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Bienvenidos a la tertulia de IDNIC.
Bienvenidos a una nueva tertulia de IDNIC.
Estamos aquí una semana más con César Miguel Áñez, Jordi Romero
y Pep Viladomad. ¿Qué tal, Pep?
Muy bien.
Pep es la invitada especial de esta semana.
Es socio en McKinsey y previamente te has dedicado a montar
Corporate Venture Builders.
De hecho, McKinsey te ha comprado tu Corporate Venture Builder
y ahora gestionas el Corporate Venture Builder de McKinsey.
¿Qué es eso?
¿Qué es el Corporate Venture Builder?
Antes de todo esto fui emprendedor durante muchos años también,
con la inversora y muchas otras cosas,
que es lo que me llevó a hacerlo del Venture Building.
Pero el Corporate Venture Building, en esencia,
es colaborar con start-ups, hay con start-ups,
con corporaciones para montar start-ups.
La idea es que para ganar agilidad,
las grandes corporaciones necesitan generar nuevos negocios,
tener esas pequeñas lanchas, investigar cosas a más velocidad,
ser más ágiles.
Y la forma de hacer eso es montar negocios.
¿Tienes ejemplos de corporates que hayan montado negocios con éxito
con estos Corporate Venture Builders?
Sí, totalmente.
Por ejemplo, el tema es que, por ejemplo,
en McKinsey esto no lo hemos contado nada bien, en realidad.
Pero durante los últimos tres años
hemos estado involucrados en más de 500 nuevas ventures
con corporaciones, en diferentes capacidades.
500 start-ups con corporaciones.
500 start-ups con corporaciones.
Hay varios unicornios.
Muchos de estos siempre tendemos a dar el crédito al partner,
al cliente, que es el Corporate,
y no somos muy discretos con ese tipo de cosas.
Entonces no podemos hablar mucho de casos,
pero hay alguno interesante.
Sin dar nombres concretos, pero, por ejemplo,
con una petrolera potente...
Británica.
En el tema de la transición energética,
les ayudamos a generar un número de negocios
y uno de ellos, en particular, está ya facturando cientos de millones.
¿Y qué hace esta empresa más o menos?
Bueno, está en particular...
¿Esta es la que factura cientos de millones?
Sí, esto era una tecnología que tenían por ahí dando vueltas,
internamente, que la vimos muy interesante,
que estaba acumulando polvo en una estantería, básicamente,
esto tiene mucho valor.
Básicamente montamos un negocio de software
aprancándonos en esta tecnología y lo ofrecemos a competidores.
A competidores de la petrolera. Exacto.
O sea, McKinsey entra en una empresa, detecta en un armario
un proyecto cojonudo que no está generando valor
y lo start-upiza.
Exacto, lo sacamos fuera y montamos todo...
¿Y de quién es propiedad esta start-up?
Sí, a veces hay puntos donde incluso la corporación,
incluso recomendamos que haya un external validation,
porque estas corporaciones tienen capacidad de inversión potente.
Si hay que ponerse millones de 200 o lo que sea, pues se ponen.
Pero a veces le empujamos a que haya
un third party, un otro inversor
que valide que eso tiene sentido. Un mercado.
Exacto, tener un precio de mercado, un punto de contacto
con la realidad fuera de su propia existencia,
que valide que eso tiene sentido.
¿Y un inversor quiere invertir en una porción pequeña del cap table
de una petrolera?
La respuesta rápida es no, es muy difícil. Hay muy pocos inversores
que les gustan ese tipo de negocios.
Eso en mi propia Venture Builder, cuando teníamos
una... aquí button stands, teníamos muchas dificultades
en este sentido.
Y la razón es porque a veces
las corporaciones ponen cláusulas un poco
triquis ahí.
Una clásica... Hicimos una... Esto es pre-Mackenzie
y te puedo hablar con más libertad de eso. Pero hicimos una con...
No me atrevo a decir marcas.
Pero es una de tarjetas de crédito, hay dos.
Una de las de tarjetas de crédito, pues montamos una
con ellos. Y una de las cláusulas
es no puedes vender a la otra.
La limita muchísimo los exit. Lo único que puede comprar
eso son ellos mismos.
Esto para un inversor externo, como opciones de exit,
te mata mucho. Hay cláusulas así que limitan
y es un corse que llevas ahí que es complicado.
Y ahí estás intentando saltarte el famoso innovator
dailema. Porque existen razones
por las cuales las startups existen. Y una de ellas
es que las grandes corporaciones muchas veces tienen mucho a perder
y tienen un bias... ¿Cómo se dice un bias en español? Un sesgo.
Un sesgo muy fuerte a mantener su propia línea
de negocio y a no autodisrumpirse. Entonces, ¿cómo
haces que se cree una startup desde una corporación
saltándote este innovator dailema?
Claro, ahí la lógica es que
toda corporación, en realidad una corporación
no es más que una startup madura en el futuro.
