo iré bajando hacia el sur, eh, final de esta semana, ella me voy de San Francisco iré bajando para abajo Big Sur, eh, Santa Bárbara, San Diego, eh, ya os iré contando.

Muy bien. También hace de-- hace guardería tiene Starlink Daycare también para,para los niños.

Bueno seguro que hay algún modelo de AI que te manda un SMS,que manda al niño un SMS. Pues nada chicos, eh, nos vemos la semana que viene.