Cómo Factorial construye sus agentes, Cloudflare y las grandes apuestas de Europa en IA

Oye, Jordi, se ha publicado por ahí que estamos levantando pasta. Qué buena

noticia ¿no?

Nos llevamos una sorpresa. Nosotros

salimos en Bloomberg y luego a raíz de salir en Bloomberg, hemos salido en en otros medios que se está levantando una ronda en Factorial, que digo, [ __ ] que no me enteré yo. Mala suerte. Los

proveedores de modelos, ¿no? Open AI,

Antropic, etcétera, cobran por token, cobran por consumo y le ponen un margen por encima.

Es muy opaco porque nadie sabe exactamente cómo se calcula. Yo lo estoy viendo escuchando conversaciones de mucha gente que lo está pagando de su bolsillo para su trabajo.

Buena suerte luego cumpliendo con la NX 2, ¿no? Las regulaciones que vienen,

2, ¿no? Las regulaciones que vienen, porque todo el mundo está haciendo con los datos lo que le da la gana, ¿no?

Las empresas están amenazando. Yo he

leído un mensaje de una grandísima empresa tecnológica diciendo que utilizar AI tools que no están ofrecidas por la empresa es razón de despido.

O sea, por ejemplo, Block, que ha despedido al 40 y pico por 50% de la plantilla.

Sí, no, sí, creo que 4000 personas de 10,000, ¿no? Por cierto, en Europa está

10,000, ¿no? Por cierto, en Europa está viendo rondas heavis.

Hay un miedo en Estados Unidos, por ejemplo, muy grande, ¿no? Al

sobreconsumo de electricidad y decir, "Oye, este va a chupar toda la electricidad, a mí me va a subir el precio, esto se puede regular." Me

encanta porque la gente dice, "No, las empresas se son mucho más eficientes, no necesitan humanos y de momento están contratando más que nadie y levantando más que nadie. Ahora, Cloudfare es, yo te diría que una de las capas más importantes de la infraestructura de

internet. lleva toda la vida evitando el

internet. lleva toda la vida evitando el scraping y Cloudflare tenía 1000 herramientas para evitar esto. Pues

ahora ha sacado su propio scraper.

Bienvenidos a la tertulia de In.

Bienvenidos una semana más a la tertulia de Idnic. Esta semana estamos Jordi

de Idnic. Esta semana estamos Jordi Romero y yo solo. ¿Qué tal, Jordi?

Muy bien. Hacía tiempo.

Hacía tiempo, sí. La verdad es que estamos muy liados, nos hemos escapado un momento. Vamos

corriendo.

Tenemos tres temas literalmente en el WhatsApp.

Pero oye, ¿cómo estás, Jordi? Muy bien,

estoy muy contento de haber vuelto a Barcelona, que llevaba todo el año, que llevamos dos meses de año, pues dos meses y poco de año dando vueltas y ahora un poco más en casa, en la oficina con los pro

Ahora que los últimos tres días, ¿eh? Sí, esta semana, esta semana. Pero

¿eh? Sí, esta semana, esta semana. Pero

bueno, da gusto, da gusto porque están pasando muchas cosas. O sea, no sé a ti, pero a mí me da la sensación de que hay partes de la empresa que han cogido una velocidad brutal

bastante más alta que la que llevamos, que en general Factorial no ha sido nunca muy chill, ¿vale? No, no es no es no es no es descansada, no es una empresa nunca ha sido una empresa relajada, pero hay como un un cierta

intensidad, pero no solo intensidad, sino casi eh velocidad de cambio alrededor nuestro y alineación. O sea, yo le llamo entrar

y alineación. O sea, yo le llamo entrar en resonancia cuando de golpe todas las edades de Factoria están entrando en resonancia y hay como un hype brutal en lo que estamos viendo que podemos construir y y podemos hacer y todo el mundo está

supermtivado ¿no?

Sí, es es un poco este que viene que viene que viene. Yo creo que 2025 a nivel de de inteligencia artificial en el universo de Factorial en general eh ya hablo de producto, hablo de Go to

Market, hablo de operaciones que todos estábamos un poco empujando esa inteligencia artificial porque la veíamos, pero la realidad es que no luego no veías el outcome de esta inteligencia artificial, ¿no? De repente

las cosas empiezan a disparar, empiezan a [ __ ] forma, empiezas a ver, yo ahora veo demos cada semana, veo alguna demo y digo, "Hostia, digo, esto de dónde he salido esto hace una semana no existía o

hace dos, yo no lo sabía. Hace una

semana no sabía que existía y de repente veo una demo bastante bestia y y no fue el product alignment de Factorial hace una semana donde hacéis como un hacéis porque lo

lideras tú y y el leadership de producto, ¿eh? Líder de producto lo

producto, ¿eh? Líder de producto lo lider. Sí, es una es una sesión

lider. Sí, es una es una sesión intermedia, o sea, nosotros hacemos una vez al trimestre con una sesión de tr días in intensivísima, eh, pero

básicamente una sesión de alineación y de feedback, eh, porque nuestros ciclos son de tr meses, ¿vale? O sea, tres meses del mar una cadencia quarterling.

Claro, es donde donde esperamos que haya un conjunto de releases relevantes en cada producto que marquen la diferencia, ¿vale? Creo que es mucho tiempo, es una

¿vale? Creo que es mucho tiempo, es una eternidad tr meses a día de hoy, ¿vale?

Eh, entonces, obviamente, los ciclos de de generar valor son más cortos. Sí,

igual es una semana hoy, dos semanas, ¿no?

Bueno, cada día salen cosas, cada día salen cosas, pero cada tres meses hacemos, nos sentamos todos y evaluamos eh como como haces una performance en review para un individuo, pues haces una

una en este caso una una product review para un equipo, un equipo multidisciplinar que ha construido una serie de cosas, ¿no? Y y tanto es para tanto es una evaluación de lo que hemos

hecho, si tiene sentido o no lo hemos no tiene sentido. Eh, también es una

tiene sentido. Eh, también es una alineación entre los directores del management, ¿no? para ver si queremos

management, ¿no? para ver si queremos construir eso o no queremos construir eso y se alínea o no se alínea eh con lo que queremos ser. Eh, y luego también sirve para planificar el futuro, por el pasado pasado está, ¿no? Pero pero

planificado planificar el futuro, el quarter que viene, queremos seguir invirtiendo en eso, ¿no? Dentro de una visión a 12 meses, de un plan a a más a más plazo, pero sí que cada quarter

queremos replanteárnoslo todo con la información nueva que tenemos, con lo que estamos viendo, ver cómo cómo funcionan los equipos, ¿no? Pero para

darle más inputs a los equipos, a medio quarter hacemos una sesión donde invitamos a todo el Go to market, sobre todo las personas más senior de invitamos a toda la empresa técnicamente la empresa, pero realmente quien aporta

más valor es la gente que tiene más experiencia vendiendo factorial, eh, y algunas de estas personas ya tienen roles de market experts, ¿no?

Tienen algunos algunos baches ya que les hemos dado por su experiencia, eh, y y que nos traen un valor infinito sobre las features que estamos construyendo ¿no?

Entonces yo intento estar callado todo lo que puedo en este caso, ¿no? Y

escuchar al al God.

Estas bastante callado. Yo el rato que estuve, que no estuve todo, pero estabas bastante callado.

Lo intento, lo intento.

Me sorprendido.

No, hombre, porque [ __ ] tienes opiniones más, faltaría más. No,

no, pero en general intento intento quedarme callado de escuchar lo que la otra gente pregunta antes, porque a veces si no pues puedes anular.

Y es bastante interesante como ves que alguien que quizá pues tú y yo no sabemos ni quién es, ¿no? Porque somos

mucha gente en Factorial, aparece alguien en el público y empieza a hacer unas preguntas que dices, "Oye, ¿y este o esta quién es y por qué tiene tan buenas ideas y de dónde sale?" Y puede ser un vendedor de

dónde sale?" Y puede ser un vendedor de un país o una persona de account management y a mí me hace mucha ilusión cuando veo a alguien que no solo domina, sino que además le ves que le importa.

Dice, "¿Por qué no estamos haciendo esto? Esto, ostras, esto me va a ayudar

esto? Esto, ostras, esto me va a ayudar muchísimo, nos va a ayudar muchísimo. A

mí esto me Luego otra cosa que me ha servido es para identificar las cuatro etapas de eh el desarrollo agéntico, que le llamo yo, el producto agéntico,

desarrollo y producto agéntico, que es básicamente etapas de madurez en esta transición que estamos haciendo todos, ¿vale? E y he clasificado todos los

¿vale? E y he clasificado todos los equipos en estas cuatro etapas, ¿vale?

La primera etapa es cuando descubres la agencia por primera vez. O sea, la agencia en el sentido de una gente que hace cosas autónomamente, te explota la cabeza.

Correcto. Son estas cabezas, son estas demos que estamos empezando a ver.

Claro, la gente puede estar ahí siendo grinch de la AI hasta que de golpe empieza a razonar con la gente y ve que estás creiendo código y que es muy bueno el código, ¿eh? Y que, vale, pues igual no es

¿eh? Y que, vale, pues igual no es production ready, pero es el trabajo que te hace es brutal, ¿no? Y las ideas que te da son muy buenas. Entonces, cuando

empiezas a ver esto, empiezas a abrir la mente. La gente empieza a abrir la

mente. La gente empieza a abrir la mente, ¿no? Esta es la primera etapa.

mente, ¿no? Esta es la primera etapa.