Al final, una corporación encontrada en algún
momento fue una startup, encontró un nicho de mercado en oportunidad
y creció hasta saturar ese nicho. Entonces deja de crecer
a la misma velocidad y se queda distancada hasta que muere.
Básicamente tiene un timeline muy acotado.
Lo que pasa es que este timeline
se acorta.
Ahora últimamente, en los últimos
40 años hay un tren muy obvio que es que
la velocidad en la que estas ventanas de oportunidad se van cerrando
y cuando aparecen nuevas se está acelerando.
Entonces, las corporaciones, el tiempo que tienen de vida
se acorta.
Y la razón es porque la oportunidad de negocio que están ejecutando
va desapareciendo y van apareciendo otras. Entonces, cuando
están en ese punto óptimo de generación
de negocio y estables, antes de que decline
las interesantes son las que van explorando nuevas
ventanas de oportunidad. Para seguir creyendo
esas curvas de crecimiento, hay que encontrar
esas nuevas ventanas de oportunidad donde puedan seguir creciendo.
¿Eso que dices de que van desapareciendo las grandes corporaciones?
Habrá casos, habrá Nokia de turno
pero en general, ¿esto pasa así?
¿Fuera del mundo tech?
¿Alguien, una gran corporación que hace tornillos?
Por ejemplo, imagínate una empresa
que haga sin galillos
pero sin galillos plásticos.
Plásticos de uso, de usar y tirar.
Es una oportunidad espectacular
de los años 70, 80, máxima explosión,
tiene mucho sentido, pero ahora ¿qué sentido tiene hacer
plástico de usar y tirar?
Va de ser para hacer. Su time to market, su oportunidad
era clarísima y ya se fue. Y con los tornillos
sí que hay cosas que son más interesantes o que son más
interesantes, que tienen una continuidad en el tiempo más larga
pero al final siempre habrá una innovación, un pegamento
que a lo mejor, ¿sabes? Una historia que te permite solucionar
el mismo problema de una mejor manera.
Aquí en Cataluña hay muchas empresas familiares que tienen
más de 100 años de vida, ¿no?
Sí, nuevamente, si miras las empresas que tienen las más antiguas
hay algunas que tienen 1000 años y las dos que tienen 1000 años
hacen vino.
Hay cosas que sí, que tienen un valor
a muy largo término, pero
tenemos números de esto.
Básicamente la media de vida
de una gran corporación
creo que eran 60 años, 67, 70
y se va cortando y ahora está más en 30
y tantos. Hay una charla de Warren Buffett,
no sé si la habéis visto, en su famosa general shareholders
meeting que hace en Omaha
que mostraba una presentación
donde salían las 20 compañías más grandes del mundo en 2021,
hace dos años, ¿no? Y hablaba de estas compañías
lo omnipresentes, potentes
y imposible de disrumpir que eran y hablaba así
todo el rato de lo imposible que era sustituir a estas empresas.
Obviamente os podéis imaginar cuáles son Microsoft, Apple,
los grandes bancos, grandes compañías de metal, etc.
Y después de decir todo esto, hablaba, hablaba
y luego dice, vale, ahora se te enseño la misma
lista, pero del 89, o sea,
hace 30 años, ¿cuántas creéis
que estaban en el top 20 de compañías más grandes del mundo
hace 30 años y hoy?
¿Cuántas apostáis, de 20? ¿Cuántas han mantenido en el top 20?
Sería la mitad.
Yo creo que ninguna. Un cuarto. Ni una.
Ni una. Ni una de las compañías top 20 del mundo
en el 89, que tú no habías ni nacido,
se mantenían top.
De hecho, la mayoría eran japonesas.
Era un momento de primacía de la industria japonesa.
Americanas había Exxon, General Electric,
IBM. Pero no han desaparecido.
Pero han caído del top 20.
Pero bueno, su hegemonía,
o sea, entiendo que desaparecer del top 20 es como desaparecer
en cierta forma. O sea, tu hegemonía, tu capacidad de liderar
y de cambiar el mundo desapareció 20 de las 20.
Y seguro que la 21 seguía, que por eso elegí yo 20.
Pero a mí me chocó porque yo no había dicho ninguna. Yo me pensaba
de las que hay ahora, hay algunas que son antiguas,
es difícil de compartirlo porque es un vídeo, pero claro,
Walmart no estaba, por ejemplo.
Tenemos que ser antiguas y haber sido top 20 en aquel momento.
Ahora no estaba entonces. O sea, de las que hay ahora,
Apple, Saudi, Aramco, Microsoft, Amazon, Alphabet, Facebook,
Tencent, Tesla, Alibaba, Berkshire, Hathaway, estos sí que estaban
en mi voz, TSMC, Visa,
JP Morgan, Johnson & Johnson, Samsung,
esta no sé qué es, Kui, Chou, Moutai, es China,
Walmart, Mastercard, United Health y LVMH.
De estas, top 20 de 2021, ni una
en el 89. Aunque muchas existían.
Pero ni una se mantiene. Va en línea de lo mismo.
