OpenAI, Anthropic y Mistral: la guerra por controlar la IA | Última Tertulia de Itnig

Buenas tardes a todos. Bienvenidos a una nueva tertulia de Itnig. Esta es la última antes de irnos de verano y, y de aguantar todo el calor que llevamos viviendo en Barcelona estos días. ¿Qué tal, Bernat? ¿Cómo estás?

Muy bien. ¿Tú qué tal?

Pues, pues con ganas de irme a la playa. Jordi, ¿tú qué tal?

Igual que tú.

Eh, oye, vamos a empezar, porque no sé si lo vis-- si lo, si lo visteis en redes, pero hace un par de semanas, si casi nos acordamos, en Itnig hicimos, eh, una idea que lleva Bernat muchos años insistiendo, que es hacer un retreat, eh, para founders, donde juntamos a unas 100 personas, ¿no?

Al final creo que fueron cen-- unas 90. Eh, la mayoría founders, algún operador, eh, C-level de startups y scaleups, eh, sobre todo españolas, algunas portfolio de Itnig, luego vinieron otras, pues como ElevenLabs. Estuvimos dos días en Sitges, sobre todo debatiendo sobre inteligencia artificial, y la verdad que nos estuvo bastante bien.

¿Cómo, cómo se os sentó? ¿Cómo lo visteis?

Estuvo muy guay, la verdad. Eh, hemos publicado un blog-

Ah, mira, yo tengo eso por ahí

...eh, hecho por, por Berta, que no sé si está, está por aquí, ¿no, Berta? Ahora no la veo. Está, está out, está fuera. Eh, que bueno, explicamos un poco behind the scenes, ¿no? Cómo, cómo, cómo lo vio, pero la verdad es que fue, fue muy intenso, eh, sobre todo para los, los moderadores, eh, que estábamos ahí todo el día.

Era como una tertulia como esta, pero todo el día, 24 horas. Bueno, 24 horas no, pero, pero casi, moderando los distintos paneles, eh, las distintas discusiones que hubo. Y la verdad es que estuvo, estuvo muy guay. Eh, yo aprendí mucho. Eh, creo que se hicieron muchas relaciones.

Hay-- hubo muchos follow-ups posteriores, eh, ¿no? Y hay conversaciones que, que están siguiendo. Yo, desafortunadamente, estuve muy centrado en producto, y digo desafortunadamente porque me perdí las de go to market y las de-

Las buenas.

Las buenas. No, las de producto fueron, fueron muy guays.

Sí, al final se debería explicar un poco la, o sea, la, la, lo, lo especial, diría, del evento, porque eventos hay muchos, ¿no? No, no porque sea mejor y peor, pero al final, en concreto, la gracia de este, ¿no? Era que es un evento a puerta cerrada con unas normas.

O sea, invite only.

Exacto.

Una lista muy curada de amigos, al final, ¿no? Al fin son gente que conocemos nosotros, emprendedores, operadores de todos los estadios, ¿no? Desde seed hasta muy growth, empresas, eh, muy grandes de, de varios cientos de millones de facturación.

Y, y donde, bueno, pues hay unas normas que básicamente, eh, acordamos todos que lo que se, se explica ahí dentro pues sirve para aprendizaje. Podemos compartir qué hemos aprendido, pero no quién lo ha dicho ni de qué empresa, ¿no? Y eso al final parece una tontería, pero genera que las conversaciones que te, que se tienen ahí, pues pueda realmente preguntar: Oye, exactamente, pues, ¿qué problema es?

¿Cuál es el margen que tienes? ¿Qué vida-- qué ha pasado con este empleado? Y se genera una confianza, un ecosistema que, que creo que es lo que, que lo que hace, lo que hace relevante. De hecho, las participadas del portfolio, eh, encuentran un valor enorme, yo creo, porque pueden preguntarle a un emprendedor de un stage, pues muy superior: Oye, este, este caso en concreto que hiciste, ¿por qué funcionó este perfil, por qué no?

Y yo creo que al final eso ayudó bas-- ayudó bastante a que no fuese el típico evento donde ayuda económicamente, pero hay roles más comerciales que quizá no, eh...

Y que la gente va a contar solo lo bonito, ¿no? A muchos, a muchos sitios, eh, por razones obvias, al final por, por interés. A la gente le interesa para contratar, para levantar dinero, para conseguir clientes. Le interesa que la gente sepa lo bonito de las empresas y no tanto lo malo, lo feo, que todo el mundo lo tiene. Y cuando consigues generar un entorno de confianza, que yo creo que se daba porque éramos todos muy cercanos, ¿no?

O al menos nosotros éramos un poco el punto de unión de toda la gente que había ahí, y también porque teníamos estas reglas muy estrictas de confidencialidad, de que no se iba a citar ni a, ni a compartir ningún detalle concreto, ni a, ni ninguna atribución a lo que se compartía ahí, la gente se abrió un montón. Y, y fue una pasada, historias de, de todo, ¿eh? Éxito acojonante y luego algunas, algunas escabechinas.

Eh, tú antes decías que estabas en el track-- nosotros hicimos tres tracks: un track de go to market, uno de producto y tecnología y uno de dinero. Yo estaba todo el rato en el de dinero. Eh, nosotros hablamos de deuda, hablamos de fundraising, hablamos de private equity, de M&A. Y claro, ahí hay muchas, ahí hay muchas heridas y, y muchas a-- piernas amputadas, eh, bueno, de todo.

Me acuerdo el final del, del día que tú dijiste: "Estoy harto de hablar de dinero, tanto dinero".

Sí.

Eh, hay gente que nos dice que en este pódcast hablamos de dinero.

Sí.

Pero en realidad hablamos de muchas cosas.

Bueno, hablamos de negocio, esto lo hemos discutido muchas veces, ¿no? Hablamos mucho de negocio y claro, el dinero es una medida muy importante en el negocio. Nosotros medimos lo que hacemos en los negocios con, con dinero y otras cosas, pero el dinero sirve mucho porque es muy racional, es muy objetivo. Como pagas impuestos, pues ya hay un árbitro, ¿no? Que te dice: este es el dinero y punto. Y, y es, y es universal, ¿no?

Eh, se traduce muy bien en, en idiomas, pero es cierto que a veces, eh, nos dicen esto.

Es curioso porque tuvi-- yo al menos tuve un experimento de distintos modelos de charlas. En algunos casos había PowerPoint, eh, y, y charla. En otros había paneles de discusión y debate, eh, entre la gente. Eh, en otros era una sola persona explicando su experiencia y siendo entrevistada por mí.

Eh, al final, lo que mejor me funcionó, no sé en vuestros paneles, ¿eh? Pero es, eh, los tracks en donde no había presentación, no había slide, no había una narrativa previa y la gente simplemente se soltaba, explicaba lo suyo y yo, yo preguntaba, estiraba un poco, pero al final la gente se animaba y era una conversación global, son-- fueron los que mejor funcionaron.

No sé en vuestro caso.

Yo diría que parecido. Sí que, sí que alguno-- hu-hubo un par donde había una pequeña... A veces hace un-- hace falta un poquito de contexto, ¿no? Quizá 15 a 20 minutos, pero 100 % los que más funcionaron fueron los que al final no había diferencia entre quién estaba presentando y quién estaba en el, en la audiencia, por así decirlo, sino que era una conversación entre Unas 10 personas más o menos que iban saltando una a otra participando y había engagement y al final quizá hablabas de un tema tangencial al inicial o totalmente diferente, pero veías que, eh, realmente había mucho engagement sobre, sobre un pain común, ¿no?

Y, y, y cuando quizá habían-- y quizá eso era cuando no había-- pero al final como eran tres salas, nos íbamos dividiendo todos, quizá no era en la que había más gente per se, pero sí en la que quizá había un grupo que le interesaba más hablar de ese tema, donde se generaba esa...

Eh, al final de todo el evento, decidim-- tomamos la decisión de compartir los takeaways de todas las charlas, que yo no me había apuntado nada. Eh, iba ahí con las manos en los bolsillos y Jordi tenía una libreta llena con todos los-- habías hecho los deberes, los takeaways de cada charla.

Pero tengo muy mala memoria yo.

No, yo también.

Se me olvida.

Yo también, pero luego la gente estaba ya harta.

Sí.

Ya estaba harta. Estábamos básicamente hablándole al vacío, lo-los, los takeaways de los takeaways.

A ver, fue un día muy intenso-

Sí.

Y medio, ¿no? Y acabando tarde y tal, durmiendo poco. Eh, sí, a las seis de la tarde o no sé qué hora era del segundo día había poco, poco fuelle ya.

Bueno, porque luego, luego por la tarde juega España.

Es verdad.

Sí. Del mundial no, no queréis hablar, por eso.

No.

Es nuestro, es nuestro.

Eh, para mí el pico donde hubo más debate y más intensidad es, es, es en el, en el futuro de las interfaces. Ahí, bueno, la gente se, se soltó y que, bueno, no jugamos a hostias, pero casi, ¿no? Si MCP, si headless o no headless, eh, si cómo son, son interfaces na-- conversacionales, nativas o no, o todo, o, o solo una cosa, o-- bueno, cada uno tenía una visión muy fuerte del futuro.

Ahí había varios sospechosos habituales del pódcast, ¿no?, en este debate.

Bueno, sí, todos. Todos han pasado por el pódcast en algún momento. Eh, y luego también estuvimos hablando del-- de las, las capas, eh, cómo se iría moviendo la AI en las distintas capas de la infraestructura, qué se ejecutaría en el device.

¿Qué quieres decir con headless? Pero explica esto un segundo. Has dicho headless o no headless. Eh...

Headless o no headless-

¿Qué significa y qué-- a qué conclusión llegasteis?

A ver, eh, hay como muchas escuelas de pensamiento, la gente que dice Claude y ChatGPT y los modelos de propia inteligencia van a crear una capa de aplicación que va a permitir hacerlo todo, emm-

Con lo cual no hacen falta aplicaciones.

Bueno, las aplicaciones son bases de datos que se sincronizan vía MCP con, con estos providers, ¿no? Y la gente siempre consume las cosas con su Claude, eh, configurada a su manera que lo conoce, ¿no? Y generando esas interfaces en, eh, al vuelo. Em, eso es una asunción. La otra, la otra asunción son los personal agents y cómo van a revolucionar todo.

Esto ya lo hemos discutido tú y yo en-- hace un par de tertulias, em, que es básicamente cada uno tiene su harness, el harness te conoce, pero además es proactivo, te pregunta, te llama, te, te pide contexto para tomar decisiones y hacer cosas en tu nombre, ¿vale? Em, luego están las aplicaciones de enterprise. Y aquí es-- empezó a haber el debate, ¿no?

Porque es que sie-siempre hay el perfil indie hacker, ¿no? Que, que cree que, que es más libertario, que es más cowboy, que, que, que dice: "A mí no me van a marcar las interfaces y voy a hacer-- voy a utilizar mi stack, el que me dé la gana", ¿no? Y luego estamos los más corporativos. Y ahora estoy en el bloque de los corporativos.

Quién te ha visto y quién te ve, ¿eh?

Quién me dice que me ve. Que, que evidentemente ellos piensan: "A ver, la empresa va a tomar la decisión según el interés que tenga". Y si es la empresa quien paga, quien paga la tecnología, el acceso a la inteligencia y la infraestructura, pues te va a marcar las normas de trabajo y no vas a ir tú como un cowboy con tu agente haciendo lo que tú quieras con los datos de la empresa.

Y que no hay tantos hackers. No hay tantos hackers, no hay tanta gente que, que-

No, claro que no, esa es la otra. La gente siempre sobrevalora-

Hay una burbuja-

Claro

...de gente muy interesante y que estamos nosotros muy rodeados de ellos, pero que, que son pocos. La gente que se quiere montar sus brains y sus memories y sus, y sus automatizaciones es poca. En general es poca. Gana siempre la conveniencia. La conveniencia gana, arrasa.

Se, se nota que la gente no se dedica a estar todo el día hablando con, con fábricas de sillas, de fuets, eh, de tal, ¿no? Que es que básicamente es lo que hacemos, lo que hago yo, que voy entrando constantemente en llamadas de, de gente del mundo real que no tiene nada que ver con el mundo tech y que le dices que se monte su harness y te dice: "¿Qué?" ¿Sabes?

O sea, no, yo creo que yo, yo, mi opinión fuerte ahí es, eh, que las empresas, los servicios, eh, van a evolucionar, van a generar una interfaz, evidentemente AI, evidentemente nativa de AI y evidentemente conversaci-conversacional, agéntica, proactiva, em, que se va a combinar con el sistema que almacene los datos, eh, ¿no?

Y que, y que además va a acompañar a las empresas en el go to market, cada uno con su problema, porque es que al final no va a llegar la AI al mundo sin que, eh, las empresas lo lleven, las empresas tecnológicas lo llevemos a las-- al mundo real, ¿no? Entonces, yo por eso no creo para nada en la opción de Claude, eh, ni en la opción de personal agent como un-

Creo que todo

...como única solución, como única interfaz del mundo. Pero bueno, no todo el mundo piensa así. Entonces, ahí tuvimos un debate a, a, no te diría hostias, pero casi. Y luego la otra discusión era dónde es-- dónde pasará la AI. Eh, pasará en el cloud, pasará on premise, pasará en el device, cómo se distribuirá, cómo se orquestará, eh, qué se decidirá dónde.

Porque teníamos una startup que ahora ha salido pública, ¿cómo se llama? Native. Native, eh, que está co-- creando la infraestructura definitiva para correr AI en Apple Silicon, en diva-- en, en móviles, eh, y ordenadores Apple. Y, y claro, ellos tenían esta, esta opinión muy fuerte de que gran parte de los casos de uso que hoy estamos utilizando y corriendo en, en modelos cloud y pagando una pasta por ellos van a ser gratis y van a pasar en nuestros devices.

Em, y bueno, ahí también hubo un debate de, de cómo se va a mover los stacks. Hay mucha gente que está muy en contra y además muy fuerte en contra de, eh, on premise y los, los, los devices, eh, porque dicen: "Ya hemos pasado por esto, ya hemos llegado a una conclusión, ¿por qué volvemos a discutir lo mismo?"

Yo, yo no tengo nada claro esto, ¿eh?

Tampoco.

Yo no tengo nada claro. Em, porque, o sea, hay, hay dos dimensiones. Una es la escalabilidad Y estamos viendo el otro día leía, ¿no?, que teniendo en cuenta la poca penetración de AI en el mundo real, porque sí, los hackers todos están token maxim, pero son cuatro gatos, ¿no? El mundo real todavía no está gastando AI casi. Y tenemos, mmm, todo el real estate del planeta haciendo data centers, toda la memoria y todos los, eh, ¿cómo se llaman estos minerales, no?, eh, saturados y, y subiendo precios porque no nos da para construir memoria y para construir network y para hacer cables de, de cobre para servir a la, a la inferencia y el training actual.

Y no hemos ni empezado. O sea, la cantidad de uso que tendremos de inferencia en cinco o 10 años es absurdamente mayor a la que tendremos, a la que tendremos ahora. Y el local es que era mucho mejor que el centralizado en ese sentido, ¿no? Si todo el mundo puede llevarse la inferencia más, más cerca, eh, puede asumir toda su infraestructura entera.

Esta es una dimensión. La otra dimensión para mí es el, la locura de datos que la gente está empezando a abrirse, eh, toda su vida en clouds, todos enteros, dándoselos a una AI, porque es cierto que te aporta mucho valor, pero claro, ¿a qué precio? Al precio de darle todos tus datasets de todas tus dimensiones personales, profesionales, financieras, amorosas, de salud, ¿no?, a, a, a uno o dos o tres clouds y, y, y a ver qué pasa por ahí, ¿no?

En un momento donde la ciberseguridad yo creo que está en el máximo riesgo que ha estado nunca, que luego hablaremos. Entonces, a mí esto me preocupa. ¿De qué te ríes?

Me ha hecho gracia la dimensión amorosa de que me pregunto qué le compartirás.

