IA de doblaje sin “robar” voces, Netflix vs Paramount y Disney mete $1.000M en OpenAI — vídeo y transcripción

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[01:35] 
[01:35] [música]
[01:55] 
[01:55] a  todos  a  la  última  tertulia  en  directo
[01:58] 
[01:58] de  este  año.  año.  Gracias  por  venir.
[02:00] 
[02:00] Está  estado  bastante  lleno.  Hoy  tenemos
[02:02] 
[02:02] como  siempre  a  Jordi  Bernat,  buenas
[02:04] 
[02:04] tardes.  Buena  tarda.  Y  a  Carla  Reina.
[02:07] 
[02:07] Buenas,  señores.  ¿Qué  tal?
[02:08] 
[02:08] Eh,  muy  bien.  Un  placer  tenerte  tenerte
[02:10] 
[02:10] por  aquí.  Para  los  que  no  te  conozcan,
[02:12] 
[02:12] aunque  estuviste  poquito  en  el  podcast
[02:13] 
[02:13] de  Indicar,  unos  que  tres  cu  meses  que
[02:15] 
[02:15] que  viniste  por  aquí.
[02:17] 
[02:17] Verano,  por
[02:18] 
[02:18] verano,  creo.
[02:19] 
[02:19] Verano,  porque  lo  que  no  sabéis,  bueno,
[02:21] 
[02:21] perdón,  te  interrumpo  ahí,  pero  Bernad
[02:24] 
[02:24] me  puso  la  temperatura  superalta  él,  muy
[02:25] 
[02:25] cabrón  y  estábamos  sudando.  [risas]
[02:27] 
[02:27] ¿Te  acuerdas  de  esto?  La  temperatura  de
[02:29] 
[02:29] Barcelona,  no,
[02:30] 
[02:30] la  temperatura  de  la  sala  era  alta  y
[02:33] 
[02:33] estábamos  sudando  y  en  algún  momento
[02:34] 
[02:34] tuvimos  que  parar  porque  estábamos  los
[02:36] 
[02:36] dos  sudando  como  cerdos.  [risas]
[02:38] 
[02:38] Eso  está  fres
[02:39] 
[02:39] pero  tú  ibas  contando  cosas.
[02:41] 
[02:41] Hablandoido
[02:42] 
[02:42] con  capas  por  eso.
[02:43] 
[02:43] Pero  preséntate  a  Carlas  que  no  ha
[02:45] 
[02:45] acabado  Marcel  de  presentarte.
[02:46] 
[02:46] Eh,  sí.  Bueno,  nada,  yo  soy  Carlas,  eh,
[02:49] 
[02:49] llevo  llevo  la  parte  de  go  to  mar  de  in
[02:51] 
[02:51] levels  y  también  soy  inversor  angel
[02:54] 
[02:54] investor  con  74  tickets  y  luego  acabo  de
[02:57] 
[02:57] levantar  mi  propia  fondo  también.
[02:59] 
[02:59] ¿Cómo  se  llama  el  fondo?
[03:01] 
[03:01] Baoba  Ventures.
[03:02] 
[03:02] ¿Y  cómo  qué  tamaño  tiene?
[03:04] 
[03:04] Son  oficialmente  15,  pero  en  realidad
[03:06] 
[03:06] son  16,  pero  el  número  aparecía  mejor  si
[03:09] 
[03:09] lo  decías  que  eran  15  [risas]
[03:10] 
[03:10] 15  millones
[03:11] 
[03:11] 15  millones  de  de  dólares  para  hacer
[03:13] 
[03:13] prat  deals,  eh,  350k  en  cheques  y
[03:18] 
[03:18] que  se  parece  mucho  a  otro  fondo  que  hay
[03:20] 
[03:20] por  aquí  cerca,  ¿no?
[03:20] 
[03:20] Sí,  sí.  No,  no,  no  se  el  hielo.  [risas]
[03:27] 
[03:27] Em,  volviendo  a  Level  Laps,  e  todo  el
[03:30] 
[03:30] mundo  lo  de  conocer,  pero  por  lo  que  no,
[03:31] 
[03:31] ¿qué  es  qué  es  Eleevel  Labs?
[03:33] 
[03:33] Eleven  Labs  al  final  lo  que  hacemos
[03:35] 
[03:35] que  no  es  Eleven  Labs,
[03:36] 
[03:36] que  no  [risas]  es,  somos  agentes,  voces,
[03:39] 
[03:39] etcétera.  Al  final  nosotros  nos  hemos
[03:40] 
[03:40] montado  nuestros  propios  modelos  de
[03:42] 
[03:42] voces  de  inteligencia  artificial,  eh,
[03:45] 
[03:45] que  suenan  naturales,  eh,  y  que  lo  hacen
[03:47] 
[03:47] en  70  idiomas.  Y  encima  de  la  capa,  de
[03:50] 
[03:50] todos  los  foundational  modos  que
[03:51] 
[03:51] hacemos,  voz,  música,  transcripción,
[03:53] 
[03:53] etcétera,  hemos  montado  toda  la  capa  de
[03:55] 
[03:55] agentes,  eh  doblajes  y  diferentes
[03:58] 
[03:58] productos,  ¿no?  Y  entonces  operamos  a
[03:59] 
[03:59] nivel  global,  somos  unas  400  personas  a
[04:01] 
[04:01] nivel  a  nivel  mundial,  facturando  más  de
[04:04] 
[04:04] 300  millones  y  tengo  equipos  por  Estados
[04:07] 
[04:07] Unidos,  eh  To  Latam,  eh  Japón,  India,
[04:12] 
[04:12] Sydney,  eh  Corea,  Middle  East,  etcétera.
[04:15] 
[04:16] Lo  de  los  más  de  300  millones  no  lo
[04:17] 
[04:17] dijiste  en  el  podcast.  No,  no  habíamos
[04:19] 
[04:19] llegado.
[04:20] 
[04:20] Esto  es  ahora.
[04:20] 
[04:20] Esto  es  ahora.
[04:21] 
[04:21] Hoy
[04:22] 
[04:22] no  llegamos.  Llegamos  hace  unas
[04:24] 
[04:24] semanitas,  pero  sí  pasamos  los  300  ya.
[04:27] 
[04:27] Bueno.
[04:27] 
[04:27] Y  veníais  de  100.
[04:29] 
[04:29] Veníamos,  mira,  llegamos,  creo  que
[04:31] 
[04:31] tardamos  unos  20  meses  más  o  menos  en
[04:33] 
[04:33] pasar  de  0  a  100,  eh,  20,  21  meses,
[04:35] 
[04:35] otros  6  meses  de  100  a  200  y  luego  hemos
[04:39] 
[04:39] tardado  cuatro  en  pasar  200  a  300.
[04:42] 
[04:42] Lo  típico,
[04:43] 
[04:43] sí,  lo  típico.  Y  justo  lo  tra
[04:44] 
[04:44] publicación  de  que  en  un  día  habíis
[04:47] 
[04:47] cerrado,  creo,  en  14  millones  o  una  cosa
[04:48] 
[04:48] así.  Eso  entiendo  que  es  venta
[04:50] 
[04:50] Enterprise,  son  pocos  clientes,
[04:52] 
[04:52] ¿no?  Al  final,  ¿sabes  qué  pasa?  Que  de
[04:54] 
[04:54] media  firmamos  unos  150  170  contratos  al
[04:59] 
[04:59] mes  Enterprise  y  es  es  una  burrada.  Y
[05:03] 
[05:03] entonces  hubo  hoy  día  que  justamente  no
[05:04] 
[05:04] lo  habíamos  ni  planeado  y  firmamos  una
[05:06] 
[05:07] burrada  de  clientes  en  24  horas  y
[05:09] 
[05:09] sobrepasamos  los  14,000ones  en
[05:11] 
[05:11] enterprise  solo  para  nosotros  ha  sido
[05:13] 
[05:13] como  la  fecha  el  el  momento  clave,  ¿no?
[05:16] 
[05:16] Pero  ahora  el  objetivo  es  22,000  en  un
[05:18] 
[05:18] solo  día.
[05:19] 
[05:19] ¿Qué  pasó  ese  día?
[05:20] 
[05:20] Firmamos  varios  contratos  grandes,  pero
[05:23] 
[05:23] a  la  vez  que  se  firmaron  muchísimos.
[05:24] 
[05:24] O  sea,  fue  casualidad,  ¿no?  No  fue
[05:26] 
[05:26] casualidad.  No  estaba  planeada
[05:27] 
[05:27] absolutamente  para  nada.  Sí  que  es
[05:28] 
[05:28] verdad  que  firmamos  uno  muy  grande  al
[05:30] 
[05:30] principio  del  día,  entonces  como  que
[05:32] 
[05:32] todos  los  los  de  Go  to  Market  se
[05:34] 
[05:34] incentivaron  unos  motos  diciendo,
[05:35] 
[05:35] "Hostia,  yo  quiero  también,  ¿no?"
[05:37] 
[05:37] Entonces  como  empezaron  a  hacer,  "Va,
[05:38] 
[05:38] va,  va,  hay  que  hacer  hay  que  hacer  más,
[05:39] 
[05:39] hay  que  hacer  más."  Y  uno  lo  llevó  al
[05:41] 
[05:41] otro  y  otro  llevo  al  otro  y  parecía  como
[05:42] 
[05:42] que  se  acababa  el  mundo,  ¿eh?  Y  y  yo
[05:44] 
[05:44] firmo  los  contratos  y  era  como  uno  y
[05:46] 
[05:46] otro  y  los  de  Go  to  Market  haciendo  ping
[05:48] 
[05:48] en  Slack  diciendo,  "E,  tienes  otro,
[05:50] 
[05:50] fírmamelo  ya,  fírmamelo  ya."  Y  entonces,
[05:52] 
[05:52] bueno,  eran  unas  cosillas  de  estas,  ¿no?
[05:54] 
[05:54] La  RR  es  de  verdad.  Sí,
[05:57] 
[05:57] es  del  de  verdad  del
[05:59] 
[05:59] de  verdad  de  la  [risas]  buena
[06:00] 
[06:00] de  la  buena.  O  sea,  no  es  un  compromiso
[06:02] 
[06:02] futuro  de  compra,  no  es  una  cosa  que  se
[06:04] 
[06:04] va  escalando.
[06:06] 
[06:06] No,  no,  no.  Adás,  nosotros  lo  que
[06:07] 
[06:07] tenemos  es  que  nosotros  lo  metemos  en  en
[06:09] 
[06:09] sales  force  y  entonces  tú  pones  eh  la
[06:11] 
[06:11] fecha  en  que  comienza  el  contrato,
[06:13] 
[06:13] ¿vale?  Entonces,  todos  los  contratos  al
[06:14] 
[06:14] menos  son  de  12  meses.  Eh,  intentamos
[06:16] 
[06:16] empujar  para  para  más  de  12,  pero  lo  que
[06:19] 
[06:19] tenemos  es  que  si  tu  contrato  empieza,
[06:21] 
[06:21] si  empieza  hoy,  ¿vale?,  Vale,  y  tú  haces
[06:24] 
[06:24] el  refresh  de  las  estadísticas  de  Sigma,
[06:26] 
[06:27] eh,  mañana  al  cabo  de  24  horas  te
[06:28] 
[06:28] aparece  ya  elar  firmado.  Pues  si  tu
[06:31] 
[06:31] contrato  empieza  dentro  de  un  mes,  no  te
[06:33] 
[06:33] aparecen  las  estadísticas.  Entonces,  a
[06:34] 
[06:34] mí  no  me  aparece  que  tú  has  firmado  un
[06:35] 
[06:35] contrato.  Me  aparece  en  el  contrato  y  me
[06:37] 
[06:37] aparece  en  sales  force,  pero  en  las
[06:39] 
[06:39] estadísticas  que  reportamos  a  los
[06:40] 
[06:40] investors  y  que  utilizamos  internamente
[06:42] 
[06:42] para  reporting,  ¿no  te  aparece?  Porque
[06:44] 
[06:44] el  contrato  técnicamente  no  ha  empezado.
[06:46] 
[06:46] O  sea,  los  300  plus  millones  de  euros  se
[06:49] 
[06:49] va  es  algo  que  se  está  pagando  hoy.  Hoy.
[06:51] 
[06:51] Claro.  Sí.  Es  lo  que  al  final  pues  si  tú
[06:53] 
[06:53] son  eh  al  final  de  mes  multiplicado  por
[06:55] 
[06:55] 12  o  los  comitments  que  tenemos  en
[06:57] 
[06:57] contrato  que  ya  han  empezado  ya  y  están
[06:59] 
[06:59] activos.  ¿Y  cobráis  eh  anualmente?  ¿Has
[07:01] 
[07:02] dicho  contratos  de  12  meses  o  más?  ¿Los
[07:03] 
[07:03] cobráis  por  adelantado  los  12  meses  o  o
[07:05] 
[07:05] típicamente  no?
[07:06] 
[07:06] Algunos  sí,  algunos  no.  Yo,  a  mi
[07:08] 
[07:08] recomendación  personal,  a  todo  el  mundo,
[07:10] 
[07:10] sí  que  finance  y  esto  segurá
[07:12] 
[07:12] controvertido,  pero  finance  siempre  me
[07:13] 
[07:13] dice,  "No,  no,  no,  no,  cobra  por
[07:14] 
[07:14] adelantado."  Y  yo  siempre  les  digo,  "No,
[07:16] 
[07:16] I  don't  think  so."  Eh,  puramente,  porque
[07:18] 
[07:18] yo  lo  que  creo  es  que  como  los  use  cases
[07:21] 
[07:21] eh  crecen  muy  rápido,  tienes  una  empresa
[07:23] 
[07:23] que  empieza  lanzando  agentes,  ¿no?,  para
[07:24] 
[07:24] automatizar  el  call  center.  Y  entonces
[07:26] 
[07:26] eh  ellos  enteran  por  el  entry  level,  si
[07:28] 
[07:28] quieren,  ¿no?  Entonces,  el  entry  level
[07:30] 
[07:30] pues  pueden  firmar  un  contrato,  pues  yo
[07:31] 
[07:31] que  sé,  me  lo  invento  por  20,000  al  año,
[07:33] 
[07:33] 24,000,  lo  que  sea.  Eh,  si  tú  ves
[07:35] 
[07:35] firman,  son  24,000  €  por  interacciones,
[07:39] 
[07:39] por  llamadas  al
[07:40] 
[07:40] Claro.  Y  entonces  les  cobramos  por
[07:41] 
[07:41] minuto,  dependiendo  del  producto,  por
[07:43] 
[07:43] minuto,  por  millón  de  créditos,
[07:44] 
[07:44] etcétera,  ¿no?  Pero,  ¿qué  pasa  que  si  yo
[07:45] 
[07:46] te  cobro  los  24k  o  los  20k  todo  por
[07:48] 
[07:48] adelantado,  el  problema  es  que  si  tú
[07:49] 
[07:50] luego  creces,  tú  me  estás  pagando  un  un
[07:52] 
[07:52] precio  más  alto  de  lo  que  realmente
[07:53] 
[07:53] tendrías  que  pagar?  Yo  lo  que  puedo
[07:55] 
[07:55] hacer  durante  esos  12  meses  o  24  meses  o
[07:57] 
[07:57] el  tiempo  que  hagamos  firmado  es  que  yo
[07:59] 
[07:59] te  puedo  decir,  mira,  tenemos  estos
[08:00] 
[08:00] tiers  en  el  pricing  contract  en  el  cual
[08:02] 
[08:03] si  tú  empiezas  por  2000  al  mes  y  el  mes
[08:05] 
[08:05] que  viene  se  te  ha  disparado  el  volumen,
[08:07] 
[08:07] tú  subes  al  siguiente  tier  a  lo  mejor  el
[08:08] 
[08:08] siguiente  tier  4,000  al  mes.  Entonces  tú
[08:11] 
[08:11] se  tienes  un  precio  más  bajo  a  medida
[08:12] 
[08:12] que  vas  escalando.  Si  tú  me  lo  pagas  de
[08:14] 
[08:14] inmediatamente  todo,  mi  recomendación  es
[08:16] 
[08:16] no  lo  hagas  porque  entonces  estás
[08:18] 
[08:18] pagando  más  de  lo  que  tendrías  que  estar
[08:19] 
[08:19] pagando.  Finance  no  le  gustaba  nunca,
[08:21] 
[08:21] pero  al  final  tienes  que  mirar  también
[08:23] 
[08:23] por  los  clientes,  ¿no?
[08:24] 
[08:24] Los  descuentos  están  en  la  RR,
[08:27] 
[08:27] ¿eh?  Sí,  al  final  va  en  función  de  del
[08:29] 
[08:30] tier,  ¿no?  Si  yo  entro  por  un  contr  de
[08:32] 
[08:32] 2000  al  mes,  pues  son  24,000  al  año.  Esa
[08:34] 
[08:34] es  la  ley  RR.  Si  yo  hago  el  signup,  eh,
[08:37] 
[08:37] hago  el  increase,  el  upgraded  tier  al
[08:39] 
[08:39] siguiente  y  pago  4,000,  estoy  más  que
[08:42] 
[08:42] doblando  el  volumen  de  créditos  que
[08:43] 
[08:44] utilizo  o  el  commitment  que  hago,  pero
[08:45] 
[08:46] yo  hago  son  4,000  por  12  48,000,  ¿no?  Y
[08:48] 
[08:48] entonces  ya  hago  el  descuento.
[08:49] 
[08:49] Sí,  no  lo  quiero  decir  es  que  en  el
[08:50] 
[08:50] número  que  que  publicáis  de  ventas  están
[08:52] 
[08:52] incluidos  los  descuentos.
[08:54] 
[08:54] Sí,  claro,  porque  al  final  lo  que  haces
[08:55] 
[08:55] es  negociar  el  descuento  en  cada  uno  de
[08:57] 
[08:57] los  tiers.  Si  tú  me  contratas  más  y
[08:59] 
[08:59] haces  más  el  commitment,  yo  te  digo  un
[09:00] 
[09:00] O  sea,  no  es  el  cash  que  se  está  pagando
[09:02] 
[09:02] a  día  de  hoy,
[09:02] 
[09:03] es  el  cash  que  se  está  pagando,  pero  yo
[09:04] 
[09:04] te  facturo  cuatro  4000  ese  mes.
[09:08] 
[09:08] Vale.
[09:09] 
[09:09] Haciendo  haciendo  una  división  rápida,
[09:11] 
[09:11] has  dicho  300  millones  de  facturación
[09:13] 
[09:13] anual,  400  personas  más  o  menos,  ¿no?
[09:15] 
[09:15] Esto  da  a  unos  800,000  más  o  menos
[09:17] 
[09:17] dólares  eh  de  facturación  por  empleado.
[09:21] 
[09:21] Entonces,  a  no  ser  que  paguéis  muchísimo
[09:24] 
[09:24] al  equipo,  eh,
[09:26] 
[09:26] les  pagamos  unas  fortunas.  Les  pagamos
[09:28] 
[09:28] fortunas,
[09:28] 
[09:28] ¿vale?  Pero  igualmente  seguramente  queda
[09:30] 
[09:30] algo.  Sois  sois  rentables.
[09:32] 
[09:32] Sí,
[09:32] 
[09:33] pero  levantáis  rondas  todo  el  rato.
[09:34] 
[09:34] Sí,  al  final  fuimos  rentables  del  primer
[09:36] 
[09:36] día,  eh,  porque  al  final  nosotros  no
[09:38] 
[09:38] creemos  que  puedes  montar  una  empresa  a
[09:40] 
[09:40] largo  plazo  si  solo  pierdes  dinero  y
[09:43] 
[09:43] sobre  todo  con  Foundation  Mod  que  el
[09:44] 
[09:44] coste  de  compute  es  muy  alto.
[09:46] 
[09:46] Eso  que  voy  a  decir.  Te  estás  dejando,
[09:47] 
[09:47] no  quiero  llegar  a  margen  brutando.
[09:49] 
[09:49] Compe.
[09:49] 
[09:49] Claro,
[09:49] 
[09:49] claro.  El  compute.  El  gran  beneficio  de
[09:51] 
[09:51] todo  esto  es  Nvidia  porque  si  a  unas
[09:53] 
[09:53] fortunas,  bueno,  Nvidia  con  Google
[09:55] 
[09:55] Cloud,  TWS  y  toda  esta  gente,  ¿no?  es
[09:57] 
[09:57] socio  también  de  Eleven  Lab  Nvidia.
[09:59] 
[09:59] Justamente  han  entrado  ahora  en  la
[10:00] 
[10:00] última  ronda.
[10:00] 
[10:00] Nvidia
[10:01] 
[10:01] y  Microsoft
[10:03] 
[10:03] y  Amazon
[10:04] 
[10:04] tampoco.
[10:04] 
[10:04] No,  vale,  porque  están  invirtiendo  en
[10:05] 
[10:05] todas,  luego  hablaremos,  pero
[10:06] 
[10:06] sí,  pero  tienen  tanto  dinero  que  al
[10:07] 
[10:07] final  dicen,  "Oye,  para  ti,  para  ti,
[10:09] 
[10:09] para  ti,  dale."
[10:10] 
[10:10] Pero,  o  sea,  levantáis  rondas  para  pagar
[10:12] 
[10:12] e  el  margen  bruto,
[10:15] 
[10:15] ¿eh?
[10:16] 
[10:16] No,  pues  has  dicho  soy  rentables.
[10:17] 
[10:17] Somos  rentables.  Tenemos  todo  el  dinero
[10:18] 
[10:18] que  hemos  levantado  en  toda  la  historia,
[10:19] 
[10:19] lo  tenemos  aú  en
[10:20] 
[10:20] ¿Y  por  qué  seguis  levantando  entonces?
[10:22] 
[10:22] Porque  al  final  eh  hay  una  percepción
[10:24] 
[10:24] importante  del  mercado  que  por  varios
[10:26] 
[10:26] motivos.  Una  primera  es  percepción  del
[10:28] 
[10:28] mercado  porque  al  final  si  levantas
[10:30] 
[10:30] nueva  ronda  revalorización  y  como  tal  el
[10:33] 
[10:33] mercado  percibe  que  eres  más  sólido  a
[10:35] 
[10:35] largo  plazo.  La  siguiente  la  otra  es
[10:37] 
[10:37] para  dar  liquidez  también  a  los
[10:38] 
[10:39] empleados.  Cada  vez  que  hacemos  una
[10:40] 
[10:40] ronda
[10:41] 
[10:41] hacemos  secundarias.  Vale.
[10:43] 
[10:43] De  hecho,  la  última  fue  un  secundario,
[10:44] 
[10:44] ¿no?  Puede  ser.