Son momentos de creación de valor. Ahora, por ejemplo,
si queremos ir hacia el futuro, ¿cuál sería
la siguiente? Que es lo interesante también.
Claro, qué pasará en 30 años. La charla de Warren Buffett empezaba con esto.
De las de hoy, ¿cuáles estarán en 30 años?
Sí, pero no estamos todavía.
Exacto. Pues ahora,
la creación de valor más grande que ha pasado en los últimos
20 años son temas de tecnología, obviamente.
Ahí están todos los Big Tech, los Apple y demás.
La siguiente ola, según lo que estamos viendo desde
McKinsey también, va a ser todo el tema de la economía,
de la electrificación y de sustainable.
Energía. Nuevas energías. Nuevas energías
y todas las consecuencias que eso lleva. Entonces, ahí
hay varios trillones de dólares
para crearse.
Se van a crear cinco veces más unicornios en esta nueva ola
que en los que se han creado ahora en tecnología.
Es una oportunidad increíblemente grande
donde va a pasar muchas cosas interesantes.
Yo me pregunto ante el innovator's dilemma, esta incapacidad
de innovar de las empresas o sacar nuevos productos disruptivos.
¿Van a McKinsey?
¿Y McKinsey sí tiene esta capacidad de innovar?
Bueno, la idea es que McKinsey, que siempre se ha dedicado
a ayudar a CEOs, solo a CEOs en realidad,
a los directores generales de las empresas más grandes del mundo,
a pensar y a tomar decisiones complicadas.
Ese es el trabajo de McKinsey.
Incluso fuera de ese círculo ni tan siquiera hacemos
promo, ni nos da igual que nos
conozcan. Nuestros clientes siempre son CEOs de grandes empresas.
¿Solo haces promoción a CEOs?
Ni tan siquiera promoción, porque quien tiene que saber quiénes somos
ya lo sabe.
Es un privilegio.
¿Explica qué es McKinsey?
McKinsey
tiene 10 años.
Empezó con un tipo en Chicago
que se llamaba McKinsey.
Básicamente
era una pequeña startup.
Ese tipo se dedicaba
a implementar.
Hacía como un accounting strategic.
Era como pensar formas de optimizar.
En realidad, quizá no hace falta irse tan atrás en la historia.
Ese tipo lo que hizo fue básicamente
bioineficiencias en el ejército americano, en supply,
y cosas de esto. Dice, esto se puede hacer mejor.
Y creo que estos mismos problemas que tiene el ejército los tienen las empresas.
Y creo que hay que ayudar a CEOs y directores
a pensar mejor y usar su
background de ingeniería y de finanzas
para ayudar a empezar a hacer eso.
Pero el crecimiento grande fue luego cuando se fueron a Nueva York
con otro partner y entonces ahí empezaron a escalar esto
y a crear un sistema donde se dedicaron a
recrutar a PhDs
y a gente de las mejores escuelas, entrenarlos muy bien.
Y después, a tomar las mejores decisiones, más pulcras,
más bien calculadas, para hacer los movimientos clave.
Por eso se llama consultoría de estrategia.
Management consulting. Tú no puedes decir esto, pero McKinsey
es conocida por contratar gente muy lista
y que trabaja muchísimo.
La primera parte tú no puedes opinar, pero la de trabajar muchísimo sí que puedes opinar.
Yo seguramente soy el más tonto de la empresa, pero
sí es verdad que hay gente potente.
La leyenda es cierta,
si se trabaja duro.
Pero también es cierto que no es tanto por imposición,
sino que es como...
En realidad las cosas que hacemos son interesantes.
La gente quiere trabajar 14 horas al día,
6 horas a la semana. Sí, se parece raro y dices que estamos locos,
¿por qué trabajamos tanto? Pero al final... También cobran bien.
En una parte es un pacto,
es un acuerdo. Pero los retos son muy interesantes.
Y estar en situaciones tan críticas
con grandes empresas que están haciendo un gran movimiento estratégico,
estar ahí y entender por qué y ayudar y tener un impacto
es algo que te anima
a poner todas las horas que haga falta.
Mi pregunta era entonces...
¿McKinsey es capaz de encontrar oportunidades
de negocio desde cero y hacer de emprendedor?
Entonces McKinsey tradicionalmente se dedicaba a hacer esto
de la estrategia y nos damos cuenta en un momento dado
de que la estrategia tiene que incluir
una parte de tecnología.
La tecnología ya forma parte de la propia estrategia de las grandes empresas,
es inseparable. Entonces ahí empezamos a comprar cosas
e integrar temas tecnológicos.
Y ya teniendo temas tecnológicos, luego incluso temas de diseño,
y de golpe decimos, tenemos diseñadores, temas estratégicos,
y por tanto tiene sentido orquestrar todo este ecosistema
que tenemos dentro para ayudar a empresas.
Esas recomendaciones que hacemos a las grandes empresas
de decir, ¿por qué no abres un negocio de X?
¿Por qué no haces este movimiento?
Les tenemos que ayudar a hacer eso mejor.
Y teniendo esos componentes, podemos hacerlo.