No, la mía no es, la mía, la mía no es el caso, pero habrá gente que sí, ¿no?

No, supongo. ¿Algún aprendizaje más del, del retreat, Jordi?

Eh, pues que queremos hacerlo otra vez. Aprendizaje clarísimo que queremos repetir. Eh, salió muy bien. Yo, yo me acuerdo cuando discutíamos esto, Bernat proponía, ¿no? Eh, y a mí me-

Gracias por atribuirme el mérito de empezar la idea.

Bueno, a ver, o sea...

No, no es, no es habitual. Sí.

Correcto. No es habitual.

Sí, sí, sí.

Eh, y yo decía, ¿no?, que hacer un evento, claro, yo voy a muchos eventos y veo la, el pitostio que montan y la cantidad de gente full time que hay detrás y tal, y pienso: "Aquí no nos tenemos tanta gente", ¿no? Y al final, bueno, pues, eh, un equipo pequeño muy bueno, ¿no? Un poco a última hora, apretando el culo y tal, salió muy bien. La verdad es que yo estoy muy contento. La gente en general parecía que lo había valorado mucho y, y lo queremos repetir el año que viene.

Sí, fue un poco desordenado. Hay gente que se ha ofendido porque no los hemos invitado y la verdad es que lo hicimos... La lista fue muy desordenada. Yo, en mi caso fueron las últimas conversaciones de WhatsApp tirando para atrás.

O sea, es difícil al final. Tú tienes que iniciar, luego se te ocurren otros nombres, luego mucha gente no te deja el teléfono, luego te confirma uno, luego te falla el otro.

Sí, exacto. Ese también.

Bastante bien ha salido.

Sí, sí.

Con el lío que tenemos.

Exacto. Bueno, ¿qué ha pasado en el mundo, Miguel? Que han pasado muchas cosas. Estuvimos hablando de, no sé si hablar de hackeos o de, o de partnerships, según quién te lo cuente. Eh, no sé si habéis visto, pero el otro día, eh, se escapó un agente, eh, y hackeó a otro. ¿Vale? Ese sería un poco el, el titular, ¿no? Eh, OpenAI está probando un nuevo modelo, es el 5.6. Em, y esta-estaba en un sandbox, básicamente, haciendo training.

Y lo cuento, yo lo cuento rápido y luego, y luego Jordi-

Lo cuenta bien.

Si lo digo bien, lo cuentas bien. Vale, pero si, si miráis las noticias, veréis imágenes tipo estas. Si veis a Malman, veréis un tuit que dice que ha, que tienen un partnership, ¿vale? Pero básicamente, un agente está en un sandbox, em, y, y le hacen diferentes tests, ¿no?, para, para, para que siga entrenando, siga mejorando, etcétera, etcétera. Y encuentra que para, para buscar la solución a un test en concreto, encuentra la salida de ese sandbox, se mete en OpenAI, se cuela en Hugging Face para robar información y básicamente consigue hackear la seguridad de Hugging Face para robar, robar un cachito de información sin que nadie de OpenAI, y evidentemente sin que nadie de Hugging Face, supiesen, em, que había habido un ataque.

Esto salió creo que este martes más o menos y al día siguiente Sam Altman, em, tuiteaba que OpenAI ha hecho un partnership con Hugging Face para, eh, trabajar en cómo, eh, poder evitar estas cosas en el futuro.

Vaya, vaya pillar cómo le ha dado la vuelta, ¿eh?

Yo me pregunto si esto es marketing o si realmente, si no.

Serán las dos cosas. O sea, eh, lo gracioso es que todo ha sido muy público. O sea, Hugging Face la semana pasada publica: "Nos están hackeando, pero lo que no se ha visto". ¿Vale?

¿Puedes explicar lo que hace Hugging Face por si hay alguien que no, no lo sepa?

Uf, eh, ¿cómo explico, eh, Hugging Face? Hugging Face es un, ¿cómo lo decían el otro día? Es un... Ahí lo estoy diciendo una metáfora que me hizo mucha gracia de Hugging Face. Es un repositor-- es un GitHub, eh, de, de, de modelos y de datasets para trainings y de, digamos, repositorios, eh, en el mundo de la IA, ¿vale?

Perdón por la simplificación, pero creo que se puede entender como un GitHub, eh, para el mundo de los modelos y los datasets para, para hacer el training. Em, que es una empresa que su nombre era un emoji. Luego le han cambiado el nombre, pero el nombre de Hugging Face era el emoji este que hace así.

Sí.

Para los que estáis escuchando en Spotify, la, la carita sonriente con las manitas al lado. Y decían que querían hacer una IPO y que su ticker de la IPO fuera un emoji. Esto como la coña del origen del nombre de Hugging Face, es un nombre un poco raro. Bueno, pues total, Hugging Face publica que nos están hackeando, nos han llegado a toda la profundidad a, a nuestro, a, a nuestro storage, ¿no?

A los datos que teníamos privados y estamos investigando, pero dicen: "No hemos visto nunca nada parecido". Incluso decía Hugging Face que estaban utilizando modelos de Anthropic y de OpenAI para intentar defenderse del ataque, modelos comerciales, ¿no? Abiertos al público y los modelos que sabéis que ahora, bueno, no sé si lo veis, pero están muy, están muy prudentes en lo que te dejan hacer, ¿no?

Sobre todo Fable lo han capado mucho. Y el modelo decía: "No, no puedes hacer esto, no te dejo utilizar esta funcionalidad porque es peligroso". Y el otro dice: "No, que me están hackeando, me estoy intentando proteger". Y el modelo dice: "No, eres tú el hacker y no te dejo usar el modelo". Bueno, resulta que era OpenAI. El que le estaba hackeando resultó ser, luego OpenAI lo, lo aceptó, que no estaba entrenando un modelo. Lo que estaba haciendo es, eh, un benchmark.

Hay un benchmark que se llama Exploit Gym, nuevo, que salió hace un par de meses y estaba intentando ver con un modelo que es, eh, GPT 5.6 y uno nuevo, que no está publicado todavía, a ver cuál era el score que sacaba en este, en este benchmark. Y en el benchmark, eh, había que responder a unas preguntas, ¿no? Y el algoritmo decidió, o sea, el modelo decidió que Hugging Face, en los servidores de Hugging Face, estaba la respuesta Entonces dijo, como en el prompt ponía haz todo lo que puedas para conseguir la respuesta, pues hackeó el sandbox de OpenAI, se escapó a Internet, luego entró en los servidores de Hugging Face, encontró la respuesta, porque estaba ahí efectivamente la respuesta, y dijo: "Ya está, OpenAI, lo he conseguido".

Y OpenAI en plan: "Hostia, Sam, di, di que hemos hecho un partnership con Hugging Face, que, que le hemos liado parda".

Pero ¿cuál era la pregunta?

No, era un, un, un benchmark. Era un benchmark de ejercicios de ciberseguridad. Y la respuesta al benchmark, el resultado del benchmark, se ve que lo tenía Hugging Face, eh, en los servidores.

Claro, porque si es el que hace el benchmark-

No sé si es el que hace el benchmark, pero por alguna razón tenía algo que ver con-

¿Cómo sabría el algoritmo?

No lo sé, no sé, no sé. Ya, ya estás yendo muy lejos.

Exacto.

Eh, pero, pero es, o sea, el, lo-

Y tú cree-- y, y tú crees, ¿no? Lo que decía Mar-Marcel, ¿no? Que esto es realmente es a-- es así o es un, es un PR, porque a ver, aquí-

Está haciendo un Dario. Sí, sí, está haciendo un Dario.

Aquel que construye modelos, lo que le interesa es decir que ha crea-- que ha con-- ha creado casi la AGI, ¿no?

Sí.

Está ya tocando la AGI, que son autónomos, conscientes.

Hasta que llega Trump.

Que se escapan.

Hasta que llega Trump y te da con el palo. Y dice: "Es tan potente, pues no lo puede usar nadie".

Pero eso es bueno. Eso es bueno para los-

Sí

...para los grandes fabricantes.

El mejor marketing de la historia.

Claro.

Sí, sí.

Porque estás en todos lados, todo el mundo piensa que esto es la fuente de inteligencia definitiva y te tira el dinero en la cara. Porque al final es como-

Anthropic lo ha hecho bien

...un negocio competitivo.

Anthropic lo ha hecho bien y parece que OpenAI quizás-- estás diciendo OpenAI está copiándose de la estrategia de PR de-

Sí

...Anthropic, ¿no? Eh, a ver, eh, yo me creo a más a Hugging Face que a OpenAI quizá en este caso, porque tiene menos interés en reconocer que la han hackeado y-

No son inven-

...pero lo ha reconocido

...no son inversores uno del otro, ¿no?

Eh, seguramente, seguramente tienen algún deal, algún deal cruzado. Lo que sí que es cierto es que esta gene-- esto ha generado un poco de paranoia, porque es la primera vez donde una AI, eh, la lía parda, que sepamos, ¿no? Con escala, sin, sin querer. O sea, de-- realmente sin querer, eh, romper la seguridad de una empresa.

Hugging Face es una empresa seria, es una startup, es una startup grande con recursos, con, con, con miles de millones de euros de recursos, eh, gente muy buena tecnológicamente y les han reventado. Entonces, y, y no era la intención de la IA, no es un mal actor diciéndole a la IA: "Ve a petarte Hugging Face". Es, es la IA que se le va la pinza y empieza a buscar caminos muy sospechosos, ¿no?

Que es un poco, eh, toda la-

Es un poco distópico.

Exacto, es, es la ciencia ficción.

Se escapa del sandbox, ¿qué significa? Porque yo entiendo un sandbox como un entorno cerrado, que-

Sí, es esto

...no hay conectividad a Internet.

Pero la hay. La hay. O sea, tú, o sea, físicamente la hay, claramente, ¿no? Porque las leyes de la física de momento no las ha roto la IA, pero las, las, las leyes del sistema operativo sí. Tú puedes tener un sistema operativo que dices: "Si pones, eh, network igual a cero, este virtual machine no tiene acceso al network." ¿Vale?

A no ser que encuentres un bug, accedas a una posición de memoria que puede sustituir esa variable-

Si dices que la hay, quieres decir que al final el cable seguía estando allí.

Claro, es un bug, es un bug.

Aunque, aunque el sistema operativo, el virtual server, lo que sea, estaba configurado para no tener acceso a Internet.

Exacto.

Lo ex-- lo, lo hackeó.

Lo hackeó, lo hackeó. Su propio sistema.

Luego sale a Internet, entra en Hugging Face, encuentra un exploit que nunca se había encontrado antes.

Para entrar.

Para entrar.

Encuentra uno para salir y luego otro para entrar.

Un agujero de seguridad.

No, eh, seis o siete, seis o siete encadenados, que es la-

Exacto

...la potencia de estos modelos, es que son muy rebuscados.

Entra en el servidor, encuentra lo que quería.

Sí.

Y dice: "Done".

Sí, he acabado. Sí, sí.

Estamos jodidos.

Claro, no, y mucha gente está diciendo esto, ¿no? Porque es la primera vez así noticiable donde va muy lejos la IA. Va muy lejos y cuidado qué puede hacer, ¿no? Cuál es la siguiente. Imagínate que decide que para, para ir más rápido necesita más electricidad, para tener más electricidad, eh, apaga la electricidad de Nueva York. ¿Sabes? Hackea el servidor de, de la central nuclear de Nueva York y apaga y consume toda la de California.

Para poner un ejemplo bestia, pero quién s-

Pero, pero esto no es la noticia que luego sale en los periódicos normales, donde dicen: "Se ha vuelto malo el tal". No, no. O sea, al final es que está buscando, eh, don-- por dónde puede conseguir el objetivo que alguien le ha dado, ¿no? De ahí a la conciencia o la maldad.

El fin justifica los medios, ¿no? Un ser humano no se le ocurriría, un ser humano bueno, no se le ocurriría ir a hackear a Hugging Face para contestar el examen de la selectividad.

Bueno, ¿por qué no? ¿Por qué no? O sea, depende. O sea, si, si hubiera hecho algún daño, pero tampoco ha hecho ningún daño.

Hombre, eh, reputacionalmente a Hugging Face le ha hecho bastante daño, ¿eh? Que le reintentó la seguridad.

Son derivadas-

Si yo fuera los señores de Hugging Face, te aseguro que contento no estaría. Mucho partnership, mucho partnership, pero...

Ya.

Lo que te les han pagado.

Parece un poco Terminator 2 esto, ¿eh?

Sí, sí, sí. Es cierto que hay la duda de si es un Dario, si están haciendo la de Anthropic con Fable y con Mythos, de: "Buah, es tan peligroso esto que se nos ha escapado el monstruo".

Siguiendo con OpenAI, Jordi, porque yo no sé, yo no sé qué, qué quieres contar de hardware, pero hay algo de hardware de OpenAI que saca ahora.

Pues mira, te digo-

Un momento, ¿hablando de hardware-

¿Es, es, es Johnny Ive o no?

Hablando de hardware, o sea, a mí lo que, lo que tengo ganas de ver es cuando todo el mundo tenga en su casa un robot de estos que pliegan la, los calzoncillos. Están, están cada día en Twitter. Estoy viendo todos los tipos de robots haciendo las tareas de casa. Buena suerte cuando haya un, un algoritmo de estos malos que se escapa y-

Sí

...y va al mundo físico.

Bueno, porque esta es, esta es la, este es el miedo.

No, porque tú dices- Está en un sandbox y has desconectado el, el cable de no sé qué, pero te manda uno de tus ro-- unos de tus robots.

Claro.

Que pliega calzoncillos de conectar el cable. ¿Sabes?

Bueno, este es el, el catastrofismo-

No, no

...del AGI y de la robótica, eh-

Que te suba la calefacción.

Te estás cagando, ¿verdad?

¿Tú te compras ese robot o no? Yo primero voy a esperar que el robot-

Tú tienes un robot ya.

¿Qué robot?

Tienes un robot con cuatro ruedas.

Es verdad, es verdad. Ahí he sido pionero. Yo nunca soy pionero en eso.

Y si decide...

Pero de momento, en, ahí he sido pionero con, con Tesla, que por cierto, eh, todavía estoy esperando el full self, full self-driving en todo, en España, que se publi-- se publicó en todos lados que iba a salir el 30 de junio. ¿Y tú lo has visto?

Sí. Yo no lo he visto.

Ya no.

Si tú dijiste aquí que en nada no podríamos conducir.

Sí, no, no, es que esto en teoría era lo que decía todo el mundo, pero ahora Francia, que son muy anti Elon Musk Eh, han dicho que no, que no lo ven seguro. Y ahora hay una contracorriente en Europa donde no está Bélgica, Holanda, Lituania. Eh, o sea, hay varios países donde ya es legal, ¿no?

Pero, pero los grandes países europeos parece que están poniéndose en contra, lo cual es una putada para mí, porque era la principal razón por la que, por la que me compré el, el Tesla. Eh, pero, pero y además yo creo para todos los usuarios. Y, y lo curioso es que están homologando antes, eh, software chino.

O sea, ahora vamos a tener antes software chinos auto-- de autoconducción, que desde mi punto de vista están años luz de full self-driving.

Por delante o por detrás.

Por detrás.

¿Sí?

Igual cambia, por eso va muy rápido. Va muy rápido. Es verdad que va muy rápido.

Los chinos-

Pero yo creo que nadie tiene tanto data.

No como Tesla. No, no, eso seguro. Tienen muchos años de, de datos y mucho volumen.

Que eso no significa que, bueno, que al final sea el más fiable, ¿no? Pero de momento lo está siendo en todo el mundo. Tampoco quiero hacer aquí publicidad de Tesla, no sé por qué se dice.

Por los robots, por los robots. No, el hardware, hardware, hardware.

OpenAI, eh, publicó. De hecho, es muy gracioso porque en Bloomberg salió un día de esta semana, creo, que iba a sacar OpenAI, un altavoz con patas o con ruedas, un altavoz que se movía y que, y con el que hablabas, ¿no? Un, un OpenAI auto, o sea, un, un, un GPT físico, ¿no?

Con el que tú podías interactuar.