Primera etapa es cuando ya gran parte de todo esos rollos, si no todo, eh, está hecho con un coding agent o una combinación de coding agents. La gente

utiliza combinaciones. Eh, yo ahora veo las pantallas de todo el mundo en la oficina y veo la gente tiene cursor, cloud, cloud code y codex a la vez, porque una uno te planifica, el otro te

ejecuta, el otro tal, ¿sabes? Otro, el

otro te da el ID todavía que hay gente que todavía lo necesita, ¿no?

El otro te hace code reviews ahora por 15 pavos que ha salido el anuncio de de Cloud Code Review, ¿verdad? Es verdad

¿verdad? Es verdad que dice que cuesta 15 la Code Review.

Pues esta es la primera etapa.

La segunda etapa es cuando yo empiezo a generar experiencias de em AIS a service para tu usuario. ¿Qué qué

me refiero con eso?

cuando creas una especie de lobable, una especie de entorno donde le permites a un administrador, a un configurador de tu producto, que una vez eh cree un workflow que luego siempre se

ejecutará de forma determinística. Y

esto es bueno, el podcast que tuvimos eh con Maisa, ¿no? Viene a ser un poco este concepto, ¿no? De cómo eh con una serie

concepto, ¿no? De cómo eh con una serie de políticas, reglas, settings, llámale como quieras, código, cómo cómo creas un código, pero al vuelo, ya utilizando la IA que luego se

ejecutará de forma eh determinista, ¿no?

Esta es la segunda etapa. La tercera

etapa es cuando ya empiezas a delegar también eh también el, o sea, todo el código, todo el código, todo el determinismo eh lo conviertes en una

serie de objetivos o de pasos y para casa para cada caso de uso, para cada usuario generas un workflow. Eh, esta es la segunda etapa. Em, o sea, esto es ya es la tercera etapa, perdona, es cuando

ya vas delegando, cada vez tienes menos código e en tu Codbase, ¿no? Porque estás

delegando más y más el juicio a la IA.

Esto también implica tener más más robustez en cuanto a la infraestructura de datos y metadatos, ¿no? Porque cuanto

más delegas más la puedes liar, ¿no?

Entonces tienes que tener datos muy muy bien estructurados, con muy buenas validaciones, tienes que tener muy buenos metadatos e y metadatos entendiendo como pues estas políticas de qué se puede hacer, qué no se puede

hacer, los permisos, los accesos, ¿no?

Las tools.

Eh, la cuarta etapa es cuando ya directamente la governance entera la delegas a la IA. Por ejemplo, eh nosotros hablamos de políticas, ¿no? Es

nuestro concepto donde nos estamos haciendo muy muy fuertes. Es cómo las empresas definen lo que esperan, el comportamiento que esperan en sus empresas, ¿no? A través de políticas.

empresas, ¿no? A través de políticas.

Antes lo hacían a través de settings, ahora lo hacemos de una forma mucho más flexible, eh, mucho más moldeable y mucho más leíble, que es las políticas.

Em, pues imagínate que las políticas ya ni siquiera las empresas las crean, o sea, básicamente el enboarding es cero.

Tú empiezas a utilizar de forma orgánica, nativa, el producto y eh la gente te observa y te recomienda.

La la la gente conoce las best practices y te las prescribe y aprende de tu reacción a esto y va escribiendo para ti las políticas. Las políticas están

las políticas. Las políticas están siempre vivas, pero tú ya no eres responsable de escribirlas. Hay varios

conceptos de agentes, varias capas de agentes, pero en este caso la gente que orquestra la el servicio, e lo que anteriormente era un código determinístico, ahora es un agente

que representa el producto, digamos, y efectivamente a través de su memoria que nosotros le llamamos políticas, eh lo persiste en forma de políticas.

Lo persistimos, exactamente en forma de políticas eh es quien tiene la governante de tu empresa, ¿vale? Entonces es bueno, cómo

empresa, ¿vale? Entonces es bueno, cómo vas delegando y y al mismo tiempo generando gas rails, ¿no? Generando sistemas de control y de

¿no? Generando sistemas de control y de prescripción e a a la IA para que te genere un poco lo que tú esperas. Este

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Y en esta eh borrificación del software, ¿no? Porque empezamos con cada

¿no? Porque empezamos con cada funcionalidad, cada sección de un software está muy claro lo que hace, es mucho más tonto, está mucho más acotado, ¿no? Y acabas con con este ente, con

¿no? Y acabas con con este ente, con este agente que que que tiene opinión, tiene memoria, que aprende de ti y al final lo puede hacer casi todo, porque hablamos la semana pasada, eh,

Everything is computer, ¿no? que todo se puede hacer código, pues la gente sabe programar, puede crear flujos, puede crear eh diferentes procesos. ¿Cómo se

transforma el pricing?

Claro.

Eh, de un modelo donde tienes botones.

Ese es el ese es el tema. Es el botones por módulos, por empleados, accesos.

típico que en el SAS está bastante inventado a esta cosa tan borrosa que dices que te lo hace 10 veces más que antes o o 50 veces más que antes.

Claro, le vas delegando más y como no sabes lo que hará es difícil establecerlo a priori. Mira,

igual ha pasado con las tools. Tú decías

las skills. Las skills antes estaban enfocadas en listar una serie de tools.

Correcto.

Y de golpe te aparece una tool que es bash computer.

Sí sí totalmente.

Es toma, tienes acceso a una terminal, haz lo que tú quieras, construye tus propias herramientas. Vale, pues oye,

propias herramientas. Vale, pues oye, eh, aún es más indeterminista, ¿no? Lo

que puedes hacer, o sea, puedes hacer cualquier básicamente cualquier cosa.

¿Cómo lo monetizas y cómo lo separas de la del del O sea, ahí los los los proveedores de modelos, ¿no? Open AI, Antropic,

modelos, ¿no? Open AI, Antropic, etcétera, eh cobran por token, que es cobran por consumo y le ponen un margen por encima, pero ellos básicamente dicen, "Si me cuesta un minuto de GPU o

me cuesta 10 minutos de GPU, pues cuesta tanto el kilo." y te ponen un margen por encima que nadie sabe opo porque nadie sabe exactamente sabe si es positivo es negativo, si es un 20% sí que es verdad que el hecho de que están apareciendo

tantos modelos y modelos open source y tal eh cada vez hay más comparación entre modelos y el precio del token, oye, cada vez el mercado está haciendo su trabajo

y y cada vez se está homogeneizando, ¿sabes? Eh, entonces cada vez tiene más

¿sabes? Eh, entonces cada vez tiene más sentido. Por ejemplo, hace poco se

sentido. Por ejemplo, hace poco se publicó que que Antropic estaba subvencionando muchísimo el precio del token con los con sus Max Plans.

Sí, exacto. En la suscripción de 80 y de 200 € o dólares.

Sí. No sé quién lo publicó un periodista o algo que hizo los cálculos malos.

Sí, de que en realidad eran 1000 o 000 al mes, que luego mucha gente lo ha rebatido.

Sí. Eh, sí. O sea, básicamente lo que tú pagas 200, 300 € y haciendo este benchmark con otros modelos y viendo el coste por token, lo que lo que se ha

visto es que realmente lo máximo que te puedes llegar a gastar son 500 € eh si no recuerdo mal, $00, ¿no? Pero habían

dicho en el artículo que están subvencionando 5,000, o sea, un orden de magnitud eh más grande. Y eso teniendo en cuenta que todo el mundo agota cada mes los créditos, que ojo, eh, está pasando

bastante, eh, los developers en particular, eh, ¿cuántas suscripciones están cogiendo polvo?

O sea, hay gente que saca humo, como todo. Hay gente que saca humo,

todo. Hay gente que saca humo, pero los developers, eh, los developers, claro, sacan bastante humo. Sacan bastante humo, le agotan

humo. Sacan bastante humo, le agotan todos los todos los eh planes, pero hay un poco, yo creo, el efecto gimnasio, ¿no? Que que te apuntas a

gimnasio, ¿no? Que que te apuntas a todos, pero luego no vas a todos.

Entonces, yo creo que hay de que están pagando por codex y por cloud code y una semana usan uno y la otra semana usan la otra y la que no quizás está pillando polvo y y están generando ingresos sin

sin costes, ¿no? Yo creo que esto todavía está muy muy verde. es que el gimnasio eh como no hay un incentivo económico eh en el gimnasio, o sea, tú tienes tienes un incentivo de salud y

tal, o sea, tienes muy buenas intenciones, luego no vas, pero aquí como hay una relación directa con trabajo sí esto es complicado, eh, esto del el no uso se acabará se acabará optimizando también,

¿sabes?

De hecho, una cosa muy curiosa que pasa con con los modelos y con con Open AI y Antropic concretamente, ¿no? Que son

como herramientas individuales, no son herramientas de empresa muchas veces, sino que es productividad individual. Yo

lo estoy viendo escuchando conversaciones de mucha gente que lo está pagando de su bolsillo para su trabajo.

Que digo, [ __ ] esto es product market fit, ¿no? O sea, product market fit. Es

fit, ¿no? O sea, product market fit. Es

decir, la persona tiene tan claro que hará mejor su trabajo, que la promocionarán o que podrá trabajar menos horas en un día dando el mismo valor a la empresa, que se paga encantada de su bolsillo la herramienta porque tiene ya

no es el CIOIO o el CFO que tiene el ROI, es el empleado que tiene el ROI.