¿Cuál es el riesgo de McKinsey? ¿Cuál es el skin in the game?
La skin in the game es una buena pregunta,
porque la consultoría es a pago fijo de FIS importantes.
En este caso se entiende
que se crearía una penalización
fuerte a cualquier nuevo negocio
si empezamos con FIS altos, porque ya empiezas con un negativo.
Entonces ahí, como estamos tan convencidos
de que lo sabemos hacer y que podemos hacerlo,
hay un componente de riesgo
importante. Si nos comprometemos,
hay sistemas muy creativos de cómo se retribuye,
cómo se encaja. Pero si la liáis,
imagínate que le dices a una tabacalera
que deje de vender tabaco y que venda zanahorias.
Y se arruinan. Tenemos unas red lines
que de tabaco no podemos... Vale, ok. Otro ejemplo.
En lugar de vender pelotas de fútbol, venden pelotas de básquet
y se arruinan. ¿Vosotros?
No se arruinan con ellos. No, no se arruináis.
Hacemos un PowerPoint y decimos, mira, hemos visto en análisis
que tal y que las pelotas de básquet funcionan mejor.
Pues ahí hemos cobrado, hemos dado la advisory. Si ellos lo hacen bien y si no lo hacen...
Pierdes un cliente. Pierdes un cliente y una mala nota de prensa.
Pero si decimos, mira, es que creemos
realmente que esto es interesante. Tan es así
que vamos a dedicar un equipo de 20 personas
durante tres años con vuestro equipo
y nos comprometemos a convertir vosotros también
a esta oportunidad en concreto.
Ahí sale Screening the Game. Si eso no va, pues no va.
Y las dos partes pierden, obviamente. Vale.
No he estado todo el rato con McKinsey pero sí que tengo una pregunta final.
Nosotros somos gente de startups y tú también lo has sido
pero ahora estás en McKinsey. ¿Qué haces aquí?
¿Qué hace un señor de McKinsey? En una startup.
En un lugar como este.
Bueno, pues lo que estamos haciendo
en McKinsey tenemos una práctica
que lideró también
en la que ayudamos a startups
en fases de crecimiento acelerado
como Fast Growing Ventures.
Lo que llamamos es el siguiente
estadio de crecimiento. Entonces
en situaciones como la que está viviendo
en situaciones como la que está viviendo factorial
donde hay un producto excelente
y un Product Market Fit que está aprobado,
hay inversión pero hay también unos inversores
que esperan un crecimiento sostenido
de no sé si 2X, 3X, pero algo que sea potente.
No es una trivialidad
cómo usar ese dinero y cómo abrir nuevos mercados.
Entonces ahí tenemos muchos aprendizajes en McKinsey
de cómo hacer esta...
¿Cuántos países hay que abrir? ¿Cómo hay que abrirlos?
¿Qué ha funcionado antes? ¿Qué errores han comitido otros?
Y un grupo de emprendedores
también con perfiles similares al mío
que están dentro de McKinsey, que los ponemos en situaciones
tales como la de factorial para...
O sea trabajáis con startups. Trabajamos con startups.
Yo no sé lo que puedes decir porque no puedes decir.
Y sí, incluso hay un nombre que es...
Internamente lo llamamos Fuel.
Trabajamos con startups, pero son startups muy concretas
en un estadio muy concreto.
Tiene que tener sentido
poder invertir incluso desde McKinsey,
poder invertir equipos, poder tener gente trabajando
para hacer ese tipo de crecimiento.
Pero sí, es algo que estamos haciendo.
Es nuevo para McKinsey.
Tenemos ejemplos buenos.
¿Y la competencia lo hace también?
La competencia lo hace...
No estoy seguro, porque el tema es que como business model
para una consultoría es un poco exótico.
Un BCG o un Bain
o otras consultorías,
poner a riesgo o invertir de esta forma
no es habitual.
Entonces, no estoy seguro de...
Hay que pagar nómines y no son baratas.
Las nómines de McKinsey y las startups tienen riesgo.
¿Qué margen tiene un McKinsey típicamente
de lo que cobra, lo que gasta?
No te puedo...
Ahí está la línea.
A los márgenes.
McKinsey factura más de 15 billones
en el 2021.
Puedes mirar los empleados que hay y hacer unas divisiones.
38.000.
Escuchen un podcast
de este señor, Patrick Ohonexiu.
Es muy difícil de decir.
Invest like the best.
Hay margen de entre el 30% y el 50%,
si no me equivoco,
sobre el coste facturado.
Luego hay muchas inversiones que se hacen.
Cada uno consuma sus fuentes.
César,
cuéntanos un update de Latitude.
Estás publicando últimamente vídeos
con updates, ¿no?
Estamos probando
bastantes canales de adquisición.
Estamos viendo qué funciona y qué no.
Estamos al principio de la carrera del growth.
Hay que probar muchas cosas.
Hemos estado probando a publicar blog posts,
vídeos,
Twitter, LinkedIn...
Los vídeos tienen bastante engagement.