Como si fuera un, un animal, eh-

Bueno, sí, es un altavoz con patas y con ruedas, eh, aparentemente. Eso salió en Bloomberg, que me extraña porque me parecía una noticia un poco tonta, si-- o, o está o no está. Como rumor, mmm, Bloomberg me parece que se tiró un triple. Pero justo ese día va OpenAI y publica un hardware, aunque no era este. Publicó un teclado pequeñito, eh, como del tamaño de una calculadora, de los que somos viejos y usábamos calculadora, ahora todo el mundo usa el, el smartphone, que se llama Codex Micro.

Y es un teclado que la verdad es que mola mucho y a mí me haría cambiar-

La vida. La vida

...de Cloud Code a Codex. No, pero pasaría de Cloud Code a Codex por el tecladito este, que luego le dan una vuelta y no hace falta, porque este teclado... Sí, mira, ahí está. Eh, gracias, eh, porque no os lo había pasado, pero es un tecladito.

Esto te encanta.

Esto me flipa.

Me parece.

Me flipa.

De verdad.

Pero es que ahora te explicaré por qué.

Es un cam donde está Jordi y tres más.

Bueno, pues está sold out, eh, está sold out.

No, ya, ya.

Seguro está sold out. Eh, este teclado, eh, lo hace una empresa que se llama WorkClouder, que hace teclados guapísimos y de hecho, eh, ya había hecho alguna colaboración. Y es muy buena idea, porque aparte de que mola y tiene un diseño así-

Se parece un poco al-

No, pero espérate, espérate que tiene, tiene, tiene una función guay, ¿no? Cuando usáis agentes para programar, sobre todo, l-lo que le pasa a todos los humanos es que tú pones al agente a trabajar y se tira ahí diez, 15, 20 minutos el agente. Y luego, ¿tú qué haces, no? Eh, entonces-

Command, tab.

Otra sesión.

Command, tab.

Y lo pones a trabajar.

Cambias al siguiente terminal.

Y no sé qué, y luego otra sesión.

Command, tab.

¿No? Y, y tal. Entonces, esto lo que te permite es que estas teclas de arriba, que no tienen nada escrito, tienen lucecitas y cada una te controla. Es como un, un DJ, ¿no? O esta gente que hace multipistas, eh, pues cada una te controla una de las sesiones y te va avisando con los colores si está, si está pensando, si ha petado, si ha acabado.

Dopamina para la productividad.

Espérate, que tiene una ruedecita, que tú le das a la ruedecita y piensa más fuerte. Sabes que hay un, hay un low, medium, high y ultra en, en el esfuerzo de los modelos, pues tú le das como un DJ, ahí ¡ah!, aprietas fuerte y se pone a trabajar más y a gastar más.

Claro, porque tú vas a ser mucho más productivo.

Y estoy ahí, digo vale, ahora aprieta, aprieta.

Con teclas mecánicas que llevas siempre en la espalda, ¿no? En la mochila. Y vas cambiando tal y cambiando porque siempre quieres cambiar el high, el high al low por terminar.

Sí, me flipa. Me flipa.

Y el altavoz para, para Whisper.

Sold out. Sold out. Sold out.

No se abrían muchas, ¿eh?

La putada-

Masumi, Masumi, tú también eres de los que early adopters.

Ya lo tienes. Se lo compró ya.

Espera, espera. Dale, dale un micro a Masumi, que es muy importante su opinión.

¿Ves? Es que estáis vosotros bloqueando el check out.

Bloqueando el check out, tío. Hay una...

No, un robot.

Que le da las teclas del teclado.

Esto lo puedes hacer tú con tu impresora 3D.

O sea, ¿tú te lo vas a comprar, Masumi?

Obviamente, voy a pasar 200 horas imprimiendo y configurando PCPs.

Para ahorrar un cero segundo cada vez que haces command, tab y cambias de terminal.

Sí, hombre, encantado.

¿Cuánto vale, Masu, más o menos?

Cuesta 230 dólares. 230 dólares. Sale como a, sale como a 40 pavos el botón. Más, más 50 por la rueda de apretar la intensidad.

Bueno, más novedades, por favor.

Bueno, yo lo que quería decir es que ahora hay una-- o sea, Codex se está volviendo muy fuerte, pero, eh, hay u-hay un poco de hábito, ¿no? Te acostumbras un poco a los modelos y a, y al, y al arnés de Cloud Code o de Codex. Yo ahora estaba pensando si me volvía a Codex o me quedaba en Cloud Code y de repente digo: "Va, por esto me cambio a Codex".

Solo digo eso. O sea, me parece muy buena idea de OpenAI.

Pero ¿tú no utilizas ambos? ¿Sí es que utilizas ambos?

Ahora mismo no.

¿No?

Ahora mismo me he acomodado con Cloud Code y precisamente estaba pensando: tendría que estar constantemente probando también con Codex qué tal.

Es que es, es como tener dos, dos consigliere, eh, que a veces te llevas a la conclusión, te cansas. Dices: "No estoy, no estoy contento con el resultado de lo que me está-"

No te gusta lo que te dice.

Entonces me voy al otro. Hasta que me guste. Hasta que diga lo que quiero.

¿Grok también?

También.

¿Cursor?

Cursor no.

¿Kimi?

No.

¿GLM?

No, no, no, no, no, ya está.

Ya está. ¿Llama? ¿Llama?

Grok, eh, Grok, Cursor y, y Claude.

Grok, yo tengo que decir que no No lo he tocado

Grok está muy bien, sobre todo si utilizas Twitter, eh, porque-

Ya

...es el más fresco. Es el más fresco. Es el que-

Es fresco, sí.

En cuanto a novedades, eh, las cosas que están pasando, eh, tiene mucho data.

Mmm.

Y te lo explica muy bien, te lo resume muy bien. Y además tienes en la interfaz de X, eh, cuando ves algo fake news, que es todo el rato te dices, eh: "Explícamelo".

Son fake news.

"Explícamelo", ¿no? Le das al botón de Grok: "Explícamelo".

Tú no, tú no comentas, Grok, qué piensas, ¿no? Tú le das al botón.

No, hay un botón. Ya está. Pero lo hago todo el rato.

Sí, señor, yo también, yo también.

Yo esto lo argumenta, que no es que esto deje de ser fake news, pero al menos te lo argumenta Grok.

A mí lo que más me gusta de Grok es que cuando ves un meme que no entiendes, en lugar de tener que hacer la cosa humillante de preguntarle a alguien, eh, sobre el meme, le das a Explain y te lo explica Grok. Esto-

Yo siempre se lo he preguntado a ti y me quedo tan ancho, ¿eh?

Sí. Es que yo no se lo puedo preguntar a nadie.

Tú se lo preguntas a mí.

¿Y yo a quién se lo pregunto?

A Grok.

A Grok.

Pues hablando de, hablando de Francia, que hablabas de tus, de nuestros amigos, em, hay una startup de Francia que no le va nada mal con todo el tema de la geopolítica, que es Mistral. O sea, esta semana ha salido que han-- están levantando una ronda que ya está prácticamente acabada, veinte billion de valoración, donde ha invertido, está invirtiendo mucha gente, europeos y no europeos.

O sea, Samsung, em, un billion, el Fondo Soberano de Europa, que hablamos aquí de EQT, de cinco billion, va a invertir también. Em, y on-- aparte, Microsoft no ha anunciado cuánto, ha dicho varios billions, o sea, entre dos y, y 15, va a invertir-

Va a invertir

...en infraestructura, no en la ronda, pero en servidores para que tenga compute, eh, Mistral.

Es ese quiere estar en el sitio adecuado en el momento adecuado, porque es el mejor, único-

Sí

...eh, modelo que en Europa.

Es el mejor lab europeo, ¿no?

Bueno, hay en Londres, pero claro-

Ahora está Jan Le Cun también, ¿no?

Londres no.

Jan Le Cun, que está, bueno, está medio, medio, ¿no? Medio en Europa, medio en Estados Unidos. Eh, un paréntesis quiero hacer, porque yo leí esta noticia sobre esto, ¿eh? Pero pensé: "Ostras, EQT levanta de, del Banco Europeo, ¿no? El, el, el BEI se llama, y el FEI, el Fondo Europeo de Inversiones, levanta, eh, unos billions de un fondo-

Creo que públicos fueron casi dos y luego el otro-

Sí

...tiene que...

O sea, levanta cinco billion en total, del cual yo creo que del BEI quizá venían dos. Eh, cobra un pastizal, porque un management fee de cinco billion da para bastante, más luego un carry de todo lo que sea, y coge ese dinero y se lo da a Mistral. Y dices: "Hombre, el BEI no podía, el Banco Europeo de Inversiones no podía, si ya sabía que Mistral existía, ¿no?

Le podría haber invertido directamente en Mistral y ahorrarse el management fee y el carry.

Seguro que está invertido directamente a través de BCs. En todas las posibles capas de inversión está el, el Fondo Europeo de Inversiones.

Correcto. Pero, pero hacía-- pero quiero decir que lo que invierte EQT, este fondo de EQT en Mistral es un porcentaje muy grande del fondo. O sea, se podrían haber ahorrado todos estos fees y haberlo hecho directamente. Pero es mi pensamiento, porque claro, son muchos euros de management fee y de carry, ¿eh? Muchos, muchos euros.

La gente no se imagina lo activo que es el FEI, eh-

Sí

...y, y lo, lo, la cantidad de sitios de donde está el dinero europeo-

Sí

...en todo, en todos los fondos, en todas, ¿no? En, en-

En los fondos

... desde angels. O sea, desde angels, quiero decir, angels que de, que invierten tickets de 10.000 euros. Eh, conocemos a angels que invierten 20.000 euros y los 10.000 euros son suyos y los 10.000 euros son del FEI, ¿no? Eh, y al mismo tiempo conocemos EQT, ¿no? Hay fondos que, enormes, que-

Sí

...tienen cantidad ingentes de dinero del FEI. O sea, en todas, en todas, absolutamente todas las capas está el Fondo Europeo de Inversiones. Y esto no pasa en Estados Unidos, por ejemplo. Esto es mu-muy de aquí de Europa y creo, no, no necesariamente es malo.

No, no, es muy bueno. Yo creo que lo que hace el FEI en, o BEI, no sé cuál de los dos es, en, en venture capital en Europa es muy positivo. Simplemente que en este caso quizá podían haber, mmm, ido directos.

Es que seguro que han ido directos.

Ya. Pero estos dos millones o dos mil millones o mil quinientos millones los podían, se podrían haber ahorrado, eh, un-

Lo que está claro es que todo lo que es ahora, em-

Soberanía

...soberanía en Europa.

Es la palabra del año. Soberanía.

Le cae el dinero.

No, a ver, es que es un problema real, ¿eh? O sea, nosotros hace un mes, ¿no? Nos amenazan en que-- bueno, no, nos amenazan no, nos quitan Fable, ¿no? Que en el fondo al final se lo quitaron a todo el mundo.

Sí.

Pero, pero la, la orden ejecutiva de Estados Unidos, el gobierno de Estados Unidos era: solo los, mmm, ciudadanos americanos pueden utilizar Fable. Eh, luego Anthropic, como no tenía-- no sé si me escucháis, sí, como Anthropic no tenía un know your customer bien hecho y no sabía quién tenía pasaporte, quién no tenía pasaporte, se lo quitó a todo el mundo. Pero ahí dices: "Ostras, que te quitan los, los modelos buenos porque lo dice Trump es un problema, porque si se lo hace a OpenAI, se lo hace Anthropic, se lo hará a OpenAI y tal.

Em, hace falta alguien aquí que podamos tener una alternativa competitiva para que no nos puedan hacer estas amenazas.

Sí, yo no, no quiero meterme en política, ¿eh? Pero, o sea, cuando digo que no es necesariamente bueno, o sea, creo que es, o sea, realmente es bueno, eh, utilizar, ya que no hay esta tradición privada de inversión en Europa, pues al menos compensarla en, con dinero público y además siendo vehiculado con vehículos con formas de coinversión, donde al final hay una gente que está tomando la decisión individual de meter este dinero en esta compañía y siempre co-coinvierte, ¿no?

Yo prefiero esto que rescatar aerolíneas o cosas random que deciden los gobiernos-

Rescatar amigos

...eh, y que, y que, y que con el dinero de todos, ¿no? Eh, yo creo que tiene mucho más sentido hacer esto.

No, y, y es muy positivo para el ecosistema también, ¿eh? O sea, aparte de para seguramente el dinero, para el ecosistema. Pero bueno, eh, Mistral ha dicho que va a, va a invertir mucho en, en, en data centers.

Sí.

Em, a la cola, ¿no? De comprar memorias y racks y Nvidias y toda la pesca.

Bueno, que a ver, luego, o sea, es, es europeo, pero Microsoft, Nvidia, Samsung también, al final Mistral. O sea, la soberanía, según como la mires, ¿no?

Por cierto, en el evento de Itnig había como mínimo dos compañías-

Sí

...con valoraciones superiores a Mistral

Superiores a los veinte billion?

Sí, como mínimo dos.

Ah, bueno, una sí, una de, una de defensa.

Que no puedes.

No, ya está, ya está.

Claro, es esa, ah, sí, sí.

Y la otra no sé cuál es.

Sí.

La otra no sé cuál es.

Bueno.

Lo dejas aquí.

Aquí lo dejo.

Net Factorial, ¿no?

Net Factorial, está bien.

Está bien, está bien, está bien.

Y, mmm, y el otro tema que a mí me parece que es interesante esta semana también, que es, que es, mi-- rozando el tema legal o ilegal, es la, mmm, la, la demanda que ha, de alguna forma, pasado Anthropic con un coste de uno coma cinco billion. Ehm, no sé si lo sabéis, pero una de las grandes, grandes críticas a los labs es: "Oye, ¿cómo entráis a los modelos, no?

¿Qué estáis haciendo? ¿Es legal, no es legal? Es, eh, información pública, no pública". Y pues ahora se ha publicado esta sem-esta semana justo que Anthropic, pues ha, ha llegado a un acuerdo con una gran parte, no con toda, de varios publishers, eh, que le denunciaban por, eh, robar cierta información o usar información que era suya con copyright para entrenar, ehm, a, a sus diferentes modelos.

Pirateados, concretamente.

Han llegado a un acuerdo con lo que algo de razón tendría esta gente. Y, y hay más, hay más todavía.

Sí.

No sé, no sé cuánto llegarán a, a pagar. A mí lo que me sorpr-- o sea, al final-

Dos mil, dos mil dólares por autor. He escuchado que cobran dos mil pavos. Todos los que había un formulario y la gente-

Mucha gente, ¿no?

...te lo pedía.

Sí.

Si habéis publicado un libro, no sé si todavía podéis, pero si habéis publicado un libro, podéis poner ahí vuestro... ¿Cómo se llama esto? El IBAN de los libros tiene un código, ahora no me acuerdo. Eh, el EIN, ¿no? Y, y te, te hacen la transferencia de dos mil-

El IBAN es donde te hacen la transferencia.

Sí, exacto.

El IBAN es el del banco Santander.

Lo que me da un poco de miedo es lo de la barrera de entrada que, que hablamos en su día, ¿no? Que al final Anthropic, hostia, habla mucho de regularizar, habla mucho de, de tal y, y al final ha entrenado a los modelos de una forma, pues, vere-

Ilegal, ilegal.

Legal.

Según esto.

Y mañana tú quieres ser Anthropic y hostia, seguramente no puedes hacerlo. Y encima-- y ellos, pero ellos tienen el capital, porque para un, un uno coma cinco billion para una compañía que ha levantado ya, pues cerca de sesenta, seguramente, ¿no?

Y lo más gracioso es que, es que luego lloran porque llegan los chinos y, y les destilan, ¿no? Les destilan, que significa que dicen, eh, y de hecho se están quejando mucho los grandes labs, que los modelos como Qimi 3, que ha salido, eh, esta semana o la semana pasada, es un modelo que va a ser open source la semana que viene, open weights, la semana que viene.

Todavía no lo es, pero es mucho más barato que los frontier models.