[10:45] 
[10:45] Hicimos  un  secundario  ahora  en  octubre,
[10:46] 
[10:46] ¿sí?  A  6.6  billion.  Eh,  la  tercera  razón
[10:50] 
[10:50] fundamentalmente  es  porque  queremos
[10:51] 
[10:51] invertir,  ¿no?  Y  entonces  pues  ya  sea
[10:54] 
[10:54] por  comprar  empresas  en  algún  momento
[10:56] 
[10:56] comprar  GPU  a  largo  plazo,  etcétera,
[10:58] 
[10:58] hemos  ido  comprando,  lo  que  pasa  que
[10:59] 
[10:59] generamos  bastante  cash  y  entonces  pues
[11:01] 
[11:01] bueno,  seguimos  seguimos  generando
[11:02] 
[11:02] generando  mucho  y  sobre  todo  porque  al
[11:04] 
[11:04] final  yo  creo  que  tienes  que  utilizar  el
[11:06] 
[11:06] momentum  que  una  empresa  tiene  para
[11:07] 
[11:07] aprovecharte  de  la  situación  del
[11:09] 
[11:09] mercado.  El  mercado  se  puede  caer
[11:10] 
[11:10] mañana,  pero  se  cae,  se  cae  y  yo  tengo
[11:12] 
[11:12] 300  millones  en  la  cuenta,  no  hay  ningún
[11:14] 
[11:14] problema.
[11:15] 
[11:15] Sí,  se.  6,000  millones  de  dólares,  ¿no?
[11:18] 
[11:18] Con  300  de  facturación  son  55  veces.
[11:22] 
[11:22] Eh,  a  día  de  hoy  hacemos
[11:23] 
[11:23] múltiplo  de  valoración  sobre
[11:24] 
[11:24] facturación.  Lo  ha  hecho  bien.
[11:26] 
[11:26] 300,  ¿no?  Serían  dos,  se  verían  20  veces
[11:29] 
[11:29] más  o  menos.
[11:29] 
[11:29] 20  veces.
[11:30] 
[11:30] Eh,  normalmente  hacemos  33  múltiplo  de
[11:32] 
[11:32] 33  y  Level.
[11:33] 
[11:33] Sí,  normalmente  hacéis  múltiplo  de  33.
[11:34] 
[11:35] Me  encanta  esta  [risas]  afirmación.
[11:37] 
[11:37] Sí,  no,  no  es  el  estándar,  ¿eh?  No,
[11:38] 
[11:38] ¿a  cuánto  va  el  kilo  de  laps?  A  33  veces
[11:41] 
[11:41] facturación.  Venga,  qui  que  hagan  cola,
[11:44] 
[11:44] [risas]
[11:44] 
[11:44] ¿no?
[11:44] 
[11:44] Bueno,  lo  bueno  es  que  hacen  cola,  ¿no?
[11:46] 
[11:46] Entonces,  puedes  definir  el  múltiplo,
[11:47] 
[11:47] ¿eh?  Sí,  pero  al  final  la  empresa  es  que
[11:49] 
[11:49] se  se  disparan.  Yo  creo  que  también  hay
[11:51] 
[11:51] algo  un  poco  de  burbuja  en  el  sector.
[11:53] 
[11:53] Entonces,  prueba  44,  ¿no?  Si  en  33  hay
[11:55] 
[11:55] cola,
[11:56] 
[11:56] ¿no?  No,  porque  al  final  tampoco  no
[11:57] 
[11:57] quieres  trabajar  en  los  próximos  12
[11:58] 
[11:58] meses  para  conseguir  una  valencia  futura
[12:00] 
[12:00] muy  elevada,  ¿no?  Entonces,  yo  creo
[12:02] 
[12:02] si  ganas  dinero  te  da  igual,  ¿no?  Porque
[12:03] 
[12:03] no  tienes  la  presión  de  tener  que
[12:05] 
[12:05] levantar  otra  ronda.
[12:06] 
[12:06] Sí,  pero  al  final  yo  creo  que  es  un  es
[12:08] 
[12:08] un  trick  psicológico,  ¿no?  De  si
[12:09] 
[12:09] levantas  demasiado  vas  a  tener  que
[12:12] 
[12:12] trabajar  muchísimo  más  para  conseguirlo,
[12:13] 
[12:13] ¿no?  Entonces  como  que  al  final
[12:16] 
[12:16] no  funciona  el  momento,  al  menos  para
[12:18] 
[12:18] nosotros  somos  mucho  más  conservados  a
[12:19] 
[12:19] nivel  a  nivel  varciones  y  todas  estas
[12:22] 
[12:22] que  no  está  mal  33  no  está  nada  mal
[12:23] 
[12:23] sobre  todo  estos  tamaños  está  muy  bien
[12:25] 
[12:25] está  muy  bien  totalmente  pero  efectos
[12:26] 
[12:26] prácticos  si  alún  momento  alguien  quiere
[12:28] 
[12:28] salir  a  bolsa,  los  múltiplos  se  reducen
[12:30] 
[12:30] y  entonces  tienes  que  ajustarte  lo  que
[12:32] 
[12:32] es  el  mercado,  ¿no?  Bueno,
[12:34] 
[12:34] hablando  un  poco  de  lo  que  ha  pasado
[12:35] 
[12:35] estois  en  el  podcast,  o  sea,  habéis
[12:36] 
[12:36] llegado  300  secundario  de  6  billion  ha
[12:39] 
[12:39] entrado  en  inversores,  aparte  de  Nvidia
[12:40] 
[12:40] ha  entrado  Macio  Mconak  también  como
[12:42] 
[12:42] inversor,  ¿no?  ¿Qué  qué  ha  pasado  ahí?
[12:44] 
[12:44] ¿Por  qué  entra  gente  de  la  industria  en
[12:46] 
[12:46] Inel
[12:47] 
[12:47] de  la  industria  de  otra  industria,
[12:49] 
[12:49] sí,  perdón,  de  la  industria  del
[12:50] 
[12:50] entertainment,  [risas]
[12:51] 
[12:51] pero  luego  vamos  a  ir  ahí  estoy  spoiler,
[12:53] 
[12:53] vamos  a  hablar  de  entertainment  hoy  un
[12:54] 
[12:54] poquito.  Eh,  ¿por  qué  entra  gente  desde
[12:56] 
[12:56] un  mundo  donde  puede  ser  una  amenaza,
[12:58] 
[12:58] ¿no?  Entonces,  ¿por  qué  entra  Maciw  en
[12:59] 
[13:00] este  caso  a  Level  Ups?
[13:02] 
[13:02] Porque  al  final  ellos  al  final  la  gente
[13:04] 
[13:05] sabe  que  que  el  cambio  es  inevitable,
[13:07] 
[13:07] ¿no?  Eh,  nos  podemos  resistir  a  todo,
[13:09] 
[13:09] pero  al  final  va  a  acabar  llegando.  Y  lo
[13:12] 
[13:12] que  movemos  vemos  muchísimo  es  que
[13:14] 
[13:14] algunos  de  los  de  los  grandes  actores  de
[13:16] 
[13:16] Hollywood  a  día  de  hoy  hacen  muchísimo
[13:19] 
[13:19] venture  venture  investing  y  son  muy
[13:22] 
[13:22] visionarios.  Entonces,  Matthew  McGahy
[13:25] 
[13:25] como  tiene  esta  idea  de  que  quiere  hacer
[13:27] 
[13:27] el  backing  de  las  empresas  que  están
[13:28] 
[13:28] transformando  el  mundo  y  entonces  él
[13:30] 
[13:30] cree  funcionalmente  que  que  la  industria
[13:32] 
[13:32] del  entretenimiento  va  a  seguir
[13:33] 
[13:33] evolucionando,  que  hay  un  elemento  de  IA
[13:36] 
[13:36] que  se  tiene  que  incorporar,  que  ya  se
[13:37] 
[13:37] ha  ido  incorporando  estos  años  aunque  no
[13:38] 
[13:38] lo  llamamos  como  tal,  y  al  final  quiere
[13:41] 
[13:41] estar  en  esa  cree  en  la  empresa  y  cre
[13:43] 
[13:43] pero  él  invierte  puesto  dinero,  pero
[13:46] 
[13:46] aparte  de  eso,  hay  algún  otro  tipo  de
[13:47] 
[13:47] colaboración  de  momento  simplemente
[13:48] 
[13:48] entra  como  inversor  más.
[13:49] 
[13:49] Simplemente  ha  entrado  con  inversor,
[13:50] 
[13:50] no  está  su  voz,  está  su  voz,
[13:52] 
[13:52] no  tenemos  a  su  voz.
[13:54] 
[13:54] Ya,  qué  lástima,  ¿no?  Oportunidad
[13:55] 
[13:55] perdida.
[13:55] 
[13:55] Ya  es  una  lástima.
[13:56] 
[13:56] No  se  había  ocurrido,
[13:58] 
[13:58] ¿no?  Tenemos  a  a  ser  Michael  Kane,  que
[14:01] 
[14:01] es  eh  también  una  voz  especial
[14:03] 
[14:03] espectacular.  A  mí  me  encanta,
[14:05] 
[14:05] eh  que  está  en  el  marketplace,  eh  una
[14:07] 
[14:07] versión  VIP  que  tenemos  y  hay  empresas
[14:11] 
[14:11] que  lo  están  utilizando.
[14:11] 
[14:12] Hay  que  pagar  más  para
[14:13] 
[14:13] son  contratos  negociados
[14:14] 
[14:14] individualmente,  ¿no?  Pero  sí  hay  un
[14:17] 
[14:17] montón  de  otros  celebrities  que  están
[14:18] 
[14:18] allí.  Y  lo  que  pasa  que  están  en  la
[14:19] 
[14:19] versión  VIP,  específicamente  solo  para
[14:22] 
[14:22] empresas  de  entretenimiento.
[14:24] 
[14:24] Oye,  ¿y  contra  quién  competís  hoy  en
[14:26] 
[14:26] día?
[14:27] 
[14:27] Eh,  Google,  Open  AI,
[14:30] 
[14:30] Amazon,  etcétera.
[14:33] 
[14:33] Google  entiendo  que  es  Gemini.  Todo  el
[14:35] 
[14:35] whisper,
[14:38] 
[14:38] sí,  al  final,  ¿con  quién  no  competimos?
[14:40] 
[14:40] Si  efecta  si  miras,  por  ejemplo,
[14:41] 
[14:41] nosotros  hacemos  foundation  model  y
[14:43] 
[14:43] application  layer  y  en  cuanto  a
[14:44] 
[14:44] foundation  models,  los  mejores  del
[14:45] 
[14:45] mercado  a  día  de  hoy  son  Open  AI,  son
[14:48] 
[14:48] Antropic,  pero  ellos  no  hacen  la  parte
[14:49] 
[14:49] de  voz,  Google  con  Gemini  y  algunos
[14:53] 
[14:53] otros  también,  ¿no?  Hace  unas  semanas,
[14:55] 
[14:55] por  ejemplo,  que  hubo  este  deal  de  Open
[14:56] 
[14:57] con  Disney,  donde  básicamente  hay
[14:59] 
[14:59] coinversión  y  y  se  va  a  ver,  ¿no?  Pero
[15:01] 
[15:01] seguramente  pues  en  Disney  Plus  veremos
[15:04] 
[15:04] contenido  generado  de  alguna  forma,
[15:06] 
[15:06] ¿no?  y  en  y  se  puede  usar  la  propiedad
[15:08] 
[15:08] intelectual  de  Disney  en  la  generación
[15:10] 
[15:10] de  Sora,  en  los  vídeos.  Espectacular  lo
[15:12] 
[15:12] hacía  pirata  y  luego  han
[15:15] 
[15:15] a  ti  seguro,  [risas]
[15:16] 
[15:16] ¿no?  Pero  en  cuanto  a  entretenimiento,
[15:18] 
[15:18] en  cuanto  a  campañas  y  tal,  me  parece
[15:20] 
[15:20] espectacular  para
[15:21] 
[15:21] el  sector  está  muy,
[15:23] 
[15:23] o  sea,  muy  muy  crítico
[15:25] 
[15:25] con  este  con  este  deal  concretamente
[15:27] 
[15:27] está  lo  está,  lo  está.
[15:28] 
[15:29] Y  de  hecho,  a  ver,  yo  acabo  de  ver  que
[15:30] 
[15:30] acaba  de  entrar  por  la  puerta  [risas]
[15:32] 
[15:32] eh  un  representante  del  sector,  ¿vale?
[15:35] 
[15:35] una  voz  mucho  más  importante  que
[15:36] 
[15:36] Máconic.
[15:37] 
[15:37] Hola,  ¿qué  tal?
[15:38] 
[15:38] Pero  mucho  más.  De  hecho,  es
[15:39] 
[15:39] en  España,  sí.  En  España,  sí.  No,  que  eh
[15:41] 
[15:41] No,  a  ver,  yo  soy  el  CTO  de  IC,  [risas]
[15:45] 
[15:45] ¿no?  Pero  esto  es  lo  más  importante,
[15:46] 
[15:46] pero  lo  secundario.
[15:47] 
[15:47] Lo  secundario  y  ahora  justo  venía,  mira,
[15:49] 
[15:49] aquí  cruzando  la  calle,  venía  de  hacer
[15:50] 
[15:50] una  peli  para  doblar  una  peli  para  una
[15:53] 
[15:53] plataforma  famosa  de  entretenimiento
[15:56] 
[15:56] que  empieza  por  Net  por  Flix.  [risas]
[15:58] 
[15:58] Y  no,  básicamente  venía.  O  sea,  he
[16:00] 
[16:00] llegado  y  digo,  "¿Me  voy  a  casa  o  o  le
[16:02] 
[16:02] pregunto  a  Carlas  cuánto  me  queda  para
[16:04] 
[16:04] ser  100%  CTO  de de  pregunta?"
[16:06] 
[16:06] [risas]
[16:07] 
[16:07] Eso  estaría  muy  bien.
[16:08] 
[16:08] Seis  meses.  Seis  meses  podemos  negociar
[16:11] 
[16:11] seis  meses.  [risas]
[16:13] 
[16:13] Pero  momento,  para  dar  un  poco  de
[16:14] 
[16:14] contexto  a  la  gente  que  todavía  no
[16:15] 
[16:15] conozca  Masumi  Mutsuda,  él  es  la  voz  de
[16:18] 
[16:18] Harry  Potter,  de  Anakin  Skywalker,  una
[16:20] 
[16:20] de  las  voces  más  importantes  de  España.
[16:22] 
[16:22] Bueno,  a
[16:22] 
[16:22] en  el  mundo  del  doblaje  y  del  podcast  de
[16:25] 
[16:25] y  sobre  todo  la  voz  del  podcast  de
[16:27] 
[16:27] básicamente,
[16:28] 
[16:28] ¿no?  Y  básicamente  esa  era  eso,  ¿no?  que
[16:30] 
[16:31] a  ver,  desde  yo  antes  también  estaba
[16:33] 
[16:33] formada  parte  de  la  junta  del  sindicato
[16:34] 
[16:34] que  tenemos  aquí  y  he  estado  muy
[16:36] 
[16:36] pendiente  desde  que  se  empezó  con  todo
[16:39] 
[16:39] el  tema  de  la  IA.  Hemos  eh  ahora  por  lo
[16:41] 
[16:41] menos  en  los  contratos  lo  que  no
[16:43] 
[16:43] queremos  es  que  se  se  entrenen  modelos
[16:44] 
[16:44] con  nuestras  voces,  ¿no?  Eso  es  lo  que
[16:47] 
[16:47] como  las  bases  que  hemos  sentado.  Pero  a
[16:49] 
[16:49] partir  de  ahí
[16:49] 
[16:49] dice  claro,  como  Mira  Murati  cuando  le
[16:51] 
[16:51] preguntaron  si  había  si  había  utilizado
[16:53] 
[16:53] YouTube.  [risas]
[16:54] 
[16:54] Decía,  claro,  claro.
[16:57] 
[16:57] Bueno,  pero  se  le  subió  una  ceja  que  no
[16:58] 
[16:58] ha  vuelto  a  bajar,  eh,  Murati.
[17:01] 
[17:01] Entonces,  no,  básicamente  era  un  poco
[17:03] 
[17:03] ver  también  porque  Levlabs  es  verdad  que
[17:05] 
[17:05] tiene  muchos  muchas  patas  y  muchos  focos
[17:07] 
[17:07] y  muchos  verticales  y  también  ver  un
[17:10] 
[17:10] poco,  o  sea,  hacia  dónde  ves  que  va  esta
[17:13] 
[17:13] parte,  ¿no?  Porque  justamente  ahora
[17:15] 
[17:15] doblando  la  película  esta,  eh,  eran  yo
[17:18] 
[17:18] que  sé,  15  personas  hablando  a  la  vez  eh
[17:22] 
[17:22] en  en  polaco  eh  diciendo,  pisándose  todo
[17:26] 
[17:26] el  rato.  Entonces,  mi  análisis  erá,
[17:28] 
[17:28] "Esta  película,  ¿cuánto  va  a  tardar  en
[17:31] 
[17:31] poderse  hacer  con  inteligencia
[17:33] 
[17:33] artificial  a  un  nivel  del  doblaje  que
[17:36] 
[17:36] estamos  acostumbrados  en  España,  que  no
[17:37] 
[17:37] es  el  mismo  que  en  Rusia,  que  hay  una
[17:38] 
[17:38] Overice  hablando  todo  el  rato  o  en
[17:40] 
[17:40] Estados  Unidos  que  ahora  apenas  empiezan
[17:42] 
[17:42] a  doblar  porque  les  ha  llegado  muchas
[17:44] 
[17:44] producciones  de  aquí  que  les  interesa
[17:46] 
[17:46] tener  ahí.  Aquí  la  calidad  es  muy  alta.
[17:48] 
[17:48] ¿Cuánto  puede  tardar  esto?  Es  que  es  la
[17:50] 
[17:50] pregunta  que  todo  el  mundo  siempre  se
[17:52] 
[17:52] hace  en  el  sector,  obviamente,  ¿no?
[17:53] 
[17:53] ¿Cuánto  queda?  Un  año,  dos,  cinco,  eh,
[17:56] 
[17:56] 10.  Yo  creo  que  es  una  cuestión,  lo  has
[17:57] 
[17:57] dicho  clarísimo,  de  es  una  cuestión  de
[17:59] 
[17:59] calidad,  ¿no?  Al  final,  ¿qué  calidad
[18:01] 
[18:01] quieres  quieres  y  que  y  en  función  de
[18:03] 
[18:03] eso  tienes  la  respuesta  al  nivel  de
[18:05] 
[18:05] doblajes  que  tenemos  en  España,  que  es
[18:07] 
[18:07] muy  bueno.  Yo  creo  que  vamos  a  tardar  2
[18:09] 
[18:09] años,
[18:10] 
[18:10] ¿vale?
[18:10] 
[18:10] Eh,  pero  claro,  [risas]
[18:15] 
[18:15] bueno,  va,  redúcelo  50%.
[18:17] 
[18:17] dos  años  para  acabar  la  web  de  [risas]
[18:23] 
[18:23] Pero  pero  a  mí  me  parece  que  que  hay
[18:25] 
[18:25] niveles  de  de  calidad  que  uno  puede
[18:28] 
[18:28] utilizar,  ¿no?  Al  final  generación  de
[18:30] 
[18:30] contenido  de  su  nivel,  eh
[18:33] 
[18:33] entretenimiento  de,  yo  que  sé,  anime  o
[18:36] 
[18:36] tal  es  otro  nivel,  eh,  película  de
[18:38] 
[18:38] Hollywood  es  el  nivel  más  alto,  ¿no?
[18:40] 
[18:40] Entonces,  como  vas
[18:43] 
[18:43] adoptándote  en  función  de  la  tecnología,
[18:45] 
[18:45] ¿dónde  vas  llegando  la  tecnología  en  ese
[18:47] 
[18:47] momento,  no?  Yo  creo  que  fácilmente
[18:49] 
[18:49] estamos  a  2  años  de  poder  hacer  cosas
[18:51] 
[18:51] así  a  nivel  de  Hollywood.  Eh,  ahora  si
[18:54] 
[18:55] tú  miras,  por  ejemplo,  el  mundo  del
[18:56] 
[18:56] entretenimiento  en  Japón,
[18:58] 
[18:58] eh  el  año  pasado  fue  el  primer  año  que
[19:01] 
[19:01] eh  el el  la  cantidad  de  dinero  que
[19:03] 
[19:03] hicieron  eh  fue  más  grande  desde  el
[19:06] 
[19:06] mercado  internacional  que  el  mercado
[19:07] 
[19:07] local  japonés.  Si  tú  miras  los  estudios
[19:09] 
[19:09] japoneses,  por  ejemplo,  un  Shinei,  por
[19:11] 
[19:11] ejemplo,  que  hace  Shinhan,  eh,  esta
[19:14] 
[19:14] gente  ha  hecho  siempre  contenido  para  el
[19:16] 
[19:16] mercado  local.  A  día  de  hoy  esta  gente
[19:19] 
[19:19] se  ha  dado  cuenta  de  que,  ostras,  eh,
[19:21] 
[19:21] hay  tantísima  demanda  en  el  mercado
[19:22] 
[19:22] internacional  que  tenemos  que  estar
[19:24] 
[19:24] mirando,  tienen  que  estar  mirando
[19:25] 
[19:25] distribución,  doblajes,  etcétera.  Pero
[19:28] 
[19:28] la  gente  que  los  distribuidores  de  anime
[19:31] 
[19:31] o  de  contenido  de  de  de  dibujos  animados
[19:34] 
[19:34] a  nivel  global  cogen  el  contenido  de
[19:37] 
[19:37] Japón,  le  ponen  subtítulos  y  muchísimas
[19:40] 
[19:40] veces  lo  doblan  fatal.  Sí,  eso
[19:43] 
[19:43] y  lo  venden  y  hacen  fortunas  de  dinero,
[19:44] 
[19:44] ¿no?  Entonces,  ¿por  qué  no
[19:45] 
[19:45] chinch  chin  chanchanes  y  Levan  Labs
[19:47] 
[19:47] oficialmente?  Podemos  decir,
[19:48] 
[19:48] ¿no?
[19:49] 
[19:49] Desafortunadamente.
[19:49] 
[19:49] ¿Por  qué  no  lo  doblan  bien  este
[19:52] 
[19:52] contenido  tan  bueno  si  tiene  tanto
[19:54] 
[19:54] éxito?