Buena suerte. Luego cumpliendo con la NIS 2, ¿no?, las regulaciones que vienen, porque todo el mundo está haciendo con los datos lo que le da la gana. No voy a mencionar a nadie para no

gana. No voy a mencionar a nadie para no meterles en problemas, pero pero amigos míos, voy a decir, que trabajan en grandes corporaciones que claro, yo les digo, "Oye, eh, o sea, tiene sentido, pero la gente de Data Protection y la

gente de Legal y tal de tu gran corporación, eh, como se enteren te van a meter un palo importante."

Eso a Europa le está preocupando mucho esto, cada vez más. Las empresas están amenazando. Yo he leído un mensaje de

amenazando. Yo he leído un mensaje de una grandísima empresa tecnológica diciendo que utilizar eh AI tools eh que

no están eh ofrecidas por la empresa es razón de despido. O sea, amenazando a la gente porque es un problema muy grande.

Claro, es que es muy cómodo.

Es muy cómodo.

Es muy cómodo.

Tú subes ahí tu CHG GPT o tu clot, le metes todos los datos confidenciales de tu negocio, tu business plan, todo, todo, todo, todo. Datos de

clientes, datos personales.

Exacto. pasa de todos los clientes, pero te haces un PowerPoint de [ __ ] madre, quedas muy bien en la reunión, te haces un resumen, te procesas los emails, claro, es es muy práctico, pero es muy esto va a ser un problema y y la monitorización del empleado, o sea,

ahora mismo hay estas esta esquizofrenía un poco regulatoria que por un lado está la GDPR, eh, que te dice, "Ojo, no puedes monitorizar demasiado." Y por otro tienes la NX2 que dice, "Tienes que monitorizar todo."

monitorizar todo." No se puede hacer nada de esto. Dices,

"Ya, ¿cómo lo sé yo que no lo están haciendo?" Claro. Entonces, bueno, yo

haciendo?" Claro. Entonces, bueno, yo creo que ahí va a acabar eh trasladando o trasponiendo, no sé cuál es la el verbo, eh esas leyes en los países de Europa e dejando más claro que qué es

qué es lo que tienen que hacer las empresas. Pues claro, imagínate una

empresas. Pues claro, imagínate una empresa, una pescadería de 50 trabajadores, es una gran una gran pescadería pescadería al Corte Inglés, pero que ya le afecta esta regulación, ¿sabes?

Y que tiene alguien administración que está subiendo las cosas a a CGPT. Un

despacho de abogados, quizá un ejemplo más fácil, ¿no? Tienes un abogado junior que se lo da todo.

Siempre piensa una pescadería por Sí, pero es más difícil. La no llegado el pescado todavía.

Es que nosotros tenemos una empresa de atunes, cliente factorial, que hace hace atunes hace otra otra de melones.

Sí, de melones. También hace casi todos los atunes de España. La gente no se no se imagina y de Europa enorme, ¿eh? Y claro, luego [ __ ] le vas ahí,

¿eh? Y claro, luego [ __ ] le vas ahí, le hablas de, "No, que vamos a montar un swarm de Asians y que no sé qué y tal."

Dice, "No, no, no es no es el no ha llegado aquí. No es el target, no es el target, es que nuestros clientes en general están muy muy lejos de de nuestra burbuja.

Sí, sin embargo, tenemos que ayudarles, ¿no?

Pero eh la gracia, yo creo, de factores que hemos descubierto es que es enorme lo que hay fuera de la burbuja. Es

enorme, es enorme.

Toda la comida del mundo, todos los servicios del mundo, toda la fabricación del mundo, todo, o sea, casi todo lo que consumimos está fuera de esta burbuja.

Pasa que solo hablamos de la burbuja, ¿no?, que es la tecnología y y la IA,

¿no?, que es la tecnología y y la IA, pero nuestros clientes están casi todos fuera de esta burbuja, es enorme y claro, están lejos y les estamos ayudando, pero bueno, es igual. Otro.

Oye, Jordi, eh, se ha publicado, sí, por ahí, sí, que estamos levantando pasta. Sí,

qué buena noticia, ¿no?

Nos llevamos una sorpresa. Nosotros

salimos en Bloomberg el otro día y luego a raíz de salir en Bloomberg, hemos salido en en otros medios, eh, que se está levantando una ronda en Factorial, que digo, [ __ ] que no me enteré yo. Es

mala suerte, ¿no? Pero cuéntanos, cuéntanos de dónde,

¿no? Pero cuéntanos, cuéntanos de dónde, de de qué, de dónde viene esto.

A ver, esto nos hacer, o sea, lo primero que vamos a decir es que no es eh no es cierto lo que se ha publicado, ¿vale? lo

que lo que sí que creo que la gente que sea un poco lista y nos siga ya sabe que hemos estado dando vueltas y que nosotros siempre hablamos con inversores y vamos viendo cómo está el mercado y tal y hay gente que está interesada en invertir en Factorial, eso no es nada nuevo.

O sea, nunca hacemos fundracing, siempre hacemos notracing.

Sí, siempre hablamos con inversores, eh, con más o menos intensidad, pero siempre hablamos con inversores porque nos interesa saber cómo está el mercado.

Nosotros tenemos un lujo que es que no necesitamos, no vamos de ronda en ronda desde hace bastantes años estamos en una situación donde la compañía es sostenible y y planteamos rondas pues para dar salida a inversores de que

entraron hace muchos años, para comprar empresas. Hay hay razones para levantar

empresas. Hay hay razones para levantar dinero aunque no lo necesitemos, ¿no?

Igual es que ahora es un momento extremamente [ __ ] para para el software en general, ¿no?

Claro, pero no somos software, somos IA.

Exacto. Entonces, ¿qué qué cómo no? Entonces, nosotros hablando, yo he

no? Entonces, nosotros hablando, yo he hablado últimamente con con inversores y he descubierto que algunos de estos inversores han decidido hablar con periodistas. De hecho, una periodista

periodistas. De hecho, una periodista concretamente, que es la que publicó esto, me llamó el otro día y me dijo que tres inversores, dice tres tres inversores que son fuentes de confianza

que normalmente cuando le liquean algo es cierto me han dicho que está pasando esta ronda. Y yo le dije, pues primera

esta ronda. Y yo le dije, pues primera noticia para mí. digo, esta gente debería tener un poco más de confidencialidad y más lo que te han dicho se lo han inventado, lo han

asumido o lo han inferido, pero no hay una no hay un hecho eh noticiable y y la periodista decidió publicarlo. Dijo que

Factorial está levantando 200 millones de dólares a una evaluación de 2 billion.

No está pasando. Eh, estamos hablando con inversores, pero como decías tú, siempre lo hacemos, ¿no? Eh, y vamos a ver si algún día levantamos una ronda, pues ya lo explicaremos aquí primero,

pero de momento es un rumor, es lo único que hay.

¿Cómo? O sea, tú levantarías una ronda de 200 millones de 2 billion.

O sea, para empezar, eh, una cosa que, por ejemplo, no, estas estos últimos meses hablando con inversores, que ya lo sabíamos, pero pero he visto más, es que

están habiendo muchas rondas donde hay mucha más letra pequeña.

Entonces, claro, depende del contrato, ¿no? Que es lo que decimos siempre, 200

¿no? Que es lo que decimos siempre, 200 millones a 2 billion quizá es una muy buena operación, depende del contrato, quizás una muy mal.

Se se simplifican mucho las noticias de las rondas, ¿no? Porque es muy aburrido. La letra

¿no? Porque es muy aburrido. La letra

pequeña del contrato es muy aburrido.

Pero es lo relevante. Muchas veces lo relevante para nosotros nos cambiaría la vida, ¿no? Porque hay hay digamos eh

¿no? Porque hay hay digamos eh liquidation preference, hay cláusulas de control, hay vetos, no hay libertad de ejecución. Entonces, nosotros hasta la

ejecución. Entonces, nosotros hasta la fecha hemos luchado muchísimo por la independencia, ¿no? Por nuestra

independencia, ¿no? Por nuestra independencia como management de la compañía para poder operar con digamos un governance, un un board que que confía mucho en nosotros y que se asegura que hacemos las cosas bien, pero

que no nos controla demasiado, no nos limita, eh, pero hay muchas compañías donde no es el caso. Entonces, claro,

dependería de letra pequeña. 200 a dos podría ser una muy buena ronda o podría ser una muy mala ronda. A ver, lo que en otro momento más expansivo no sería una superronda en cuanto a valoración.

En el momento en el momento actual, claro, comparando los múltiplos cotizados ahora mismo sería muy buen múltiplo, pero a ver, una ronda en nuestro estadio tampoco se hace con los múltiplos de las empresas cotizadas, pero como más grande

te haces, más te acercas. Entonces,

bueno, tampoco te diré que se equivocan de órdenes de magnitud, de lo que podría acabar siendo una ronda. No se equivocan de órdenes de magnitud, pero es que igualmente estos números se los han inventado.

Claro, aquí el tema es que también el, o sea, nosotros podemos tener la intencionalidad de buscar una ronda, pero muchas veces también es el inversor y nos ha pasado algunas veces quien tiene la intencionalidad, ¿no? Y te hace

ofertas que no puedes rechazar, ¿no? Eh,

entonces, bueno, es un equilibrio.

Nosotros tenemos la suerte, como tú has dicho, ¿no? Que tenemos dinero en el

dicho, ¿no? Que tenemos dinero en el banco y tenemos un instrumento de financiación muy muy interesante para nosotros. caja, no gastamos caja

nosotros. caja, no gastamos caja que nos financi el go market y el crecimiento agresivo que estamos teniendo.