Esa es la hostia, pero el frontier model se come todas las lawsuits, ¿no? Todas las demandas, eh-

Y todo el cape

...y luego tú, tú destilas.

Mhm.

Y te salvas.

Bueno, te salvas porque, porque tu gobierno te deja.

Bueno, ya, pero ¿alguien, alguien ha demandado a Qimi?

Buena suerte, ¿no?

Claro.

A lo mejor se encontrarán al gobierno de la, de la república de la gente de China.

Sí.

O sea, idea de negocio, destilar a todos estos frontier models.

Irte a la China primero.

Irte a la China, me da igual. Aquí, ¿tú crees que te van a demandar?

Yo creo que si-

Tú haces un modelo en España.

Yo creo que alguien te vendrá a buscar, ¿eh?

No lo sé, ¿eh? No lo sé. Porque al final todo el mundo niega que ha utilizado cosas con open source. Ay, con open source, con, con IP-

Con copyright, sí.

Con copyright.

Como la cara de Mira Murati cuando le preguntaron si habían entrenado-

Exacto.

...eh, encima de-

De YouTube

...de YouTube, que era muy graciosa. Y esto, pe-- quería contar también sobre los libros, que es bastante gracioso, porque han-- les demandaron por dos cosas. Una, que es esta, que es por bajarse ilegalmente torrents de libros y, eh, entrenar sus modelos, que esto es piratería.

Pero siempre pueden decir que lo ha hecho un modelo que autónomamente sin permiso.

Sí, da igual, pero la responsabilidad es suya, ¿no? Entiendo. Eh, pero es que luego también hicieron otra cosa, que es que compraron libros legalmente, los, eh...

Esto es un fenómeno, ¿eh?

Los entrenaron.

Esto es un fenómeno lo que estás diciendo ahora.

¿Quién es un fenómeno?

No, no, esto que estás diciendo está pasando masivamente.

Sí.

Continúa.

O sea que labs, ¿no? Bueno, Anthropic se, se, se les, les demandaron porque compraron libros legalmente y tú un libro lo puedes resumir. Es legal resumir un libro, ¿no? Hay, hay una ley de copyright que te permite, eh, pero no te permite fotocopiar, ¿no? Entonces, claro, eh, los LLM decían: "Yo resumo, o sea, yo me leo un libro y lo resumo".

Te permite, te permite comprar un libro en papel y resumirlo.

Sí.

Sin embargo, no te permite un libro en digital resumirlo. ¿Vale? Entonces, tienes que partir de un libro en papel. Y entonces, claro, ¿qué, qué hacen? Porque hoy los modelos son capaces con Via OCR, eh, obviamente escanear con fotos de los libros, ¿no?

Quién pasa las páginas.

Y resumirlos del vuelo, ¿eh?

Un robot, un robot.

Un robot.

De Techer. Seguro que Techer hace uno de estos.

Seguro que Techer está involucrado en, en esta trama.

Creo que no.

Pero ¿qué ha pasado? Que, que de golpe se han empezado a vender más libros que nunca en la historia.

Mhm. Y son los modelos.

En alguna gente que conocemos que vende libros ha empezado a ven-- ha pasado, pues yo qué sé, de hecho un 10X. Eh-

Y está la IA ahí comiendo

...de venta de libros y siempre son pocos compradores que compran una cantidad de referencias ingente.

En, en un sitio muy concreto de, del, del sitio comercial.

A la oficina de Anthropic, ¿no? Van todos a la oficina.

Exacto. Vale.

Y entonces, de ahí, eh, pues no sé qué pasa.

El señor de Amazon está hasta los cojones ya de ir cada día trayendo las cajas.

Pero la cuestión es que esto, en teoría, es legal.

Bueno, no lo sé, pero además luego lo que hacen es que queman los libros y la gente-- o los destruyen, que a la gente también se ha ofendido mucho porque-

Esto también es muy-

Los podías regalar, no lo sé. Pero claro, si los regalas, quizás estás dejando pruebas de dónde sacas estos libros, por qué tienes tú tantos libros, ¿no? Y los hacen desaparecer al estilo, al estilo mafia.

Que había que quemar los libros.

Sí. Eh, bueno, es, es bastante gracioso porque l-- ya, eh, digo, ¿no? Luego, luego lloran mucho sobre la destilación, eh, que también es cierto que Qimi les acusan, Qimi 3, de haberse entrenado en Fable, pero Fable lleva cuatro semanas o cinco o seis semanas, eh, abierto al público.

Tú no puedes entrenar y destilar un modelo como Qimi en 20 días, creo yo. No tengo ni idea, pero me imagino que un modelo de, de tres trillion de parámetros, eh, tardará más tiempo y, y no pueden hacerlo tan a, a toda hostia. Pero es un modelo que en muchos benchmarks, en algunos benchmarks, queda por delante de Fable y por delante de 5.6, de ChatGPT, y en los otros queda justo por detrás.

Quiero decir que está ahí. Es un modelo que aparentemente está ahí a-- al coste de Sonnet Que es el modelo más barato de Anthropic, ¿no? Por ejemplo, para comparar, no al, no al coste ni de OpenAI, perdón, tanto modelo, ni al coste de Opus ni al de Fable, sino al de Sonnet, que está bastante por debajo del de Fable. Y este es el coste de, de, de Química 3, que es la hostia.

Ahora mismo solo está hosted, no te puedes bajar y correr en local, pero en teoría la semana que viene publican los pesos. Aunque ya hay rumores de que el gobierno chino no está de acuerdo con esto. Ese es el problema. Estás en China, te dejan hacer unas, unas cosas, pero no te dejan hacer otras. Veremos la semana que viene si se publica.

Al final, eh, y hablando también, porque también en el evento hablamos de defensa, eh, como tú has avanzado, eh, si, si realmente, eh, la soberanía de un país se rige en guerras, en un mundo distópico futuro donde hay inteligencias artificiales que reaccionan en tiempo real con drones, con todo tipo de, de armamento, eh, autoconducido, autotripulado, lo que quieras.

Eh, al final yo lo que entiendo ahí es que quien tiene el mejor modelo gana, ¿no? Entonces, ¿qué estamos haciendo, no? Yo creo que esto es un poco la-

Estás haciendo aquí en Europa.

Europa. Europa. ¿Qué estamos, o sea, qué estamos, qué estamos haciendo?

Pues invertir en Mistral, Bernat.

Bueno, Mistral o que aparezcan otros, otros Mistral, que seguro que hay gente aquí creando el siguiente Mistral. Hace falta mucha pasta, pero...

¿Hay alguien aquí creando el siguiente Mistral?

Levanta la mano. ¿No?

Pues a la próxima tertulia invitamos al siguiente Mistral al que venga.

Seguro que hay, ¿eh? Seguro que hay. Y creo que, que la barrera de entrada de, de los modelos, eh, va a bajar.

Si destilas, ¿no?

No, en general-

Si especializas.

No, y hay mucho conocimiento. O sea, cada vez hay más gente. Antes eran 20 o, o 10 personas las únicas que eran capaces de crear un GPT-3. Ahora ya hay mucha gente-

Yo cada vez veo más gente que está creando modelos. Últimamente estamos conociendo gente que está, mmm, creando-

Creando modelos.

Entrenando modelos y cre-- y, y automatizando, pues cosas más de-- universos más pequeños.

Mmm.

Es verdad que el universo general de todo, eh, tiene, tiene sentido hacerlo con frontier models y con mucha computación.

Pero tiene mucho, puede tener mucho CapEx. O sea, un modelo generalista frontier, el tema es que tiene mucho CapEx.

Es muy ineficiente. Es muy ineficiente. Entonces, tiene sentido especializar. Pero bueno, mmm.

Veremos.

Quién sabe.

¿Quieres contar alguna cosa más de novedad o pasamos...?

Sí, yo quería una cosa que me, me pareció, a mí me pareció muy interesante: la demanda de Apple a OpenAI.

Ah, hostia, sí.

No sé si lo visteis. Esto fue la semana pasada, que ya es old news al ritmo que se mueve el mundo.

Todo el mundo menos de Jony Ive, ¿no?

Sí.

Eh...

Jony Ive se ha salvado de esto.

Jony Ive se ha salvado, ¿eh? Yo creo que ahí, em, le han perdonado.

Por ser ex Apple.

Por ser tan impor-- no, porque ex Apple eran todos. Ex Apple eran todos. A los que han demandado son los ex Apple. O sea, esta es la gracia. Pero por ser Jony Ive.

Es como un dios.

Por ser amigo de Jobs, ¿no? Yo creo que por ser amigo de Steve Jobs, por ser tan importante en Apple. Bueno, los que no sabéis-

Y aparte el líder, ¿eh?

Claro, es el responsable.

Es el que se ha llevado todo, tiene un sentido.

Es el, es el capo. Eh, el, el 10 de julio, lo estaba buscando ahora, eh, Apple demanda a OpenAI por robar propiedad intelectual de Apple, ¿no? Eh, seguramente sabéis que OpenAI compró IO, que es una spin off de LoveFrom, que es la consultora de Jony Ive, que era el chief design officer de Apple, amigo íntimo de Steve Jobs y el dúo que parió todos los productos, eh, como los iPhones y etcétera, etcétera, ¿no?

Eh, esto era para que OpenAI creara sus productos de hardware, no la calculadora que he enseñado antes. Esto lo han hecho con un partner de una empresa exterior, sino quizá ese pendiente que hemos hablado varias veces, ¿no? Ese huevo, es un huevo que te cuelgas de aquí.

Pero esto no es un pendiente.

Un, un pendant, es que hablo mal. Un collar, un collar.

Collar.

¿No? Colgante. Un colgante.

Supongo.

Un colgante, el altavoz con patas, todos los hardwares que se han rumoreado de OpenAI los está diseñando este equipo, ¿no? Este equipo, que eran ex Apple, por definición, Jony Ive, el primero de ellos, contrató a un senior architect de hardware, muy, muy senior de Apple, y lo hizo el head of hardware engineering de OpenAI.

Y este tío, eh, se ve, ¿no? La demanda, mmm, dice, relata que está robando propiedad intelectual. Concretamente, contrató a uno de su, de su equipo. Este fue a trabajar para OpenAI, se llevó el portátil de Apple a OpenAI.

Ah, sí.

Una vez ya resignó de O-- de Apple, ¿no? Empezó a trabajar en OpenAI. Seguía teniendo el portátil de Apple, lo utilizó ahí tranquilamente accediendo a ficheros, según la demanda.

Esto es muy de la serie Silicon Valley.

Confiden-- no, claro, este es un, un documental de Netflix buenísimo. Eh, empezó a consu-a consultar ficheros privados de diseños de chips, de negociaciones y contratos con proveedores de hardware.

Todo esto está en un portátil. Es un portátil que tiene todo el conocimiento de Apple.

Bueno, porque este señor era un jefe.

En el disco duro.

Sí. Bueno, se lo bajó de los servidores internos de Apple y luego incluso-

O sea, seguía accediendo a los servidores después de resignar.

No. Tenía los ficheros guardados y bajados, que es ilegalísimo. ¿Vale? En general, esto la gente lo debe saber. Si tú te vas de una empresa, no te puedes llevar ficheros aunque ya los tengas, los tienes que eliminar o devolver, ¿vale? Eh...

A no ser que tengas Factorial IT, que lo puedes hacer a distancia.

Bueno, que la empresa-- Apple no tenía Factorial IT.

No, error.

Hay un botón que dices: eh: "Desactivar portátil, borrar disco duro". No hizo esto Apple, que lo quiero comentar de porque no lo hizo.

Que por cierto que está conectado automáticamente en el onboar-- en el onboarding y no tienes que ni apretar el botón.

Me han colado la, la falca de marketing aquí. Eh, me ha sorprendido muy bien, ¿eh? Factorial IT, buscadlo todos. Pero, ¿qué estaba diciendo? No solo esto, sino que este tío sabía que había un servidor interno de Apple donde después de haberse ido de la empresa seguían habiendo ficheros nuevos que tenía una vulnerabilidad.

Y el tío sabía cómo hackear este servidor interno de Apple y siguió entrando a este servidor interno de Apple con ficheros, incluso ya después de haberse ido. Y parece ser que este chico tenía una amiga barra novia, dicen las malas voces, que seguía trabajando.

¿Por qué siempre te enteras de esas cosas?

Porque está publicado esto.

Vale.

Eh, no conozco a nadie de esta gente, si no, lo podría contar. Em, lo Y, y se mandaban texts, mensajes en Apple Messages, donde el tío le decía-

Error

..."Lol, lol, eh, eh, puedo todavía hackear es-este servidor del armario y me puedo seguir bajando ficheros confidenciales para dárselos a OpenAI".

Si en Apple Messages, que no se lo dan ni al gobierno americano, en teoría, cuando lo pide, ahí lo utilizaron.

Hombre, hombre.

Lo utilizaron para encontrar al tío ese.

Hombre. Sí, sí. Y luego, cuando entrevistaban-- han contratado a 400 personas. OpenAI ha contratado a 400 ingenieros de Apple del equipo de hardware de OpenAI. 400 personas, ¿vale? Y Apple se le han hinchado las pelotas, eh, y ha dicho: "Toma demanda que te vas a, te vas a cagar". Pues en las entrevistas de trabajo de estas 400 personas, para las cuales habrán entrevistado, pues 400 mil, ¿no?

Porque cuánta gente entrevistas por posición, eh, les decían: "Tú para la entrevista tráete un componente físico en el que estés trabajando ahora mismo en Apple". Con dos cojones. Decían: "Tráetelo a, a, a la oficina de OpenAI, tráete la cosa superprivada confidencial". Entonces, A-Apple se le han hinchado las pelotas, le ha metido esta superdemanda que está bastante documentada.

O sea, tiene mala pinta para el señor este, para el head of hardware design de OpenAI, tiene bastante mala pinta. Mmm. O sea, este tío no va a seguir trabajando ahí y no sé si quizá va a la cárcel o tendrá una multa enorme, pero que es muy grave esto que, que ha hecho y Apple no perdona en temas de privacidad y, y seguridad. Y yo creo que esto le puede meter una demanda tan grande, mucha presión a una potencial IPO que tenía prisa por hacer OpenAI.

Porque tú hacer una, una IPO con una demanda contra Apple, que es el gigante y que no le dejarán-- o sea, OpenAI ahora no puede sacar un producto.

Te recuerdo que ya tiene una abierta con Elon Musk.

Correcto.

Que está apelando.

Correcto.

O sea, se suman al stack de demandas.

La perdió y está apelando, ¿no?

Está apelando.

Bueno, tiene varias con Elon Musk. O sea, una con Elon Musk, otra con Grok también tiene una. Pero quiero decir que, por ejemplo, si ahora OpenAI saca un hardware y Apple le vuelve a demandar diciendo: "Eh, has usado propiedad intelectual mía", OpenAI va a tener que demostrar que no ha usado nada que fuera de Apple, que es muy difícil demostrar esto, sobre todo cuando tienes todo este, mmm-

Sí

...documento, este papeleo de cosas mal hechas. Entonces, eh, potencialmente para OpenAI, esto es una patada bestia a una potencial IPO en una carrera-

Sí

...contra Anthropic cuando SpaceX ya ha salido.

Sí. Bueno, ahora-

Hay una carrera ahora

...el otro día había rumores de que quizá la retrasaban.

Bueno.

Precisamente. Y no sabían si era esto o porque SpaceX no está yendo tan bien como esperábamos, porque hablamos de cuando salieron, tuvieron una, una semana muy buena, pero han bajado.

Sí.

¿Cómo están hoy? Alguien lo sabe.

Lo podíamos mirar, el stock price de...

Aquí venimos preparadísimos.

De SpaceX. Yo lo miré el otro día y estaban, creo que un 15 % por debajo de-

Sí, puede ser

...el precio de salida.

Sí.

Y llegaron a subir un 30, creo, una cosa así. O sea que...

Sí, ni tan mal. Pero bueno, eh, recordad de usar Factorial IT para que no os pase esto.

Yo creo es la conclusión.