[19:54] 
[19:54] Porque  no  porque  antes  antes  era  no  era
[19:56] 
[19:56] tan  exitoso,  lo  que  pasa  que  ha
[19:57] 
[19:57] explotado  en  los  últimos  años  y  entonces
[19:59] 
[19:59] no  es  rentable  hacer  un  doblado  de  alta
[20:01] 
[20:01] calidad.  No  obstante,  tienes,  por
[20:03] 
[20:03] ejemplo,  TV3,  que  ha  hecho  unos  doblajes
[20:05] 
[20:05] espectaculares  de  dibujos  animados  toda
[20:07] 
[20:07] la  vida  y  es  así.  Es  así.  Y  y  lo  lo  que
[20:11] 
[20:11] pasa  que  ahora  que  se  han  dado  cuenta
[20:12] 
[20:12] que  el  mercado  es  grande,  pues  como  tien
[20:14] 
[20:14] estos  contratos  de  distribución  durante
[20:16] 
[20:16] un  montón  de  años  están  milking  the  cow,
[20:19] 
[20:19] ¿no?  Entonces  llegará  un  punto  en  que  se
[20:21] 
[20:21] les  acabará,  tendrán  que  renegociar  y
[20:22] 
[20:22] seguramente  los  estudios  directamente
[20:24] 
[20:24] japoneses  cogerán  las  riendas  de  todo
[20:26] 
[20:26] esto  y  le  ofrecerá  una  calidad  más  alta
[20:28] 
[20:28] con  IA.  Esto  tiene  que  ver,  perdón,  eh,
[20:30] 
[20:30] con  la  noticia  esta  que  ha  salido,  de
[20:31] 
[20:31] hecho  la  he  leído  hoy,  de  un  sindicato
[20:33] 
[20:33] de  voz  japonés  que  tiene  400  asociados,
[20:36] 
[20:36] no  sé,  la  he  pasado  por  el  grupo  antes,
[20:38] 
[20:38] que  justamente  han  firmado  un  acuerdo
[20:40] 
[20:40] con  Eleven  Labs,  que  no  acabo,  no  he
[20:42] 
[20:42] podido  todavía  leer  la  noticia  hasta  el
[20:43] 
[20:43] final  porque  no  he  parado  hoy  de  doblar
[20:45] 
[20:45] justamente.
[20:46] 
[20:46] Aprovecha,  aprovecha  y  [risas]
[20:48] 
[20:48] entonces,
[20:49] 
[20:49] oye,  pero  no  eres  sitio,  ¿qué  ha  pasado?
[20:51] 
[20:51] Soy  soy  muchas  cosas.  [risas]  Vale,
[20:53] 
[20:53] vale.  Entonces,  la  pregunta  era  esta  de
[20:55] 
[20:55] si  este  acuerdo  al  que  han  llegado  que
[20:56] 
[20:57] parece  que  lo  que  hace  es  que  se
[20:58] 
[20:58] licencia  su  voz  para  que  sea  replicada
[21:00] 
[21:00] en  otros  idiomas  y  a  la  vez  se  les
[21:03] 
[21:03] protege  de  replicación  ilegal.
[21:07] 
[21:07] Sí,  para  mí  eh  Japón  es  espectacular,
[21:09] 
[21:09] pero  estado  muy  metido  en  este  en  este
[21:11] 
[21:11] contrato.  Es  una  es  una
[21:13] 
[21:13] De  hecho,  tú  vienes  de  Japón,  ¿no  has
[21:15] 
[21:15] dicho?
[21:15] 
[21:15] Estuve  hace  tres  semanas  en  Japón,  sí.  Y
[21:17] 
[21:18] justamente  nos  vimos  con  ellos  y  hicimos
[21:19] 
[21:19] el  anuncio  y  tal.  Eh,  básicamente  lo  que
[21:21] 
[21:21] hicieron  es  montaron  a  una  especie  de
[21:23] 
[21:23] union,  un  sindicato,  como  le  queramos
[21:24] 
[21:25] llamar,  un  grupo  que  le  llaman  AAS,  eh,
[21:27] 
[21:27] y  entonces  esta  gente  estaba  preocupada
[21:30] 
[21:30] porque  las  empresas  utilizaran  sus
[21:31] 
[21:31] propias  voces  sin  pagar  nada  y  sin
[21:33] 
[21:33] reconocer  que  estaban  utilizando  esas
[21:35] 
[21:35] voces  en  contenido,  ¿no?  Y  entonces  lo
[21:36] 
[21:36] que  nos  hemos  unido  todos  es  decirles,
[21:38] 
[21:38] "Oye,  nosotros  estamos  aquí  para
[21:39] 
[21:39] trabajar  con  la  industria  y  lo  que  nos
[21:41] 
[21:41] gustaría  es  encontrar  una  solución."
[21:43] 
[21:43] ¿Qué  pasa?  que  ellos  tienen  un  listado
[21:44] 
[21:44] de  todas  las  los  miembros  y  esta  gente
[21:47] 
[21:47] eh  entrega  como  samples  o  eh  contenido
[21:52] 
[21:52] de  su  propia  voz,  nosotros  lo
[21:54] 
[21:54] registramos  y  podemos  marcar  si  esa  voz
[21:57] 
[21:57] está  siendo  utilizada  con  el  levels  o
[21:59] 
[21:59] no,  ¿no?  Entonces  damos  esa  ese
[22:00] 
[22:00] recognition
[22:01] 
[22:01] a  la  vez  que  si  alguien  utiliza  esa  voz
[22:04] 
[22:04] eh  que  no  tiene  el  permiso,  les  hacemos
[22:07] 
[22:07] el  el  flag  directamente  a
[22:09] 
[22:09] Pero  esto  tienes  que  fiarte,  es  un  poco
[22:11] 
[22:11] juez  y  parte  aquí.  Bueno,  nosotros  hemos
[22:13] 
[22:13] firmado  como  el  contrato  conforme
[22:15] 
[22:15] estamos  ahí,  ¿no?  Y  queremos  queremos
[22:18] 
[22:18] mantenerlo  porque  queremos
[22:19] 
[22:19] nosotros  tenemos  de  hecho  en  el
[22:19] 
[22:20] sindicato  aquí  un  par  de  voces
[22:21] 
[22:21] registradas  de  esta  manera  porque  al
[22:23] 
[22:23] inicio  de  Eleven  Labs  era  como  cada
[22:25] 
[22:25] semana  había  50  canales  de  Instagram  con
[22:27] 
[22:27] 80,000  vídeos  sobre  coches  generados  con
[22:30] 
[22:30] voces  de  gente  de  aquí,  ¿no?  Que  era  una
[22:32] 
[22:32] de  las  preocupaciones.
[22:33] 
[22:33] ¿Y  cómo  lo  hacían  para  utilizar  una  voz
[22:35] 
[22:35] sin  permiso?  Bueno,  eh  antiguamente  no
[22:37] 
[22:37] sé  cómo  es  ahora,  pero  en  eleven  laps
[22:39] 
[22:39] pagando,  no  sé,  era  muy  poco,  1  €  algo
[22:41] 
[22:41] así,  subías  una  muestra  y  podías  tener
[22:43] 
[22:43] una  réplica.
[22:43] 
[22:43] O sea,  lo  entrenaban  de  manera  pirata.
[22:45] 
[22:45] Bueno,
[22:45] 
[22:45] sí,  con  la  con  la  versión  más  barata.  Y
[22:48] 
[22:48] entonces  lo  que  pasa  es  que  hemos  puesto
[22:49] 
[22:49] muchos  controles  en  todo  esto  y  entonces
[22:51] 
[22:51] la  versión  de  alta  calidad  requiere
[22:52] 
[22:52] verificación  y  mil  cosillas,  pero  la
[22:54] 
[22:54] verdad  es  que  hacemos  tenemos  el  Boss
[22:56] 
[22:56] Market,  el  Boys  Marketplace  con  más  de
[22:57] 
[22:58] 13,000  voces  ahora  mismo  en  la
[22:59] 
[22:59] plataforma.  Hay  uno  de  los  marcados  más
[23:01] 
[23:01] grandes  en  cuanto  a  actores  o  gente  que
[23:04] 
[23:04] pone  su  propia  voz  es  España  y  todo  el
[23:06] 
[23:06] mundo  no  es  una  es  gigante  la  cantidad
[23:09] 
[23:09] de  gente  que  hace  dinero  semanalmente
[23:11] 
[23:11] con  Eleven  Labs  porque  les  compartimos
[23:13] 
[23:13] ingresos.  Es  brutal,  ¿eh?  Alucinaríais.
[23:15] 
[23:15] O  sea,  estás  eh  va  a  pasar  como  con
[23:18] 
[23:18] Spotify,  que  al  principio  de  Spotify  los
[23:20] 
[23:20] músicos  dejan  de  cobrar  de  la  manera  que
[23:22] 
[23:22] estaban  acostumbrados  que  era  la  venta
[23:24] 
[23:24] de  discos  y  pasan  a  cobrar  en  lugar  de
[23:26] 
[23:26] $100,000  pasan  a  cobrar  $  de
[23:29] 
[23:29] reproducciones,  pero  luego  con  el  tiempo
[23:31] 
[23:31] coge  un  montón  de  volumen  y  y  los
[23:33] 
[23:33] artistas  pasan  a  cobrar  ahora  con
[23:34] 
[23:34] Spotify  más  que  antes  vendiendo  discos.
[23:36] 
[23:36] Bueno,  bueno,  bueno.  Los
[23:37] 
[23:37] el  top  el  top
[23:38] 
[23:38] Rosalía,  digamos.
[23:40] 
[23:40] Rosalía  creo  que  sí  que  cobra  bastante
[23:42] 
[23:42] polariza.
[23:43] 
[23:43] Claro.  Eh,  yo  creo  que  no.  Eh,  lo  que
[23:45] 
[23:45] estamos  viendo  nosotros  es
[23:46] 
[23:46] fundamentalmente  es  que  la  gente  que
[23:47] 
[23:47] tenía  sus  propios  eh  geeksigs  on  the  que
[23:50] 
[23:50] hacían  postdoblajes,  que  hacían
[23:51] 
[23:52] audiolibros,  que  hacían  anuncios,
[23:53] 
[23:53] etcétera,  siguen  teniendo  esos  trabajos,
[23:56] 
[23:56] esos  ingresos  no  se  han  perdido,  lo  que
[23:58] 
[23:58] hacen  es  generan  más  ingresos  porque  hay
[23:59] 
[23:59] use  cases  que  antes  no  tenían,  no  podían
[24:01] 
[24:01] hacer.  tenías  una  un  proyecto  en  Japón  o
[24:05] 
[24:05] en  Chile  o  en  Alemania  que  antes
[24:07] 
[24:07] evidentemente  no  podías  hacer  porque  ni
[24:09] 
[24:09] siquiera  abarcabas  o  ni  siquiera  te  se
[24:11] 
[24:11] podían  poner  en  contacto  y  a  día  de  hoy
[24:12] 
[24:12] cualquier  persona  va  a  la  plataforma  y
[24:15] 
[24:15] puede  utilizar  tu  voz  y  entonces  te
[24:16] 
[24:16] pagamos  el  dinero  que  tú  hayas  puesto
[24:17] 
[24:17] que  quieres  cobrar.  Tenemos  100  millones
[24:19] 
[24:19] de  usuarios  en  la  plataforma  a  día  de
[24:21] 
[24:21] hoy,  ¿no?  Entonces,  claro,  el  volumen  es
[24:22] 
[24:22] muy  grande.
[24:23] 
[24:23] Una  pregunta,  si  ahora  tú  tuvieras  que
[24:24] 
[24:25] convencer  a  Masumi,  que  representa
[24:26] 
[24:26] casualmente  una  unión,  una  una  un
[24:28] 
[24:28] sindicato  de  dobladores  en  España,  em,
[24:32] 
[24:32] ¿cuál  sería  el  el  deal?  ¿Cuál  sería  el
[24:34] 
[24:34] incentivo  para  ellos  de  decir,  "Oye,  h
[24:36] 
[24:36] digitalizad  vuestra  voz  en  11  Labs,  eh,
[24:40] 
[24:40] vais  a  cobrars
[24:42] 
[24:42] y  y  ya  está."  Y  os  podéis  ir  a  la  playa,
[24:45] 
[24:45] ¿no?
[24:45] 
[24:45] X.  La  X  es  importante.  [risas]
[24:46] 
[24:46] La  X,  ¿cuál  es  la  despejemos  la  X?
[24:49] 
[24:49] La  X  tiene  que  ser  mayor  o  igual  a  la
[24:51] 
[24:51] actual,  si  no
[24:52] 
[24:52] ya.  Pero  es  que  el  problema  es  que  esto
[24:54] 
[24:54] no  te  lo  puede  garantizar  absolutamente
[24:55] 
[24:55] nadie.  Yo  creo  que  lo  interesante  de
[24:57] 
[24:57] todo  esto  es  eh  si  lo  comparamos  con  eh
[25:00] 
[25:00] al  principio  de  YouTube  y  lo  que  estaba
[25:03] 
[25:03] haciendo  en  televisión,  ¿no?  Y  tú
[25:04] 
[25:04] decías,  "Los  presentadores  de  televisión
[25:06] 
[25:06] cobraron  unas  fortunas,  vino  YouTube,
[25:08] 
[25:08] aparecieron  los  youtubers  y  empezaron  a
[25:10] 
[25:10] cobrar  unas  fortunas.  No,  estás  sacando
[25:12] 
[25:12] de  un  sitio  pasando
[25:13] 
[25:13] como  youtuber  desmiento  esto,  ¿eh?
[25:15] 
[25:15] Bueno,  [risas]  pero  bueno,  pero  pero  si
[25:16] 
[25:16] tú  eres  un  Mr.  Bis  que  empezó  al
[25:18] 
[25:18] principio,  empezaron  al  principio  hacen
[25:20] 
[25:20] unas  fortunas  importantes,  ¿no?  Es
[25:22] 
[25:22] complicadísimo.  [risas]  Yo  creo  que  es
[25:22] 
[25:23] un  negocio  superclicado  porque  al  cabo
[25:25] 
[25:25] de  un  tiempo  necesitas  un  descanso,
[25:26] 
[25:26] quieres  hacer  otras  cosas,  pero  no  te
[25:27] 
[25:27] deja  la  comunidad  porque  tienes  que
[25:29] 
[25:29] seguir  dándole  caña,  ¿no?  Yo  creo  que  a
[25:31] 
[25:31] efectos  prácticos  se  están  creando
[25:32] 
[25:32] tantos  casos  de  uso  a  día  de  hoy  que  no
[25:35] 
[25:35] están  relacionados  con  el  doblaje,  que
[25:37] 
[25:37] el  dinero  viene  por  los  otros  casos  de
[25:40] 
[25:40] uso.  Yo  lo  que  me  esperaría  es  que  tú
[25:43] 
[25:43] digas,  "Oye,  pues  yo  lo  pongo  allí."
[25:45] 
[25:46] Habrá  algunas  veces  que  se  utilice  para
[25:47] 
[25:47] hacer  una  película,  para  hacer  lo  que
[25:48] 
[25:48] sea.  Seguramente  va  a  ser  poquito,  pero
[25:51] 
[25:51] tú  pon  un  una  voz  tipo  conversacional  y
[25:55] 
[25:55] la  cantidad  de  agentes  de  customer
[25:57] 
[25:57] support,  employee  training,  go  to
[26:00] 
[26:00] marketing,  lo  que  tú  quieras,  se  están
[26:02] 
[26:02] disparando  a  día  de  hoy.  Nosotros
[26:03] 
[26:03] miramos  las  estadísticas  y  más  de  3
[26:05] 
[26:05] millones  de  agentes  en  nuestra
[26:07] 
[26:07] plataforma  han  sido  creados  en  los
[26:08] 
[26:08] últimos  12  meses  para  que  tengas  una
[26:10] 
[26:10] idea,  ¿no?  Entonces,  como  es  el  todo  el
[26:12] 
[26:12] otro  extra  case  que  hasta  ahora  no
[26:14] 
[26:14] habían  sido  posibles,  que  se  están
[26:16] 
[26:16] creando  y  que  es  lo  que  realmente  te
[26:17] 
[26:17] generará  ese  X  que  no  sé  cuánto  va  a
[26:19] 
[26:19] ser,  pero  será  bastante.
[26:20] 
[26:21] ¿Te  ha  convencido,  Masumi?
[26:22] 
[26:22] De  momento  no,  pero  seguiremos.  Me
[26:23] 
[26:23] quedaría  todo  el  día  hablando  de  eso.
[26:25] 
[26:25] Luego  te  [risas]  secuestraré,  pero  ya.
[26:27] 
[26:27] Muy  bien.  Oy,
[26:27] 
[26:27] ya  que  estamos  con  expertos  del  sector
[26:29] 
[26:29] de  entretenimiento,  una  noticia  que  ha
[26:31] 
[26:31] saltado  bastante  las  últimas  semanas  y
[26:34] 
[26:34] que  evoluciona  todavía  de  hoy  es  la
[26:36] 
[26:36] oferta,  bueno,  la  compra  de  Netflix  por
[26:38] 
[26:38] Warner  Bros,  que  son  unos  80  billion  más
[26:40] 
[26:40] o  menos,  se  anunció.  Yo  recibí  como
[26:42] 
[26:42] cliente  de  Netflix  recibí  un  mail  y  yo
[26:45] 
[26:45] me  alegré  y  dije,  mira,  pues  yo  que
[26:46] 
[26:46] tengo  Netflix  y  HBO  quizá  pago  menos,  no
[26:48] 
[26:48] lo  sé,  para  tener  la  misma  plataforma.
[26:50] 
[26:50] pasa  que  a  la  y y  es  ese  acuerdo  eh  no
[26:53] 
[26:53] no  incluye  todo  Paramount,  sino  sobre
[26:56] 
[26:56] todo  unos  assets  que  en  concreto
[26:57] 
[26:57] todo  Warner  Brothers
[26:58] 
[26:58] eh  perdón,  todo  Warner  Brothers  no
[27:00] 
[27:00] incluye  todo,  sino  sobre  todo  la  parte
[27:01] 
[27:02] digital  que  es  HBO,  HB  Max,  etcétera,
[27:04] 
[27:04] ¿no?  Y  esto  seguramente  se  ha  diseñado
[27:06] 
[27:06] porque  últimamente  todo  lo  que  son
[27:07] 
[27:07] emanis  está  antitrá  y  es  complicado
[27:09] 
[27:10] comprar  toda  la  compañía  y  parecía  que
[27:11] 
[27:11] así  pu  ser  más  sencillo  y  también  porque
[27:13] 
[27:13] tiene  más  sinergias  con  Netflix,  al
[27:14] 
[27:14] final  es  contenido  digital.  Bueno,
[27:16] 
[27:16] porque  la  otra  parte  que  son  eh  parques
[27:19] 
[27:19] y  noticias
[27:21] 
[27:21] es  político  casi,  ¿no?  Tiene  una
[27:23] 
[27:23] connotación  más  política  que  que  de
[27:25] 
[27:25] negocio  y  creo  que  lo  han  querido
[27:26] 
[27:27] apartar  para  para  no  complicar  más  el
[27:29] 
[27:29] deal,
[27:29] 
[27:29] pero  a  los  dos  días  aparece  Paramon  y
[27:32] 
[27:32] dice,  "Yo  lo  quiero  todo."
[27:34] 
[27:34] Eh,  ya  habían  presentado  una  oferta  al
[27:35] 
[27:35] board,  pasa  que  se  había  rechazado
[27:37] 
[27:37] varias  veces  por  más  valoración.  La  de
[27:40] 
[27:40] Netflix  era  27  por  acción  para  un  30  por
[27:43] 
[27:43] toda  la  compañía,  108  billion  que  ahí
[27:46] 
[27:46] incluye  todo.  Ahí  incluye  CNN,  incluye
[27:48] 
[27:48] HBO,  incluye  HBO  Plus,  eh  todos  los
[27:51] 
[27:51] assets  de  de  Warner  Bros.
[27:55] 
[27:55] ¿Qué  pasa  además  de  todo  esto?  Como  está
[27:57] 
[27:57] el  tema  antitrust,  aparece  Donald  Trump
[28:00] 
[28:00] y  dice  que  a  él  le  parece  mejor  que  se
[28:02] 
[28:02] compre  toda  la  compañía  porque  no  quiere
[28:03] 
[28:03] que  una  cadena  de  televisión  fuerte  como
[28:05] 
[28:05] esen  se  salga  de  una  empresita  y
[28:08] 
[28:08] cualquiera  la  puede  utilizar,  ¿no?  A
[28:10] 
[28:10] todo  esto,
[28:12] 
[28:12] detrás  de  Paramon,  no  sé  si  lo  sabéis,
[28:14] 
[28:14] pero  está  la  familia  de  Larry  Ellison.
[28:16] 
[28:16] De  hecho,  su  hijo  es  el  que  está  a  cargo
[28:18] 
[28:19] de  todo  lo  que  es  el  negocio  de  Parano  y
[28:22] 
[28:22] eh  son  eh  tradicionalmente  eh  gente  que
[28:26] 
[28:26] ha  apoyado  y  ha  financiado  al  Partido
[28:27] 
[28:27] Republicano.  Y  a  todo  esto  en  los
[28:30] 
[28:30] últimos  deals,  tanto  TikTok  como
[28:32] 
[28:32] diferentes  eh  deals  en  est  trama  estado
[28:35] 
[28:35] a  favor  de  ellos.  Entonces  parecía  que
[28:37] 
[28:37] iba  a  ir  hacia  ahí  hasta  este  martes  que
[28:40] 
[28:40] han  pasado  muchas  cosas  que  Trama  ha
[28:42] 
[28:42] dicho  públicamente  que  eh  los  CBS  en
[28:47] 
[28:47] Paramon  han  publicado  cosas  que  no  están
[28:50] 
[28:50] muy  de  acuerdo  con  él  y  que  cree  que
[28:52] 
[28:52] para  tener  amigos  así  mejor  tener
[28:53] 
[28:53] enemigos  y  el  yerno  de  Trump  que  está
[28:55] 
[28:55] detrás  de  la  operación  de  del  deal  se  ha
[28:59] 
[28:59] se  ha  echado  para  atrás.  con  lo  que
[29:00] 
[29:00] ahora  parece  que  Paramo  no  es  el
[29:01] 
[29:01] favorito.  Sigue  la  oferta  encima  de  la
[29:04] 
[29:04] mesa.  El  board  de  Warner  prefiere
[29:07] 
[29:07] Netflix  porque  ya  han  firmado  y  porque
[29:09] 
[29:09] también  hay  una  penalti  de  tres  de  casi
[29:10] 
[29:10] tres  de  2,5  billion  si  no  firman  con
[29:12] 
[29:12] Netflix.