O sea, tenemos casi toda la caja de la serie C todavía, eh, y hace 3 años y medio de esa ronda, o sea, se ti, pero al mismo tiempo, como tú has dicho, también tenemos la responsabilidad

de ayudar a la gente que nos acompaña a conseguir liquidez. Entonces, es un

conseguir liquidez. Entonces, es un trabajo que tenemos como cualquier otro.

Acceso al capital es un recurso más, ¿no? El capital es un recurso más. Hay

¿no? El capital es un recurso más. Hay

momentos donde está más caro, momentos donde está más barato, momentos donde está más incierto. Ahora diré está muy incierto, o sea, entre entre muy arbitrario, ¿no? Porque han salido estas

arbitrario, ¿no? Porque han salido estas megarrondas a valoraciones eh que ahora hablaremos eh valoraciones muy muy altas de compañías que son percibidas como AI.

Y aquí el tema es, ¿qué significa ser percibido como AI?

Que alguien lo decide, que un investment committe lo decide. Al final significa esto, pero tú que has hablado con inversores y hablas siempre con inversores, ¿no?

¿Cuál es exactamente el criterio? ¿Qué

te preguntan para decir es o no es?

Sí, mira, ahí en general eh hay mucho inversor mediocre, ¿vale? Empezaré por

ahí y hay habrá buenos también. Sí, sí, correcto.

Pero hay mucho que es eh que que sigue la corriente y que tiene mucho fomo y y con lo cual es, no sé, hace cosas a veces un poco

arbitrarias en una otra, pero una cosa gente general, sí, pero inversor también. Eh, pero pero, por ejemplo, un

también. Eh, pero pero, por ejemplo, un inversor con el que hablaba eh que que hace unos meses en San Francisco, que me me gustaba porque el tío estaba muy muy obcecado y decía, "Yo solo estoy

calculando una cosa ahora mismo cuando veo compañías, que es cuánto revenue tienes tú que hace 4 días era labor,

¿no? Eran e salarios." O sea, cuando veo

¿no? Eran e salarios." O sea, cuando veo una directa correlación uno a uno, sin ninguna duda, de he dejado de gastarme estos salarios y una cantidad similar,

no puede ser un 1%, eh, una cantidad relativamente proporcional en head count, ¿sí? O sea,

¿sí? O sea, sustitución sustitución de de salarios en eh licencias de tecnología, AI y software, cuando esto

sea, por ejemplo, block eh que ha despedido al 40 y pico por 50% de la plantilla, ¿no? Sí, creo que 4000 personas de

¿no? Sí, creo que 4000 personas de 10,000 ¿no?

Sí, ha despedido.

Entonces, si vería esta pianel, ¿no? Y

diría, "A ver, ¿qué qué es utilizado?"

Exo, qué acaba de llegar ahora.

No lo compro nada. Esto no lo compro nada.

Pues este es el A ver, es muy difícil, ¿eh? Pero yo creo que hay ejemplos más

¿eh? Pero yo creo que hay ejemplos más buenos que es decir, mira, una empresa que estaba produciendo es muy difícil medir productividad de desarrolladores, ¿no? Pero antes tenía 20

¿no? Pero antes tenía 20 desarrolladores, ahora tiene 10, pero se gasta 10,000 pavos al mes en Cloud Code, pues Cloud Code te está dando una ROI, un Claro, pero pero porque esta forma de pensamiento, o sea, tú puedes tener 20

desarrolladores con Cloud Code, ¿no?

Y ser capaz de producir mucho más. que

por cierto, tal y como va el mundo, más vale que produzcas mucho más porque si no lo haces tú lo haral del lado.

Pero es difícil de medir la productividad, es más fácil medir el recorte, o sea, al final por mucho que, o sea, medir la productividad nos moriremos y todavía no lo habremos resuelto. Eh, es uno de los problemas

resuelto. Eh, es uno de los problemas más grandes de de la productividad de de producto en general, o sea, del trabajo del information, el knowledge work, ¿no? el trabajo

intelectual, el trabajo digamos no tan manual porque porque el que el que monta tornillos es muy fácil, ¿no? Tornillos

por minuto, tornillos por hora, etcétera, pero el que hace código o el que asesora, ¿no? Eh, es es yo la verdad es que no me no me parece

tan difícil, eh, o sea, yo asocio mucho los equipos multidisciplinares a al impacto que tengan en los clientes y y sí, hay muchas míticas intermedias,

la atribución de ese impacto. Bueno, a

ver, sobre todo la atribución de los equipos de plataforma, de los equipos más horizontales, pero los equipos de producto, los equipos de producto generan un producto, eh, cuestan un un

equipo cuesta n dinero eh de de mantener vivo y no y y y luego producen un producto que se utiliza muchas veces y que tiene que vender millones de RR, ¿no? O sea, si tú

haces un análisis, un análisis puramente de de ROI, de retorno de inversión, tiene que salirte muy bien. Tiene que

salirte 10 kits cada euro invertido producto mínimo, ¿no? El software se amortiza muchísimo.

Claro, por eso funciona. Pero esto y esto es un análisis de rentabilidad.

Sí, pero lo que es muy difícil es ir midiendo mes a mes, por ejemplo, la rentabilidad que te va a generar much incertidumbre, pero cuando tienes un un scope de tiempo suficientemente grande, pero espa, te pongo un ejemplo. En

Factorial, nosotros estuvimos gastándonos cierto dinero desarrollando producto durante 3 años, ¿no? Y

generamos un RO minúsculo porque no cobramos por el software. Tenemos un

modelo de negocio que nos parecía buena idea, pero no generaba euros. De repente

cambiamos el modelo de negocio y buah, generamos un montón de facturación del mismo esfuerzo.

Bueno, es la casualidad, pero sobre todo empezamos a hacer productos más útiles porque también durante este durante esta época hicimos productos que tiramos a la basura enteros.

Sí, pero pero la mayoría de los que quedaron ya los teníamos es lo que más habíamos dedicado a hacer, que en nuestro caso gestión del tiempo, es donde empezamos.

Sí. La gestión del tiempo. Sí.

Y seguimos amortizándolo hoy.

Sí. Sí. Entonces es difícil ese exactamente pero sí, pero si tú si tú al final experimentas en con un sistema complejo, con varios equipos en paralelo trabajando, tú puedes ver, mira, este equipo ha sido capaz de generar este

impacto. Compar,

impacto. Compar, este equipo no ha generado este impacto.

Al final todo es comparativo.

Comparar es fácil, pero ahora metes una, ¿qué haces? Haces una test porque di,

¿qué haces? Haces una test porque di, ¿qué es la productividad? ¿Cuál es la productividad absoluta esperada? No,

depende de un sistema.

Pero tú tienes cuatro equipos de producto, a la mitad les das y a la otra mitad no se los das. dices tú te jodes.

Entonces mies la diferencia nosotros no haríamos nunca esto. Si hay una herramienta se la vamos a dar a todos porque queremos que mejore todos.

No, en general lo que esperas es que pues que no se la das, se que la gente shipee antes, ¿eh?

Que la gente tenga los ciclos de generación de valor mucho más cortos y de aprendizaje y de Pero muchas veces el el de mercado, el cuello de botella en estos ciclos no es tanto la ejecución, sino es la

coordinación de humanos. H

eh el aprender y absorber el problema, que es siempre pues tiene que ver con ir al mercado y hablar con gente muy diferente eh y entender sus vidas y sus realidades, eh y luego ser capaz de explicárselo entre ellos, ¿vale? Un

equipo que es diferente también, que tiene sus personalidades, que tiene, o sea, esto sigue siendo el cohello de botella, esto no lo arregla la y el otro día hablaba con un inversor que me hablaba decir, "Es que antes hacer código era muy difícil y ahora es muy

fácil." Digo, "No, no estoy de acuerdo."

fácil." Digo, "No, no estoy de acuerdo."

Antes hacer código también era fácil, ahora es mucho más fácil. Pero hacer

código, claro, como programadores nunca me ha parecido especialmente difícil.

Hay mucha gente que programa, o sea, eh pasa es que ahora es mucho más fácil y vas mucho más rápido, tienes unas notas que es la [ __ ] pero pero es que el problema no es necesariamente capacidad de hacer código, era lo que limitaba al

mundo. Es, [ __ ] saber qué experiencia

mundo. Es, [ __ ] saber qué experiencia de usuario eh es la que tiene sentido, intentar adelantar las consecuencias de mejorar una experiencia de usuario, utilizar estos datos de manera creativa para mejorar otra experiencia de

usuario, para ayudar a toma de decisiones. Y esto, a ver, la idea te

decisiones. Y esto, a ver, la idea te ayuda, pero no tanto, ¿no? donde

realmente te ayuda mucho de momento es en la generación de código y es cierto que es una es una mejora de 100 veces, no es una mejora del 20%. O sea, un programador puede generar como es el caso de Peter Steinberger este, ¿no? O

sea, solito ha generado un proyecto que que Microsoft o Apple o Google hubieran tardado un año, 200 personas en hacer, con lo cual no lo haces porque no merece la pena.

Sí, al final también el cuello de botella es también lo que te cabe en la cabeza ¿eh?

O sea, hay un momento donde ya no te cabe el contexto, no te cabe más contexto en la cabeza experimentación, las ideas.

Claro, o sea, tú ves la foto esta de Steinberger con las 50 con las 50 pantallas ahí con todo de modelos en paralelo, hay un momento donde dices, bueno, ¿qué estoy haciendo? ¿Sabes? ¿Qué

qué estaba haciendo hace un momento?