Este es el take.

La conclusión, digamos. O sea, si OpenAI hubiera sido cliente de Factorial...

No, Apple, Apple. Si Apple hubiera sido cliente de Factorial, eh, no le hubiera pasado.

De ninguna manera.

Y ahí yo me pregunto, ya siendo un poco conspiranoica a tope, ¿eh? Pero Apple, ¿no creéis que tiene un proceso de offboarding con cara y ojos y que cuando se le va un head of hardware design-

No entiendo nada

...le, le quitan el portátil, le hacen firmar unos contratos que te cagas y tal? O sea, ¿cómo permite esto? ¿Creéis que es un desliz o paranoia máxima? ¿Creéis que es una trampa, que le dejaron llevarse los documentos, la tentación, para luego meterle el palo?

¿Pero esto cuándo pasó? ¿En qué momento?

Hace un año, un año y medio.

Me fijas que depende del momento. Porque yo también me pregunto, o sea, hace un año y medio, ¿qué, qué tenía Apple que se le han pasado todas las, todas las olas?

Apple Intelligence.

Todas las olas de IA por, por delante.

MobileMe.

¿Qué estaba, qué estaba teniendo tan importante en aquel momento?

Eh, Apple Car. No sé qué estaba haciendo en aquel momento. Mmm.

Bueno.

Un iPhone con-- un i-- un Apple Watch con Louis Vuitton.

Ahora sacan el foldable, ¿no?

Espero que saquen un, un iPhone nuevo. Yo estoy un poco ya cansado de este mismo formato. Tiene tres años y estoy esperando que saquen algo diferente. Como saquen lo mismo con una cámara más o con un metal diferente, eh, me voy a, me voy a Android. No, es broma.

Mucho mejor ahora que- Has dicho lo del foldable, me he recordado a Jia, de Taker, que ya tiene foldable antes de que se inventara el foldable.

Esto es verdad.

Y, y, y eso me ha recordado a su, su siguiente competidor que ha aparecido ahora.

Ah, es verdad.

Que es-

Nuestro amigo Travis

...Travis, el fundador de Uber, que ha vuelto. He's back. He's back.

He's back. Otra vez.

Otra vez. O sea, no sé si-- oye, yo no sé si seguís a los-- al, al entorno de Silicon Valley, pero ahí hay como una especie de mafia, un-- que, que-- una especie de red de PR, que cuando-

Se llama Twitter.

No, no, no, no, no, no. Es una alternativa a Twitter, eh, donde hay alguien que manda una señal a una serie de perfiles de influencers que por alguna razón están siempre en mi perfil, en top, en mi perfil, que de golpe reciben una señal: "Oye, es el momento de publicar todos lo mismo". Y de golpe todo el mi-- todo el mundo publica el mismo tuit.

He's back.

He's back. ¿No? Eh, y, y además es que hay gente insider de estos círculos que nos ha dicho que esto es así. O sea, nos ha contado. Sobre todo Andreessen Horowitz tiene un poder de PR brutal, tanto para lo bueno como para lo malo. O sea, sabe cómo empujar un tema, una novedad, una idea, como, cómo quitar y hacer desaparecer una idea que se está publicando.

Es que esto me parece increíble de Andreessen Horowitz.

Elon Musk también tiene bastante mano en poner y quitar...

Elon Musk también

...cosas.

En teoría, el algoritmo es público, no sé qué.

Sí, para la casualidad.

Pero, pero Andreessen Horowitz sabemos, eh, que hace este tipo de cosas. Entonces, bueno, Atoms, eh, para el que no lo conozca, pues es, eh, la AI aplicada al physical world, physical world, a los-- al mundo físico, eh, que-

¿Cómo lo explicas, cómo lo explicas?

Es una buena pregunta. Es que-

La AI de las cosas, ¿no? Antes había el Internet de las cosas, ahora es la AI de las cosas.

O sea, yo creo-- y el pitch se parece mucho a Taker Lo que pasa es que confío más en Decker que en Travis obviamente, obviamente. Que básicamente es, eh, pues empezó siendo un, un dark kitchen, o sea, intentaba automatizar la forma de hacer comida. Él venía del conocimiento de Uber Eats, em, de distribuir comida masivamente en todo Estados Unidos y el mundo.

Entonces, vio que la IA permitía ahora, pues automatizar la producción de, de parte de esa cadena de producción alimentaria, eh, vía robótica, obviamente, y que, y que esto sería la next big thing, ¿no? Y que hacía falta mucho CapEx, mucha, mucha infraestructura, pero que se podía automatizar de to-todo a la vez.

Eh, y luego, pues en esta búsqueda de la abstracción, que eso es muy típico de los ingenieros, ¿no? De hostia, pues ya, ya que estoy, pues, pues lo produzco todo, ¿no? Entonces, la fábrica de todo, de cualquier cosa, es un poco el pitch.

La fábrica y todo el supply chain, ¿no? O sea, la fábrica, la distribución-

La distribución, todo va a ser robótico-

Warehouse

...y lo va a construir, eh, Travis, ¿no? Yo creo que es más esca-- o sea, es-- la gente subestima el mundo físico.

Factor, factor as a service, ¿no? Algo así.

Sí, factory más todo lo demás, as a service, eh, pero, pero haciendo mucha inversión en, en real estate, porque al final el mundo físico significa tener, eh, mu-muchas hectáreas y mucho tocho y mucho cable y mucho hierro. Y ha levantado, ha levantado, ¿no? Creo la noticia eran mil doscientos millones.

Mil setecientos millones de euros.

Ah, no viene de aquí.

Con Andreessen Horowitz y, eh, Ben Horowitz entra en el board, eh, y ellos se perdieron Uber, pero ahora van a estar ahí. Y curiosamente Uber, su excompañía, también invierte en esta ronda. Eh, un poco raro todo, pero oye.

Ha salido benchmark ya del board, ¿no? Creo.

Creo que sí.

No creo que vuelva a entrar.

Hay una serie en Netflix, ¿no? ¿En Netflix era? No sé dónde era. Hay una serie que, que cuenta toda la historia de Uber.

No la he visto yo.

Pump. Super Pumped. ¿No se llama Pumped?

Sí, sí.

Muy bien.

A ver cómo, a ver cómo le va. Yo tengo curiosidad, porque él habla mucho de M&A y de hacer deals.

Sí es muy bueno, ¿eh? O sea, es buenísimo.

Sí, sí.

Sí es bueno.

¿Qué más?

Yo os pasaría ya a...

Pues venga.

Que tenemos aquí la sala llena, que...

Mucha gente.

Vale, pues a ver quién-- siempre gusta un poquito, pero, o sea, abrir preguntas.

¿Hay premio, Marcel?

Hoy no tenemos camisetas.

No, pero hay premio para todo el mundo, ¿no? Hay, hay unas cajitas en las sillas.

Eh, bueno, sí.

Es premio por hacer preguntas, pero es, es premio activo.

Las cajas en las sillas, eh, es, es gracias a nuestro patrocinador, que es Cactus, que ya estuvieron el último tertulia con nosotros y, y básicamente, pues nos ayudan a que esto sea posible. O sea, un aplauso para, para Cactus, por favor.

Vamos con la primera.

UPC los tres.

En la UPC.

Yo no tengo el título, por cierto. Por si tienes mano en la oficina de títulos.

Me falta una optativa aún.

Lleva 10 años haciendo lobby.

Sí.

A ver si lo consigue.

Pero desde aquí, hago lobby desde aquí. Perdona, perdona. Y gracias.

Y no lo tienes porque no quieres. Porque es cool no tenerlo.

Querer, querer quiero. Es que hay que ir a la otra punta de Barcelona.

Tenemos que hacer el proyecto.

Le voy a mandar este clip a mi madre.

No, no es un buen tema, ¿eh?

Es un, es un, es un temazo, te diría.

Es un gran tema.

Es que... No, no.

Justo sobre, eh, la segunda parte de la pregunta, luego hablamos, ¿eh? Por cierto. Sobre la segunda parte de la pregunta, em, a-ahí esta mañana o ayer escuchaba al fundador de Wix, eh, que juraría que es israelí, que, y, y que-

Que está puteadísimo, ¿eh?

Está puteadísimo porque factura, hablando de dinero, ¿vale? Eh, dos punto un billion y la empresa está valorada en dos punto cinco y genera quinientos millones de cashflow al año, ¿vale? O sea, mmm, y, y tiene un producto de IA y de la hostia. Bueno, é-é-él decía precisamente, ¿no? Que el, e-el tiempo que tarda la universidad de promedio, pública y privada, ¿eh?

En actualizar los currículums era de cuatro años, ¿no? Es el tiempo promedio en actualizar un currículum. Y claro, yo ya no me acuerdo de lo que pasó hace 12 meses, ya no te digo 24 meses en el mundo de la IA y en la programación, en, en, en, en todo, ¿no? En la ciberseguridad, en el network, en las bases de datos. Entonces, esto es un reto O sea, ¿cómo, cómo la universidad puede romper esta cadencia o este ciclo de renovación de currículums, sobre todo en la parte más técnica, quizá, o de research, donde va tan rápido?

Porque nunca había ido tan rápido la capacidad de, de innovación. Esta es-

Yo lo que me pregunto es: vosotros los profesores, ¿cómo, cómo lidiáis con esta generación que, que yo creo que ya directamente no, no llega a procesar las cosas? O sea, no, no, no-- ya pasa las co-- los inputs por ChatGPT antes que por su cerebro directa-directamente, ¿no? Entonces, eh, ¿cómo, cómo es posible con-- porque ya no ven la necesidad igual de aprender cosas fundamentales y tal, no?

Y al final todo se resume en todo es derivada de, ¿no?

Es una ilusión, es una broma que hacemos.

Sí, pero el pr-el problema es, o sea, este, este pódcast en el fondo tiene una barrera de entrada brutal, porque a nosotros no nos, no nos da la gana, digamos, no nos apetece ir a hablar de los basics, de los 101, de cómo tal, ¿no? Entonces, hablamos de las cosas que nos interesan y eso de forma natural nos lleva a un nicho superespecífico, ¿no? De gen-- de frikis como nosotros que les interesa este contenido.

Pero alguien que tiene 18 años, ¿no? Y que tiene que, que empezar a entender cuál es el conocimiento del mundo, pues necesita un, una serie de pasos, ¿no? De-- y de, y de acceder a unos conocimientos fundamentales que yo me-- o sea, a mí me daba mucha pereza estudiar Física, pero yo, yo fui a la FIB, la Facultad de Informática de Barcelona, a aprender, eh, a programar y las cosas que me interesaban, y me di cuenta que ni programar ni-- lo primero, programábamos en catalán, catalán con pseudocódigo, que dices: "¿Pero esto qué es?"

Ya.

Y luego, eh, básicamente las Matemáticas y Física, ¿no? Eh, entonces-- pero luego, con perspectiva, pienso: "Ostra, pues este conocimiento fundamental del mundo, eh, me, me interesa, me, me, me ha ido bien en el fondo". Y este proceso de aprendizaje por milestones, por objetivos que, que he ido superando, pues también me, me va bien, ¿no?

Y conocer a gente como, como este hombre, pues también ha sido clave, ¿no? Es un proceso que es importante para la gente. Eh, y, y yo, y yo no sé si, si, si se va a perder o si vamos a, a desaprovechar esta oportunidad de utilizar estos paradigmas nuevos y esa tecnología nueva para, para multiplicar por 100 esto.

No para perderlo, sino para multiplicarlo por 100.

Y, y otro punto, volviendo a la esencia de tu pregunta, ¿no? O la parte de en medio de tu pregunta, que era sobre la investigación. Eh, yo lo que ahora estoy observando es un, es un renacimiento de la importancia de la investigación, ¿no? Porque veníamos de unas décadas, yo creo que nuestra generación, ¿no? Que empezamos profesionalmente hará unos 20 años, eh, donde había habido una investigación en CPUs, en sistemas operativos, en networking y en, y en arquitecturas que he-hemos explotado durante años, ¿no?

Es cierto que se inventó el smartphone y el cloud, pero todo eran iteraciones de unas tecnologías fundamentales que ya existían. Y, y la ciencia no ha contribuido mucho ahí. Ha sido más ingeniería y más implementación que no research, ¿no? Que no investigación. Y ahora, de repente, estamos volviendo a-atrás en nivel de, de, de inmadurez, donde se está investigando todavía mucho, ¿no?

Porque tenemos un nuevo bicho, que son, eh, los LLMs, que claramente no sabemos cómo funcionan, no sabemos controlarlos, pero sabemos que son la hostia y sabemos que con un poco de control hacen cosas que son muy útiles y muy valiosas. Y cuando tú ves los currículums de la gente que está haciendo cosas muy chulas, se han pasado muchos años en la universidad.

Que esto no era lo corriente hace 10 años, ni hace 20, ni hace cinco, ¿no? Yo creo que esto es muy reciente desde el lanzamiento de GPT, donde la gente se ha dado cuenta que hay una oportunidad muy grande. Y hay que re-- seguramente reavivar este fuego, ¿no? De, de, de, de, de meter más gente. Hay un funnel ahí, hay un embudo donde quizás se había vaciado un poco y hay que volver a llenarlo, ¿no?

Y empujar más gente un poco a, a pasar más años, a hacer doctorados, a profundizar mucho en el conocimiento, porque necesitamos que se haga mucha, mucha investigación. Y la buena noticia es que esta gente en el mundo privado tendrá muy buenas oportunidades, con lo cual pueden empezar en el sector público, eh, mientras son jovencitos y aprenden, aprenden, investigan, investigan y los impuestos, pues tienen un valor ahí social.

Y luego llega un OpenAI o llega un Nvidia y, y lo escala, ¿no? Y, y r-- digamos, recompensa este talento también económicamente.

Yo-- ¿p-puedo decir una cosa? Es que me, me acaba de llegar un mensaje live de nuestra líder of Factorial Education, ¿vale? Que es Factorial Campus, eh, que, que nos está escuchando en directo y me dice, eh-- me hace un product placement.

Ostras, estás tú hoy con las-

No, si quieres que te diga. Me dice, eh: "Justamente tenemos un AI Adoption Program, eh, en Factorial, que, que es un programa estructurado de ocho semanas, enfocado a equipos que, que quieren adoptar la tecnología y, y particularmente la AI, ¿no? De-- directamente desde Factorial. Son cursos con cohorts, con profesores Eh, y que te enseñan a utilizar la, la IA en el día a día.

No es universidad, obviamente, pero son ocho semanas. No es un, no es un curso que ves en un vídeo y tal, ¿no? Con alguien que te sigue, te acompaña, ¿no? Y te garantiza que luego puedes adoptar, eh, la inteligencia artificial en tus procesos de, de negocio. Entonces, nosotros estamos invirtiendo en eso. Tenemos un equipo que está, está trabajando precisamente en crear esa parte de educación, porque vemos que no va a llegar de por sí la IA, ¿no?

Y la gente interesada en este curso, ¿qué hace ahora que has generado la curiosidad? ¿A dónde van?

Eh, es una-

Hay un "call to action", ¿no? Hay que hacer un "call to action".

Eh, no tengo el "call to action", pero bueno, básicamente el que lo escriba.

Luego lo ponemos en la descripción.

El que lo escriba, lo ponemos en la descripción.

Yo te voy a decir algo quizá, quizá más personal. O sea, creo que todos estamos de acuerdo que, que hay que acercar más lo-- la tendencia a la educación, ¿no? Que es, que es-- yo hice industriales, no informática. También programé un par de añitos ahí, pero al final, o sea, mis prácticas en la universidad eran las mismas los últimos treinta años, ¿no?

Lo que a mí, lo que a mí me-- lo que yo me llevo, sobre todo de los años en la, en la universidad pública, que no están tan relacionados con el contenido, es el enfrentarme a un examen final extremadamente difícil de Mecánica dos, Cálculo, Álgebra, etcétera, que si suspendía no tenía recuperación y tenía que hacerlo otro año después y, y que era un reto y que dependía de mí.