[29:13] 
[29:13] Entonces,  estamos  en  un  momento  de
[29:14] 
[29:14] consolidación,  un  poco  lo  que  hablábamos
[29:15] 
[29:15] antes,  donde  parece  que  el  player
[29:16] 
[29:16] digital,  que  es  Netflix,  quiere
[29:17] 
[29:17] consolidar,  es  bastante  pro,  no  sé  si
[29:20] 
[29:21] pro  lo  que  hace  Level  Labs,  pero
[29:22] 
[29:22] bastante  tecnología,  bastante  y  y
[29:23] 
[29:23] Paramon  es  un  poco  el  sector  tradicional
[29:26] 
[29:26] Hollywood,  ¿no?  Es  Hollywood  contra  el
[29:28] 
[29:28] mundo  moderno,  no  sé  ahí,
[29:30] 
[29:30] ¿no?  A  mí  me  parece  muy  interesante
[29:31] 
[29:31] porque  al  final  son  empresas  que  están
[29:33] 
[29:33] muriendo  de  muchas  maneras,  ¿no?  y  como
[29:36] 
[29:36] alguna  de  ellas  está  intentando
[29:38] 
[29:38] transformarse  en  la  visión  de  de
[29:40] 
[29:40] Paramount  desde  que  fue  comprada  hace
[29:42] 
[29:42] unos  meses  ha  sido  transformarse  una
[29:43] 
[29:43] empresa  tecnológica  que  hace  ese
[29:45] 
[29:45] entretenimiento,  ¿no?  Y  me  parece
[29:47] 
[29:47] superinesante  el  concepto  porque  a
[29:49] 
[29:49] efectos  afectos  diarios  es  una  industria
[29:52] 
[29:52] muy  complicada,  ¿no?  E  y  entonces  bueno,
[29:55] 
[29:55] es  es  que  pasará  o  no  pasará  Param
[29:58] 
[29:58] acabará  comprando  o  no.  Yo  tengo  dudas
[30:00] 
[30:00] porque  al  final  también  comprar  una
[30:02] 
[30:02] empresa  por  100,000  millones  se  complica
[30:04] 
[30:04] muchísimo  la  integración  y  eh  las  deudas
[30:07] 
[30:07] y  tal,  pero  pero  yo  creo  que  va  a  ser
[30:09] 
[30:09] positivo  para  el  sector.
[30:10] 
[30:10] Bueno,  de  momento  las  acciones  de  Warner
[30:12] 
[30:12] han  subido  bastante.  Sí  que  ha  pasado  y
[30:14] 
[30:14] esto  también  es  relevante  que  el  el
[30:16] 
[30:16] board  de  Warner  no  se  cree  o  ha  enviado
[30:20] 
[30:20] un  comunicado  en  contra  de  la  oferta  de
[30:21] 
[30:21] Paramon  porque  hay  una  cláusula  donde  se
[30:24] 
[30:24] ve  que  Larry  Ellison  puede  salir  del
[30:26] 
[30:26] deal.  Al  final  es  un  deal  que  se  busca
[30:27] 
[30:27] financiación  externa.  no  ha  comprometido
[30:29] 
[30:29] la  pasta.
[30:30] 
[30:30] Y  no  ha  comprometido  la  pasta  en  un
[30:31] 
[30:31] momento  en  el  que  había  dicho  que
[30:33] 
[30:33] en  el  que  Oracle  está  también  todo  está
[30:35] 
[30:35] conectado,  sufriendo.
[30:36] 
[30:36] Bueno,  claro,  está  en  el  trust,  ¿no?  Y  a
[30:38] 
[30:38] través  del  trust  es  como  lo  ha  intentado
[30:39] 
[30:39] hacer,  ¿no?  Entonces,
[30:41] 
[30:41] esto  es  la  serie  esta  de  Succession,  un
[30:44] 
[30:44] poco  versión  matizada,  pero  se  parece
[30:46] 
[30:46] mucho  a  a  los  dramas  de  Succession,  eh,
[30:48] 
[30:48] o  sea,  Netflix  que  vale  medio  trillon,
[30:51] 
[30:51] eh,  con  la  con  la  tontería.  Eh,  aquí
[30:52] 
[30:52] hablamos  de  trillons  que  bueno,  Laps,
[30:54] 
[30:54] antes  decíamos  que  todavía  no  está  en  11
[30:56] 
[30:56] trillion  de  valoración,  pero  pero
[30:58] 
[30:58] Netflix  está  en  está  en  estaba  en  450  la
[31:01] 
[31:01] semana  pasada,  que  es  cuando  lo  lo  miré,
[31:02] 
[31:02] 42  billion  de  facturación  creciendo  un
[31:05] 
[31:05] 15%  para  comparar  Werner,  eh,  que  está
[31:08] 
[31:08] cotizada,  antes  de  la  oferta  estaba  en
[31:10] 
[31:10] 60  billion  de  market  capuración
[31:13] 
[31:13] que  Netflix.  O  sea,  Warner  Brothers  y
[31:15] 
[31:15] Netflix  facturan  casi  lo  mismo.  Warner
[31:17] 
[31:17] Brothers  40,  Netflix  42  y  la  y  la
[31:19] 
[31:19] valoración  es  ocho  veces  más  la  de
[31:21] 
[31:21] Netflix.  Eh,  Warner  Brothers  no  está
[31:23] 
[31:23] creciendo,  está  creciendo  un  uno  1  y5%  y
[31:26] 
[31:26] y  de  hecho  yo  creo  que  la  intuición  es
[31:28] 
[31:28] que  va  a  ir  más  para  abajo  que  para
[31:29] 
[31:30] arriba.  Bueno,  y  tener  una  deuda
[31:31] 
[31:31] disparadísima,  ¿no?  Y  también  es  es  de
[31:33] 
[31:33] anterior  merger  que  hicieron  y  tal,  ¿no?
[31:35] 
[31:35] Al  final  el  sector  está  yendo  por  una
[31:37] 
[31:37] transformación  brutal  que  yo  creo  que  se
[31:39] 
[31:39] lo  necesitan  porque  porque  bueno,  eh  el
[31:43] 
[31:43] mercado  ha  cambiado.  Yo  creo  que  a  día
[31:44] 
[31:44] de  hoy  e  estamos  todos  interesados  en
[31:47] 
[31:47] consumir  contenido,  pero  las  grandes
[31:49] 
[31:49] empresas  de  entretenimiento  están
[31:50] 
[31:51] ancladas  en  un  tipo  de  contenido  de
[31:52] 
[31:52] muchísima  alta  calidad,  pero  yo  creo  que
[31:55] 
[31:55] depende  del  momento  del  día  estás
[31:57] 
[31:57] dispuesto  a  consumir  un  tipo  de
[31:58] 
[31:58] contenido  de  una  calidad  diferente.
[32:00] 
[32:00] Entonces  si  solo  haces  un  tipo  de
[32:02] 
[32:02] contenido  de  muchísima  alta  calidad,  lo
[32:04] 
[32:04] que  estás  perdiendo  es  cuota.  Pero  esto
[32:06] 
[32:06] precisamente  es  el  pit  de  Warner
[32:07] 
[32:07] Brothers,  ¿no?  O  sea,  con  HBO  y  con  sus
[32:09] 
[32:09] grandes  eh  películas  blockbuster  de  de
[32:12] 
[32:12] Hollywood  es  más  calidad  que  cantidad.  y
[32:16] 
[32:16] famosamente  es  no  es  lo  contrario  porque
[32:19] 
[32:19] lo  contrario  es  TikTok,  pero  pero
[32:20] 
[32:20] digamos  dentro  de  la  parte  profesional
[32:22] 
[32:22] es  lo  contrario  que  es  mucho  volumen
[32:23] 
[32:23] algorítmicamente  y  y  churrera  de
[32:26] 
[32:26] producciones,  ¿no?
[32:27] 
[32:27] Claro,  pero  porque  al  final  al  final  del
[32:29] 
[32:29] día  a  día  no  todo  momento  quieres  ver
[32:31] 
[32:31] una  película  de  altísimo  con  de  altísima
[32:33] 
[32:33] calidad,  en  diferentes  momentos  quieres
[32:35] 
[32:35] algo  más  tonto.  Entonces,  Netflix  te  da
[32:37] 
[32:37] la  opción  de  tener  diferentes
[32:39] 
[32:39] variedades,  no  tanto  como  un  TikTok,
[32:40] 
[32:40] pero  tienes  las  diferentes  variedades.
[32:42] 
[32:42] Es  claro,  si  solo  haces  para  un  tipo  de
[32:43] 
[32:43] contenido  de  altísima  calidad,  te  tienen
[32:45] 
[32:45] que  salir  bien  los  números,  porque  es
[32:47] 
[32:47] que  si  el  mercado  cambia,
[32:48] 
[32:48] si  fallas  una,  eh,  la  jes
[32:49] 
[32:49] si  fallas  una  o  el  mercado  cambia  porque
[32:51] 
[32:51] te  cambia  el  tipo  de  de  audiencia,  estás
[32:54] 
[32:54] [ __ ]
[32:54] 
[32:54] no  tienen  la  agilidad.  Yo  creo  que  tengo
[32:56] 
[32:56] como  usuario  es  si  esto,  o  sea,  si  al
[32:57] 
[32:57] final  se  pueden  mantener  los  dos  mundos,
[32:59] 
[32:59] ¿no?  Al  final  si  hay  una  consolidación  e
[33:01] 
[33:01] hay  una  parte  que  puedes  pensar,  ¿no?
[33:02] 
[33:02] Pues  ahora  lo  que  están  los  dos  mundos
[33:04] 
[33:04] se  van  a  unir,  ¿no?  Pero  quizá  en  en  un
[33:06] 
[33:06] año  sigue  siendo  lo  que  hacía  el  día  de
[33:08] 
[33:08] hoy  perdemos  un  contenido  de  calidad  que
[33:10] 
[33:10] era  el  de  HD,  ¿no?  O sea,  a  nivel  de
[33:11] 
[33:11] usuario,  esta  consolidación  yo  no  sé  si
[33:13] 
[33:13] es  lo  mejor,  ¿no?  Es  es  un  poco  el  tema
[33:15] 
[33:15] de  si  realmente  tiene  sentido  en
[33:17] 
[33:17] general,  ¿no?
[33:17] 
[33:18] Sí,  ¿no?  O  sea,  cuanto  más  competencia
[33:19] 
[33:19] mejor,  general,  mejor.  Y  Netflix  es
[33:21] 
[33:21] curioso  porque  es  una  piera  que  desde
[33:22] 
[33:22] que  la  conozco  siempre  hay  un  argumento
[33:24] 
[33:24] de  que  se  está  muriendo,  ¿no?  De  que,  o
[33:26] 
[33:26] sea,  empieza  con  con  los  DVDs,  eh,  luego
[33:29] 
[33:29] sale  con  las  producciones  estas  que
[33:32] 
[33:32] compra  lo  barato,  luego  empiezas  a  hacer
[33:33] 
[33:33] sus  propias  producciones  y  dices,
[33:34] 
[33:34] "Bueno,  ha  hecho  House  of  Cards  y  narcos
[33:36] 
[33:36] y  ya."  Luego  dice,  "No,  ahora  viene  el
[33:38] 
[33:38] gaming."  Se  la  va  a  cargar  el  gaming
[33:40] 
[33:40] porque  la  gente  no  mira  la  tele,  sino
[33:41] 
[33:41] que  juega  videojuegos.  Luego  llega  el  K
[33:43] 
[33:43] ki  o  Quiibi  se  llamaba,  que  es,  no  sé  si
[33:46] 
[33:46] os  acordáis,  una  startup  que  duró  dos
[33:48] 
[33:48] meses.  Levantaron  1000  millones  o  1500
[33:50] 
[33:50] millones,  se  lo  ventilaron  todo  en  nada
[33:52] 
[33:52] y  exacto.  Ex,  bueno,  esto  era  el  no  sé
[33:56] 
[33:56] qué  Katzen  que  es  uno  de  los  productores
[33:59] 
[33:59] inversores  más  famosos  de  Hollywood,
[34:01] 
[34:01] Jeffrey  Hatzenberg,  creo  que  se  llamaba,
[34:03] 
[34:03] y  la  y  la  mujer  que  era  la  CEO  de  Hill
[34:06] 
[34:06] Packard,  eh,  que  no  me  acuerdo  el
[34:08] 
[34:08] nombre,  es  que  hace  años  ya  de  esto,  eh,
[34:09] 
[34:09] que  que  pusieron  más  de  1000  millones  de
[34:11] 
[34:11] dólares  en  montar  la  startup  y  al  al  mes
[34:13] 
[34:13] de  el  mes  de  lanzamiento  cerraron,  que
[34:16] 
[34:16] era  un  Netflix  TikTok,  o  sea,  eran
[34:19] 
[34:19] superproducciones  de  capítulos  de  3
[34:21] 
[34:21] minutos  en  formato  vertical  para
[34:23] 
[34:23] consumir  exclusivamente  desde  el  móvil  y
[34:25] 
[34:25] luego  llegó  TikTok,  eh,
[34:26] 
[34:26] ¿y  dónde  fueron  los  1000  millones?  Yo  me
[34:27] 
[34:28] lo  pr
[34:28] 
[34:28] a  la  basura.  [risas]  A  la  basura,  o  sea,
[34:31] 
[34:31] desaparecieron  algo
[34:33] 
[34:33] Bueno,  hicieron  una  plataforma
[34:33] 
[34:34] tecnológica  que  no  se  uso  nunca  y
[34:35] 
[34:35] hicieron  unas  cuantas  series  de  estas
[34:37] 
[34:38] que  que  no  se  vieron  nunca.  Entonces  se
[34:40] 
[34:40] en  lugar  de  montar  algo  en  plan  vas
[34:41] 
[34:41] escalando  y  vas  poniendo  parches  como  es
[34:44] 
[34:44] escalando  y  ellos  pensaban  que  tendrían
[34:45] 
[34:45] 1000  millones  de  usuarios  inmediatamente
[34:47] 
[34:47] y  entonces  consuieron  una  escala,  pero
[34:48] 
[34:48] sobre  todo  compraron  muchísima  IP,  ¿no?
[34:50] 
[34:50] Y  entonces  empezaron  a  hacer  licencias
[34:51] 
[34:51] para  comprar  IP,  generar  contenido,
[34:53] 
[34:53] etcétera,  y  la  gente  no  lo  consumía
[34:55] 
[34:55] con  superestrellas  de  Hollywood,
[34:56] 
[34:56] etcétera.
[34:56] 
[34:56] ¿Qué  parte  del  del  revenue  de  Eleven
[34:58] 
[34:58] Labs  es  en  venderle  a  esos  players  de
[35:01] 
[35:01] entretenimiento
[35:02] 
[35:02] a  Netflix  de  turnos?
[35:03] 
[35:03] Me  lo  inventaría  ahora  mismo,
[35:04] 
[35:04] pero  es  relevante,
[35:05] 
[35:05] ¿eh?  Hm,  bastante.
[35:07] 
[35:07] Sí,
[35:08] 
[35:08] más  del  10%.
[35:09] 
[35:09] Sí,  sí,  sí.  Todo  el  tema  de  30,
[35:12] 
[35:12] todo  el  tema  de  generación  de  [risas]
[35:15] 
[35:15] Sí,  más  del  30,  eh,
[35:16] 
[35:16] no  lo  sé,  no  te  sabría  decir,  eh,  no  te
[35:18] 
[35:18] sabría  decir.  Segurísimo.  30
[35:21] 
[35:21] es  relevante.  Más  del  10%  segurísimo.
[35:23] 
[35:23] O  sea,  tú  pasas  tiempo  en  Hollywood.  Y
[35:26] 
[35:26] yo  el  año  pasado  me  tiré  muchísimo
[35:27] 
[35:27] tiempo  viajando  a  Los  Ángeles  y  los
[35:29] 
[35:29] conocemos  a  todos  muchísimo,  muchísimo,
[35:31] 
[35:31] muchísimo.  Eh,  Disney  un  investor
[35:33] 
[35:33] nuestro,  por  ejemplo.  Y  si  tuvieras  de
[35:35] 
[35:35] los  cinco  grandes,
[35:36] 
[35:36] vuestro  cap  table  tiene  que  ser
[35:38] 
[35:38] entretenido,  ¿no?  [risas]
[35:39] 
[35:39] No,  no,  no  es  tan  complicado  como
[35:42] 
[35:42] parece,  ¿eh?
[35:42] 
[35:42] ¿Cuántas  filas  tiene?
[35:44] 
[35:44] No,  no  tantas,  no  tantas,  no  tantas  como
[35:46] 
[35:46] piensas,  pero  por  ejemplo  de  las  top
[35:48] 
[35:48] cinco  que  hay  a  nivel  de  Estados  Unidos,
[35:50] 
[35:50] eh,  tenemos  contratos  enteres  con  cuatro
[35:52] 
[35:52] de  las  top  cinco.
[35:53] 
[35:53] Pero,  ¿qué  hacéis?  La  traducción,  el
[35:55] 
[35:55] doblaje,
[35:56] 
[35:56] no,  no,  no.  Doblajes  no  se  hacen  casi
[35:58] 
[35:58] nada,  pero  es  más  eh  generación  de
[36:01] 
[36:01] preproductions,  productions.
[36:03] 
[36:03] ¿Qué  significa  esto?  ¿Qué  significa
[36:04] 
[36:04] generación  de  preproductions  y
[36:05] 
[36:05] productions?
[36:06] 
[36:06] Bueno,  hay  un  momento  en  que  estás
[36:07] 
[36:07] haciendo  preoductions  que  estás  creando
[36:08] 
[36:08] contenido  para  para  ver  cómo  encajará,
[36:10] 
[36:10] estás  creando  scripts,  estás  creando
[36:12] 
[36:12] como  la  versión  de  prueba  antes  de  hacer
[36:13] 
[36:13] la  buena.  La  de  prueba  la  hacéis  con
[36:15] 
[36:15] ella.
[36:16] 
[36:16] un  montón  de  cosillas  en  production  que
[36:17] 
[36:17] pues  hay  que  hacer  cambios  o  que  le
[36:19] 
[36:19] pones  una  voz  a  a  una  persona  concreta  o
[36:21] 
[36:21] etcétera.  Y  luego  hay  toda  la  parte  de
[36:23] 
[36:23] post  production,  que  también  a  lo  mejor
[36:24] 
[36:24] si  el  actor  A  no  está  disponible  y  ese
[36:26] 
[36:26] actor  A,  porque  lo  vemos  muchísimo  en
[36:28] 
[36:28] Hollywood,  actores  muy  conocidos  que
[36:30] 
[36:30] tienen  sus  propias  voces  de  EI  que  les
[36:33] 
[36:33] hemos  hecho.  Entonces  ellos  tienen  su
[36:34] 
[36:34] propia  voz  y  tú  estás  haciendo  una
[36:36] 
[36:36] producción  por  tema  de  schedule  no
[36:38] 
[36:38] puedes  ir  a  hacer  la  postproducción
[36:40] 
[36:40] porque  necesitas  grabar  no  sé  cuántos  y
[36:41] 
[36:41] estás  en  la  otra  punta  del  mundo.
[36:42] 
[36:42] Entonces  les  das  permiso  para  que
[36:43] 
[36:43] utilicen  tu  propia  voz.  Hay  cosillas  de
[36:45] 
[36:45] estas  y  esto  pasa  continuamente.
[36:46] 
[36:46] Claro.  Imagínate  luego  hacer  la  misma
[36:48] 
[36:48] voz  del  actor,  pero  en  catalán.
[36:52] 
[36:52] Sí,
[36:52] 
[36:52] pero  sería  más  doblaje,
[36:54] 
[36:54] ¿no?  Sí,  claro.  Pero  sería  el  mismo
[36:55] 
[36:55] actor,  la  misma  voz.
[36:57] 
[36:57] Sí,  claro.  Pero  sería  lo  ideal.  Yo  si
[36:58] 
[36:58] veo  una  película,  lo  siento  mucho,  pero
[37:00] 
[37:00] yo  si  veo  una  película  de  de de  Margot
[37:03] 
[37:03] Robby,  me  encantaría  verla  en  en  el
[37:05] 
[37:05] idioma  correspondiente  Margot  Roby
[37:07] 
[37:07] hablando.  Es  porque  es  que  tiene  un
[37:09] 
[37:09] tiene  una  manera  de  hablar  que  es  para
[37:10] 
[37:10] mí  es  espectacular.  No  quiero  ver  el
[37:12] 
[37:12] doblaje  personalmente,  respeto  a  todo  el
[37:14] 
[37:14] mundo  que  lo  qui
[37:16] 
[37:17] piensa  lo  contrario,  porque  es  lo  son
[37:18] 
[37:18] los  datos  que  hay  en  Netflix  ahora  mismo
[37:20] 
[37:20] por  costumbre  que  tenemos  aquí.
[37:22] 
[37:22] Pero,  ¿por  qué  no  tienen  esta  opción,
[37:23] 
[37:23] Masu?  Porque,  o  sea,  ahora  la  opción  es
[37:25] 
[37:25] en  inglés  en  original  o  en  tu  idioma
[37:28] 
[37:28] otra  persona.
[37:28] 
[37:28] Mucha  gente  que  ha  visto,  está
[37:30] 
[37:30] acostumbrado  a  ir  ver  películas  de  Bruce
[37:31] 
[37:31] Willis  con  la  voz  de  Ramón  Langa,  luego
[37:34] 
[37:34] oye  la  real  la  auténtica  voz  de  Bruce
[37:35] 
[37:35] Willis  y  dice,  "Uf,
[37:36] 
[37:36] no  es  Bruce  Willis,
[37:37] 
[37:37] no  es  Bruce  Willis."  Pero  pero  tienes  te
[37:39] 
[37:39] están  vendiendo,  te  están  viendo  humo
[37:41] 
[37:41] cuando  no  ves  la  no  es  la  voz  original.
[37:43] 
[37:43] Dice,  la  verdad,  hostias,  [risas]  eh,  no
[37:45] 
[37:45] tengo  nada  en  contra,  pero
[37:48] 
[37:48] a  ver,  son  opciones  de  consumo  al  final.
[37:50] 
[37:50] Yo  lo  que  veo  de  una  manera  o  de  la
[37:51] 
[37:51] otra,  eh,  me  están  vendiendo  la  versión
[37:53] 
[37:53] con  texto  abajo  que  tengo  que  estar
[37:55] 
[37:55] leyendo,  pues  tampoco  es  la  versión  que
[37:57] 
[37:57] quiere  el  director.  Al  final  es  uno
[37:58] 
[37:58] escoge  la  que  prefiere,  ¿no?  Eh,  no  sé
[38:01] 
[38:01] de  dónde  venía  esto,  pero  la  voz  de
[38:02] 
[38:02] Margot  Robby,  la  voz  de  Margot  Roby  en
[38:04] 
[38:04] castellano.  Bueno,  eso  este  también  es
[38:06] 
[38:06] el  reto  que  a  mí  me  gustaría  porque
[38:08] 
[38:08] todavía  no  he  visto  ningún  doblaje  hecho
[38:10] 
[38:10] en  Castellano  de  España  con  la  voz
[38:13] 
[38:13] original  que  suene  que  suene  como  a  un
[38:16] 
[38:16] nivel  de  calidad  que  yo  exigiría  a  un
[38:18] 
[38:18] actor  si  le  estuviera  dirigiendo.