¿Que estoy haciendo ahora? No, este

paralelismo, llegamos a las a las limitaciones humanas. Y esto de las

limitaciones humanas. Y esto de las pantallas, mira, ayer estuve a punto de hacer comentario. Ayer grabé un podcast

hacer comentario. Ayer grabé un podcast que saldrá de aquí poquito, eh, que no voy a decir de cuál es. Generemos el

misterio, pero h momento en donde comentaba que que estaba trabajando como con mucha ilusión, me decía yo estaba trabajando ahí con mis ocho pantallas haciendo análisis y tal. Yo estaba

pensando, pero ocho pantallas de qué, lo único que te va a dar es tu orticulis. O

sea, eh, ¿de qué te sirve? Tú no puedes, tu cerebro, mi cerebro al menos no puede consumir ocho pantallas a la vez.

Ya voy una por una, pero es que también puedo hacer así y voy pasando las ocho pantallas delante de una. Dos me puede servir porque puedo tener varias cosas, pero ocho y y yo no puedo tener el

contexto de ocho pantallas grandes a la vez.

En cada pantalla, correcto. No, no le veo la gracia.

correcto. No, no le veo la gracia.

Es que no te cabe en la cabeza.

Mola, queda chulo para la foto. Creo que

la gente le hace ilusión. Quizá te tapa para que no te venga el vecino a molestar. Yo creo que hay una hay un

molestar. Yo creo que hay una hay un valor ahí de de aislamiento, ¿no? El

open office, el open plan lo estamos solucionando con pantallas. En lugar de contabiques, que se hacía antes, lo solucionamos con pantallas. Pero bueno,

el aquí el tema es cómo cómo manejas las abstracciones para poder hacer más cosas, porque pues no puedes paralizar, tú como humano no puedes paralizar tanto, lo que tienes que subir es un

nivel de abstracción, ¿no? Pedir un

objetivo más genérico a la no y cada vez más genérico, ¿no?

Sí, sí. Tú puedes decir le cura al cáncer, por ejemplo.

Seguramente ahora no hará nada.

Antes, antes había como 14 niveles.

Ahora la gracia es que seguramente los niveles uno y dos ya los puedes dar a una gente y le puedes decir, "Haza esta tarea cada vez más alta, ¿no?" Y el AGI seguramente es ir arriba de todo, ¿no? Y

decir al cáncer o decir, "No, eh, evita las guerras o evita el hambre del mundo." Esto es el AGI para mí.

mundo." Esto es el AGI para mí.

justamente esta semana o la anterior e Carpac Carpac quedado Carpaci y creó un concepto que no lo creó él que

que que ya que ya existía, ¿no? Que es

el tema del auto research, eh, que básicamente es un es un modelo que que se va escribiendo, va escribiendo el objetivo y va va creando nuevo contexto

on the go, ¿no?

tú le defines, tú diseñas el paradigma de experimentación, haces un prompt muy simple, un solo fichero y a partir de ahí es el modelo quien decide qué es lo que hace, qué es

lo que investiga, ¿no? Y este concepto yo creo que va a ir a más. Sí, yo no he acabado de entender eh todo lo único que tiene esto, ¿no? Porque lo hablábamos

antes. Yo creo que todos teníamos la

antes. Yo creo que todos teníamos la intuición de que si tú metías CHG GPT en un bucle, esto era la [ __ ] ¿no? Y y

efectivamente, o sea, OpenCla, eh, simplificándolo mucho, es un modelo de estos buenos en un bucle que no para todos los agentes en un bucle. Sí, los

agentes, los agentes autónomos, estos que estos que realmente flipamos porque empiezan a a no no paran y se van automejorando, van descubriendo cosas, van haciendo un plan y yo veo lo del auto research y lo entiendo como esto al

final, ¿no? Tú le das una misión,

final, ¿no? Tú le das una misión, pero es el es el nivel de abstracción, ¿no? Donde lo que tú le pides que haga,

¿no? Donde lo que tú le pides que haga, ¿no? cada vez es más y aquí pues les le

¿no? cada vez es más y aquí pues les le defines un un espacio de experimentación, dices, pues mira, cada 5 minutos para eh vuelve a recapitular, compara resultados,

coge el mejor y empieza de nuevo encima de esto, ¿no? Que lo que decía Carpatsi el research, ¿no? El research que habían hecho Google, eh Meta, Open AI era

researchers, eh investigadores y luego muchos ingenieros, ¿no? Los

investigadores pues eh hacían hipótesis y luego los ingenieros las probaban y claro, este ciclo es de meses y y luego muchos millones de euros y hay que entrenar modelos y tal. Él lo que dice

es, "Ahora solo hace falta researchers porque el researcher te escribe el markdown, que es pues su hipótesis, le da cuatro reglas al ingeniero y el ingeniero es un script, es un modelo que

te construye los experimentos, los ejecuta, los mide, aprende y va haciendo hasta que tú le dices para y cambias tu markdown, ¿no? Cambias tu fichero de

markdown, ¿no? Cambias tu fichero de input y le vas dando trabajo y él dice que tiene una una GPU." dice, "Yo y una GPU y estoy haciendo estoy cambiando el

mundo." Y le decía que que él creo eh

mundo." Y le decía que que él creo eh nuestro Ilan nuestro me decía que que él cree que esto es Toby Tobías Lutk, el fundador de de Shopify y él

que se han se han organizado para generar hype de un nuevo concepto y que probablemente luego igual levantará unos cuantos billionsos porque porque vamos faltos de hype, ¿no?

que por cierto, en Europa está viendo rondas eh heavis de modelos que empiezan a ver, modelos de infraestructura, ¿no?

Aquí en Europa.

Sí, sí. Bueno, ayer creo que fue, se anunció, a ver, que me vas a echar bronca porque dices que no me sé las iniciales, ¿no? Pero Jan Lecun que era

iniciales, ¿no? Pero Jan Lecun que era el No, yo no te he hecho bronca. Yo te digo que los soy antiacrónimos.

Ya, ya lo sé, pero yo soy antimemoria.

Es ami, dices Ami Machine Intelligence.

Es la nueva startup de Jan Leun.

Sí. Eh, que Jan Leun llevaba unos meses hablando un poco desde la esquina, ¿no?

Y nadie sabía que estaba haciendo y de repente se ha anunciado que ha levantado un billion a valoración de 3 y med.

Una cosa que comentó cuando cuando lo echaron de meta es que una de las primeras llamadas que recibió, no sé, es de Manuel Macron

que le dijo, "Oye, ¿qué tal?

No, porque aquí en Europa, [ __ ] pues e necesitamos modelos." Pues esta llamada, a ver, tampoco es que vaya a ser yo un fan de Macron necesariamente, pero esta llamada puede acabar siendo muy importante para Europa

porque porque si consigues que uno de los grandes que vamos a ver, eh, pero si consigues que uno de los grandes laps eh venga de Europa gracias a recuperar, ¿no?, un talento como Jan Lecun, eso

¿no?, un talento como Jan Lecun, eso tendría mucho valor para Europa y para Francia en este caso, ¿no? que, o sea, AMI o Advanced Machine Intelligence está basado en en París y también en otras

ciudades del mundo, pero su headquarter principal, tengo entendido yo, que está en está en París.

Bueno, veremos, veremos si funciona lo que él dice. En meta no funcionó o no funcionó en el tiempo que Mark Zuckerberg esperaba que funcionara.

meta lo que se escucha, ¿no? Y no

tenemos ninguna información interna, pero lo que se escucha es que no están contentos con la evolución de su en general, eh, porque en general ahora está Wang, el de Scale AI,

Wang, Alexander, creo. Alexander,

Alex Wang, Alexander Wang, que era el cofundador Iceo de Scale Ai, que lo que hizo un podcast hace poco que lo vi, lo vi por encima.

Un chico muy joven, sí. e donde hablaba maravillas de Mark

sí. e donde hablaba maravillas de Mark Zagerberg y tal. Este tío vendió por 14 billion, eh, que le vendió, porque no vendió, pero sí, Aki vendió,

sí, no, sí, una licencia exclusiva indeterminada.

Claro, imagínate un chaval tan joven, eh, con esas cifras, o sea, también yo creo que tiene que ser difícil concentrarse en el día a día.

A ver, pero Skaley ya había hecho secundarios, no sé si de billions, pero al menos de cientos de millones. O sea,

este tío ya hace años que tiene cientos de millones porque su socia, que ahora no me acuerdo cómo se llama, pero es una chica que estuvo en el principio de

Saleayi, salió bastante al principio y y además era muy muy activa en Twitter, eh, y estaba todo el día de fiestas, jets privados, yates y tal y Alex One

ahí curr no le iba ya, o sea, en que hace semana hice este podcast y una semana después leo que Mark Zuckerber ver la.

Sí, se ve que le han quitado, se se de que le han retirado un poquito del foco, ¿no?

De metad. A ver, Lamo, que no acaba de funcionar nada, ¿eh?

pas a veces a veces pasa que hay hay cosas que se encallan y hay que irlas cambiando. Hay que tener la valentía

cambiando. Hay que tener la valentía también para ir tomando decisiones que esto desde luego Marcia Gerber lo tiene, ¿no?