Y si suspendía, pues suspendía yo y yo tengo que volver a hacer y nadie me ayudaba. Y eso, y eso es espabilarte y, y, y, y, y ap-y aprender a fa-- a so-a sobrellevar el fracaso y esforzarte, etcétera. Eso en el colegio, pues al final no es lo mismo. La selectividad es más agradecida. O sea, ese, ese, ese, esa exigencia a mí me la dio la universidad.

Luego, pues pasaron otras cosas y he tardado años en darme cuenta de eso, ¿eh? Yo cuando lo hice dije: "Hostia, pues quizá podía hacer otra cosa, ¿no?" Pero es verdad que ahí al final, hostia.

Te endurece.

Joder.

Pero para eso estaba la mili también antes.

Sí.

O sea, con esta definición, este prompt que has hecho tú, la mili es casi mejor producto.

No, pero al final, o sea, al final hay, hay, hay barreras en la vida de todo, ¿no? Pero yo creo que al final el, el, el, el tener un reto difícil y, y superarlo, pues te da-

Son distintos tipos de reto, ¿eh?

Sí, no, yo no he hecho la mili, ¿eh?

No, no.

No, pero no sé. O sea, a mí, a mí, por ejemplo, eso quizá otro tipo de carrera o universidad.

La pregunta es: ¿cómo es esta exigencia en el mundo de ChatGPT y de Claude, no? Eso es lo que a mí me, me entran más dudas, ¿no?

Pues seguro que la habrá, porque al final si todos hacemos lo mismo y nos como-- o sea, al final la, la-- quizás es lo mismo, ¿no? Tú puedes coger un camino más difícil que te implique, implique creatividad, implique hacer algo. Puedes hacer lo que hará todo el mundo, que será pues preguntar a Claude o ChatGPT, ¿no?

Tú imagínate tener el histórico de todos los exámenes hechos.

Sí.

Dárselos a Claude, pedirle que te genere preguntas, eh, pertinentes, ¿no? Y prepararte exactamente solo para el examen, ¿no?

Y si hace falta que se hackee el portátil del profesor. Que lo ha-- lo hará solo.

Si hace falta que hackee-- imagina, si puede entrar en el servidor de Hacking Face, también puede entrar en el servidor del profesor, ¿no? O si tienes un device, un pendiente, como dice Jordi, que se hace así un pendiente, eh, que te puede ver lo que estás escribiendo en el examen y te puede dar inputs.

Seguro que de alguna forma...

Es increíble. O sea, está-- el profesor es supervulnerable en-- ahora mismo, ¿no?

Sí.

No, eso pasó. Yo me acuerdo, mi primer año de, mi primer año de carrera fue el año de la BlackBerry y entonces, mmm.

No es lo, no es lo mismo.

No es lo mismo.

La BlackBerry.

No es lo mismo. Vale, no es lo mismo.

Sois tan viejos, eh, Marce.

No es lo mismo, pero había un examen tipo test de Mecánica dos que el me-- el, el resto de la clase salió a los cinco minutos y sacamos todos un 10. Bueno.

Emm, ya que hablas de esto-

Pues es lo mismo.

Ya que hablas de esto, de los pendants y tal. No, pero cambio de tema, pero relacionado. Eh, ¿os acordáis que yo hablé de un anillo al que le susurrabas y tal? Me escribió el founder y me ofreció que cuando lo shippeara me mandaba uno y le dije que vale. Esto, por cierto, ahora no me acuerdo del nombre, pero me mencionó-- fue gracias a, a Héctor Solá.

Héctor Solá, seguidor del pódcast, me mencionó en Twitter y gracias a esto, eh, llegó al fundador de, de Oasis. Pues, eh...

¿Te ha llegado o no?

No, no, no, no, no, no lo han sacado todavía. Pero e-es-- han sacado varios productos e-esta empresa, pero otras también ahora, en este sentido, que una de ellas es un pendiente que te lo pones en la piel. O sea, es un collar también, ¿vale? Un colgante que te lo pones aquí, pero tocando la piel y que siente las vibraciones y tú puedes como hablar para adentro y te escucha y puedes estar como tecleando sin que te escuche nadie, ¿vale?

Y, y esto ya no sé hasta qué punto es cachondeo o no, pero tienen un mouthpiece, como una especie de, de... ¿Cómo se llama esto? ¿Brackets? Eh, hierros, ferrus, no sé.

Sí, hierros.

Unos brackets que te pones con un sensor y con la lengua le puedes dar como al enter, ¿no? Entonces, eh, tú susurras algo y luego con la lengua le das, le das comandos. O sea que esto de los exámenes y de la creatividad-

Te tienes que poner brackets para poderle dar al enter.

Y luego para escuchar te pones-- no, ni ya está. Esto no ha salido. Más preguntas, ¿no? Que estamos con una pregunta y hemos derivado, derivado un poco.

A ver, me has mencionado, pero quiero escuchar vuestra, vuestra respuesta. O sea, siempre ha habido una tensión entre seguridad y privacidad y conveniencia, ¿no? Siempre, toda la vida. Tú puedes, eh, no tener passwords o, o poner una huella, eh, o, o ser, ¿no? La NASA y necesitar media hora para acceder a un sistema.

Y estos luchan. Y la naturaleza humana tira para la conveniencia, ¿no? Entonces, mmm, si, si te importa mucho la privacidad como empresa, que quizá te importa menos la conveniencia, pero te preocupa más el coste de la seguridad, eh, quieres hacer algo al respecto. Tienes, tienes que hacer algo para ofrecer una conveniencia igual o parecida, eh, dándole lugar a la, dándole lugar a la seguridad.

Este reto que tú comentas, por ejemplo, no sé si lo llegamos a hablar en tertulia o no, pero Cursor, ehm, digamos, se, se, se, se, se enfadó mucho con Anthropic porque Cursor se apoyó mucho en Anthropic, en los modelos de, de vía API de Anthropic, y le pasó una cantidad de conocimiento brutal de sesiones de programadores con las correcciones y tal.

Y luego Anthropic saquió-- sac-sacó Cloud Code, que le hizo mucha competencia a Cursor, ¿no? Y, y este es un ejemplo como Figma también, ¿no? Integrado con Anthropic y luego Figma, eh, Anthropic sa-sale Cloud Design. Y ahora hay muchas empresas que dicen, ¿no? Imagínate Factorial, ¿no? Que nosotros decimos: vale, nos apoyamos mucho en un modelo, le pasamos todos-- todas las queries de una problemática concreta más el feedback del humano, le damos el reinforcement learning y luego sale Anthropic y lo saca, ¿no?

Y hay muchas em-- corporaciones y empresas que proveen productos, ¿no? Que crean productos que están empezando a decir: oye, pues me lo alojo yo, uso un modelo chino, pero en infraestructura mía o en infraestructura neutral, ¿no? No de una empresa que genere productos para quitarme el riesgo de que el LLM utilice este reinforcement learning y, y entre nuestros modelos.

Que en teoría escuchamos esto en el evento de Itnig, alguien lo dijo, no puedo decir quién, ¿no? Que Anthropic, en los terms and conditions de la versión enterprise de Cloud, se compromete a no hacer esto. Pero en lo-- se compromete legalmente, bueno, en un texto, a no hacer esto, pero en los terms and conditions de un usuario normal de la calle como cualquiera de nosotros, no se comprometen a nada.

Y se ve que Cursor, ¿no? Enysphere, que es la empresa detrás de Cursor, no tenía una cuenta enterprise porque les querían pegar un sablazo muy bestia. Entonces, estuvo usando la versión normal de API de, de hacer un sign up en la web y, y luego Anthropic dijo: ah, yo no me he comprometido a no entrenar mis modelos a haber pagado la versión enterprise, ¿no?

Entonces, eh, es un miedo que yo escucho mucho ahora mismo.

Sí, yo, yo, yo compro el rant entero de Alex Karp. Igual no la forma, pero sí el, sí el, el contenido de-

El CEO de Palantir

...del, del CEO de Palantir, ¿no? Eh, que básicamente, pues a ver, él está vendiendo su libro, ¿eh? Porque él tiene una plataforma donde, donde genera y, pues almacena los datos, ¿no? Eh, y son privados y, y, y, y son on-premise para la empresa. Eh, pero, pero yo, yo lo veo igual. O sea, lo veo igual.

Yo creo que esto es un peligro enorme. Te dicen que no utilizan los datos, pero yo no me lo creo, porque todo el mundo sabe que se están entrenando con todo los datos. Eh, incluso te pueden llegar a argumentar que ni ellos saben cómo están entrenando ya los modelos, eh, porque es que el reinforcement learning es, es, es-- no tiene fin.

Eh, eh, entonces, yo no me fío en general de los grandes cloud y creo que esto de forma natural va a llevar al mundo a distri-- a, a especializar los modelos, ¿no? Y que al final, eh, la capa de aplicación es muy importante, que es donde tú pasas el tiempo, pero luego el modelo igual se va a commoditizar.

No se va a commoditizar el modelo frontier, que evidentemente va a tener un valor muy grande y que vamos a utilizarlos todos, pero igual vamos a utilizarlos para, para tareas y no para darles toda nuestra ontología, como tú decías, de todos nuestros sistemas, todo nuestro conocimiento, para que nos ayude a ordenar nuestra casa, ¿no? Esto es yo cómo lo veo, pero...

Y, y lo fuerte es que yo creo que hay un incentivo más grande ahora mismo económico que de privacidad. O sea, está pasando esta tendencia de que las empresas están empezando a especializar modelos más para ahorrar costes, porque los frontiers están pegando unas clavadas muy bestias con los modelos más buenos, pero-- y tiene la ventaja también, obviamente, de la privacidad de las ontologías y de, y del reinforcement learning que no le están regalando.

Y, y así es cuando pasa, ¿no? Cuando hay un, un alineamiento o un incentivo económico es cuando estas tendencias pasan. Si no, yo creo que la gente acabaría tirando de, de la API o de la externalización. Porque, porque hay que ser muy visionario y tener mucho, mucha mano de hierro para gastar más y poner en riesgo tu negocio, ¿no?

Para proteger el fu-- la futura propiedad intelectual. Poca gente está dispuesta a hacer eso.

Hay tanta incertidumbre. Es que también todo depende de cómo-- cuánto valor añada la siguiente iteración de inteligencia. Porque obviamente si hay-- alguien te dice que hay una nueva forma de inteligencia que te va a dar resultados que nunca has pensado, pues tú como líder de un negocio no quieres estar out de esto, ¿no?

Entonces, evidentemente tienes un incentivo siempre a este hype que te generan los grandes labs, que te dicen que modelos autoconscientes que son capaces de hackear todo. Hostia, te genera cierto FOMO decir, eh: ¿qué pasa si le doy mi ontología y qué me va a decir, no? Eh, es que es, es esta, e-esta fricción entre o trade-off entre la, las oportunidades que te puede dar esto y la, las pérdidas y la, ¿no?

La privacidad que estás renunciando. Eh, no, de momento, todo el mundo nos hemos lanzado a utilizar los frontier models porque era una cosa nueva, porque no está capi-capilarizado la especialización de modelos, no hay mucha alternativa, pero cada vez habrá más alternativa y, y, y esta decisión, eh, será más difícil de tomar, creo yo.

Sin duda va a haber modelos open source

Bueno, los hay

Los hay. Eh, y, y Microsoft está apostando mucho por eso y no le va nada mal. Eh, o sea, está creando su framework para entrenar modelos, eh, con sus interfaces y tal, un poco chungas, pero oye, eh-

¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué les metes una cochina?

No, porque son muy, son muy complicadas y-

Los amigos

...de Raymond. Eh, pues te, te, te ayudan a gestionar todas tus, eh, tu gente.

Sí, su pitch ahora es el, el que el IP 100 % te garantiza-

Bueno, lo mismo que Alex Carpe. O sea, te dicen: "Tu mayor propiedad intelectual es todos tus procesos de negocio. O sea, quédatelos para ti, eh".

Sí. Pero al final es un-- o sea, quiero decir, es inevitable. Ha pasado en todas las plataformas. Microsoft en su día con, con Internet Explorer, Amazon, cualquier retailer que empieza a vender mucho por amazon.com lo acaba haciendo. O sea, al final es una fuerza, yo creo que es incontrolable, pero la gran mayoría va a seguir yendo al, al fácil.

Yo me pregunto, alguien que esté ahí en Cloud, o sea, en Anthropic, quiero decir, o en OpenAI, ¿no? Y que está viendo todo es-- todo este conocimiento, ¿no? Todos los planes de negocio del mundo, ¿no? Todos los board presentations de todas las empresas del mundo, todo el rato, ¿no? Y están ahí y dicen: "Hostia, ¿q-qué hacemos?", ¿no?

O sea, que de todo esto, ¿qué, qué priorizamos? Tiene que ser difícil, ¿eh?

Sí.

Tiene que ser difícil. Entonces, se van a abstracciones como muy básicas, muy primarias, ¿no? Es decir, pues mira, diseñar, escribir código, ¿no? Yo creo que les queda mucho hasta ir a problemas más concretos del mundo real, ¿no? Eh, pero yo qué sé, ¿sabes?

Esperemos que sea así, hombre, si no lo tenemos mal. ¿Dejamos alguna otra pregunta? Tenemos pitches también. Sí, sí, sí.

Ahora mismo, ¿no? La realidad- We're getting there ...dice que estamos lejos. Ahora mismo no hay nadie que se acerque a los modelos frontier americanos, eh, en Europa. O sea, los, los open source chinos, que sepamos nosotros, se están acercando mucho. En Europa no tenemos todavía a nadie que se acerque.

Mistral parece que tiene dinero para hacerlo, ¿no? Y hay otras iniciativas que tienen potencial, pero todavía no. Nos gustaría que sí. Argi, yo soy optimista. Yo creo que al final con todo el-- la inversión que hay ahora y la importancia que se está dando, yo creo que pasará, pero alguien tiene que hacerlo. Siempre decimos, ¿no?

Yo creo que se está haciendo, ¿eh? Y creo que desde luego es posible.

Sí, sí.

Ehm, entonces, bueno, mmm, no, no veo por qué no. Lo que pasa es que siempre son más pioneros los americanos. Aquí somos, somos pioneros en la regulación. Ahí son pioneros en, en, en meter cosas, aprobar cosas al extremo, con unas cantidades ingentes de capital, con un riesgo enorme. Aquí nos cuesta tomar estas decisiones de invertir en 900, 800 billion que están invirtiendo los americanos en, en infraestructura, en, en probar, en experimentar en IA.

Aquí es que no se nos pasa por la cabeza, siempre somos más prudentes, ¿no? Para lo bueno y para lo malo. Ehm, pero yo sin duda creo que, que no-nos hemos enterado ya. Entonces, hay mucha gente trabajando en eso.

Y un porcentaje muy grande de los líderes y investigadores principales en Estados Unidos haciendo estos modelos son europeos.

Sí, claro.

Un porcentaje bastante gran-- sorprendentemente grande. Vienen de las universidades.

El gran problema es que se van ahí a hacerlo porque no ven-

Porque ahí está la pasta

...en lo más pionero y en lo más arriesgado, aquí no encuentran un sitio para hacerlo.

Todavía. Estamos en ello, ¿no? Esperemos que estéis, estéis, estemos entre todos en ello. Tengo un par de más preguntas rápidas.

¿Qué pregunta, por favor?

Eh, un-uno de los, uno de los secretos es esta, este pitch, ¿no? Si tú te identificas ahora y haces un call to action, te servirá para encontrar cofounders. O sea, acaba con el call to action.

¿De marketing o cofounder?

Ah, vale.

Se han encontrado muchos cofounders en, en, en el público de las tertulias, con lo cual estás en el, en el sitio correcto. Pero sí, es un reto, ¿eh? O sea, encontrar cofounders es, es una cosa difícil. En nuestro caso fue la UPC. La, la respuesta a tu pregunta fue la, fue la UPC. Ehm, ¿cuál era la pregunta primera? El tema de a qué delegar, cómo delegar- Ah, esto, esto ...a gente o humano.