[38:19] 
[38:19] Dos  años  te  he  dicho.  Dos  años.
[38:20] 
[38:21] Vale,  pues  es  lo  que  estaré  atento.
[38:23] 
[38:23] Estaré  atento.  Obviamente
[38:24] 
[38:24] invierte  invierte  en  Eleven  Labs
[38:25] 
[38:26] está  muy  cara  ahora.  Vas  a  ser  una  line
[38:28] 
[38:28] item  del  Cap.  Está  un  poco  cara  ahora.
[38:31] 
[38:31] Oye,  entre  estos  tres  players  que  hemos
[38:32] 
[38:32] visto  en  la  en  la  foto,  ¿hay  diferencia
[38:34] 
[38:34] de  cómo  trabajan?  ¿Eh?  ¿O  son  parecidos?
[38:36] 
[38:36] No,  hemos  hecho  Warner,  Paramon,
[38:37] 
[38:38] todos  son  muy  diferentes.  Todos  son  muy
[38:39] 
[38:39] diferentes  a  la  vez,  eh,  pero  todos  los
[38:41] 
[38:41] estudios,  algunos  son  más  complicados,
[38:43] 
[38:43] algunos  son  más  advanzados
[38:44] 
[38:44] tecnológicamente,  algunos  no  te  ponen
[38:46] 
[38:46] problemas,  otros  ponen  más  problemas.
[38:47] 
[38:47] Entonces,  bueno,  yo  creo  hay  una  parte
[38:49] 
[38:49] cultural  dentro  de  ellos  que  que  varía
[38:52] 
[38:52] muchísimo,  ¿no?  Pero  bueno,  son  todos
[38:54] 
[38:54] bastante  interesantes.  Eh,
[38:55] 
[38:55] y  cuando  Opene  ha  anunciado  este  deal
[38:58] 
[38:58] con  Disney,  por  ejemplo,  que  es  inversor
[38:59] 
[38:59] vuestro,  ¿hay  cambia  algo  en  la
[39:01] 
[39:01] relación?
[39:01] 
[39:01] Open  con
[39:02] 
[39:02] con  Disney.
[39:03] 
[39:03] Con  Disney,  eh,  no,  absolutamente  para
[39:05] 
[39:05] nada.
[39:06] 
[39:06] No  competís  ahí  dentro.
[39:08] 
[39:08] Bueno,  sí,  pero  al  final  ellos  tienen
[39:11] 
[39:11] sus  maneras,  ¿no?  Con  le  han  puesto  que
[39:13] 
[39:13] son  1000  millones,  ¿no?  Es  un  a  nosotros
[39:15] 
[39:15] no  nos  pusieron  1000  millones  porque  no
[39:16] 
[39:17] hemos  levantado  9  millones  y  entonces
[39:18] 
[39:18] son  son  mundos  diferentes.  Seguramente
[39:20] 
[39:20] para  ellos  es  más  importante  Open  AI  que
[39:22] 
[39:22] Level  Apps  y  me  parece  perfecto.
[39:24] 
[39:24] Hace  6  meses  dijiste  eh  que  no  os
[39:26] 
[39:26] interesaba  meteros  en  eh  vídeo,  ¿no?  En
[39:30] 
[39:30] generación  de  imagen,  ¿no?
[39:34] 
[39:34] Ríes  [risas]  porque  ha  cambiado.
[39:37] 
[39:37] Porque  me  parece  interesante  el  tema,
[39:39] 
[39:39] pero  ha  cambiado  o  seguís  os  mantenéis
[39:41] 
[39:41] ahí  audio  only,
[39:42] 
[39:42] ¿no?  No,  al  final  sí  que  es  verdad  que
[39:44] 
[39:44] nosotros  estamos  haciendo  el  audio  y
[39:45] 
[39:45] todo  el  tema  de  agentes  y  y  entonces
[39:48] 
[39:48] pues  bueno,  vídeo  hay  un  montón  de
[39:50] 
[39:50] startups  que  lo  están  haciendo  y  me
[39:51] 
[39:51] parece  que  son  unos  mega  cracks.
[39:52] 
[39:52] Entonces,  bueno,  veremos  exactamente,
[39:54] 
[39:54] pero
[39:55] 
[39:55] estáis  cambiando,  estáis  cambiando.
[39:57] 
[39:57] Son  unos  mega  cracks,  igual  que  los
[39:58] 
[39:59] dobladores,  son  unos  mega  cracks,
[40:00] 
[40:00] [risas]
[40:00] 
[40:00] ¿no?  Bueno,  pero  sí  que  es  verdad  sí  que
[40:02] 
[40:02] es  verdad  que  al  final  el el  nuestro
[40:06] 
[40:06] core  este  todo  el  tema  de  audio  y
[40:07] 
[40:08] agentes
[40:09] 
[40:09] donde  nos  dedicamos  al  100%  es  en  en
[40:12] 
[40:12] tema  de  audio,  ya  sea  transcripción,  ya
[40:14] 
[40:14] sea  voz,  ya  sea  gentes,  lo  que  sea  y
[40:16] 
[40:16] entonces  todos  los  otros  no  estamos
[40:18] 
[40:19] allí.
[40:19] 
[40:19] Una  pregunta,  Carlas.  El  otro  día
[40:20] 
[40:20] hicimos  tertulia  con  la  gente  de  Heiga
[40:24] 
[40:24] que  que  están  aquí  al  lado  que  hacen
[40:25] 
[40:26] agentes  de  de  de  voz,  ¿no?
[40:29] 
[40:29] Puedo  contar  la  anécdota.  ¿Puedo  contar
[40:30] 
[40:30] la  anécdota  de  [risas]
[40:31] 
[40:31] Sí,  sí?  Es  muy  bueno.
[40:33] 
[40:33] ¿Cuál  es  la  anécdota?
[40:34] 
[40:34] Pues  mira,  eh,  resulta  que  el  día  que
[40:36] 
[40:36] hicimos  el  podcast  con  Carlas
[40:38] 
[40:38] Ah,  vale,  vale.
[40:39] 
[40:40] Carlas  me  dijo  como  una  rotundidad
[40:41] 
[40:41] increíble  que  él  no  creía  en  los
[40:43] 
[40:43] advisors,  ¿vale?  Decir,  yo  no  creo  en
[40:45] 
[40:45] los  advisors,  esto  no  sirve  para  nada,
[40:47] 
[40:47] mentor,  no  sé  qué  t  ta ta.  Y  el  mismo
[40:49] 
[40:49] día  recibo  un  deck  de  Hea  [risas]
[40:53] 
[40:53] con  en  la  portada  estaba  Advisor  Carla
[40:56] 
[40:56] Reina
[40:58] 
[40:58] y  le  dije,  "Tío,  pero  cómo  puede  ser  que
[40:59] 
[40:59] el  mismo  día  me  llegue  un  deck  con  tu
[41:02] 
[41:02] cara  de  advisor.  No,
[41:04] 
[41:04] no,  porque  Sergio  y  yo  somos  muy  buenos
[41:06] 
[41:06] amigos.  Sergio  es  uno  de  los  founders.
[41:08] 
[41:08] Eh,  quizá  está  en  la  sala  y  si  no  está
[41:10] 
[41:10] en  la  sala  está  en  la  de  atrás
[41:12] 
[41:12] y  nada,  eh,  yo  no  soy  no  soy  ni
[41:15] 
[41:15] investor,  no  tengo  ni  shares,  no  tengo
[41:16] 
[41:16] absolutamente  nada."  y  me  escribió,
[41:18] 
[41:18] porque  hablamos  un  montón  y  me  escribió,
[41:19] 
[41:19] "Oye,  ¿te  puedo  poner  como  advisor  tal?"
[41:21] 
[41:22] Y  yo  dije,  "Tío,  esto  a  mí  no  me
[41:23] 
[41:23] interesa  absolutamente  para  nada."  Y  yo
[41:24] 
[41:25] estoy  en  contra  los  advisors  y  tal,  no
[41:26] 
[41:26] aportan  absolutamente  nada,  eh,  pero
[41:28] 
[41:28] bueno,  si  te  va  a  ayudar,  pues  yo
[41:29] 
[41:29] encantadísimo.  Ya  está.
[41:30] 
[41:30] Oye,  hace  falta  porque  según  la  web  de
[41:33] 
[41:33] Levenlabs,  vosotros  vendéis  el  producto
[41:34] 
[41:34] de  agentes  como  que  es  lo  único  que  te
[41:36] 
[41:36] hace  falta.  Tú  vas  en  Level  Labs,
[41:38] 
[41:38] empiezas  a  configurar  cosas  y  ya  está
[41:40] 
[41:40] todo  montado.  ¿Hace  falta  otra  capa  por
[41:43] 
[41:43] encima  para  hacer  agentes  de  voz  o  o  te
[41:45] 
[41:45] vas  directamente  a  Level  Labs  y  te  lo
[41:47] 
[41:47] montas  todo?
[41:48] 
[41:48] Depende  lo  que  necesites.  Eh,  tú  puedes
[41:50] 
[41:50] montarte  un  agente  de  voz  sin  ningún
[41:51] 
[41:51] problema  en  minutos,
[41:53] 
[41:53] en  Eleven  Laps.
[41:53] 
[41:54] En  Eleven  Labs,  eh,  y  tú  tienes  la
[41:55] 
[41:55] integración  nativa  con  WhatsApp,  con
[41:57] 
[41:57] Telepony  Systems,  con  lo  que  te
[41:59] 
[41:59] apetezca.
[41:59] 
[41:59] Sí.  O  sea,  el  número  de  teléfono  lo
[42:01] 
[42:01] registras  y  lo  configuras  todo  en  Eleven
[42:02] 
[42:02] Laps.  Esto
[42:03] 
[42:03] eh  normalmente  no,  el  número  de  teléfono
[42:05] 
[42:05] te  vas  a  un  tu  integras,  lo  compras  allí
[42:07] 
[42:07] y  lo  integras  con  la  con  tu  IPI  kit.
[42:10] 
[42:10] Pero  pero  es  bastante  sencillo  todo  de
[42:12] 
[42:12] integrar.  La  cosilla  es  que  si  tú  eres
[42:14] 
[42:14] una  empresa  más  grande,  la  integración
[42:16] 
[42:16] no  es  tan  fácil  porque  tienes  a  lo  mejor
[42:18] 
[42:18] sistemas  un  pelín  más  antiguos,  porque
[42:20] 
[42:20] tienes  tienes  cosillas  importantes  que
[42:22] 
[42:22] tienes  que  gestionar  y  entonces  un
[42:24] 
[42:24] lanzar  una  gente  de  2  minutos  que  no
[42:26] 
[42:26] esté  integrado  no  hay  ningún  problema.
[42:28] 
[42:28] lanzar  una  gente  en  una  startup  que  esté
[42:29] 
[42:29] integrado,  pues  tardas  un  día  y  lanzar
[42:31] 
[42:31] una  gente  con  una  empresa  gigante  eh  de
[42:34] 
[42:34] Telecos  o  de  banco  tal,  pues  tardas  2
[42:37] 
[42:37] meses,  tr  meses.
[42:38] 
[42:38] Oye,  tú  que  tienes  información
[42:39] 
[42:39] privilegiada  por  el  uso  de  de  la  API  de
[42:42] 
[42:42] de  Eleven  Labs,  ¿dónde  están  dónde  hay
[42:45] 
[42:45] más  startups  y  hay  más  caso  de  uso  real
[42:48] 
[42:48] usando  la  voz?  en  en  agentes  que  que
[42:52] 
[42:52] buquean  demos  como  el  caso  de  Heida,  e
[42:55] 
[42:55] en  SDRs  eh
[42:58] 
[42:58] support,
[42:58] 
[42:58] en  suport,  en  recruits,  eh  agénticos,
[43:02] 
[43:02] call  centers,  call  centers,
[43:03] 
[43:03] call  centers,
[43:04] 
[43:04] call  centers,  call  centers,  ya  sea  de
[43:06] 
[43:06] inbounds  ybounds,  ¿no?  Eh,  inbounds
[43:09] 
[43:09] upbound  también,  eh,
[43:10] 
[43:10] sí,  sí,  sí,  muchísimo.  Eh,  es  la
[43:12] 
[43:12] primera.  La  segunda  te  podría  decir  que
[43:13] 
[43:13] es  el  tema  de  collections,  ¿no?  Todo  el
[43:16] 
[43:16] tema  de  de  deudas  y  y  tal.
[43:19] 
[43:19] Y  los  ya  todo  el  resto  que  es  un  long
[43:22] 
[43:22] tail
[43:23] 
[43:23] deuda  que  te  una  gente  que  te  llama  todo
[43:24] 
[43:24] el  día  para  decirte,  [risas]  "Me  debes
[43:26] 
[43:26] pasar,  me  debes  me  debes  50  €  págame."
[43:29] 
[43:29] Eh,  no,  pero  es  es  un  caso  de  uso
[43:31] 
[43:31] gigante  que  que  a  efectos  prácticos  es
[43:34] 
[43:34] difícil  recolectar  esas  deudas  si
[43:36] 
[43:36] alguien  te  debe  dinero  o  empresas  te
[43:38] 
[43:38] deben  dinero  y  hay  un  montón  de  startups
[43:40] 
[43:40] que  lo  están  haciendo  y  a  mí  me  parece
[43:42] 
[43:42] un  caso  espectacular  porque  realmente
[43:43] 
[43:43] los  resultados  son  impresionantes,
[43:46] 
[43:46] impresionantes  y  evidentemente  tienes
[43:48] 
[43:48] que  seguir  el  proceso  de  cada  uno  de  los
[43:49] 
[43:49] países.  En  España  está  super  bien
[43:51] 
[43:51] regulado,  lo  que  puedes  hacer,  lo  que  no
[43:52] 
[43:52] puedes  hacer,  etcétera,  ¿no?  Eh,  y
[43:55] 
[43:55] entonces  son  casos  de  uso  muy  buenos.
[43:57] 
[43:57] Hay  una  startup  en  Barcelona  que  se
[43:58] 
[43:58] llama  Murphy,  que  también  levantó.
[44:01] 
[44:01] Yo  soy  metí  en  en  la  PR,  soy  investor  y
[44:05] 
[44:05] Level  Laps  está  en  la  cap  table.
[44:06] 
[44:06] Nosotros  metimos  desde  Level  Apps
[44:08] 
[44:08] entramos  en  la  seund  también  con  ellos  y
[44:10] 
[44:10] hay  un  montón  en  el  mundo  que  lo  hacen
[44:12] 
[44:12] con  un  compromiso  de  compra  como  se
[44:13] 
[44:13] lleva  ahora.
[44:14] 
[44:14] No,  no,  no.
[44:15] 
[44:15] Créditos  a  cambio
[44:17] 
[44:17] tampoco.
[44:18] 
[44:18] No,  [risas]  se  limpió.  No  sé  si  Borja
[44:20] 
[44:20] Bor  está  por  aquí,  pero  eh  pero  Borja
[44:22] 
[44:22] siempre  me  escribe,  ¿no?  Pero  se  lo
[44:24] 
[44:24] regalo,  [risas]
[44:25] 
[44:25] pero  no  al  final  nosotros  metimos  dinero
[44:27] 
[44:27] porque  creemos  que  hay  algo  importante
[44:28] 
[44:28] en  el  sector  eh  de  tenemos  11  Ventures,
[44:31] 
[44:31] ¿no?  Que  11  Veners  es  nuestro  venture
[44:32] 
[44:32] capital  fund  interno  de  la  empresa  y
[44:35] 
[44:35] invertimos  directamente  desde  la  desde
[44:36] 
[44:36] el  balance  sheet,
[44:37] 
[44:37] o  sea,  levantáis  rondas  y  luego  usáis  el
[44:39] 
[44:39] dinero  de  las  rondas  para  invertir  en
[44:40] 
[44:40] startups.
[44:41] 
[44:41] Espectacular,  ¿no?
[44:42] 
[44:42] Sí,  no  sé.
[44:43] 
[44:43] Sí,  no  lo  hemos  hecho.
[44:45] 
[44:45] Más  no  os  va.  No  sé.  [risas]  Lo  hemos  lo
[44:46] 
[44:46] hemos  hecho  y  bueno,  el  el  fondo  Leven
[44:50] 
[44:50] Ventures,  aunque  no  sea  un  fondo  en  sí,
[44:52] 
[44:52] nos  va  bastante  bien.
[44:53] 
[44:53] Y  has  invertido  tú  también  a  nivel
[44:54] 
[44:54] personal.  invertí  en  la  prisita  a  nivel
[44:56] 
[44:56] personal.  Sí,  con  mi  fondo.
[44:58] 
[44:58] Ven
[45:00] 
[45:00] hablando  de  de  Megade  de Deals,  e  ayer
[45:03] 
[45:03] justo  salió  que  que  Amazon,  que  es  la
[45:06] 
[45:06] que  faltaba,  pues  ha  invertido  10
[45:08] 
[45:08] billion  en  Openi,
[45:10] 
[45:10] que  visto  viene  después  de  que  Openi
[45:12] 
[45:12] también  anunciase  unos  compromisos,  todo
[45:14] 
[45:14] aquí  circula  como  siempre  de  casi  40,
[45:16] 
[45:16] creo  son  38  en  consumo  y  los
[45:19] 
[45:19] 38  billón.
[45:19] 
[45:19] Sí,  que  es  poquito.
[45:21] 
[45:21] Sí,  sí.
[45:22] 
[45:22] omites  la  unidad  porque  o  sea
[45:26] 
[45:26] en en  las  TPUs  que  son  la  competencia  de
[45:29] 
[45:29] media  que  que  está  haciendo  Amazon  igual
[45:31] 
[45:31] que  lo  hace  Google  y  consumo  de  cloud,
[45:33] 
[45:33] ¿no?  Es  parecido  al  final  es  son
[45:34] 
[45:34] la  TPU  solo  es  Google
[45:36] 
[45:36] la  de  Amazon  se  llama  creo  que  creo  se
[45:38] 
[45:38] llama  parecida  eh  em  y  básicamente  otra
[45:43] 
[45:43] vez  estamos  en  un  mundo  parecido.  Sí  que
[45:44] 
[45:44] es  verdad  que  en  este  acuerdo  he  estado
[45:45] 
[45:45] leyendo  bastante  y  se  especula  mucho
[45:47] 
[45:47] sobre  que  hay  también  una  cláusula  que
[45:49] 
[45:49] habla  de  acceso  a  amazon.com  desde  OPN.
[45:52] 
[45:52] Correcto.  Un un  partnership  e-commerce
[45:55] 
[45:55] desde  chat  GPT.  que  yo  aquí  lo  que  lo
[45:56] 
[45:56] que  lo  leí  y  pensé,  [ __ ]  no  sé  si
[45:58] 
[45:58] realmente  si  yo  fuese  Amazon  me  interesa
[45:59] 
[45:59] mucho  o  sí  que  que  se  salte  en  mi  web
[46:02] 
[46:02] para  comprarme  desde  Openi  porque  al
[46:04] 
[46:04] final  desde  ahí  en  publicidad  en  en en
[46:06] 
[46:06] datos  usuarios  tienen  muchísimo  tienen
[46:08] 
[46:08] muchísimo.  Entonces  que  al  final  se  vaya
[46:09] 
[46:09] el  usuario  Openi  a  Chat  GPT
[46:11] 
[46:11] Amazon  factura  miles  de  millones  de
[46:13] 
[46:13] dólares  en  anuncios
[46:15] 
[46:15] y  con  todo  margen,  o  sea,  esto  es  todo
[46:16] 
[46:16] beneficio.
[46:17] 
[46:17] Claro,  pero  a  mí  me  parece  más
[46:18] 
[46:18] interesante.  Yo  creo  que  el  el  el  DL  me
[46:21] 
[46:21] parece  espectacular  porque  si  desde
[46:23] 
[46:23] Openi  puedes  comprar  en  Amazon,  al  final
[46:25] 
[46:25] Amazon  sigue  generando  el  volumen,  pero
[46:27] 
[46:27] seguramente,  no  lo  sé  porque  no  tengo
[46:29] 
[46:29] insights  en  esto,  pero  seguramente  lo
[46:32] 
[46:32] que  va  a  hacer  Amazon  es  va  a  cobrar  por
[46:34] 
[46:34] token,  ¿no?  Si  tú  tienes  una  gente  que
[46:35] 
[46:35] entra  porque  cada  vez  que  visite  me  vas
[46:37] 
[46:37] a  pagar  una  especie  de  tokens  o  cantidad
[46:39] 
[46:39] de  dinero.  Entonces  es  una  fuente  de
[46:41] 
[46:41] ingresos  absolutamente  brutal  para
[46:43] 
[46:43] Amazon.  Yo  lo  haría  de  esta  manera,
[46:45] 
[46:45] ¿no?  Y  lo  más  importante  es  que,  ¿cuál
[46:46] 
[46:46] es  la  alternativa?  ¿Que  lo  haga  Shopify
[46:47] 
[46:47] o  que  lo  haga?  También  tiene  un  deal  con
[46:48] 
[46:48] openi.
[46:49] 
[46:49] Claro,
[46:50] 
[46:50] claro.
[46:50] 
[46:50] O  sea,  más  vale  que  estés,  ¿no?  Porque
[46:51] 
[46:51] si  hay  gran  parte  de  las  búsquedas  del
[46:53] 
[46:53] futuro  pasan  por  ahí  defensivo  que  otra
[46:55] 
[46:55] cosa.  O  sea,  renuncias  a  que  la
[46:57] 
[46:57] interface  sea  la  tuya,  ¿no?  En  el  futuro
[46:58] 
[46:59] que  que  en  vez  de.com  todo  pase  por  por
[47:01] 
[47:01] chat  GPT  o  por  algo  parecido.
[47:03] 
[47:03] Yo  creo  que  dependerá  mucho  seguramente
[47:05] 
[47:05] de  la  transacción,  del  tipo  de
[47:06] 
[47:06] transacción.  Si  quieres  comprar,  yo  que
[47:07] 
[47:07] sé,  alguna  cosilla  prácticamente
[47:09] 
[47:09] sencilla,  locomprarás  desde  Char  GPT,
[47:12] 
[47:12] pero  si  quieres  comprar  algo  más  más
[47:14] 
[47:14] complejo,  seguramente  seguirás  yendo  a
[47:15] 
[47:15] Amazon,  ¿no?  No  lo  sé.  No,  pero  no  tengo
[47:17] 
[47:17] idea.  O  a  lo  mejor  habrá  algún  momento
[47:18] 
[47:18] en  que  te  aparecerá  como  los  anuncios
[47:20] 
[47:20] directamente  de  Amazon,  míratelo  más
[47:21] 
[47:21] detalle  en  Amazon,  no  sé,  y  te  llevarán
[47:23] 
[47:23] allí  cosillas  de  estas.