Meta tuvo, yo creo, un momento muy fuerte cuando sacó Yama source y y era, ¿no?, en su momento eh estaba en el

¿no?, en su momento eh estaba en el orden de magnitud de los modelos privados del momento, pero se ha quedado atrás. Se ha quedado muy atrás. han

atrás. Se ha quedado muy atrás. han

venido modelos open source chinos mucho más potentes, eh, y los modelos grandes han seguido avanzando muy rápido y no está en la conversación, o sea, realmente no está en la conversación, está ahora mismo, lleva unos meses

bastante desaparecido y claro, meta es una compañía muy grande, muy importante como para caerse de este carro. está

hablando mucho de como todo el mundo de personal agents. Yo creo que ahora todo

personal agents. Yo creo que ahora todo el mundo está muy focalizado en personal agents. Es que tiene un, yo creo que

agents. Es que tiene un, yo creo que tiene un potencial muy grande y y también tiene un potencial de salvar a la humanidad porque al final darle poderes a la gente eh que sigue estando

ahí con con una gente personal que puede hacer cualquier cosa, pues es un es un futuro interesante, ¿no? Eh, y Meta se quiere se quiere enfocar ahí y quiere

mezclarlo con el hardware, ¿no? con las

con las gafas, con eh no sé, sí, no no tengo claro. Lo que lo que yo estoy viendo es que, por ejemplo, los activos principales de meta, que son

pues Instagram y otras redes sociales, ¿no? sobre todo Instagram. Eh, yo, en mi

¿no? sobre todo Instagram. Eh, yo, en mi opinión, está sufriendo mucho con la IA porque la el volumen de contenido está subiendo exponencialmente, pero a mí me interesa cada vez menos el contenido IA que veo en un fit de

Instagram, eh, o en Twitter también me pasa, eh, o sea, cuando cuando yo recibo contenido, que para mí es evidente que es inteligencia artificial, pierdo interés.

En general digo, "Dame el prompt, o sea, me interesa la idea original."

Todo lo dice, eh, todo todo lo es, todo lo es. O sea, en Twitter también los tweets, pues claro, lo que pasa es que al ser pocos carácteres es más fácil hacer, pero los artículos, por ejemplo, que ahora se está,

¿no? Artículos, esto son los la gente

¿no? Artículos, esto son los la gente que comparte artículos no se los ha leído.

No se los ha leído porque yo a veces intento leerme uno y pienso, "Vaya peñazo." O sea, no, no, no, o sea,

peñazo." O sea, no, no, no, o sea, cuando lees un artículo, yo a veces me comparte un artículo, lo resumo con la IA, correcto.

Bueno, concretamente a Ilía, ¿vale?

Siempre es con Ilía y le digo, "Vale, ya tal, me he quedado con las ideas." dice,

"No, no, no lo has leído." Y lo sabe que no lo he leído. ¿Sabes? O sea, que hay artículos que sí que tienen más profundidad, ¿no? Depende del artículo.

profundidad, ¿no? Depende del artículo.

Sí. Y son muy interesantes.

Y en general, yo creo que hay eh mucho más humano involucrado que que cuando estaban generados por un modelo, porque acaban acaban sin decir nada. No sé,

todavía es cierto que es muy fácil generar contenido, pero a mí como consumidor de contenido no me interesa demasiado el el contenido que estoy viendo que se que se genera con inteligencia artificial. Eh, también

inteligencia artificial. Eh, también hablando de modelos europeos, ¿no?

Eh, bueno, modelos startups europeas.

Legora, eh, que es el me sabe mal decirlo así, ¿no? Pero el Harvey europeo, la empresa

¿no? Pero el Harvey europeo, la empresa de Legaltech, el TERU. Eh, sí que el otro día

el TERU. Eh, sí que el otro día hablábamos de bueno, de que de que hay muchos abogados que comparan utilizar, por ejemplo, Cloud Opus 4.6 para

contenidos legales, para tareas legales y lo comparan con Harvey, concretamente en este caso los tweets que estuve leyendo yo, y que el output era totalmente comparable, sino mejor el que

te estaba generando Clotando Harvey. Y

Clotraba 200 pavos al mes y Harvey 2500 al mes. los 1500 mes es mucho. O sea, la

al mes. los 1500 mes es mucho. O sea, la diferencia tiene que ser abismal para llegar a gastarte este dinero. Legora se

ve que está yendo.

Sin embargo, Harvey está muy muy valorada en el mercado.

Sí.

En los mercados financieros.

Sí. Bueno, Legora ahora 5.5 billion con esta ronda de más de 500 millones de dólares. Eh, y yo lo que leí es que

dólares. Eh, y yo lo que leí es que cerró, ¿sabes lo que en el podcast este de Monday.com con Eran Finman decía indignadísimo, no? Decía, "Pero a ver,

indignadísimo, no? Decía, "Pero a ver, pero pero ¿por qué la gente está valorando eh una cosa tan fina? una cosa tan fina que tecnológicamente h porque al final dirías, no es que son los más buenos haciendo distribución y

dices, "Ah, pues eso no es, o sea, distribución es distribución, ¿no?

Distribución al final es eh HSpot o es Microsoft o es eh quien tiene más clientes y tiene más capacidad de captar clientes." Pero bueno, eh a mí me

clientes." Pero bueno, eh a mí me sorprendía de Legora, eh he leído que cerró el año con 70 millones de arr.

Empezó con tres el año pasado y lo cerró con 70, que es un crecimiento brutal, pero o sea, 5.5 5 billón es mucha valoración también, o sea, es un múltiplo de que 80 veces.

Mm. ¿Tú lo has probado? ¿Tú lo has visto? ¿Alguien que lo use?

visto? ¿Alguien que lo use?

Yo no no lo he visto. Eh,

nosotros usamos Wordsmith, ¿vale?

Pero es que son diferentes enfoques. Uno

es para el abogado, otro es para ahorrarte el abogado, ¿sabes? Hay

diferentes partes de la cadena de valor.

Yo uso o sea GPT o clot para las cosas legales. Cuando necesito

revisar un documento y entender lo que tengo que mirar y tal. Normalmente yo le paso eh un documento a uno de estos modelos y le pregunto, ¿qué preguntas tengo que hacer? O sea, ¿qué cuáles son las partes importantes de este contrato?

¿Qué tengo que entender? Y entonces me lo leo yo y o hablo con un abogado humano, pero utilizo para detectar, digamos, para condensar las partes más importantes de un contrato. Claro, me la juego porque quizá se salta. Claro, pero

eso siempre cuando usas inteligencia artificial te la juegas, ¿no? Igual que

cuando hablas con un abogado te la juegas porque tú dices, ¿qué es lo importante?

Si si confías en la inteligencia artificial para decirte qué es lo más importante, porque no confías en un nivel de abstracción más grande y le dices sobre esto que es lo más importante, ¿cómo lo ves?

Esto ya me lo dice esto ya me lo dice, pero luego hay un tema de opinión.

O sea, ¿qué piensas tú de esto? No,

porque al final en el derecho al final la literalidad es, o sea, es otra perspectiva, ¿eh? O sea, tú leer las cosas como son te da una perspectiva diferente de un resumen. El problema de los textos

resumen. El problema de los textos legales es que se han pervertido tanto que es muy difícil leer literalmente porque se usan

unos palabros y y se enrollan y usan como unas, no sé por qué, si lo hacen para darse trabajo a los abogados, pero se hace muy farragoso leer un documento legal y yo prefiero leerme muy bien

cinco párrafos que leerme muy bien un documento de 40 páginas que es muy denso, que cuando es muy importante el contrato me lo leo. Eh, ya lo sabes. Y

delante del notario, delante del notario me lo leo.

Yo por eso estoy me siento seguro siempre.

Si algún día ya veremos quién más.

Ncale, que es una empresa de infraestructura, es un hypcaler, ha levantado levantado 2 billion. Aquí ya

no es valoración, aquí ya es tamaño de la ronda. 2000 millones de dólares

la ronda. 2000 millones de dólares levantados.

Pero Advanced Machine Intelligence también ha levantado un billón.

Un billón. SIT, ronda SIT, SIT o presit, porque es la primera que hacen más grande de Europa.

Es la fundacional, o sea, es es la primera ronda, o sea, con esto empieza la empresa de de 1000 millones a 3500 en el caso de de Advance Machine, ¿cómo es? Intelligence,

¿no?

Sí.

Eh, Endcale, que es infraestructura, es un es un neocloud eh, o un hyperscaler AI, levanta 2000 millones de dólares, que está haciendo data centers. es una

empresa británica que está haciendo data centers en Noruega, creo, eh, con centrales hidroeléctricas y para darle GPUs a Europa y tiene como partners a Nvidia y a y a todos los ¿Por qué todos los data centers están en

Suecia, Noruega? Porque Mistral también

Suecia, Noruega? Porque Mistral también está construyendo los data centers en Suecia.

En Suecia eh creo que tiene mucha energía más barata que en el resto de Europa.

O sea, en el caso este de Endscale era por una central hidroeléctrica muy grande que supongo que tiene más capacidad de generación que de consumo.

Sí. y que y que se aprovechan de ellos.

En España tenemos sol.

En España tenemos sol. El problema del sol, como vimos el año pasado, eh tiene un solo problema, es fantástico el sol y ojalá todo fuera sol, ¿eh? que tiene un problema que es eh la predictibilidad ya

y y la gestión de los picos, ¿no? O sea,

el carbón o o la nuclear es mucho peor, obviamente, pero es mucho más predecible y el Sol tiene el pequeño problema de la falta de predecibilidad, pero si lo arreglamos el Sol es obviamente es el es el futuro, pero claro, un data center tú

cuando lo pones en marcha lo pones en marcha y yo no entiendo por qué la gente no quiere data centers, o sea, de verdad no lo entiendo. se hace pocas salió un

lo entiendo. se hace pocas salió un conflicto, no sé qué comunidad autónoma de España no no quería construir los data centers que habían eh que querían invertir y planificar y y meter ahí,

¿no? La gente le tiene,

¿no? La gente le tiene, o sea, hay un miedo en Estados Unidos, por ejemplo, muy grande, ¿no? Que lo

hablamos la semana pasada, a al al sobreconsumo de electricidad y decir, "Oye, este va a chupar toda la electricidad, a mí me va a subir el precio. Esto se puede regular, o sea,

precio. Esto se puede regular, o sea, se puede regular y se puede construir más fuentes de energía." Correcto. Pero

yo creo que ahí sí que hay yo lo estoy dando por sentado, ¿eh? O

sea, un data center que además construye eh, capacidad no hay que darlo por sentado, hay que balancearlo, que eso se puede regular y que y que probablemente los timings, o sea, tú ahora construyes capacidad energética y vas a tardar x

años en tenerla disponible, pero bueno, estás construyendo.