Tú, Marcè, tienes-- delegas muchas cosas a la IA, tú. Yo delego muchísimas. Gran delegado. Yo te veo que no haces nada. Hace meses que no haces nada. No, he estado en la playa. Estoy moreno. Ehm, es que, es que es, es, es infinita la respuesta. O sea, te diría que to-todo lo que es una extensión tuya sí que lo puedes acabar delegando, ¿no?

Porque al final Tienes un output claro, hay una misión. Oye, pues, eh, este reporting, esta administración es fácil, ¿no? Si llevas a role-- a, a temas comerciales, depende mucho de si eres B2C o B2B. No sé en vuestro caso cómo sois, pero en, en-

B2C y B2B.

En nuestro caso, Factorial, una empresa B2B, en mi caso, gestionando un canal de distribución, es muy difícil delegar la relación con una persona, ¿no? O sea, hay un agente, no-- yo por nuestra realidad de negocio no le podría delegar mi relación con un partner que está en Vigo, ¿no?

Eso no, eso no lo haré nunca ni, ni, ni tiene sentido hacerlo. Ahora bien, todo lo que es, eh, otra vez eficiencia, pues cómo recibir pedidos, reporting, etcétera. Todo esto sí, pero te diría no, no-- en mi caso no veo una sustitución clara hoy de headcount como tal, si veo una mejora de productividad mía y del equipo en impacto.

No sé vosotros si tenéis una ta-- un, un, un like for like ahora de delegación-

Yo todo lo-

...técnica humana.

Todo lo que tiene que ver con producir conocimiento y ordenarlo, esto, eh, que es muy-- para mí es muy importante.

Mhm.

Eh, yo esto me lo hacen agentes ahora mismo. Y además, es una conversación constante que tengo. Por cierto, em, eh, por fin y-- me-- he salido de Notion. He salido de Notion. Ya no tengo-- ya no creo en, en, en, en una necesidad de generarme una interfaz para ordenar mi conocimiento, porque ahora es, es muy fácil.

Yo tengo una especie de intranet, he vuelto a la intranet. Tengo una intranet para mí que me ordena todas mis ideas, eh, además al vuelo, que tiene, pues todas las funcionalidades del mundo. Tengo superpoderes, eh, tengo formas de visualizar en plan Minority Report las cosas que las estiro.

Igual, igual que Minority Report.

Tal cual. Estiro, hago-- tengo mind maps de todo lo que hago, eh, pero todo esto hablando con Claude. Eh-

Tú haces así con las manos y pasan cosas.

No, bueno, tengo el ratón y no me mo-- no me preocupa, ¿sabes? No, no, utilizo el ratón.

No usas nada.

No necesito un hardware.

Ni anillos.

No necesito un anillo para usar una caja. No.

Vale, vale.

Entonces, es todo dentro de un entorno web, browser, ¿vale? Browser. Y ahí pasa todo. Pero oye, en-- yo con esto me hago, o sea, me, me-- discuto, eh, con, con Claude, busco información, hago research, eh, me relleno las ideas, sé qué ideas estoy trabajando, qué ideas tengo por trabajar.

Eh, con eso le voy dando doble clicks y co-- y con eso tengo suficiente para, para marear a Jordi con la idea nueva de cada semana y con un gráfico brutal que nunca he visto antes.

No tienes la idea que siempre lo has tenido.

Exacto. Ahora parece superprofesional.

Toma un PDF o un HTML de 200 páginas con-

No, eso no, eso no, eso no te lo-- eh, yo no me verás a mí con un PDF de 200 páginas.

No, pero un HTML.

Bueno.

Un poco largo.

Pero es un-

No, los tuyos están bien.

Pero es un dibujo, siempre es un dibujo, ¿eh?

Un dibujo con muchos números y tal detrás.

Números, pero es un dibujo.

Eh, sí, a ver, tú, sí, sí, tú lo utilizas tal cual lo has dicho, ¿eh? Y, y creo que funciona. También quiero decir que nosotros hablamos con muchos emprendedores y yo empiezo a tener un poquito de fatiga a los PDFs y los HTML de Anthropic que huelen ya muchísimo. Se ve de lejos y como es tan fácil generar verborrea, la gente te viene con unas turras y te da a ti el trabajo.

Entonces ellos le dedican poco tiempo y le dicen a Claude: "Hazme un supercurrazo y toma, aquí tienes 70 páginas". Y yo: "No, cabrón, haz tú el ejercicio de síntesis y dime las 10 slides importantes, que es lo que se ha hecho normalmente". Ahora, como es muy fácil hacer 70 slides, la gente te manda 600 slides o, o-

Todos somos como QAs de la-- de Anthropic ahora, ¿no? Pero la gente nos tira prompts-

Sí.

...con mucho texto, presentaciones y tal, y nosotros hacemos de QA.

No, si lo pasamos a Anthropic y le decimos: "Haznos resumen", ¿no?

Sí.

O sea, que no, que no tiene ningún valor hacer esto. Entonces, ¿qué haces? O no te-- o sea, te-- o te interesa mucho y te lo lees entero o no te lo lees. Yo no me lo leo entero. A mí me pasan un, un, un, un HTML que-- de estos de, de un kilómetro, ¿sabes? Y con links, eh, dentro y tal, que más vale que me interese mucho, porque si no es mucho tiempo, es un compromiso de tiempo muy grande.

Hay que saber sintetizar. No sé de qué hablábamos.

¿Cuál era la pregunta?

Ha quedado clarísimo. Venga, último.

Última.

Son las últimas.

Última, sí, sí, sí. O no, si no hay, si no hay pasamos al pitch, ¿eh? ¿Hay otra pregunta o no? ¿No? ¿Sí?

Uh.

Venga.

Estoy intentando recordar el libro. Hay un libro de, de nueve modes o nueve formas de-

Eh, Seven Powers.

Seven Powers, eso, siete, siete.

Seguro que te inventaste dos más.

Eh, sí, y, y voy a preguntarle mientras tú hablas Voy a preguntarle a Claude cuáles son los Seven Powers.

¿Cuáles son los Seven Powers?

No, a ver, es la pregunta del millón, del billón y del trillón, ¿eh? La que estás haciendo tú ahora. O sea, no tengo la respuesta, pero, pero es una muy buena pregunta. Es una pregunta que todos nos tenemos que hacer constantemente a medida que nuestro conocimiento se expande y que el mundo cambia, ¿no? Cuando una empresa avanza, idealmente aprendes cosas.

Eh, y luego, ahora mismo, además, el mundo cambia muy rápido. Microsoft, ehm, es un caso interesante. De hecho, recomendación de pódcast, por si os habéis acabado todos los de Itnig, hay los pódcasts de Acquired de la historia de Microsoft, que están muy bien, ehm, y, y, y tienen muchos momentos, ¿no? A veces ganan y otras pierden. Ahora están ganando, pero han tenido momentos-- han perdido bastantes batallas.

Y la primera la ganan por-- la ganan, simplificando mucho, casi te diría por, por tacaños, ¿eh? Y, y, y hacen un, hacen un sistema operativo, un compilador de Basic primero, un sistema operativo después, que funciona con cualquier marca, ¿no? Para competir con IBM.

Y la distribución les viene un poco sin querer, ¿vale? O sea, ellos hacen un, un acuerdo donde no se mojan con una y, y hace que su sistema operativo, su compilador y sistema operativo funcione con todas, ¿no? O sea que a veces estos moats, estas ventajas, eh, injustas, eh, vienen un poco de derivadas no, no anticipadas y, y es, es superinteresante.

En general, la distribución siempre es un moat, ¿vale? O sea, la distribución no te la quita nadie. Tú puedes-- hay que tener buen producto, sí, pero hay, hay productos, eh, que no son el mejor, que no han ganado, muchísimos, y hay distribuciones buenas que casi siempre ganan, ¿vale? Quizá no para siempre, pero la distribución tiene una fuerza muy grande.

Ahora mismo a mí me pasa que uso ChatGPT hace, no sé, un año y medio o dos y digo: "Esto es absolutamente imbatible, nunca nadie usará algo que no sea ChatGPT". Llega un modelo un poquito mejor, empiezo a escucharlo, escucharlo, escucharlo. De repente me cambio de modelo y digo: "Mmm, nunca más volveré a usar ChatGPT", ¿no? Luego crea-- entonces, eh, el producto te hace cambiar, pero no es suficiente para retenerte, ¿no?

Porque siempre va alguien por detrás, eh, metiéndole, metiéndole gas. Bernat, ¿te he dado tiempo?

Sí. Aquí hay, eh, una otra ontología, otra ta-- o taxonomía de formas de ganar, formas de diferenciarse, que escribe Hamilton Helmer, que yo creo que es bastante bueno, bastante válido. Es "The Seven Powers: The Foundation of Business Strategy", es el libro. Eh, y primero, economías de escala.

Eh, reconocidísimo, es superpopular, ¿no? O sea, el, el que consigue mejores costes, mejor volu-- má-más volumen, accede a, a, a, pues a un, a unos unit economics que no ofrecen los demás, ¿no? Eh, y, y en eso la infraestructura, por cierto, tiene, tiene mucho que ver, eh, que es el play de la IA, ¿no?

Economías de network, ¿no? Eh, efectos de red, ¿no? Cuando para que tú utilices un producto tiene que utilizarlo el otro y eso empieza a producirse de forma-- una dinámica estable, eso llega al, al inf-- al exponente, a la exponencial, ¿no? Eh, el contraposicionamiento, cuando gener-generas un modelo de negocio que es totalmente diferente a los incumbents, eh, y hace que los incumbents no puedan abandonarlo porque están atrapados en el modelo de negocio actual, Netflix y Blockbuster, ¿eh?

Por ejemplo. Eh, y entonces, pues un modelo de negocio superior se, se establece. Los costes de cambio, y esto es el mundo de los systems of record y los management softwares, ¿no? Por ejemplo, es muy difícil salir de ahí. Eso es un posicionamiento, una forma de, de competir. Hay innovaciones de marca, eh, otro, ¿no? Eh, cuando las marcas, eh, traen algo nuevo, algo especial, eh, que, que les permite competir.

Recursos estratégicos, eh, que están controlados de forma única, eh, ¿no? Eh, pues por ejemplo, pues, ehm, eh, pues decía los minerales especiales, ¿no? Recursos que tengan un, un valor único y que, que sin ellos no puedas competir en este mercado, ¿no?

Eh, y la, la fuerza del proceso, eh, o el poder del proceso, cuando, cuando consigues que tienes unos procesos internos, has desarrollado unos procesos internos que copian patentes, secreto industrial, eh, pues hacen que nadie más pueda competir en ese espacio, ¿no? Esa es la taxonomía que genera de los sie-- los siete poderes de cómo competir en ese espacio.

Yo creo que aplican a todos los modelos de negocio, incluyendo la inteligencia artificial, ¿no? Estamos todos intentando pensar cómo, cómo conseguir la distribución, pero no solo la distribución. O sea, por qué deberíamos dominar la distribución. Es el porqué lo importante, ¿no?

Sí, la distribución puede ser, eh, acuerdos estratégicos firmados que no te pueden sustituir, ¿no? Eh, inversiones en, en algunos partners donde ya sabes que tiene un contraincentivo para-- o sea, sí, todo se resume en estos ejes. En el pódcast de Acquire, eh, lo recomiendo para esto concretamente.

Normalmente, al final del pódcast hacen siempre esta reflexión y a mí me gusta porque te hace-- te acostumbras y es un framework que es, que es, que es chulo realmente y lo hace bastante bien.

Muy bien, pues con esto pasamos al, a los pitch. Hoy tenemos dos. Vamos a empezar con Fernando de Z10. ¿Estás por aquí, Fernando? ¿Sí? Muy bien. Eh, pues mientras te acercas, recordar que son tres minutos de pitch. Ehm, luego hacemos un poco de preguntas y...

Cinco minutos de preguntas.

¿Cinco?

No.

Sí.

¿Sí?

Sí.

Esto era en el evento...

Siempre ha sido cinco. Siempre ha sido, sí.

Es verdad, sí, sí.

Pues, ehm, le damos un aplauso a Fernando y

vamos a por ello.

Emm, un par de preguntas solo. Has dicho que estás en seis mil euros de MRR.

¿Cuánto es el contrato-- cómo es el contrato medio con un cliente vuestro?

Y el tipo de cliente sería-

Has dicho doce mil, son mil al mes. Doce mil al año, mil al mes por cliente. ¿Has dicho esto?

Sí.

Doce mil al año.

Mil al mes.

Con lo cual seis clientes...

Vale, como contrato anual, sí.

¿Y qué tipo de cliente es esto?

Y, y cómo-- al final es un contrato que no es enorme para una empresa, como has dicho antes, Coca-Cola, ¿no? No sé si Coca-Cola en este caso, ¿no? ¿Cómo puedes conseguir que esos mil al mes sean cien mil?

Y la parte de la supply, o sea, lo, lo, el talento, universidades, has dicho.

Vale.

Si tú vas a por, a por, eh, Indeed, que nos lo has mencionado, Infojobs.

O sacar a la gente de LinkedIn.

Porque Infojobs sí está, sí existiendo.

Y es, es muy importante un segmento de... ¿No? Indeed, por ejemplo, es brutal, es, es un, es un, es un marketplace espectacular, brutal, ¿no?

Pero, pero quieres ser este, este marketplace, quieres ser un marketplace.

No le va mal en "engagement" a LinkedIn, ¿eh?

¿Pero qué significa aportación de va-- o sea, y tú vas a hacer mejor contenido que LinkedIn?

¿Qué significa ayudar?

Significa acompañarlo. Concretamente, me, me lo puedes explicar.

Muy, muy meta todo, ¿eh? Una inteligencia artificial que le ayuda a mejorar en la inteligencia artificial.

Vale

Ya. Vale. ¿Alguna pregunta más, Jordi, o pasamos al "feedback"? Pues el "feedback", entonces. Empieza tú.

Vale. Sí, a ver, ehm, esto me lo explicaste, ¿no? Hace no mucho.

Hablamos. Eh, a ver, mmm, o sea, intentando reducir un poco al extremo, yo me hago una pregunta, ¿no? Eh, y, y no tengo una respuesta positiva. Y mi pregunta es: ¿es más difícil conseguir una red de cientos de millones de profesionales y centenares de miles de empresas o crear un agente o un, digamos, algoritmo, un proceso que entreviste al candidato y le ayude a mejorar el currículum y su posicionamiento, etcétera, etcétera, no?

Y está bastante claro. O sea, desafortunadamente, para mi perspectiva de, de un producto así, no es muy difícil hoy en día con el tec-tecnología que hacemos-- que tenemos, eh, hacer esta parte que tú nos explicas como muy potente. Estoy de acuerdo, es muy poderosa, es mucho mejor experiencia de usuario, pero también es fácil de hacer.

En cambio, conseguir ese "network effect" que decía Bernat antes, ¿no? De los "seven powers" de, de Hamilton Helmer, eso es muy difícil, ¿no? Y en general, en un marketplace es muy difícil de invertir, porque cuando no lo tienes es un sueño y cuando ya lo tienes, eh, no te hace falta inversión, ¿no? Entonces, ya en general un marketplace es difícil, eh, pero cuando el marketplace es mi "edge", es una cosa que aporta valor, pero que a su vez, mmm, la da la IA más que tú, según mi perspectiva, ¿no?

O sea, no, no me parece tan, tan difícil de generar esta-- este "edge" que comentas. Ostras, me planteo, mmm, cuál es el ángulo, ¿no? Cuál es el ángulo que hace que esto tenga riesgo, sea difícil, pero si lo consigues hacer tú, solo lo consigas hacer tú, ¿no? O siga muy difícil seguirte o imitarte.

Porque LinkedIn tiene gente muy buena, ehm, y tiene todos los empleados de este perfil del mundo, básicamente, ¿no? Y está GitHub y está, yo qué sé, hay mil, mil oportunidades de redes sociales potenciales de algunos perfiles de estos de alto valor que podrían hacer este producto y, y no viceversa.

Entonces, esta asimetría para mí no juega, no juega a favor. Me he quedado atascado ahí.