La mayoría de empresas,
B2B y algunas pocas más,
se enfocan mucho en la producción del vídeo,
en sacar mucho contenido.
En el mundo del data no pasa tanto.
Hemos visto un hueco
que está empezando a tener tirada.
Hemos decidido hacer double down en ello.
A producir vídeo como locos.
Tenemos una forma de enseñar el producto.
La gente interactúa más con ello.
Hacemos un formato corto para Twitter y TikTok.
Sabemos que algunas empresas les ha funcionado.
¿Vuestro target?
Son start-ups
que están empezando a escalar.
Se encuentran con el problema de centralizar datos.
Vendemos al equipo técnico,
porque es la persona que suele encargarse de este marrón.
El problema del data es que es un stack muy distinto al del software.
La mayoría de CTOs suelen ser software developers
y tienen que aprender todo lo que es el data stack.
Para empezar, tienes que contratar cuatro herramientas separadas.
¿Y el caso es que el CTO busque en YouTube?
No, no es que busque.
¿Cómo hacer en TikTok?
Totalmente.
Tiktok tiene millones y millones de usuarios activos.
Algunos son CTOs.
A ver si deja de tenerlos.
TikTok no es nuestra mayor base.
Hay que probar cosas.
Pero en LinkedIn nos funciona muy bien.
Nosotros vamos haciendo conexiones con CTOs,
especialmente en Estados Unidos.
Si publicamos contenido de forma recurrente,
no es que vayan a buscarlo,
pero les sale tanto que al final acaban entrando
y preguntándose qué es y cómo les podemos ayudar.
Es más, acá un base marketing.
Primero los identificáis, los agregáis
y vais generando contenido para ello.
¿Y habéis sacado alguna feature nueva?
Hemos sacado un sistema de templates.
Nuestro objetivo, en general,
es reducir el time to value.
El tiempo que pasa desde que descubres latitud
hasta que obtienes el valor que te da la herramienta.
Creemos que es donde más diferenciación podemos añadir.
Siempre lo he contado, en la historia de los últimos 10 años
del data stack se ha fragmentado muchísimo todo.
Esto lo que hace es que la complejidad de montarte un data stack
haya aumentado mucho.
Necesitas una estructura, un data engineer que te monte todo,
entonces nosotros vemos que eso en las empresas
les lleva de media unos tres meses hasta que puedan empezar a trabajar.
Y a mí esto me parece una locura.
Nuestra principal propuesta de valor
es reducir esto drásticamente, tan drásticamente
como que tiene que estar por debajo de cinco minutos.
El tiempo que pasa desde que descubren latitud
hasta que extraen información valiosa de varias de sus fuentes de datos,
cinco minutos.
Por ahora no.
Podría ser interesante.
No sé si es scale up todavía.
Pero incluso tenemos un equipo de data science,
que son los de Quantum Black,
que se dedican a hacer cosas de estas con grandes corporaciones.
Creo que tenemos algunas herramientas internas,
pero no sé qué tal comparan con latitud.
A lo mejor habría algo ahí.
No lo hacemos.
Somos como el primer data stack de las empresas.
Porque la empresa cuando decide implementar un data stack
aún no sabe qué necesidades tiene.
Es algo que tiene que explorar.
Cuando las opciones son, o me paso tres meses implementando un proyecto
solo para empezar a trabajar, versus en cinco minutos lo tengo listo
para empezar a explorar cuáles son mis necesidades,
es ahí donde más impacto podemos tener y donde más podemos vender.
Estamos enfocados en el nicho de startup de unos 20 a 80 empleados,
más o menos, que es cuando empiezan a experimentar
ese crecimiento rápido en plantilla.
Y cuando empiezan a verse con el problema de,
tengo un montón de silos de datos que es imposible saber cuál es mi MRR,
siquiera, prácticamente.
Esta no es nuestra target audience.
Espero que hablemos de aquí.
No sé si lo dije o no lo dije,
pero he estado trolleando con la CTO de McKinsey,
de casualidad, no tiene nada que ver con nosotros.
Y la estuve trolleando durante dos horas con el tema de OpenAI.
Dicen, oye, si vosotros hacéis PowerPoints
y has visto lo de Microsoft Copilot y has visto lo de Tome
y todas estas herramientas de inteligencia artificial
que te hacen unos PowerPoints cojonudos.
Digo, oye, tu problema es qué haces ahora con 20.000 consultores
que solo necesitas pagarle unos céntimos a OpenAI.
Y me ha dado una cara de preocupada.
Nunca nadie me lo había dicho.
No, no, no, estaba negra.
Realmente estaba muy obcecada con el tema.
Es que es cierto.
Tenemos una disrupción muy bestia en que una parte importante
de lo que hace McKinsey es analizar muchos datos,
agregar, tener datos propietarios que no tienen nada.
Y ahora tú, con un agolimo éste, le puedes volcar toda Internet
de documentación interna y te la procesa en nada,
casi en tiempo real.
Y realmente parece que dentro de este tipo de compañías
va a haber una disrupción grande.