[47:25] 
[47:25] ¿Tú  buscas  en  Google?
[47:27] 
[47:27] Eh,  poquito,
[47:29] 
[47:29] poquito.
[47:31] 
[47:31] Una  pregunta,  de  aquí,  e,  ¿quién  sigue
[47:33] 
[47:33] buscando  en  Google?  ¿Podéis  levantar  la
[47:35] 
[47:35] mano?
[47:37] 
[47:37] Poco,  eh,
[47:37] 
[47:37] bueno,  mitad,
[47:38] 
[47:38] estoy  pensando  yo.  Yo  poco.
[47:40] 
[47:40] ¿Quién  busca  directamente  en  CHGPT?
[47:44] 
[47:44] La  otra  mitad.
[47:46] 
[47:46] Bueno,  más  o  menos  50  50.
[47:49] 
[47:49] ¿Quién  buscan  en  Perplexity?
[47:51] 
[47:51] Uh,
[47:51] 
[47:51] nadie.
[47:52] 
[47:52] No,  no.
[47:54] 
[47:54] A  mí  me  ha  sorprendido.  10  manos.  Yo
[47:55] 
[47:55] buscaba  en  Perplexity.
[47:57] 
[47:57] Sí,
[47:57] 
[47:57] sí.  Ahora  ya
[47:59] 
[47:59] no.  ¿Qué  ha  pasado?
[48:01] 
[48:01] No  lo  sé.  O  sea,  entre  chat  GPT  y  y  o
[48:03] 
[48:03] sea,  chat  GPT  ahora  me  resuelve
[48:05] 
[48:05] prácticamente  todo  lo  que  hac  antes
[48:07] 
[48:07] Plexit  tenía  la  parte  de  research  que
[48:08] 
[48:08] tenía  gratis,  ahora  también  me  lo  da
[48:10] 
[48:10] chat  GPT.  E  y  Google  también  me  da  cosas
[48:13] 
[48:13] parecidas,  no  no  veo  la  diferencia.  ¿Tú
[48:15] 
[48:15] cuál  usas?
[48:17] 
[48:17] Eh,  yo  utilizo  chat  GPT,  eh,  Cloud,
[48:19] 
[48:19] depende  de  las  cosas  y  Google.
[48:22] 
[48:22] A  mí  lo  que  me  molesta  mucho  de  CH  GPT
[48:23] 
[48:23] es  que  hay  que  recordarle  el  el  web
[48:25] 
[48:25] search.  Muchas  veces  le  preguntas  algo  y
[48:28] 
[48:28] te  contesta  cosas  del  pasado
[48:29] 
[48:29] y  le  dices,  tío,  eh,  no,  o  sea,  usa  web
[48:32] 
[48:32] search,  que  ya  hace  un  año  y  medio  que
[48:34] 
[48:34] que  está  inventado  esto.  No  sé  si  es  por
[48:35] 
[48:35] ahorrar  o  por  lo  que  sea,  lo  desactivan
[48:37] 
[48:37] siempre.  No  sé  si  os  pasa,  pero  es
[48:39] 
[48:39] la  tienes  que  busca  hoy,  ¿no?  O
[48:41] 
[48:41] no.  Hay  un  hay  una  en  el  más  tienes  que
[48:43] 
[48:43] activar  web  search.
[48:45] 
[48:45] Y  cada  vez  que cada  se  me  olvida,  lo
[48:47] 
[48:47] hago  rápido  y  tal  y  me  contesta  cosas
[48:49] 
[48:49] del  pasado.
[48:50] 
[48:50] ¿Tú,  Bernard?
[48:51] 
[48:51] No,  yo  utilizo  bastante  CHGPT,  la
[48:53] 
[48:53] verdad,  y  sigo  utilizando  Google  y  lo
[48:56] 
[48:56] que  no  entiendo  es  cómo  Google  sigue
[48:58] 
[48:58] creciendo  en  búsquedas,  o  sea,  ¿quién  es
[49:01] 
[49:02] el  que  sigue  [risas]  buscando?  ¿Dónde
[49:03] 
[49:03] está?
[49:04] 
[49:04] No,
[49:04] 
[49:04] no,  pero  yo  creo  que
[49:05] 
[49:05] y  ADWS  también  sigue  creciendo  más  que
[49:07] 
[49:07] nunca,  o  sea,  ¿dónde  están  la  gente  que
[49:08] 
[49:08] busca?  Claro,  porque  estamos  en  una
[49:09] 
[49:09] burbuja.  Nosotros  los  que  estamos  en  el
[49:11] 
[49:11] mundo  tech  trabajamos  una  burbuja  que  no
[49:13] 
[49:13] es  la  real  y  yo  creo  la  gente  real,
[49:14] 
[49:14] normal,  de  a  pie,  del  día  a  día,  sigue
[49:17] 
[49:17] utilizando  Google  de  una  manera  normal,
[49:19] 
[49:19] como  si  no  pasara  nada  y  no,  nadie
[49:22] 
[49:22] utiliza  Perplexity,  utilizan  unos
[49:24] 
[49:25] cuantos,  pero  ya  está.  Yo  no  soy  un
[49:26] 
[49:26] [risas]
[49:27] 
[49:27] No,  no  tengo  eres  fan.  ¿Por  qué  no  eres
[49:29] 
[49:29] fan  de  Perplexity?  Yo  creo  que
[49:30] 
[49:30] Perplexity  al  final  es  una  nice  UI,  es
[49:32] 
[49:32] una  UI  muy  bonita,  pero  son  APIs  de
[49:35] 
[49:35] diferentes  empresas  open  todas  las
[49:37] 
[49:37] startups  de  AI  en  las  que  inviertes.
[49:39] 
[49:39] Sí,  [risas]  también.
[49:41] 
[49:41] Pero  tiene  una  organización
[49:42] 
[49:42] hinchadísima,  ¿no?  Y  que  me  parece  muy
[49:43] 
[49:43] bien  si  tú  tienes  un  un  un  montón  de
[49:47] 
[49:47] conexiones  de  de  APIs  y  tal,  utilizas
[49:48] 
[49:49] Level  Laps  y  y  Open  AI  y  no  sé  cuántos,
[49:51] 
[49:51] eh,  y  tal,  pero  si  tú  metes  un  múltiplo
[49:54] 
[49:54] pero  gigante  conced  disparadísima  y  y  lo
[49:58] 
[49:58] vendes  como  has  montado  un  orchestrator
[49:59] 
[49:59] encima  de  esto,  me  parece  algo  rarísimo,
[50:02] 
[50:02] ¿no?  Eh,  bueno,  y  vemos  que  Google  tiene
[50:04] 
[50:04] una  distribución  absolutamente  brutal,
[50:06] 
[50:06] pero  brutal,  y  entonces,  no  sé,  a  lo
[50:08] 
[50:08] mejor  me  equivoque,  seguramente  me
[50:09] 
[50:09] equivocaré,  pero  yo  no.
[50:11] 
[50:11] Yo  no  soy  un  fan  de  Verplexity.
[50:13] 
[50:13] Muy  bien.
[50:14] 
[50:14] Pues  eh  ya  pasando  a  la  a  la  noticia  que
[50:17] 
[50:17] a  mí  me  sorprendió  bastante  de  ayer,  eh
[50:19] 
[50:19] es  que  Data  Bricks  ha  levantado  una
[50:21] 
[50:21] serie  L  eh  de  4,8  billion,  eh  creo
[50:25] 
[50:25] recordar,  ¿sí?  A  una  valoración  de  de
[50:27] 
[50:27] casi  140,  ¿vale?  Y  y  para  mí  lo  que  es
[50:30] 
[50:30] curioso  es  que  ahora  hemos  hablado  mucho
[50:31] 
[50:31] de  billions,  etcétera,  y  todas  ve
[50:33] 
[50:33] combinamos  compañías  públicas  y
[50:34] 
[50:34] compañías  privadas.  Eh,  y  lo  que  lo  que
[50:37] 
[50:37] ahora  no  queda  muy  claro  es  realmente
[50:38] 
[50:38] para  crecer  una  compañía,  ¿dónde  tiene
[50:40] 
[50:40] más  sentido  hacerlo?  Si  hacer  un  IPO  o
[50:42] 
[50:42] seguir  un  mercado  privado,  porque  si  lo
[50:44] 
[50:44] comparamos  con  Snowflake,  que  tenemos
[50:45] 
[50:45] una  una  foto  por  ahí  de  una  tabla,
[50:47] 
[50:47] Snowflake  hace  2  años  era  las  que  tenía
[50:49] 
[50:49] mejor  múltiplo  de  ARR  de  todos  los
[50:52] 
[50:52] mercados  públicos.  Ahora  están  en  un  20
[50:54] 
[50:54] más  o  menos,  eh,  que  está  muy  bien,  pero
[50:56] 
[50:56] es  que  DataBabx  está  prácticamente  en en
[50:59] 
[50:59] un  30  en  creo  que  era,  a  ver,  ¿cuánto
[51:01] 
[51:01] era,  30  55  por  55x  revenue,  o  sea,
[51:04] 
[51:05] facturan  lo  mismo,  factura  4  vir  las
[51:06] 
[51:06] dos,  no?
[51:07] 
[51:07] Facturan  4  las  dos,  una  vale,  una  está
[51:10] 
[51:10] valorada  mercado  privado  en  135,  la  otra
[51:12] 
[51:12] no  llega,  no  llega  a  los  100.
[51:14] 
[51:14] Sí  que  es  verdad  que  data  está  creciendo
[51:16] 
[51:16] mucho  más,  está  creciendo  un  55%.
[51:18] 
[51:18] Sí,  los  múltiplos  patiran  un  poco,  eh.
[51:20] 
[51:20] Det  brick  está  en  28  veces.  y  Snowflake
[51:23] 
[51:23] en  15,  o  sea,  el  doble.
[51:25] 
[51:25] Ah,  pues  no,
[51:25] 
[51:26] el  múltiplo  es  el  doble  con  la  misma  o
[51:28] 
[51:28] menos
[51:28] 
[51:28] con  la  misma  facturación.
[51:29] 
[51:29] Mercado  privado.
[51:31] 
[51:31] La  la  pregunta,
[51:33] 
[51:33] pero  Data  Brix,  espera,  crece  55%  y
[51:36] 
[51:36] Snowfleck  un  25%,  o  sea,  también  crece
[51:39] 
[51:39] el  doble,
[51:39] 
[51:40] ¿no?  Y  se  estará  juntando  los  múltiplos
[51:41] 
[51:41] al  final,  el  año  que  viene  va  a  ser  el
[51:42] 
[51:42] Golden  Age  de  salir  a  Borsa,  ¿no?  Vamos
[51:44] 
[51:44] a  ver  seguramente  SpaceX,  vamos  a  ver
[51:46] 
[51:46] seguramente  a  Antropic,  Data  Bricks,
[51:49] 
[51:49] Open  AI,  no  lo  creo,  a  lo  mejor
[51:51] 
[51:51] no.  Eleven  tampoco,  pero  pero  yo  creo
[51:53] 
[51:53] que  vamos  a  tener  vamos  a  tener  dos
[51:55] 
[51:55] años.
[51:55] 
[51:55] ¿Por  qué  no  laps?
[51:56] 
[51:56] Somos  demasiado  pequeños  ahora  mismo
[51:58] 
[51:58] para  salir  la  bolsa.  Año  que  viene  300
[51:59] 
[52:00] millones  si  el  año  que  viene  triplicáis
[52:02] 
[52:02] o  un  billion.2  ya  estarí.
[52:03] 
[52:03] No,  pero  para  salir  de  bolsa  necesitas
[52:04] 
[52:04] 18  meses  de  prepararte  fuerte  y  no
[52:06] 
[52:06] estamos  tendríamos  que  tener  ya  la
[52:08] 
[52:08] gente,
[52:08] 
[52:08] pero  más  allá  de  eso,  o  sea,  a  nivel  de
[52:10] 
[52:10] incentivos,  porque  vosotros  accedéis  al
[52:12] 
[52:12] capital  de  forma  relativamente  fácil,
[52:15] 
[52:15] ¿no?
[52:16] 
[52:16] Sí.
[52:17] 
[52:17] Entonces,  y  conseguís  también  dar
[52:19] 
[52:19] rotación  a  los  a  los  inversores,  ¿no?  El
[52:20] 
[52:20] que  quiere  vender  vende,  ¿no?  Eh,  ¿cuál
[52:23] 
[52:23] es  el  incentivo  de  de  salir  a  bolsa?
[52:25] 
[52:25] Entiendo  que  lo  habláis  esto,
[52:27] 
[52:27] ¿sí?  Sí,  no,  al  final  es  como  hay  tanta
[52:29] 
[52:29] demanda  de  los  empleados  en  el  mundo
[52:31] 
[52:31] sobre  todo  de  los  researchers,  necesitas
[52:34] 
[52:34] darles  un  tipo  de  liquidez  importante
[52:36] 
[52:36] para  que  estén  engage  porque  si  no,  si
[52:38] 
[52:38] estás  conven  Lamps  y  no  puedes  vender
[52:40] 
[52:40] nunca  o  solo  puedes  vender  cada  6  meses,
[52:42] 
[52:42] pero  a  la  vez  eh,
[52:43] 
[52:43] o  sea,  solo  puedes  vender  cada  6  meses,
[52:45] 
[52:45] perdona,  eh,
[52:46] 
[52:46] no,  pero  venimos  de  que  se  podía  vender
[52:49] 
[52:49] cada  15  años  o  nunca,  que  eran  las
[52:52] 
[52:52] startups  antes.
[52:53] 
[52:53] Claro,  pero  el  mercado  ha  cambiado
[52:54] 
[52:54] muchísimo.  Open  AI  la  semana  pasada
[52:56] 
[52:56] anunció  que  eliminaba  los  cliff
[52:58] 
[52:58] cliff.
[52:59] 
[52:59] O  sea,  tú  puedes  ir  un  mes  a  trabajar  en
[53:01] 
[53:01] Open  AI  y  ya  tienes  acciones  de  Open  AI.
[53:03] 
[53:03] Pero  es  que  yo  esto  me  parece  una  cosa
[53:05] 
[53:05] porque  eres  founder,  [risas]
[53:08] 
[53:08] ¿no?  Pero  claro,  pero  no  me  gust  me
[53:10] 
[53:10] estás  diciendo  que  que  una  persona  no
[53:11] 
[53:11] puede  tener  un  cliff  de  6  meses,  o  sea,
[53:14] 
[53:14] empieza  a  trabajar  en  un  sitio  y  en  un
[53:16] 
[53:16] mes  te  vas  y  te  quieres  llevar  algo,  te
[53:19] 
[53:19] quieres  llevar  algo  del  valor  generado
[53:21] 
[53:21] en  la  empresa.  Exacto.
[53:22] 
[53:22] O sea,  que  alguien  me  lo  explique,
[53:23] 
[53:23] porque  yo  de  verdad  que  no  lo  entiendo,
[53:24] 
[53:24] ¿eh?  No,  y  a  la  empresa  le  interesa
[53:26] 
[53:26] tener  gente  que  esté  tr  cu  meses  en  la
[53:29] 
[53:29] empresa.  Aporta  algo  un  empleado  que
[53:31] 
[53:31] solo  está  tres  o  cu  meses  en  una
[53:32] 
[53:32] empresa.
[53:33] 
[53:33] Es  es  un  es  una  cosa  más  de  de  doy  la
[53:36] 
[53:36] opción,  pero  sé  que  no  va  a  pasar,  ¿no?
[53:38] 
[53:38] Entonces  lo  que  lo  que  puede  pasar  es
[53:40] 
[53:40] que  alguien  no  funcione,  está  en  la
[53:41] 
[53:41] empresa  de  3  meses,  no  funciona,
[53:42] 
[53:42] entonces  pues  en  esos  tres  meses,  ningún
[53:43] 
[53:43] problema.  Pero  es  una  es  es  el  mercado
[53:45] 
[53:45] que  está  evolucionando  de  manera  y  si  tú
[53:46] 
[53:46] quieres  que  entrate  a  la  mejor  gente  del
[53:48] 
[53:48] mercado,  tienes  que  darles  liquidez
[53:50] 
[53:50] continuamente,  tienes  que  sacar  los
[53:51] 
[53:51] clips.
[53:52] 
[53:52] Carlos,  vosotros  tenéis  researchers,
[53:55] 
[53:55] ¿no?
[53:55] 
[53:55] Sí.
[53:56] 
[53:56] ¿Cuánto  va  el  kilo  de  researcher?
[53:57] 
[53:57] [risas]
[53:59] 
[53:59] Eh,  no  lo  sé.  No  lo  sé.  Les  pagamos
[54:01] 
[54:01] bastante  bien.  Les  bastante  bien,  pero
[54:03] 
[54:03] bastante  menos  que
[54:04] 
[54:04] millones  millones  de  euros.
[54:06] 
[54:06] Eh,  total  compensation,  sí,  pero  se
[54:10] 
[54:10] incluye  equity,
[54:10] 
[54:10] pero  más  de  10  millones.  Claro,
[54:12] 
[54:12] no  lo  sé,  no  te  sabía  decir,  pero  Opena
[54:14] 
[54:14] Air  les  paga  muchísimo  más.  Un  Google
[54:16] 
[54:16] les  paga  muchísimo  más.  Meta  hiz  famosos
[54:18] 
[54:18] los  los  packages  de  100  millones  en
[54:20] 
[54:20] verano  y  estamos  hablando  de  que  son  un
[54:22] 
[54:22] Cristiano  Ronaldo  cada  uno  de  ellos  y
[54:24] 
[54:24] que  se  los  merecen,  ¿eh?  No  te  digo  que
[54:25] 
[54:25] no,  que  se  los  merecen  perfectamente,
[54:27] 
[54:27] los  merecen.
[54:27] 
[54:27] Yo  creo  que  sí,
[54:28] 
[54:28] yo  creo  que  sí.
[54:30] 
[54:30] Son  los  Cristiano  Ronaldos  del  momento  y
[54:31] 
[54:31] me  parece  te  han  venido  a  llamar  a  la
[54:33] 
[54:33] puerta  la  gente  de  Meta.  Este  verano  te
[54:35] 
[54:35] llegó.
[54:35] 
[54:35] No,  no.  Para  si  me  dirían  2  €  20.  CL,  el
[54:39] 
[54:39] go  to  market  no  se  paga  nada  comparado
[54:40] 
[54:40] con  eso.
[54:40] 
[54:40] Tienen  miles  de  go  to  market  esta  gente,
[54:42] 
[54:42] no  nada.  No,  pero  si  tú  lo  miras,  gente
[54:44] 
[54:44] de  Go  to  Market  tradicionalmente  han
[54:46] 
[54:46] sido  los  mejor  pagados  del  mundo  hasta
[54:47] 
[54:47] que  llegó
[54:48] 
[54:48] los  vendedores  que  venden,
[54:49] 
[54:49] los  vendedores  que  venden  son  los  que
[54:50] 
[54:50] más  han  ganado,  evidentemente,  ¿no?  Y
[54:53] 
[54:53] hace  3  años  el  mundo  ha  cambiado
[54:54] 
[54:54] totalmente  y  los  researchers  se  lo
[54:55] 
[54:55] merecen  100%.  Yo  estoy  a  favor  de  estos
[54:57] 
[54:57] packages  multimillonarios  que  se  llevan
[54:59] 
[54:59] porque  es  gente  que  realmente  está
[55:00] 
[55:00] transformando  el  mundo.  Me  parece
[55:01] 
[55:01] genial.
[55:03] 
[55:03] A  lo  que  entiendo  es  que  como  ex  bajo  a
[55:05] 
[55:05] 6  meses,  pues  dice,  "No,  pues  yo  lo  bajo
[55:06] 
[55:06] y  y  yento  traer  talento,  no  entiendo  que
[55:09] 
[55:09] al  final  traerte  el  el  researcher  clave
[55:11] 
[55:11] de  Xi  o  de  Meta  o  de  Openii,  pues  puedes
[55:14] 
[55:15] puedes  irte  muy  bien  porque  oye,  al  día
[55:17] 
[55:17] siguiente  sabes  que  están  pasando  ahí,
[55:18] 
[55:18] pero  también  se  te  pueden  ir,  o  sea,  si
[55:20] 
[55:20] no  tienes  cliff  al  día  siguiente,  o  sea,
[55:22] 
[55:22] Claro.  Vosotros  tenéis  cliff,
[55:24] 
[55:24] sí,  un  año.
[55:25] 
[55:25] Un  año  y  clip  lo  estándar.  Es  lo  normal,
[55:27] 
[55:27] normal.
[55:28] 
[55:28] Monthly  vesting  one  ye  cliff,  que  es  lo
[55:30] 
[55:30] normal.
[55:31] 
[55:31] Y  lo  querréis  quitar.
[55:33] 
[55:33] No,
[55:33] 
[55:33] no
[55:34] 
[55:34] me  parece  bien.
[55:35] 
[55:35] O sea,  te  parece  muy  bien  que  lo  hagan
[55:36] 
[55:36] los  otros.
[55:36] 
[55:36] Perfecto.  [risas]
[55:38] 
[55:38] Así  les  podemos  robar  los  talentos.  Ah,
[55:39] 
[55:39] vale.  Y  que  se  qued
[55:41] 
[55:41] No,  yo  yo  creo  que  si  se  convierte  en
[55:42] 
[55:42] una  norma,  si  Antropic  lo  hace  y  luego
[55:45] 
[55:45] lo  hace,  yo  que  sé,  Cursor  y  lo  hace  no
[55:47] 
[55:47] sé  cuántos,  lo  acabamos  haciendo  todos,
[55:48] 
[55:49] ¿no?  Habrá  opción,  ¿no?  Entonces  todos
[55:50] 
[55:50] seguiremos
[55:51] 
[55:51] en  en  en  como  como  hormiguitas,  ¿no?
[55:55] 
[55:55] Pero
[55:55] 
[55:55] pero  en  Chile  con  Valle  ya  hay  e  una
[55:58] 
[55:58] cultura  de  rotación  muy  bestia,  o  sea,
[56:00] 
[56:00] la  gente  es  muy  poco  leal,  se  dice  leal.
[56:03] 
[56:03] Eh,  el  promedio,  cuando  yo  estuve  ahí,
[56:06] 
[56:06] que  hará  que  hará  10,  12  años,  13  años,
[56:09] 
[56:09] eh  me  acuerdo  que  que  el  promedio  de
[56:11] 
[56:11] tenor  de  de  duración  de  un  empleado  en
[56:13] 
[56:13] una  startup  tech  era  de  14  meses,
[56:16] 
[56:16] o  sea,  ahora  debe  ser  de  4  meses,  ¿no?