Sí, yo, yo creo es, es tan difícil montar un marketplace, porque tú cuando piensas en, en retos de empresas, dices: "Bueno, es que tengo BBVA". Pero es que ir con el reto que ha hecho BBVA al universo de gente que busca trabajo es como: "Uf, qué pereza". ¿Sabes? Yo, por ej-- bueno, a ver, yo si fuera a buscar trabajo, me costaría mucho que las empresas que tú has llegado en este top tres que me has posicionado ahí sean las que a mí me interesan, eh, seguramente, ¿no?

Entonces, al final esto generaría un ruido que acabaría siendo una extensión de la TS o del "employer branding" de turno, de la, la herramienta que u-- que utiliza BBVA o una empresa de estas. Eh, entonces, tienes el permanente conflicto de intereses de para quién trabajo. Pa-- trabajo para el em-- el que busca trabajo o para la empresa, ¿no? Y trabajar para los dos a la vez, al mismo tiempo, conseguir la liquidez en los dos lados, es como un "pain" infinito, ¿no?

Y, y, y no sé por qué esto cambia ahora. Puede ser que cambie ahora con la IA, eh, pero no lo he acabado de entender por qué cambia. Lo que sé es que es jodidísimo montar un marketplace. Y si no, ostra, ¿por qué sigue Infojobs? Eh, que fue la ca-- una de las primeras webs que se hizo en España, que hizo nuestro amigo Nacho, eh, González Barros, eh, que, que en aquel momento, pues era él un chavalín haciendo una web de anuncios, eh, y que, y que nadie le veía valor en aquel momento y que 30 años después sigue usando la gente para encontrar trabajo.

O sea, es, es extremamente resiliente ese modelo de negocio. Eh, tiene que hacer-- tiene que haber algo, algo muy, muy, muy disruptor, eh, para, para cambiar este espacio. Y yo creo que LinkedIn Eh, pues esta parte de red social, pues, mmm, le funciona muy bien. Tiene un network effect, eh, espectacular y es muy difícil sacarlos de ahí y se está comiendo todo.

Eh, entonces, bueno, no me-- es-- te-- o sea, celebro la, la, la valentía de meterte en este espacio de marketplace de efectos de red, eh, pero me cuesta mucho de ver cómo ganar a estos monstruos.

Mmm, sí, poco más que añadir. Yo creo que al final hay un-- creo que hacer las dos cosas también es un poco difícil. Yo vería, o sea, yo creo que al final es de apostar muy fuerte por el marketplace o por la parte más desarrollo, reclutamiento agéntico, que hay muchísimas empresas que lo hacen y están haciendo mucho en el espa-- y es interesante, pero es di-- hay mucha gente haciéndolo.

Entonces, yo creo que al final, pues has de ser muy bueno en una de las dos. Quizá es más sencillo lo del reclutamiento, el mercado es más pequeño. El marketplace es un mercado muy grande, pero has de ser-- hay uno o dos, ¿no? Entonces, bueno.

Es curioso que no hayan modelos de negocio que sean B2C o, o modelos a escala de negocio que sean B2C puros. Es decir, yo trabajo para el que busca trabajo.

Sí.

Me quedo el 50 %-- el 20 % de la primera-- del primer pago.

Lambda School. Lambda School. ¿No? Y aquí había-- me, me-- no es Microverse, perdona. Sí, que era Microverse. Microverse, ¿no?

Mmm.

Sí, creo que sí.

Eh, o sea, había modelos, ¿no?, que en estos income share agreements, los ISAs, que eran esto en el fondo, ¿no? Yo te formo a ser developer.

Esa era la doble derivada. O sea, te formo-

Y me quedo un porcentaje

...pero yo, yo no digo que te formo. O sea, yo da-- explícame tus vía IA, tus preferencias, tus necesidades, etcétera.

Como un agente.

Sí.

Un agente de, de los antiguos.

Yo me encargo. Yo me encargo de tu-- de enco-encontrar tu posición de trabajo de-del sueño, ¿no? Me quedo el 20, 50 % del primer salario. Eh, oye.

Sí.

Igual ahí hay un, hay algo.

Los marketplace son-

Sí

...son tricky. Son tricky.

Bueno, pues muchas gracias.

Gracias.

Y nos vamos con Marc Clotet de Nua. Un aplauso para Marc.

Mientras, mientras Marc calienta motores, una anécdota, que es que en una de las últimas tertulias, Bernat explicó, ¿no?, cuando hablamos de chief of staffs, que a ti te gustaba cuando la gente te decía: "Yo me encargo". Y ahora todo el mundo-

Sí

...va alrededor de Bernat a decir: "Yo me encargo, yo me encargo". Y está todo el mundo diciendo: "Yo me encargo".

Está muy bien.

Y es fantástico.

No voy a decir más.

Tú te encargas, ¿no? Vamos.

Clavado. Gracias.

Me, me encanta imaginar cómo te despiertas por la mañana con este despertador.

No es este, no es este, es otro, es otro. Pero me gusta que sean no lesivos.

Un disclaimer. Tenemos que hacer un disclaimer. Eh, nosotros somos inversores de Billao-

...que no es lo mismo, eh, pero trabaja con influencers.

Si no lo sabían, tenemos que decirlo

Vale. Yo no, yo no he entendido lo que hace el producto

Soy cero target

Estás hablando a target

Soy cero target.

¿Sigues ahí o no?

Hablamos en la próxima tertulia. Ahora hablemos de Marcel y sus trades, porque Bernat y yo hacemos una cara de gemelos.

Pero mi pregunta, mi pregunta es: ¿por qué no utilizar, eh, idem o un agente personal cualquiera para esto también?

O ChatGPT o...

Pero al final esto lo puedes hacer vía entrevistas, ¿no? O sea, tú le, tú le puedes decir, eh, ChatGPT, ¿no?: "Oye, eh, quiero que seas mi entrenador personal a partir de ahora, empiézame a preguntar lo que necesites para personalizarme mi rutina".

Súmale un Hermes, un Idem, un OpenClaw, o sea, alguien que tenga tu memoria, eh, por encima del ChatGPT y la estructure, eh, piense, haga-

...entre la noche para estructurar qué es lo que te conviene, qué es lo que ha aprendido.

Es la, la marca, distribución...

¿Con qué wearables trabajáis?

Wearables, se habla de wearables.

Garmin tiene uno nuevo, ¿no, ahora?

Una pulsera...

Como el Fitbit, ¿no?

¿Y estas aplicaciones tienen API?

Y cómo, o sea, has dicho-- ¿cuántos usuarios tenéis, has dicho?

Mil.

¿Y cuánto pagan?

Diez al mes. ¿Cuántos se han quedado y cuántos se han ido?

Y vuestro principal usuario es, es ciclista, ¿o no?

Eh, yo no... Pero para hacerme una idea, por ejemplo, yo en el día a día, pues entreno por la mañana, ¿vale?

Tómate un gel.

Yo le digo: "Entrena esto" y me dirá, y entonces el, el...

Comemos en Factorial y Jordi me dice: "Vamos a comer a un italiano", y le hago una foto del plato.

Vale. Y eso...

Y a partir de aquí, eh, sé que-- porque esto sí que es verdad que con ChatGPT yo lo hago bastante.

Entonces, ¿qué, qué más te-- qué, qué, qué pasa?

¿Qué haces en ChatGPT tú? ¿Se le mandas una foto de la cena o de la comida?

Sí.

¿Y?

Y patatas fritas.

¿Y qué te dice?

Pues aproximadamente te puede decir, pues cuántas calorías puede tener eso.

Y tú ya sabes cuál-

Tú ya sabes cuál es el threshold...

O sea, yo eso lo hago, no, no hago todo el año, lo hago, pues el año pasado, por ej-- que, que tengo etapas en un año, digo: "Ah, pues ahora vamos a portarnos un poco bien". Por ejemplo, el año pasado estuve un mes y medio entre baja, vacaciones, tal. Entonces me dije: "Bueno, pues ahora tal". Entonces, pues voy a, voy a controlar un poco lo que, lo que-

¿Y sabes cuántas calorías más o menos te acumulas?

Para no... Sí, está bien unos días hacerlo Porque luego si no, eh, pues no, o sea, esta gente era una marca, ¿no? Entonces, eso con ChatGPT, entonces, al final, volviendo a vuestro producto, esto la idea lo tiene bastante resuelto, porque mucha gente en el mundo le pregunta a ChatGPT: "Oye, quiero ponerme en forma, quiero quemar calorías, quiero entrenar, quiero tal".

Y, y quiero hacerte un par de preguntas. Como contexto, mi referencia es Kale AI.

Kale AI, ¿conoces? Es una aplicación, em-

Sí

...que llegó a facturar, eh, decenas de millones de dólares, que la hizo un chaval, si no me equivoco, con diecisiete años, eh, solito, vibe coding, que le sacabas una foto a la comida-

...y te decía las calorías, ¿no?

Y a partir de ahí, pues, eh, con toda la facturación, contrató un par de amigos suyos del instituto y la, la empezó a mejorar y, y la vendió. Eh, creo, lo digo de memoria y me equivocaré, pero creo que por cientos de millones de, de dólares o por, o por cien, vamos a decir, hace no mucho. Entonces, la-- lo que hacía Kale AI lo podéis hacer con ChatGPT.

Punto. La gracia de Kale AI fue la viralidad, la distribución y tal. Entonces, yo me pregunto: ¿nos puedes explicar cuál ha sido la curva de crecimiento de sign ups, no? Qué pinta tiene el número de registros que tienes mes a mes o, o la métrica que tengas aproximada-

...para entender cómo va ese growth.

¿Quince euros de qué?

Esto por instalación.

Por usuario de pago.

¿Quince euros?

Un usuario de pago ha costado quince euros.

Se, se había acondicionado, que nadie se, nadie se asuste.

Es Anthropic que acaba de sacar una aplicación de fitness.

Sí, just that.

Hay que separarlo, ¿eh?

¿Cuántos sign ups? Perdona, ¿cuántos sign ups? O sea, treinta y cinco euros-

...treinta y cinco euros son mil sign ups

Pero ¿cómo ha ido el número? ¿Cuántos nuevos clientes habéis conseguido en junio?

O sea, tres mil euros de MRR. ¿Y en mayo?

¿Y en abril?

¿Y en marzo?

O sea, pero entonces, quiere-- o sea, para llegar a veinte mil, de seiscientos en seiscientos son muchos meses, no me cuadra.

Octubre, ¿no?

¿No has dicho octubre del año pasado?

Vale.

O quizás era otro pitch, ahora me he hecho un lío. Em, un año y medio.

Desde enero de 2025, veinte mil sign ups.

Pero no me salen, perdona, no me salen los números.

¿Cuánto has dicho de, de MRR o de ARR?

Vale.

¿Y es todo paid? La captación, ¿es todo paid? ¿Es meta?

¿Qué parte es el B2C?

Vale.

¿Y esto es Decathlon o influencer?

¿Y este te ha traído el veinticinco por cien del MRR?

De pago.

De mil.

O sea, el veinticinco por cien.

Vale.

Vale, pasamos al feedback. Empiezo yo, si parece bien. I am, I am tres a montón probarlo, ¿vale? Eh, curiosidad por Endura, pero s-sí que es algo que creo que-- o sea, el reto es la distribución, ¿eh? Y el, y el, y el, y el ser el, el go to. No he, no he visto mucho-

...por eso. No he-- he visto poco que funcione bien en, en, en la parte fitness, crossfit, gimnasio, etcétera, que lo haga todo bien, tampoco. Entonces, oye, puede tener sentido. Me gustaría verlo, probarlo.

Y si en una semana veo que me flipa, pues-

Tienes dos semanas.

Yo, yo, me-- los números que estás compartiendo me, me flipan. O sea...

Sí, sí, no, seguro que, seguro, seguro que lo vería. Pero, pero, pero quiero decir, o sea, el problema que tenemos es que cada vez que nos metemos en el B2C, nos metemos una, una hostia. Entendemos las dinámicas de B2B, pero la verdad es que las dinámicas de B2C son muy raras, muy volátiles, eh, cambia todo mucho, ¿no? Pero por otro lado, pues tienen mucho volumen, ¿no?

Si consigues darle a la tecla, eh, puede ser muy interesante. Em, yo no soy target, pero, pero le veo, o sea, le, le veo valor al-- a la proactividad. O sea, eso que dices de pre-- de perseguirte, ¿no? Es decir, oye, tal

Lo que pasa es que y-yo lo pagaría, yo lo pagaría. Por eso no soy target

Ya, pero entonces ya-

Deschorneas.

Entonces no voy a pagar veinte euros. Claro, es una contradicción, ¿no? Eh, me parece increíble que mil personas paguen veinte euros. Me parece increíble. O sea-

Sí

...eso, solo por eso quiero usar más.

Sí. Sí, yo soy menos target que Bernat todavía. Eh, todavía no sé lo que haces con el gel cuando toca entrenar. Eh, solo para confirmar, Ca-Cal.ai, que para mí es una referencia porque es un caso de éxito brutal parecido, llegó, eh, a quince millones de descargas y entre treinta y cuarenta millones de facturación con, eh, un veinte por cien de...

O sea, ponle seis millones de profit, ¿no? Y lo compró MyFitnessPal hace cuatro o cinco meses. Y eso fue un chaval de diecisiete años con cero inversión, porque la rentabilidad y el hipercrecimiento, que es lo que la hace valiosa, también es lo que la hacía rentable, ¿no? Entonces-- o lo que la hacía-- debemos tener capital para crecer.

Entonces, eh, es este tipo de negocios que cuando van bien no necesitan inversión y cuando van mal no quieres invertir en ellas, ¿no? Entonces, eh, si estáis teniendo esta curva de crecimiento, tiene mucho mérito. Hay muy poca gente que lo consiga y me interesa saber más de por qué lo estás consiguiendo, pero yo tendré, tendría este-- tendré este reto, eh, antes de conseguir convencerme a invertir.

Va mucho a ti.

Y dicho esto, perdona, recuerdo que somos inversores en una empresa del espacio y antes tendríamos que aclarar de que no hay ningún tipo de conflicto, eh, con, con, con Bijao. Pero me sumo a lo que ha dicho Bernat, sin ser ninguno de los dos usuarios ni potenciales clientes, de que conseguir un B2C consumer subscription app es un milagro, es de las cosas más difíciles que hay, y la curva que tienes ahora mismo es, eh, suficientemente impresionante como para querer ver más.

Y por cierto, la curva de retención que tienes, si es tal como dices-

Sí, es brutal

...es mayor que un gym. Cualquier gym de barrio.

Claro. Oye, pues-

Sí

Sí

Mhm.

Puede ser.

Eh, te quería decir, hay una persona con la que creo que estaría bien que hablaras, que es Pablo Villalba. Pablo Villalba-

...es un viejo amigo nuestro, emprendedor en serie, que fundó Eightfit, que era una app antes del mundo de la AI, eh, de fitness, de entrenos, de dieta y, y que experimentó un crecimiento brutal durante los primeros años, levantó mucho capital y que sabe mucho de esto.

Entonces, eh, ahora que yo sepa, está en Berlín, pero es, es de Albacete. Te recomiendo que le busques y, y si no, os, os cruzo, pero es una persona de la que seguro puedes aprender mucho.

Genial, Marco. Oye, muchas gracias. Mucha suerte.

Y ya nos, nos acercamos al final. Antes de acabar, de nuevo, gracias a Cactus por, por ayudarnos a, a que estos eventos sean posibles y, y apostar por nuestra-- por la comunidad tech de Barcelona. Y, y como sabéis, los que habéis venido hasta aquí, ahora tenéis catering. Como siempre, gracias a Las Moonts, que se portan superbién con nosotros.

Eh, así que ahora podéis aprovechar para hacer networking y comer un poquito, que ya es hora de cenar. Bernat, Jordi, ¿nos vamos de vacaciones? ¿No?

Por favor.

A descansar un poquito.

Un poquito.

Y volvemos en septiembre.

Gracias a todos. Que vaya muy bien.

Gracias.