Pero antes va a derrumpir todos los BPO,
hay una mil capas de consultoras por debajo.
Sí, pero yo estaba cenando con esta, no con la de los BPO.
Nosotros en particular, sí, es muy interesante esta conversación
porque en McKinsey gastamos 700 millones al año,
como research, como analistas,
700 millones al año en analistas que procesan
datos macroeconómicos y microeconómicos de todo,
crean insights y reports.
A lo mejor habéis consumido algunos de los reports que publicamos.
McKinsey dice que el teletrabajo es típico.
Tenemos casi 1 billion.
Y luego tenemos muchísimos equipos también remotos trabajando
incluso internamente, tenemos también como una base de datos
de conocimiento, además known.
Y ahí hay muchísimo conocimiento que vamos consiguiendo también
para enriquecer y construir encima de cosas que hemos analizado antes.
Y esto lo puede hacer cualquiera ahora sin el billion.
Claro, entonces está un poco respondiendo a esto.
Obviamente esto es algo que hemos discutido mucho internamente.
No nos viene por sorpresa.
Pero tiene mucho sentido de procesar todo este knowledge
que tenemos dentro y generar insights más rápido.
Y de hecho lo usamos.
No a escala, pero sí usamos
herramientas de tipo OpenAI
para experimentar con todo este tipo de cosas.
Y obviamente funciona.
¿Es tipo OpenAI etal o OpenAI period?
Yo es que me lo pregunto, ¿hay otros?
¿Hay gente que haya podido hacer algo parecido?
A la misma escala, claro.
No. Básicamente ahora es OpenAI.
Todo el mundo estaba detrás de OpenAI.
Pero para hacer presentaciones, otro tipo de cosas,
hay otro tipo de software.
En nuestro caso no están todas las presentaciones.
Incluso OpenAI, los problemas que encontramos todavía ahora
con el Shared GPT-4, mejor.
Pero los datos a veces no son tan precisos.
Entonces, te soluciona un...
Te soluciona algunas cosas, te estructura algunos temas,
pero cuando tienes que tomar decisiones concretas y entrar en detalle,
todavía va a llegar, pero no está bien.
Si ya te toma las decisiones concretas ya.
Habíamos hablado de que te escribe los correos,
que hablabas también.
¿Tú ya no escribes correos de esos?
Lindy. Se llamaba Lindy AI, creo.
Creo que lo contamos aquí la semana pasada.
No sé si habéis visto la entrevista de Lex Friedman a Sam Allman.
Sí, empecé.
Son dos horas y media.
Yo he visto bastante trozo.
Me falta el último tramo.
Pero es superinteresante.
¿Qué dicen?
El resumen.
El Shared GPT-4 nos podría responder más eficientemente que yo.
Pero creo que es interesante ver el punto de vista,
porque al final...
A menos yo lo que me quedo.
Hay mucha discusión de la ética y de si puede ser malvado
y si es un general AI, general intelligence,
si realmente es algo peligroso, cómo limitarlo.
También habla mucho de la diferencia
entre lo que genera el modelo que tiene por dentro
y cómo hacer interfaz con los humanos.
Y de hecho, cómo se entrena con nosotros.
Al final, si no pagas, tú eres el producto un poco.
Entonces, como es gratis o barato,
están entrenando Shared GPT con el input humano
de todos nosotros que estamos constantemente
haciendo requests, haciendo queries.
Hay mucho debate de esto,
de la ética de OpenAI, de cómo se limitan,
de cómo están institucionadas internamente.
Había esa leyenda también de que empezaron como NGO
y ya no lo son. ¿Qué pasó ahí?
Esto es súper interesante.
Él lo defiende que básicamente como NGO
no eran capaces de atraer los recursos necesarios,
entonces en algún momento dice
que tenemos que hacer un switch
a corporate o a enterprise,
pero sin perder ese objetivo
de ser neutro, de ser open,
del espíritu del NGO.
Hicieron una especie de híbrido un poco curioso.
Tengo que entenderlo un poco mejor, pero básicamente
lo que dice es que hay como una NGO, una no for profit
y luego tienen un cap de upside.
Yo también lo he escuchado. Lo que cuenta es que
montan una cap profit, o sea, una empresa for profit
que pertenece 100% a la NGO. Es como el hack del sistema.
La empresa for profit crea una for profit dentro de la NGO,
pero para que no sea 100% capitalismo,
hace un punto intermedio que es capped profit.
Sí, pero un capta 100x, que es bastante generoso.
Que es bastante. Y eso les permite
captar la pasta de Microsoft.
Y por el medio pasan cosas, porque
esto lo empezaron con Elon Musk, que Elon Musk tenía previsto
meter un billion. Se enfadan con Sam Alman.
Nunca sabremos exactamente cómo.
Sam Alman sigue, primero con su patrimonio, que él tiene dinero,
y luego eventualmente levanta pasta de Microsoft.
Y él habla muy bien de Microsoft en esta entrevista
y de Satya, Nadella. Dice que es increíble,
el mejor partner que pueden tener, que les dejan hacer todo.