Es como tal los árboles y y plantar árboles, ¿correcto?

¿Sabes?

Sí, sí. Entonces, se se Sí. Y luego hay un hay un elemento arquitectónico, estético, paisajístico, ¿no? Que es

decir, quieres un pegote ahí, pero bueno, se puede hacer bien, se puede hacer un data center y y como en el S Force Tower en San Francisco, plantar un bosque por encima. O sea, hay maneras de

construir de manera no invasiva, ¿no? O

sea, no sé, ya existen regulaciones urbanísticas y regulaciones paisajísticas. Eh, yo yo bueno, yo yo

paisajísticas. Eh, yo yo bueno, yo yo quiero más compromis como problema de la vivienda. la gente

que dice, "No, no, no, no construyamos vivienda, arreglemos el problema, pues yo que sé, bajando el obligando a la gente a poner un precio determinado y ya está. Soluciones simplistas,

está. Soluciones simplistas, sube el precio, baja la baja la oferta, sube el precio."

Pasa lo que lo que está pasando, lo que nos estamos encontrando, concretamente es e vale, es increíble.

¿Qué más?

Europa última.

Sí, Lovable se ha anunciado.

Bueno, y antes decía aparte de Advanced Machine Intelligence y Mistral es que no sé pronunciar, por eso no la quiere decir, ¿eh? No, inefable. Inefable

¿eh? No, inefable. Inefable

intelligence, que hablamos, no sé, hablamos de hace unas tertulias, inteligencia inefable, pero que también es in UK, por cierto, no es exactamente Europa, es UK.

Bueno, Europa sí.

Bueno, Europa continent, o sea, Europa geográficamente sí, pero como Unión Europea no. UK se está poniendo las

Europea no. UK se está poniendo las pilas, eh, están pasando muchas cosas ahora mismo en el Reino Unido. Yo voy

ahí últimamente a menudo por temas de partners, inversión, etcétera, y los inversores siempre han estado ahí, pero ahora tengo la sensación de que hay muchas más cosas pasando.

Habiendo estado siempre deep Mind ahí, yo creo esto ha ayudado mucho a generar un ecosistema muy potente. De hecho, eh, David Silver, que es el fundador de

Infable Intelligence, e sale fue uno de los primeros eh empleados de Deep M, fue el que creó Alpha Go, etcétera, ¿no?

Y ahora está en Reino Unido, en Europa.

Y ahora está en Reino Unido y es uno de estos grandes laps europeos que levantó también.

Un billion. Sí, aquí lo mínimo. Un

billón, lo mínimo, un billón. Me encanta porque la gente dice, "No, las empresas SA son mucho más eficientes, eh, no necesitan humanos y de momento están contratando más que nadie y levantando más que nadie. Lo único que tienen también más

nadie. Lo único que tienen también más es valoración. O sea, la dilución, antes

es valoración. O sea, la dilución, antes lo pensaba, mira, viniendo un coche, la dilución de Jan Leun, eh, es parecida a

la ronda se de Factorial y no levantamos un billion de ronda sit, o sea, que todo crece aclarado, todo crece por escala, ¿no?

Más cosas que han pasado esta semana. A

ver, eh, han salido muchas noticias haciendo más zoom en España de Wallbox y de y de la situación de gestión de deuda y tal. Hemos llamado a Enricta

y tal. Hemos llamado a Enricta a venir a explicárnoslo. Entonces, hoy

le ponemos un pin y hacemos un poco el spoiler de que vamos a hablar de aquí poquito con Enrique Asunción, CEO de Wallbox, para que nos haga un update de cómo va Wallbox. Espero que pueda salir de de esa situación porque, bueno, se ha

anunciado que entra en concurso acreedores o preconcurso.

Preconcurso, precurso. El tono que he escuchado era

precurso. El tono que he escuchado era positivo.

Es un proceso de negociación a veces, eh, a veces un mandato legal.

Es una herramienta al final, ¿no? Es un

mecanismo que tienes para congelar eh ciertos riesgos, ¿no? Cuando una empresa mandato legal, si hacen fondos propios negativos también como administrador tienes que hacerlo, pero eso no significa que que que se acabe ahí. Sí, hay un momento donde es

acabe ahí. Sí, hay un momento donde es obligatorio, o sea, no es obligatorio, pero si no lo haces, eh, consejo de administración tiene una responsabilidad muy seria, ¿no? Pero en momentos de

negociación el preconcurso permite parar eh ciertas acciones por parte de los acreedores, ¿no? No no no se deja hacer

acreedores, ¿no? No no no se deja hacer nada hasta que no se resuelva el preconcurso. Entonces es una herramienta

preconcurso. Entonces es una herramienta de de decir, "Oye, gano tiempo y yo idealmente no soluciono la situación, renegocio, deuda, encuentro nuevos

inversores, nuevos nuevos bancos y y salgo la situación." No sé. Vamos a

vamos a ver qué nos cuenta Enric, pero hace mucho que no hablamos de Wallbox y tenemos curiosidad.

Hemos hablado también antes de mientras veníamos eh del Cloud Flare e que tú me dices que es una que es una pieza infraestructura global de internet clave.

Sí. Y además, yo soy muy fan, me gusta mucho la calidad de los productos que hacen. Empezó siendo eh una una pequeña

hacen. Empezó siendo eh una una pequeña utilidad donde te permitía e, o sea, se

metía en la capa de las DNS y eh digamos hizo lo que era una infraestructura un poco abandonada e ignorada, que lo único que hacía era traducir en nombres de

dominio, ¿no? pues eh google.com IPES y

dominio, ¿no? pues eh google.com IPES y con eso redirigir el tráfico de diferentes servidores. Empezó a aplicar

diferentes servidores. Empezó a aplicar mucha lógica en esta capa, ¿no? Y con

esto permitió acercar geográficamente, ¿no?

Exacto. Permitió hacer CDN CDNs que es content del Delivery Networks, que es eh tener data centers cercanos al usuario para reducir latencia y mejorar mucho la experiencia de usuario, ¿no? Que vaya

más rápido todo internet. eh empezar a hacer detección de ataques de cuando había un ataque eh pues ya bloquearlo antes de que llegue a tus servidores y y y como empezó a [ __ ] mucha escala, empezó a tener mucha inteligencia y

mucho internet está encima de Cloudflare, ahora Cloudfare es, yo te diría que una de las capas más importantes de la infraestructura de internet y cuando y cuando hay un problema en internet, la gente va a a

Matt Prince, que es el CEO de Cloudfare, que además es un troll y es muy activo en Twitter, con lo cual es divertido, a preguntarle, ¿no?, que está pasando,

preguntarle, ¿no?, que está pasando, como lo ven que han hecho ellos para para evitarlo. Y ahora han sacado una

para evitarlo. Y ahora han sacado una nueva funcionalidad que es muy gracioso porque Cloudfare lleva toda la vida evitando el scraping, que es eh no los programas, el código que va a intentar

robar contenido de una web. Tú puedes

ir, imagínate, el catálogo de Amazon y decir, "Descárgate todo el catálogo de Amazon." No, Amazon no quiere esto y

Amazon." No, Amazon no quiere esto y Cloudflare tenía 1000 herramientas para evitar esto. Pues ahora ha sacado su

evitar esto. Pues ahora ha sacado su propio scraper, eh, que básicamente te permite con Swapi, como ellos ya lo tienen todo indexado, tienen casi todo internet indexado, te permiten eh

pedirle un Markdown, un fichero HTML o un fichero Jason de cualquier URL.

Entonces, si tú eres un modelo, eres un agente que quieres saber que quiere leer una página web porque tu usuario, tu humano te ha dicho, eh, no, recomiéndame un libro, pues vas a la web de la casa del libro y en lugar de tener que

encargarte tú de entender esa web, le dices a Clouder, "Dame el Markown con solo lo que yo necesito."

Supongo que se han dado cuenta que no pueden poner vallas al campo, que están todos los modelos scrapeando todo, que no le puedes impedir al modelo que escrapee porque entonces te pierdes eh un contenido y un usuario.

Y pues al final han dicho, pues ya pues para hacer lo otro lo hacemos nosotros.

Llevamos todos los programadores, llevamos toda la vida haciendo scraping.

Ha ido mejorando, era muy rudimentario al principio y luego como más sofisticadas eran las páginas web, ¿no?

Con, ¿cómo se llamaban? los rich

internet applications, o sea, eh a medida que usábamos más JavaScript y las webs eran más dinámicas, ya no eran server side rendering, sino client rendering, se hacía más difícil el scraping, pero entonces hacíamos mejor scraping era como y ahora ya está todo

esto está totalmente resuelto y Cloudflare está ofreciendo un producto que cobra por él.