[56:18] 
[56:19] Con  la  presión  por  talento  que  hay,
[56:20] 
[56:20] incluso  que  hay  que  bajar,  hay  que
[56:21] 
[56:21] quitar  el  cliff.  Si  hay  que  quitar  el
[56:22] 
[56:22] cliff,  es  que  a  la  gente  le  importa  y  si
[56:24] 
[56:24] estábamos  en  14  meses  hace  13  o  14  años,
[56:27] 
[56:27] ¿dónde  debemos  estar  ahora  en  en
[56:28] 
[56:28] duración  promedio  en  empleado  en  una
[56:30] 
[56:30] empresa  tech  o  de  silicon  Valley?  Yo
[56:32] 
[56:32] creo  depende  mucho  de  la  empresa.  Por
[56:33] 
[56:33] ejemplo,  nosotros  la  gente  no  se  nos  va
[56:35] 
[56:35] y  y  está  muy  bien,  pero  también  pues  a
[56:38] 
[56:38] veces  pues  pues  oye,  pues  si  la  gente  le
[56:40] 
[56:40] apetece  montar  alguna  cosilla,  me  parece
[56:41] 
[56:41] también  genial,  ¿no?  Pero  tú  miras  un
[56:43] 
[56:43] Thinking  Machines  de  Mira  Muratti  y
[56:46] 
[56:46] tampoco  no  se  le  va  a  nadie  y  les
[56:47] 
[56:47] ofrecen  packages  gigantes  y  no  se  va  ni
[56:49] 
[56:49] Dios.  Gente  de  Antropic  tampoco  se  van.
[56:51] 
[56:51] Entonces,
[56:51] 
[56:51] ¿tú  sabes  qué  hacen  ahí?  [risas]
[56:54] 
[56:54] Yo  creo  que  la  mayoría  de  gente  no  lo
[56:56] 
[56:56] sabe.
[56:57] 
[56:57] No,  no  tengo  absolutamente  ni  idea.
[56:58] 
[56:58] No,  [risas]
[57:00] 
[57:00] conozco  gente,  pero  no  tengo  ni  idea  lo
[57:01] 
[57:01] que  hacen.  Son  muy  secretos  y  me  parecen
[57:03] 
[57:03] genial  porque  ellos  están  intentando
[57:04] 
[57:04] cambiar  el  mundo  a  su  manera,  pero  Safe
[57:06] 
[57:06] Super  Intelligence  también  de  Ilia,  ex
[57:08] 
[57:08] cofounder  de  de  Open  también  es  super
[57:11] 
[57:11] secretive,  la  gente  no  se  va  de  allí,
[57:12] 
[57:12] ¿no?  Entonces,  yo  creo  que  hay  empresas
[57:14] 
[57:14] que  están  perdiendo  mucho  talento  y  es
[57:16] 
[57:16] un  elemento  que  tienes  a  medida  que
[57:18] 
[57:18] creces  muchísimo  en  cuanto  a  personal,
[57:20] 
[57:20] la  gente  se  siente  un  número  y  como  tal,
[57:22] 
[57:22] si  sientes  un  número,  pues  te  sientes
[57:24] 
[57:24] libre  de  marcharte  y  ser  un  mercenario.
[57:27] 
[57:27] E,  Carlos,  tú  te  has  sentado  con  Tim
[57:29] 
[57:29] para  cambiar  Siri,  arreglar  Siri,
[57:31] 
[57:31] [risas]
[57:33] 
[57:33] Team  Cook,
[57:34] 
[57:34] no
[57:35] 
[57:35] es  que  Jordi  le  llama  Tim,
[57:36] 
[57:36] claro.  No,  yo  sé  que  Carlas  llamará
[57:38] 
[57:38] porque  Ilia  y  Mira  y  tal,  digo,  [risas]
[57:41] 
[57:41] eh,
[57:42] 
[57:42] no,  no,  no.  Yo  personalmente,
[57:43] 
[57:43] a  ver  si  alguien  espapila  Siri  de  alguna
[57:45] 
[57:45] vez,  digo,  quizá  vosotros,
[57:46] 
[57:46] bueno,  vosotros  utilizáis  eh  iOS,  pero
[57:49] 
[57:49] yo  utilizo  Mac  y  Android,  así  que  me
[57:51] 
[57:51] parece  bien  si  cambiamos  lo  de
[57:52] 
[57:52] Pero  el  Mac  también  hay
[57:54] 
[57:54] que  lo  usa  nadie,  [risas]
[57:57] 
[57:57] ¿no?  Yo  personalmente  no  conozco  a  James
[58:00] 
[58:00] Juan,  muy  buen  hombre,  espectacular  y  a
[58:03] 
[58:03] varios  de  los  otros,  pero  Team  Cook  no,
[58:05] 
[58:05] no.  De  hecho  es  socio,  ¿no?  Jensen.
[58:08] 
[58:09] Jensen  es  socio,  sí,
[58:10] 
[58:10] pero  no  está  en  el  consejo  ni  nada.
[58:11] 
[58:11] No,  no,  no,  no,  no, no,  nada.
[58:13] 
[58:13] Tiene  trabajo  shipeando,  está
[58:15] 
[58:15] empaquetando  envidias  todo  el  día.
[58:16] 
[58:16] ¿Te  imaginas?  [risas]
[58:17] 
[58:17] Y  ha  habido  compromiso  a  cambio  de
[58:19] 
[58:19] inversión  ahí  o  no?
[58:20] 
[58:20] A  ver,  que  tampoco  al  final  si  si  una
[58:22] 
[58:22] empresa  quiere  salir,  eh,  es  gallego
[58:24] 
[58:24] como  tú,  [risas]
[58:25] 
[58:25] ¿no?  Claro,  pero  si  una  empresa  quiere
[58:26] 
[58:26] salir  pública,  necesitas  un  consejo  que
[58:27] 
[58:27] realmente  funcione  bien,  ¿no?  Y  que
[58:29] 
[58:29] queris  ser  públicos.
[58:30] 
[58:30] ¿Quién?  nos  has  dicho  que  no  queríais
[58:31] 
[58:31] ser  públicos,
[58:32] 
[58:32] ¿no?  A  día  de  hoy,  pero  ya  hemos  dicho
[58:33] 
[58:33] que  en  4  años  nos  gustaría  salir
[58:36] 
[58:36] públicos  y  tal,  entonces  necesitas  un
[58:37] 
[58:37] board  que  funcione  bien  y  que  mejor  que
[58:39] 
[58:39] tener  a  lo  mejor  un  Jensen  o  alguno  de
[58:41] 
[58:41] estos  en  tu  board.  Espectacular  en
[58:43] 
[58:43] montado  empresas  han  pasado  por  momentos
[58:45] 
[58:45] dificilísimos,  super  buenos  momentos,  te
[58:47] 
[58:47] pueden  dar  un  montón  de  consejos  buenos
[58:49] 
[58:49] y  me  parecería  genial.
[58:50] 
[58:50] Una  pregunta  muy  logística  en  en  11
[58:53] 
[58:53] Labs,  ¿cómo  hacéis  el  fan  racing?  Porque
[58:56] 
[58:56] hacer  tanto  fan  racing,  tanto  tanto  fan
[58:58] 
[58:58] racing  tiene  que  ser  eh  tiene  que  haber
[59:01] 
[59:01] un  equipo  haciendo  solo  esto.  No,
[59:03] 
[59:03] no,
[59:03] 
[59:03] no,
[59:04] 
[59:04] no.
[59:05] 
[59:05] Mati  lo  hace  y  Mati  y  yo  lo  gestionamos
[59:08] 
[59:08] y  ya  está.  Entonces,  Mati  hace  la  parte
[59:10] 
[59:10] más  de  big  fans  y  yo  hago  la  parte  más
[59:12] 
[59:12] de  estratégicos  y  ya  está.  Es
[59:13] 
[59:13] sencillito.
[59:14] 
[59:14] Sí,  sí.  Eh,
[59:16] 
[59:16] ¿qué  parte  de  tu  tiempo  es  faning?
[59:18] 
[59:18] No,  no  es  poca,  no,  menos  de  un  10%.
[59:20] 
[59:20] Bueno,  abren  la  ventana  [risas]
[59:22] 
[59:22] y  dicen,  "Mañana  a  las  7  de  la  mañana  se
[59:24] 
[59:24] abre  el  Fan  Racing  33  veces  AR.  Venga,
[59:27] 
[59:27] gente  ahí  con  la  tienda  de  campaña,  ¿no?
[59:29] 
[59:29] Firme  aquí.  Sí,  como  la  un  concierto  de
[59:31] 
[59:31] Taylor  Swift,  ¿no?  Para  entrar  en  Eleven
[59:33] 
[59:33] Labs.
[59:33] 
[59:34] No,  estáendo  [risas]  cola.
[59:37] 
[59:37] No,  pero  es  lo  bueno  si  creces  mucho
[59:39] 
[59:39] tienes,  evidentemente  los  investos  son
[59:40] 
[59:40] todos  de  FOMO  y  no  se  quieren  perder
[59:42] 
[59:42] nada.  Hubo  Harry  Stabings,  que  es  uno  de
[59:45] 
[59:45] los  founders  de  founder  y  investor  de
[59:47] 
[59:47] 20c
[59:49] 
[59:49] y  youtuber  también.  Sí.  youtuber,  que
[59:50] 
[59:50] somos  super  buenos  amigos  y  y  puso  un
[59:53] 
[59:53] tweet  esta  semana  que  decía,  "If  if
[59:56] 
[59:56] you're  not  an  investor  in  lobble  11s
[59:58] 
[59:58] cursor  one  of  this  ones,  you  don't
[60:00] 
[60:00] matter."  No.  Y  entonces  has  recibido  un
[60:02] 
[60:02] montón  de  de  haters  en  Twitter  y  todo.
[60:05] 
[60:05] ¿Qué  le  pasa  a  este  chico?  Era  humilde.
[60:08] 
[60:08] Al  principio  era  humilde,  era  un  tío  así
[60:10] 
[60:10] entrañable  y  de  golpe.
[60:12] 
[60:12] Por  la  cámara,  es  por  la  cámara  que  es  a
[60:14] 
[60:14] mí  me  encanta.  es  me  encanta  realmente
[60:15] 
[60:15] es  super  buen  tío,  super  buen  tío,
[60:17] 
[60:17] trabaja  más  que  nadie  y  y  a  mí  me
[60:21] 
[60:21] encanta,  pero  recibido  un  montón  de  de
[60:23] 
[60:23] hate  de  o  o  trolls.
[60:26] 
[60:26] ¿Tú  has  invertido  en  Project  Europe?
[60:28] 
[60:28] No.
[60:29] 
[60:29] ¿Por  qué?
[60:30] 
[60:30] Eh,
[60:31] 
[60:31] se  te  lo  ofreció,  te  lo
[60:32] 
[60:32] Sí,  pero  no  no  no no  entrado.  Es  muy
[60:35] 
[60:35] buen  tío,  pero
[60:37] 
[60:37] no  tanto,
[60:37] 
[60:37] ¿no?  Y  y  compartimos  deals  un  montón  de
[60:39] 
[60:39] veces  y  tal  y  entonces  él  me  intenta
[60:41] 
[60:41] convencer,  entramos  en  estos  juntos  y
[60:42] 
[60:42] yo,  no,  este  no  me  interesa.  O  yo  envío
[60:44] 
[60:44] y  me  dice,  no,  este  no  me  interesa.  No.
[60:45] 
[60:45] Y  entonces  hacemos  deals  juntos,  pero
[60:47] 
[60:47] pero  tenemos  nuestras  visiones.
[60:48] 
[60:48] Yo  no  sé  cómo  nos  lo
[60:50] 
[60:50] y  a  mí  no  me  puso  ni  en  la  web.  Encima
[60:52] 
[60:52] no  me  han  puesto
[60:53] 
[60:53] ni  sudadera.
[60:53] 
[60:53] Ni  tengo  la  sudadera  tampoco.  Pon  reina.
[60:57] 
[60:57] Yo  tengo  una  que  pone  reina.
[60:58] 
[60:58] Tuos  un  podcast  hace  dos  semanas,  no  la
[61:01] 
[61:01] semanas  en  Londres  y  aún  no  ha  salido,
[61:03] 
[61:03] pero  me  pone  Reina  detrás  y  yo  dije,
[61:06] 
[61:06] "Hostia,  reina,  porque  no  me  pones  caras
[61:07] 
[61:07] y  reina  y  vale
[61:10] 
[61:10] y  ya  para  completar  eh  una  actualidad  lo
[61:13] 
[61:13] haya  anunciado  una  ronda  de  300  millones
[61:14] 
[61:14] a  6  billion."
[61:16] 
[61:16] O  sea,  como  vosotros,  eh,
[61:17] 
[61:18] cabrones
[61:18] 
[61:18] han  hecho  33  también  o  no?  Eh,  son  unos
[61:21] 
[61:21] cabrones,  nos  han  copiado,  ¿no?  Pero  ya
[61:23] 
[61:23] han  levantado  como,  no  sé,  están  en  200
[61:26] 
[61:26] millones  ahora  mismo,  entonces  han  hecho
[61:27] 
[61:27] como  33  también,
[61:29] 
[61:29] ¿eh?  Ah,  no,  el  mismo  con  200.  Sí,  sí,
[61:33] 
[61:33] sí.  Y
[61:34] 
[61:34] es  el  estándar.  Ahora
[61:36] 
[61:36] 33.  Hemos  patentado  el  número,  ¿eh?  No,
[61:40] 
[61:40] Antonio  es  un  crack,  ¿eh?  Anton  es  un
[61:41] 
[61:41] crack.  Me  gusta  mucho  como  persona  y
[61:43] 
[61:43] tal,  pero  pero  bueno,  hay  que  seguir
[61:45] 
[61:45] creciendo,  hay  que  seguir  creciendo  al
[61:47] 
[61:47] final.  Al  final  lo  que  importa  no  es
[61:49] 
[61:49] cuánto  creces,  sino  la  cualidad  de  la
[61:50] 
[61:50] calidad  de  tu  revenue,  ¿no?  Y  entonces
[61:52] 
[61:52] si  toda  tu  revenue  estás  cute  o  like
[61:54] 
[61:54] self  service,  cuidado  porque  a  lo  mejor
[61:56] 
[61:56] a  lo  mejor  tienes  subidas  y  bajadas
[61:58] 
[61:58] es  menos  sticky.
[62:00] 
[62:00] Hay  hay  una  gran  pregunta  sobre  empresas
[62:02] 
[62:02] quizá  más  de  Lovable  que  de  11  Ele 11
[62:05] 
[62:05] Labs,  eh,  pero  mí  va  a  salir  11  X,  de
[62:08] 
[62:08] hecho,  ¿no?
[62:10] 
[62:10] que  también  entra  en  esta  categoría  de
[62:12] 
[62:12] empresas  que  crecen  tan  rápido  que  mucha
[62:15] 
[62:15] gente  se  plantea,  oye,  este  revenue,
[62:17] 
[62:17] estos  nuevos  clientes  son  en  realidad
[62:19] 
[62:19] son  pruebas  piloto,  gente  que  quiere
[62:21] 
[62:21] probar  la  tecnología,  pero  que  un
[62:23] 
[62:23] porcentaje  muy  grande  no  se  va  a
[62:24] 
[62:24] implantar,  no  se  va  a  quedar,  con  lo
[62:25] 
[62:25] cual  luego  habrá  un  churn  cuando  se
[62:27] 
[62:27] acabe  este  contrato  de  12  meses.
[62:29] 
[62:29] ¿Vosotros  qué  churn  estáis  viendo?
[62:31] 
[62:31] No  lo  vemos  demasiado  porque  al  final
[62:32] 
[62:32] hemos  migrado  mucho  la  parte  de
[62:34] 
[62:34] Enterprise  y  en  la  parte  de  Enterprise
[62:36] 
[62:36] no.  Eso  es  más  serio.  Esto  cuando  se
[62:37] 
[62:37] mete  se  queda.
[62:38] 
[62:38] Sí,  como  nosotros  al  final.  No,
[62:39] 
[62:39] nosotros  probamos  muchas  cosas  y  las
[62:41] 
[62:41] cancelamos,  ¿eh?
[62:42] 
[62:42] Sí,
[62:42] 
[62:42] sí,  claro.  Probamos  muchas  cosas
[62:45] 
[62:45] de  herramientas.  Nosotros  probamos
[62:47] 
[62:47] herramientas
[62:50] 
[62:50] hablando  de  factor  calidad.  Vale,  vale,
[62:51] 
[62:51] vale.
[62:52] 
[62:52] Ah,  vale.  Perdona.  Como  nosotros,  digo,
[62:53] 
[62:53] nosotros  como  compradores,  nosotros
[62:55] 
[62:55] compramos  casi  toda  la  I  que  hay.  Cuando
[62:57] 
[62:57] hay  una  II  para  hacer  marketing,  para
[62:59] 
[62:59] hacer  ventas,  hay  mucha  demasiada.  Y  y
[63:02] 
[63:02] bueno,  pero  nuestra  reacción  por  defecto
[63:03] 
[63:03] es  la  vamos  a  probar  porque  queremos  lo
[63:05] 
[63:05] que  funciona,  queremos  lo  último  y  y  no
[63:08] 
[63:08] todas  funcionan
[63:08] 
[63:08] y  no  funcionan,  no  funcionan,  no  no
[63:09] 
[63:09] las  que  funcionan  algunas,  por  ejemplo,
[63:11] 
[63:11] Genesis,  ¿no?  Que  es  una  empresa
[63:12] 
[63:12] invertida  por  nosotros,  funciona  muy
[63:13] 
[63:14] bien.  Seguimos  siendo  clientes  desde
[63:15] 
[63:15] hace  más  de  dos  años,  creo.
[63:16] 
[63:16] No,  no,  yo  he  probado  un  montón,  pero
[63:17] 
[63:17] por  ejemplo  yo  lo  que  est  montando  estos
[63:19] 
[63:19] últimos  años,  estos  últimos  meses,  era
[63:21] 
[63:21] todo  el  tema  de  he  contratado  eh
[63:23] 
[63:23] ingenieros  para  el  equipo  de  Go  to
[63:25] 
[63:25] Market  y  entonces  montamos  agentes  para
[63:26] 
[63:26] el  equipo  de  Go  to  Market.  Entonces  cada
[63:28] 
[63:28] año  monta  una  visión  de  lo  que  va  a  ser
[63:29] 
[63:29] ese  año  para  Go  to  Market  en  revenue  y
[63:31] 
[63:31] entonces  tenemos  la  23,  24,  25  y  ya  he
[63:33] 
[63:33] montado  la  26  y  la  del  26  puramente  es  a
[63:36] 
[63:36] swarm  of  agents  working  for  every  single
[63:38] 
[63:38] one  of  the  go  to  market  people,  ¿no?  Y
[63:40] 
[63:40] entonces  al  final  es  un  conjunto  de
[63:41] 
[63:41] agentes  de  IA  trabajando  para  cada  uno
[63:43] 
[63:43] de  mis  empleados  en  la  empresa.  Y
[63:45] 
[63:45] tenemos  allí  hemos  montado  un  AISDR,  por
[63:47] 
[63:47] ejemplo,  que  funciona  muy  bien,  gestiona
[63:49] 
[63:49] el  78%  de  las  de  los  inbounds.  Tenemos,
[63:51] 
[63:51] o sea,  los  inbounds  que  os  llegan  al
[63:53] 
[63:53] teléfono  de  11  Labs,  le  contesta  un  11
[63:55] 
[63:55] Laps.  Cuando  haces  el  Cuando  haces  el  le
[63:57] 
[63:57] metes  eh  para  ponerte  en  el  form  para
[64:00] 
[64:00] meterte  ahí,  te  aparece  una  gente  y
[64:02] 
[64:02] dice,  "¿Quieres  hablar  conmigo?  Estoy
[64:03] 
[64:03] indisponible  directente."  Si  es  una
[64:04] 
[64:04] agente.  I  que  habla  contigo.  78%  es
[64:07] 
[64:07] vuestro  o  es  un
[64:08] 
[64:08] totalmente  nuestro.  Claro,
[64:09] 
[64:09] porque  no  será  de  cómo  se  llama
[64:11] 
[64:11] cintesia.  Un  un  competidor.
[64:13] 
[64:13] Sintesia.  Utiliza  mucho  Eleven  Labs  y
[64:14] 
[64:14] entonces  ellos  hacen  la  parte  de  avatar.
[64:16] 
[64:16] Sí.
[64:17] 
[64:17] Eh,
[64:17] 
[64:17] ¿cuál  es  vuestro  competido?  Bueno,  no  lo
[64:18] 
[64:18] vas  a  decir.  No,
[64:19] 
[64:19] todos
[64:20] 
[64:20] tenéis  tenéis  competencia,  ¿no?
[64:22] 
[64:22] Sí.  Open  AI  y  toda  esta  gente.
[64:25] 
[64:25] Sí.  Sí,  pero  bueno,  está  bien,  ¿no?  Pero
[64:28] 
[64:28] para  mí,
[64:28] 
[64:28] pero  pregunto  market  agents  son  todos
[64:30] 
[64:30] vuestros,  ¿no?
[64:31] 
[64:31] Nuestros  agentes  son  nuestros  porque  al
[64:32] 
[64:32] final  yo  estaba  cansado  de  comprar
[64:33] 
[64:33] cosas,  bustecearlas  y  no  me  funcionaban
[64:35] 
[64:35] para  nada,  ¿no?  Un  por  un  lado  y  el  otro
[64:37] 
[64:37] lado  era  que  mi  equipo  de  Infosc  me
[64:39] 
[64:39] decía,  "Olvídate,  no  lo  voy  a  probar
[64:41] 
[64:41] nunca,  ¿no?"  Eh,  y  entonces  pues  bueno,
[64:43] 
[64:43] eh,
[64:43] 
[64:43] soy  el  agente  de  seguridad.
[64:45] 
[64:45] Sí.  Y  entonces  al  final  lo  conseguimos
[64:47] 
[64:47] nosotros  y  tenemos  pues  eso,  el  AISDR,
[64:49] 
[64:49] tenemos  el  el  AI  Proposals  Managers,
[64:52] 
[64:52] tenemos  1000  cosillas.  Hablando  de
[64:53] 
[64:53] implementaciones,  eh,  Carlas,  ¿tenéis
[64:56] 
[64:56] forwardloy  engineers  vosotros?