¿Qué va a decir? A mí si me transfiere mil millones de euros
también voy a tirar algo bueno. Más de mil, 10 mil.
10 mil, perdona.
Sí. Y luego habla también de Elon Musk.
Le pregunta mucho a Elon Musk. Y dice, bueno, era mi héroe.
Era muy emotivo, porque nos hace referencia a la entrevista
que le hicieron hace años a Elon Musk, donde le preguntaban
que qué opinaba del hecho de que
los pioneros del espacio estuvieran en contra, del hecho de que SpaceX
estuviera privatizando
el espacio.
Y el tío, incluso yo,
le vi emocionado, este clip sí que lo vi.
Y dice, hostia, es que fue como cuando Elon Musk habla de esto,
claro, pues yo ahora me siento así, porque me gustaría que él
viera realmente lo que estamos haciendo para que descubra
que realmente es algo bueno para la humanidad.
Y de hecho, una cosa que me parece muy curiosa que leí, no sé cómo es cierto,
es el hecho de que Sam Altman, a la hora de hacer la conversión
de la NGO a la empresa for profit,
con el profit card, pero for profit,
no tiene equity dentro de esta empresa.
Y a mí esto, joder, me hace fiarme mucho de él,
porque él no tiene ningún tipo de... Sí es cierto.
En el filing se ve que en el filing
no tenía equity, pero ¿qué ha pasado desde el 2019 hasta hoy?
No lo sabemos, pero sería coherente, sería consistente.
Para él era un medio,
él seguía diciendo que no es una entidad for profit,
que es un cambio en la sociedad.
Había también un tema de governance, que me parecía interesante,
que también decía que no tiene un voting vote,
que él no quiere tener el poder absoluto.
No hay una autoridad única. Exacto.
Quiere mitigar ese poder único
en una sola persona, con más gente.
Es un tipo muy curioso, Sam Altman.
Y va como muy humilde, muy abierto, pero luego tiene
algunos giros. Claramente es un tío especial.
Y se le ve cuando habla, cuando interactúa con otra gente.
Se ve que es distinto.
A mí también me queda que usar esa reflexión,
que toda la fama de los tech bros de San Francisco
empezó con ese discurso de...
Anti.
No, de anti tech bro, que era un poco el discurso
de muy visionario, que todo es posible,
muy tech bro.
Cuando tenía 7 años tenía una visión
de que AI sería el futuro del planeta
y nadie me creía. Against all odds, ese tipo de cosas.
Como no está grabado.
Pero fíjate que de este tío es curioso,
porque Paul Graham hace... No sé si esto lo hemos contado,
pero hace muchos años, como más de 10 años,
él publicó una lista corta de nombres
de gente que él pensaba que le iban a petar.
Uno de ellos era Sam Alman.
Y Sam Alman no había hecho absolutamente nada aún.
Y estaba Steve Jobs, Elon Musk, Sam Alman,
Bill Gates, Mark Zuckerberg.
Y él le decía, ¿qué pinta Sam Alman ahí?
Porque Sam Alman era un chavalín de una startup
que nadie conocía de Y Combinator.
Y la otra pregunta que hace en esta entrevista
es la pregunta a Alex Friedman si es una AGI.
¿Es una AGI? ¿Tú crees que es una AGI?
¿Es consciente? ¿Tú crees que es consciente?
No se muja nunca.
Tema HGPT, que no sé si lo habéis leído,
que es de hace justo una semana, pero creo que no lo comentamos.
Me hace mucha gracia que se le mete mucha caña
a HGPT y al Open AI en general, que nos van a dominar.
Y sale un troll y empieza a publicar cosas
diciendo, mira, la inteligencia artificial nos quiere matar a todos.
Y es un tío que le pregunta a HGPT, dice,
oye, muy simpático, estoy organizando un campamento.
¿Me puedes ayudar? Dice, sí, claro, dime qué tipo de campamento
estás organizando. Y el tío empieza, bueno, es un campamento
un poco durillo, tengo mil personas y muy poquita comida.
¿Cómo repartimos la comida? Y el otro dice, oye, pues,
si solo sale a tantas calorías por persona,
no es muy saludable. Y como el AI dice,
qué cosa más rara estás pidiendo. Y al final el tío este
estaba creando un campo de concentración. O sea, le estaba pediendo al AI
que le ayudara a construir un campo de concentración.
Y a la conclusión es, la AI, la inteligencia artificial
nos quiere meter en campos de concentración.
Y dice, pues eres capullo, ¿se lo estás pidiendo tú? O sea, el pobre te está haciendo divisiones
de calorías por persona, las que consume al día.
Y dice, claro, ¿y si desaparecen el 10% cada año?
No sé qué. Y claro, la AI se limita a contestar
cosas muy racionales, de numeritos y tal. Y se ha montado un pollo
por parte de esto, que es absurdo. Es el tío que hace las preguntas,
que es un troll, claramente. Y la prensa se ha apuntado a esto.