Sí, sí, sí, pero pero Cloudfler también es muy agresivo y es muy generoso con el premium. Eh, yo sí llevo un montón de

premium. Eh, yo sí llevo un montón de años utilizando Cloudflare para 1000 cosas de vecinos y amigos y familiares y y creo que no los he pagado, bueno, creo que no los he pagado nada, personalmente

yo. Luego en Factorial también eh lo

yo. Luego en Factorial también eh lo utilizamos y el problema es que cuando lo empiezas a utilizar en una empresa seria ya empiezas a pagar mucho, ¿no?

Eh, pero porque te aporta mucho valor, pero son muy generosos con el premium en Cloudflare y y me gustan mucho los productos que hacen. Es cierto que el CEO es un poco troll y por ejemplo con el con el fundador y CEO de Bersel, que

también es amigo nuestro, Guillermo Rouch, tienen un pique infinito entre Bersel y Cloudfler. Hay una rivalidad que eso es ríete del Barça de Madrid, eh, eh, se dicen de todo y se insultan y se

y se boicotean, pero Verel que le va muy bien y lo están haciendo muy bien, no es una caba de infraestructura crítica de internet.

Bueno, lo quieren ser, pero no tiene la escala de Cloudfler. Cloudfler es mucho más, pero no no hace lo mismo, ¿no? Algunas cosas sí. Por ejemplo, los

¿no? Algunas cosas sí. Por ejemplo, los dos quieren ser el sitio, o sea, Cloudf está haciendo cada vez más hosting. Eh,

por ejemplo, con todo lo de los workers, los browser eh eh workers, eh tú puedes hacer lambda functions o serverless eh encima de Cloud FLIR, ¿ves? O sea, cada

vez y y los dos quieren ser el hosting de agentes, por ejemplo, ¿no? ¿Quién no

quiere que un hosting de agentes? Pero

estos dos concretamente quieren ser un una infraestructura clave para hacer hosting de agentes.

Sí, lo estoy lo estoy viendo.

Y y se pelean Prince. dice que if agents are the new users of the web, cloudfare is the platform they run on.

Exacto.

Tiene sentido. Es que además eh es interesante porque es una plataforma pues eso, ¿no? Muy deslocaliz 2,17 billion y crece un 30% anual.

Y Versel no lo sabemos, pero lo que se puede leer por ahí es que estarán unos pocos cientos, 200, 300 millones.

Es curioso porque vendiendo, o sea, siendo tan importante como tú dices, ¿no? Vendiendo 2 billion, creciendo el

¿no? Vendiendo 2 billion, creciendo el 30% anual rentable solo vale 8 billion.

Pues es que ahora mismo está todo lo que es software, en mi opinión barato, pero esto es software, es infraestructura. es infraestructura,

infraestructura. es infraestructura, pero también ha sufrido, pero es importante para los Asients, ¿no? Estamos diciendo

¿no? Estamos diciendo es que el mercado público está un poco loco ahora mismo, no sabe lo que es, no sabe lo que sale ganando y lo que sale perdiendo. Yo creo que el problema, que

perdiendo. Yo creo que el problema, que esto lo hemos hablado varias veces ya, eh, que si, perdona, he dicho, he dicho 7 billion, me he equivocado, eh, 71 billón de valoración, hombre, eso son 35 veces facturación normalizada. No

normalizada. No está mal esto, no está nada mal, ¿eh?

No está mal.

Pues ya no es tan barato, ¿eh? No, ya no es tan barato. Iba a comprar ya me freno.

¿Vas a hacer un short ahora de repente?

Digo, ¿cómo puede ser? Pero bueno, este es el caso de Monday con los que hay muchas con el mismo revenue que están a Exacto. Con un revenue también de un billón y pico, ¿no? Creo

si uno billion y 3 billón de valoración.

Es que hay múltiplos ahora de dos, tres, cuatro veces facturación, empresas creciendo y rentable que tienes que tener muy claro que van a desaparecer.

No lo puedo entender.

Bueno, la única manera de racionalizar esto es que van a desaparecer en pocos años.

Para m es la única razón para creerse esto y yo no me lo creo. Yo personalmente no me lo creo.

Hay mucha incertidumbre ahora mismo.

También depende del modo del del founder. Yo por eso valoro mucho ahora

founder. Yo por eso valoro mucho ahora cuando estoy viendo el mercado, valoro mucho los founder LED versus executive LED companies. Monday está el founder a

companies. Monday está el founder a tope, la gente que está pensando en 3 años, 4 años de mandato o la gente que tiene skin in the game, tiene inversión, tiene un porcentaje importante de de la empresa y es oye, o nos metemos a

construir o hacemos la transición, ¿sí?

O o nos roban el ayer. Ayer precisamente estuve teniendo

ayer. Ayer precisamente estuve teniendo esta discusión en un podcast que se andrada de aquí poco sobre sobre esto.

Es un podcast donde de España sí, cuando entra al private equity, ¿no? O sea,

¿cómo cambian las empresas cuando entra el private equity en el capital? Porque

hay Ah, vale. Es un podcast de INC, dices.

Ah, vale. Es un podcast de INC, dices.

Es un podcast de IDN.

Ah, vale, vale. Pensaba que era otro podcast que que grabé yo con un invitado. Vale, vale, vale.

invitado. Vale, vale, vale.

Eh, que que donde el invitado eh, pues por razones que ya descubriréis es muy defensor de private equity. Em, y y hacía un poco de challenge, ¿no? Que

también s para equity es necesario, eh, o sea, es un agente muy muy necesario, pero sí que hay ciertas dinámicas de cambio de la naturaleza de la empresa y una de ellas para mí es el largoplacismo y el cortoplacismo.

El el private equity tiene por diseño, por modelo, hacer flip de empresas y además es que lo hablamos ayer, en un periodo de tiempo muy corto, o sea, en pocos años, en menos de 4 años, esa

empresa tiene que salir por la ventana.

Entonces, claro, tú vas a hacer algo que vas a ver retorno en 20 años.

No tienes demasiados incentivos a no hacerlo. En cambio, una empresa Founder

hacerlo. En cambio, una empresa Founder Led, que ya no solo económicamente, porque muchas veces en la motivación de los founders, ¿no? El peso económico es muy bajo comparado con el peso emocional

de responsabilidad, de de misión, ¿no?

De de razón un poco de de de identidad, casi te diría, ¿no? Muchos founders se acaban identificando mucho con el proyecto que tienen entre manos, con lo cual a veces incluso aunque no tenga sentido económico, harán cosas porque

creen que es lo correcto para la misión de la compañía. Esto un private equity.

Yo no lo he visto. No he visto que tome decisiones de este tipo. Entonces sí

cambia mucho, yo creo, el tipo de decisiones que toma una empresa a largo plazo cuando es funder o cuando es capital LED. No,

capital LED. No, yo creo que no pretende tampoco ser eh innovador el private equity, ¿no? Es es

un tema de operacional, es un play operacional.

Si la innovación le mejora la Ebidda en 2 años, seguro que sí que innovan, ¿eh?

Porque tontos no son ya, pero tiene que ser una innovación muy validada, que es casi una paradoja, ¿no?

Exacto. Esto no es una innovación, ¿no?

Con un drum. Ahora estamos en un momento muy interesante. Yo creo que todos los

muy interesante. Yo creo que todos los que tenemos instintos de crear y de construir nos estás motivando mucho. Yo

estoy más motivado que nunca. De hecho,

estoy más abajo que nunca en la capa de tecnología y tal, porque evidentemente tengo que entenderlo, tengo que entenderlo, o sea, tengo que llegar hasta que lo entienda, eh, y me bueno, me lo estoy pasando muy bien.

O sea, hay una contra una cosa curiosa, ¿no? Que es que la incertidumbre, yo

¿no? Que es que la incertidumbre, yo creo que a una persona emprendedora la motiva.

Claro, ¿no? incertidumbre esta que que se ha

¿no? incertidumbre esta que que se ha cargado los mercados cotizados y que genera mucha duda de los lugares de trabajo que van a ser prescindibles de no de todas las cosas negativas que sí

que lleva una revolución tecnológica a la persona emprendedora la motiva mucho esta incertidumbre, ¿no? Porque ve más oportunidad. Bueno, ve todo oportunidad,

oportunidad. Bueno, ve todo oportunidad, es que es todo oportunidad, especialmente los emprendedores que empiezan hoy que dicen, "Oye, es que no tiene nada de perder, ¿sabes? Aprovecha

este momento de cambio."

Pero no, no sé qué decirte, ¿eh?

No, no, o sea, para nosotros también.

No y pero pero bueno, puede ser que cuando tienes cierta base instalada de clientes y tal, pues tengas puedes tener más miedo o puedes tener más algo más a proteger pero un emprendedor que no

tiene nada en un momento como ahora. En

un momento como ahora, o sea, que espera ¿no?

También está muy confundido, ¿eh?

También está muy confundido.

Más confundidos estamos todos.

Confundidos estamos todos.

Sí sí.

De todas formas confundido, entre comillas, eh, yo yo, o sea, estamos todos en que cómo confundidos, no mareados, cómo va a evolucionar las las capas que no tenemos control, eso es lo que nos confunde,

pero que hay una oportunidad de generación de valor, valor real para el cliente final muy muy bestia. Yo eso no tengo ni una duda, o sea, nunca he visto tal oportunidad.

Entonces, bueno, vamos a ver cómo evoluciona todo y cómo salimos de aquí.

mucho mejor de lo que estamos.

Tiene muy buena pinta. Con más

intensidad, pero muy buena pinta.

Bien, intensidad, bienvenida siempre.

Pues nada, Jordi, lo dejamos aquí.

Volvemos a trabajar. volvemos a

trabajar ¿eh?