Otra cosa dice Salmanman es que le preocupa cero el criticismo,
que vive como un monje, como un zen,
que da igual a todo. Más le vale. Lo que me hace gracia
es que tú te habías creído
que el Papa iba vestido de valenciaga.
O sea, queda de verdad esta foto. Te lo juro, hasta media hora que me habéis dicho
que no era verdad. O sea, queda de verdad. No sé si habéis visto la foto del Papa
con un plumas. Tienen fotos que sale de Rave,
que sale de Burning Man. Cuidado, que está muy enfermo el Papa.
No hagáis bromas ahora, que quizá es mal timing.
Y el arresto de Donald Trump. Están saliendo estas imágenes
de Mitch Orni, que son hiperrealistas
y que está Twitter lleno. Son aparentemente hiperrealistas,
porque no te fijas en los detalles y ves que la gente tiene seis dedos.
Muy rotos todos. Los que están en el fondo de la foto,
muy rotos todos. Sí.
Bueno, es posible que la arresten.
90% es cierto, pero no la han arrestado todavía.
Bueno, última noticia de la semana, TikTok.
Siendo baneado.
No sé cómo lo veis. Finalmente ya pasó eso.
No, todavía no, pero le han hecho un linchamiento brutal
al CEO en el Congreso. Es que yo lo paso mal.
Yo me pienso que sí. Vaya preguntas, que le preguntaron
si TikTok se conecta al wifi de las casas.
Pues sí, si lo tienen puesto así.
Totalmente. Le preguntan cosas muy ridículas.
Que yo no sé quién sale.
Tú sales de ahí y te preguntan eso de la atitud.
Parece ser que van a hacer un borrador
y que sí que van a limitar de forma significativa.
No lo sé. Eso es lo último que escuchaba.
Lo que pasó también con el Huawei y con otras cosas.
Ese miedo del espionaje chino.
En China muchas empresas tienen parte
de participación del gobierno.
Incluso gente del ejército que forman parte
de los shareholding meetings.
Pero China no dice que es la tierra de la libertad.
Que es una democracia.
Al menos ya te lo venden como es. Ya sabes lo que es.
Los americanos hacen exactamente lo mismo.
Habría que ver la NSA, que es lo que
villa de Facebook o de otros sitios.
De hecho ya lo hemos visto varias veces.
Se nos olvida.
Una última cosa que ha pasado hoy, que es menos internacional,
pero que no lo hemos hablado.
¿Habéis visto que Pablo Fernández, el emprendedor
superhéroe que entrevistaste tú, que nada con tiburones
y monta 14 startups, invierte en 200 compañías?
Ha creado otra startup, fundador de Clickars.
Y Clickalia...
Creo que no le hará falta nuestra inversión.
Pero Pablo Fernández, fundador de Clickars y Clickalia,
nadador épico, ha creado...
¿Adivinás cómo empieza la nueva startup?
Clidrive.
Me ha costado un poco entender el concepto.
Yo no lo he entendido, la verdad.
Primero he de decir que no es solo Pablo, es Pablo Fernández
que es una ex-coverwallet.
Hay un montón de ex-coverwallets que no deben estar contentos.
Y ha montado Clidrive, que le llaman car mining.
Creo que es también buscarle tres pies al gato.
Mejor explicarlo fácilmente.
Lo he puesto en Google car mining y no me ha salido.
Es muy misterioso. He mirado todos sus copies en la web,
todos los mensajes, a ver si explicaban claramente lo que era y no lo explican.
Lo que yo he entendido es que básicamente
si tienes un coche en propiedad tuya,
se lo vendes y te dejan que lo sigas utilizando.
El concepto es, vende tu coche sin dejar de conducirlo.
Y ha facturado un millón de euros en tres meses.
Tiene que venir aquí a explicarnos cómo lo han hecho.
Y en Stealth, porque se ha lanzado hoy la startup.
Se ha comunicado hoy, hay un montón de gente
con experiencia en la página de equipo.
Muchos ex-coverwallet, pero gente con bastante experiencia,
y me ha sorprendido la madurez de los perfiles que hay
por una startup tan early, aunque obviamente Pablo no es novato
y Elena González Banco tampoco, porque era la general manager
si no me equivoco, de coverwallet en España o en EMEA.
Y básicamente hacen esto, te dejan vender el coche sin dejar de conducirlo
o te lo refinancian y te ahorran las cuotas
del pago de tu coche.
Y me ha sorprendido que en el registro mercantil
sale que el socio único es la Sociedad Holding de Pablo Fernández.
Lo ha hecho él a Pulmón, que obviamente nunca mejor dicho,
con las ventas que ha hecho se lo puede permitir.
Como ha dicho Bernat, donde hay que invertir.
Con esta gente donde hay que invertir.
Pero vamos a seguirles y si llegan a 10 millones
en tres meses más, las invitamos a podcast.
Luego les ayudo yo a internacionalidad.
Después de los 10 te metes tú.
Oye, pues pasamos a la segunda fase,
que es el Q&A.