[64:58] 
[64:58] Sí,  sí,  son
[64:59] 
[64:59] ¿Qué  perfil  son?  O  sea,  que
[65:01] 
[65:01] eh  muchas  veces  Expalaners,  eh,
[65:03] 
[65:03] que  es  el  que  se  inventó  el  forward  de
[65:04] 
[65:04] plo  Engineer.
[65:05] 
[65:05] Exactamente.  Que  lo  sacó  de  de defensa,
[65:08] 
[65:08] ¿no?  Eh,  pero  sí,  nosotros  tenemos  un
[65:11] 
[65:11] montón  y  lo  tenemos  por  todo  el  mundo  y
[65:12] 
[65:12] lo
[65:12] 
[65:12] Pero  claro,  perdona,  él  for  engineer  de
[65:14] 
[65:14] Palanter  sabía  un  montón  de  big  data  y
[65:18] 
[65:18] de  repente  sabe  de  workflows  de
[65:20] 
[65:20] productividad  y  de  voces.  Claro,  tenemos
[65:22] 
[65:22] dos  tipos  de  perfil  dentro  del  Forward
[65:24] 
[65:24] deploy  engineer  que  para  nosotros  es  un
[65:25] 
[65:25] equipo  y  entonces  dentro  del  Forward
[65:26] 
[65:26] deploy  hay  la  gente  que  son  más
[65:28] 
[65:28] strategies  y  la  gente  que  es  más  eh
[65:31] 
[65:31] puramente  ingenieros  y  normalmente  en
[65:33] 
[65:33] cuentas  grandes  o  en  cuentas  más
[65:35] 
[65:35] estratégicas  metemos  a  los  dos,  el
[65:38] 
[65:38] strategist  y
[65:38] 
[65:38] vale  Strategist  sí  que  lo  puede  reciclar
[65:40] 
[65:40] de  Palantir,  pero  el  técnico  quizá  no,
[65:41] 
[65:41] porque  es  otro  perfil,
[65:42] 
[65:42] ¿no?  Porque  Palantir  tiene  los  secos  y
[65:44] 
[65:44] los  otros,  ¿no?  Entonces  uno  es  más
[65:45] 
[65:45] técnico  y  el  otro  no  tanto.  Entonces,
[65:47] 
[65:47] bueno,  contratamos  mucho  de  Palantir,
[65:49] 
[65:49] pero  sobre  todo  también  gente  que  está
[65:51] 
[65:51] Y  esto  se  cobra  el  for  Engineer,  se
[65:52] 
[65:52] cobra  los  servicios  de  estas  personas  o
[65:55] 
[65:55] o  es  un  coste  que  asumís  vosotros.
[65:57] 
[65:57] Nosotros  no  lo  cobramos.
[65:58] 
[65:58] No  lo  cobráis,  ¿eh?  Está  incluido  en  la
[66:00] 
[66:00] tarifa  recurrente,  en  los  tokens.
[66:02] 
[66:02] Exacto,  exacto.  Sí,  sí.  Ahora,  si  te  voy
[66:04] 
[66:04] a  construir  customizaciones  porque  eres
[66:06] 
[66:06] empresa  A  y  necesitas  20
[66:08] 
[66:08] customizaciones,  pues  sí  que  te  los  voy
[66:09] 
[66:09] a  cobrar.
[66:10] 
[66:10] Sí.
[66:10] 
[66:10] Vale.  Pero
[66:11] 
[66:11] empresa  A,  ¿qué  significa?
[66:12] 
[66:12] Cualquiera,  da  igual.
[66:14] 
[66:14] Pero,  ¿qué  significa  empresa  A?  No,  que
[66:15] 
[66:15] sea  una  empresa  pues  de
[66:16] 
[66:16] ah,  o  sea,  no no  estás  diciendo  que  es
[66:18] 
[66:18] una  empresa  top,  digamos,  para  vosotros,
[66:20] 
[66:20] ¿no?  Que  es  una  empresa  gigante  o
[66:21] 
[66:21] mediana  y  que  necesita  25
[66:23] 
[66:23] customizaciones  o  o  cinco  o  lo  que  sea.
[66:26] 
[66:26] Coste,  esto  se  lo  hacemos  porque  lo
[66:27] 
[66:27] cobramos
[66:28] 
[66:28] entonces  cobramos  con  las  horas  de
[66:29] 
[66:29] forware  deploy.
[66:31] 
[66:31] Vale.
[66:32] 
[66:32] Sí.  Oye,  estaríamos  aquí  mucho  rato,
[66:33] 
[66:33] pero  hay  muchísima  gente  y  yo  creo  que
[66:35] 
[66:35] deberíamos  pasar  a  a  las  preguntas,  e,
[66:37] 
[66:37] así  que  quién  quiere  empezar  a  Hay
[66:40] 
[66:40] premio  para  las  preguntas,  Marcial,
[66:42] 
[66:42] hoy  tenemos  muchas  muchas  camisetas
[66:45] 
[66:45] nuevas  que  lo  anunciamos  aquí.  Vamos  a
[66:47] 
[66:47] sortear  eh  la  el  merchandes  nuevo  de  NIC
[66:50] 
[66:50] que  que  ha  hecho  BMAT  para  nosotros.
[66:52] 
[66:52] Entonces,  entiendo  que  sí  que  habrá
[66:53] 
[66:53] premio  para  la  mejor  pregunta  y  la  gente
[66:55] 
[66:55] que  participa,  pero  lo  vamos  a  averiguar
[66:57] 
[66:57] mientras  mientras  pregunta  la  gente.
[66:59] 
[66:59] [risas]
[67:00] 
[67:00] Por  cierto,  antes  no  sé  si  escuchabas  un
[67:01] 
[67:02] ruido  en  la  pared  de  aquí  al  lado.
[67:04] 
[67:04] Esto  es  una  participada  tuya,  ¿eh?
[67:05] 
[67:05] Y  tuya.  [risas]  Bueno,  vuestra.
[67:07] 
[67:07] Sí,  sí.  Teer
[67:09] 
[67:09] oficinas  que
[67:09] 
[67:09] están  montando  un  robot  aquí  al  lado  y
[67:11] 
[67:11] les  he  tenido  que  escribir  decir,  "Oye,
[67:13] 
[67:13] cortar  un  poco  el  rollo  un  rato
[67:16] 
[67:16] porque  no  no  se  escuchaba."  El  robot  se
[67:18] 
[67:18] dispara  y  [risas]
[67:21] 
[67:21] bueno,
[67:22] 
[67:22] aguacias.
[67:23] 
[67:23] Antes  que  nada,  muchísimas  gracias.  Es
[67:24] 
[67:24] la  sesión  que  más  he  disfrutado  de  las
[67:26] 
[67:26] que  vino  de  aquí,  que  he  venido  aquí  a
[67:28] 
[67:28] INC.  Segundo,  muchísimas  gracias  por  tu
[67:31] 
[67:31] trabajo.  Me  has  entretenido  centenares  y
[67:33] 
[67:33] miles  de  horas.  Esperamos  que  tu  trabajo
[67:36] 
[67:36] dure  más  de  dos  años.
[67:39] 
[67:39] Dos  años.
[67:39] 
[67:39] Ojalá.  Un  poco  más.  Un  poco  [risas]  más.
[67:42] 
[67:42] y  sobretot  Carl  la  veritat  que  nosaltres
[67:45] 
[67:45] un  refer  el  teu  deck  de  presales  hem
[67:50] 
[67:50] y  yo  socano
[67:53] 
[67:53] porque  la  audiencia  exo  soy  del  mundo
[67:55] 
[67:55] tech  y
[67:57] 
[67:57] te  tengo  que  decir  que  después  de  haber
[67:59] 
[67:59] levantado  300  millones  y  tener  una
[68:01] 
[68:01] valoración  de  6.6  6  billion.  Me  ha
[68:03] 
[68:03] matado  un  poco  la  frase,  "Los  que
[68:05] 
[68:05] trabajamos  en  el  mundo  tech  vivimos  en
[68:07] 
[68:07] una  burbuja.  ¿Me  lo  podéis  desarrollar
[68:08] 
[68:08] un  poquito  más?"
[68:10] 
[68:10] No,  claro,  sí,  porque  al  final  como  nos
[68:12] 
[68:12] relacionamos  todos  con  nosotros,  vimos
[68:13] 
[68:13] como  intentamos  ir  más  avanzados,
[68:15] 
[68:15] aplicamos  las  últimas  tecnologías,  pero
[68:17] 
[68:17] no  es  el  día  a  día  de  la  gente  normal,
[68:19] 
[68:19] de  las  empresas  normales.  Entonces,
[68:20] 
[68:20] vimos  en  esta  burbuja  en  general  que  nos
[68:22] 
[68:22] hemos  creado  nosotros  y  que  está
[68:24] 
[68:24] funcionando  muy  bien  y  que  a  mí  me
[68:25] 
[68:25] encanta  porque  hace  10  años,  cuando  yo
[68:28] 
[68:28] empecé  a  trabajar  en  Tecomas,  eh,  pues
[68:30] 
[68:30] cuánta  gente  se  dedicaba  al  mundo
[68:32] 
[68:32] tecnológico  en  Barcelona  o  en  España  o
[68:34] 
[68:34] en  toda  Europa,  pues  éramos  los  raros,
[68:36] 
[68:36] ¿no?  Y  a  día  de  hoy  puedes  montarte  una
[68:38] 
[68:38] carrera  profesional  sin  ningún  problema
[68:39] 
[68:39] y  montar  empresas  espectaculares
[68:41] 
[68:41] trabajando  en  tech  y  montando  startups  y
[68:43] 
[68:43] me  parece  genial,  pero  no  deja  de  ser
[68:45] 
[68:45] una  burbuja,  no  es  el  día  a  día.  Si  yo
[68:47] 
[68:47] miro  todos  mis  amigos  de  la  infancia  que
[68:49] 
[68:49] nos  hablamos  continuamente,  eh,  soy  el
[68:53] 
[68:53] único  que  trabaja  en  Tec.  Entonces,  la
[68:55] 
[68:55] gente  sigue  trabajando  en  el  día  a  día,
[68:57] 
[68:57] que  es  lo  normal  y  que  me  parece  bien.  Y
[68:58] 
[68:58] entonces,  estamos  en  una  en  una
[68:59] 
[68:59] burbujita.  sueldos  más  altos  tenemos
[69:02] 
[69:02] hablamos  de  vestings,  hablamos  de  de
[69:05] 
[69:05] equity,  hablamos  de  fundraising,
[69:06] 
[69:06] hablamos  de  valorizaciones  en  en  the
[69:08] 
[69:08] billions  y  cosas  así  y  no  es  lo  normal
[69:10] 
[69:10] de  la  gente.
[69:11] 
[69:11] Buscamos  en  Open  AI  en  vez  de  en  Google.
[69:15] 
[69:15] Claro,  claro.
[69:15] 
[69:15] Vale,  gracias.
[69:19] 
[69:19] Más  preguntas  por  aquí.
[69:22] 
[69:22] Primera  fila.
[69:26] 
[69:26] Tenemos  ya  para  ir  al  uno,  pero  no  sé  si
[69:28] 
[69:28] habéis  fijado,  2  horas  intentando  que  el
[69:31] 
[69:31] HDMI  funcione  y  no  [risas]  hemos
[69:32] 
[69:32] conseguido  que  vaya  el  HDMI.  Eh,  es
[69:34] 
[69:34] increíble.
[69:35] 
[69:35] Mira  que  nos  hemos  currado  las  fotos,
[69:36] 
[69:36] las  imágenes,  todo  de  nada.
[69:37] 
[69:38] Pero  el  HDMI  eh,  es  demasiado  temprano.
[69:40] 
[69:40] 2026  [risas]  era  el  año  del  HDMI.  Este
[69:42] 
[69:42] Level  Laps,  ¿no?
[69:43] 
[69:43] Eh,  mi  pregunta  es,  ¿cuánto  facturasteis
[69:45] 
[69:45] en  el  primer  año  y  cómo  relacionas  el
[69:47] 
[69:47] esfuerzo  que  hicisteis  en  ese  primer  año
[69:49] 
[69:49] para  llegar  a  ese  nivel  de  facturación
[69:50] 
[69:50] con  el  que  habéis  hecho  en  este  último
[69:51] 
[69:51] año  para  llegar  a  los  300  millones?
[69:53] 
[69:53] Estos  que  has  dicho,
[69:54] 
[69:54] ¿no?  Ir  de  cero  a  de  cero  a  uno  siempre
[69:57] 
[69:57] es  complicadísimo.
[69:59] 
[69:59] De  cer  a  uno  y  da  igual  el  baremo,  ¿no?
[70:00] 
[70:00] Pero  es  lo  más  difícil  cuando  lanzamos
[70:02] 
[70:02] nuevos  mercados,  por  ejemplo,  y  decimos,
[70:05] 
[70:05] "Vale,  empezamos  desde  cero  en  México.
[70:07] 
[70:07] [ __ ]  conseguir  llegar  a  los  primeros
[70:09] 
[70:09] 5  millones  en  Aar  y  tal.  siempre  es
[70:12] 
[70:12] complicadísimo.  Luego  se  hace  más  fácil
[70:13] 
[70:13] porque  empiezas  a  tener  un  nombre,
[70:14] 
[70:15] utilizas  case  studies  y  todas  estas
[70:16] 
[70:16] cosillas  y  como  la  rueda  empieza  a  girar
[70:18] 
[70:18] más  rápido,  ¿no?  Pero  pero  es
[70:20] 
[70:20] complicado.  Nosotros  el  primer  año  creo
[70:22] 
[70:22] que  finalizamos  son  30  millones,  una
[70:24] 
[70:24] cosilla  así,  ¿eh?  Y  luego
[70:27] 
[70:27] no  es  lo  normal,  eh,  [risas]
[70:30] 
[70:30] y  y y  de  cero  a  uno,  o  sea,  la  pregunta
[70:32] 
[70:32] era  de  cero  a  uno,  ¿qué  fue?  Un  fin  de
[70:33] 
[70:34] semana.  Eso  fue  un  fin  de  semana  [risas]
[70:36] 
[70:36] durísimo,  durísimo.
[70:38] 
[70:38] Que  levante  la  mano  el  que  tardó  un  fin
[70:39] 
[70:39] de  semana  y  ir  de  cero  a  uno.  [risas]
[70:41] 
[70:42] Pues  no  me  acuerdo  exactamente  el  número
[70:43] 
[70:43] que  era,  pero  lanzamos  un  nuevo  producto
[70:45] 
[70:46] y  en  en  24  horas  había  lanzado  había
[70:48] 
[70:48] conseguido  más  de  1  millón  en  en
[70:51] 
[70:51] esto  ha  sido  un  producto  que  lanzamos
[70:52] 
[70:52] pronto  que  hace  hace  nada,  ¿no?  Pero
[70:54] 
[70:54] claro,  al  final  a  medida  que  vas
[70:56] 
[70:56] creciendo  como  es  más  fácil  conseguir
[70:58] 
[70:58] ese  siguiente  millón  y  millón,  ¿no?
[70:59] 
[70:59] ¿Cuándo  se  funda  Eleven  Labs?
[71:01] 
[71:01] Eh,  creo  que  es  14  de  abril  del  2022.
[71:06] 
[71:06] 2022.  Hace  3  años  y  medio.
[71:07] 
[71:07] Sí.  Entonces,  eso  es  cuando  montamos  la
[71:09] 
[71:09] empresa  en  Delaware  y  tenemos  el  holding
[71:11] 
[71:11] en  Delaware  y
[71:14] 
[71:14] entonces  la  primera  ronda  se  hizo  en
[71:16] 
[71:16] julio  del  2022,  que  es  a  la  que  entré  yo
[71:20] 
[71:20] a  5  millones  de  valorización  y  luego  a
[71:23] 
[71:23] partir  de  ese  momento  empezamos  a  montar
[71:24] 
[71:24] los  foundational  models  y  a  finales  de
[71:25] 
[71:25] enero  del  2023  lanzamos  en  el  primer
[71:27] 
[71:27] producto.
[71:28] 
[71:28] Vale.  Y
[71:29] 
[71:29] el  múltiplo  sobre  la  primera  ronda  has
[71:30] 
[71:30] dicho  que  era
[71:31] 
[71:31] 800  y  pico  X.
[71:33] 
[71:33] Y  tengo  otra  preguntita  muy  pequeña  que
[71:35] 
[71:35] es  más,  ¿de  dónde  viene  el  nombre  11
[71:37] 
[71:37] Labs?
[71:37] 
[71:37] Uf.  lo  veo  un  poco  random  para  una  de
[71:39] 
[71:39] estudios  así.
[71:40] 
[71:40] Bueno,  es  una  pregunta  para  Mati,
[71:41] 
[71:41] evidentemente,  uno  de  los  founders,  que
[71:43] 
[71:43] si  le  preguntas  eh  se  va  a  tirar  horas
[71:46] 
[71:46] hablando  horas.  Eh,  yo  he  oído  la
[71:49] 
[71:49] historia  25,000  veces  y  ya  desconecto
[71:51] 
[71:51] normalmente.  Eh,  no,  al  final  el  final
[71:54] 
[71:54] Mati  viene  de  de  hacer  matemáticas  en  la
[71:56] 
[71:56] universidad  y  entonces  para  él  el  número
[71:59] 
[71:59] 11  es  un  un  número  primo  y  tiene  magical
[72:02] 
[72:02] properties  como  él  dice  siempre  y  no  sé
[72:04] 
[72:04] cuántos.  pues  él  nació  en  el  día  el  día
[72:06] 
[72:06] 11  de  un  mes  concreto.  Han  pasado  cosas
[72:09] 
[72:09] en  la  empresa  diferentes  en  eh  en  los
[72:12] 
[72:12] días  11  y  entonces  pues  bueno,  hay  hay
[72:13] 
[72:13] como  una  historia  detrás  del  número  11,
[72:16] 
[72:16] ¿no?  Y  entonces  pues  bueno,  lo  que  no
[72:17] 
[72:18] queríamos  era  montarle  darle  un  nombre
[72:20] 
[72:20] que  nos  relacionara  con  tema  de  voz,  por
[72:22] 
[72:22] ejemplo,  porque  al  final  si  en  algún
[72:24] 
[72:24] momento  quieres  hacer  otras  cosas  más
[72:26] 
[72:26] allá  como  agentes  o  lo  que  quieras
[72:27] 
[72:27] hacer,
[72:27] 
[72:28] imag
[72:28] 
[72:28] imagen,  vídeos,  eh,  te  como  te  quedas
[72:31] 
[72:31] como  muy  anclado  en  eso,  ¿no?
[72:32] 
[72:32] Funcionalmente.  Y  entonces,  pues  bueno,
[72:33] 
[72:33] queríamos  algo  más  más
[72:35] 
[72:35] Carlos,  lo  has  comentado  ahora.  Goy  una
[72:36] 
[72:37] pregunta  también.  Eh,  tú  entraste  como
[72:38] 
[72:38] business  angel,
[72:39] 
[72:39] ¿sí?
[72:40] 
[72:40] Y  te  has  como  quedado  como  una  especie
[72:42] 
[72:42] de  cofounder.
[72:43] 
[72:43] Sí,  yo  entré  como  el  primer  fui  el
[72:45] 
[72:45] primer  investor  en  la  empresa,  eh,  y  les
[72:47] 
[72:47] ayudé  a  hacer  toda  la  ronda  entera,  eh,
[72:50] 
[72:50] porque  nadie  nos  quería  meter  pasta  y
[72:52] 
[72:52] todo  el  mundo  nos  rechazaba  y  entonces
[72:54] 
[72:54] costó  muchísimo.  Y  luego  sí,
[72:56] 
[72:56] porque  esto  fue  antes  de,  perdón,  de  que
[72:59] 
[72:59] saliera  CHGPT.  Exacto.
[73:01] 
[73:01] Medio  año  antes.  Totalmente.
[73:03] 
[73:03] Y  claro,  nosotros  no  teníamos  ni  idea
[73:04] 
[73:04] que  iba  a  salir  CHPT,  ¿eh?
[73:07] 
[73:07] No  teníamos  ide.
[73:07] 
[73:07] No  sabías  ni  que  existía.
[73:08] 
[73:08] No  sabíamos  que  existía  la  primera  vez.
[73:11] 
[73:11] Sí,  sí,  pero  nadie  tenía  ni  idea  que  iba
[73:13] 
[73:13] a  salir  en  noviembre  y  lo  que  se  iba  a
[73:15] 
[73:15] convertir  y  nos  ayudó  muchísimo,
[73:17] 
[73:17] sinceramente,  porque  nosotros  lanzamos
[73:19] 
[73:19] en  enero  cuando  había  el  boom  de  todo  el
[73:20] 
[73:20] tema  chat  GPT,  chat  GPT,  entonces
[73:23] 
[73:23] fue  super  buen  timing.  Lo  lanzas  a  lo
[73:25] 
[73:25] mejor  se  meses  antes  y  te  comes  de  te
[73:28] 
[73:28] estampas,  ¿no?  Lan  lo  lanzas  un  año  más
[73:30] 
[73:30] tarde  y  tienes  millones  millones  de
[73:32] 
[73:32] competidores.  Entonces,  bueno,  fue
[73:34] 
[73:34] bastante
[73:34] 
[73:34] más  preguntas,
[73:36] 
[73:36] si  no  no  dará  tiempo.  Como  como  update  e
[73:39] 
[73:39] hay  una  camiseta  de  Inding  Mafia  que  es
[73:41] 
[73:41] la  primera  que  damos  para  la  mejor
[73:42] 
[73:42] pregunta,  que  ni  Jordi  la  tiene,  de
[73:44] 
[73:44] hecho,
[73:44] 
[73:44] y  luego  sortearemos  tres  para  quien  ha
[73:48] 
[73:48] participado  en  el  sorteo  que  había  antes
[73:49] 
[73:49] de  la  tertulia.
[73:52] 
[73:52] Hola,  Carlis,  ¿cómo  estás?  Hoy  vi  un
[73:54] 
[73:54] post  que  hiciste  en  Twitter  como  la
[73:56] 
[73:56] parte  de  que  el  Go  Market  tradicional  ya
[73:58] 
[73:58] no  funciona.  ¿Cuál  es  el  error  más  común
[74:01] 
[74:01] que  siguen  cometiendo  los  founders  hoy?
[74:03] 
[74:03] O  sea,  nos  comentabas,  por  ejemplo,
[74:05] 
[74:05] cerrar  un  deal  de  casi  20,illones,  24
[74:07] 
[74:07] horas,  ¿qué  funciona  hoy  o  qué
[74:09] 
[74:09] recomiendas  en  en  Go  to  Market  para
[74:12] 
[74:12] llegar  a  esos?
[74:14] 
[74:14] Eh,  para  mí,  yo  creo  que  lo  lo  el  error
[74:16] 
[74:16] más  grande  es  intentar  buscar  Wales  como
[74:19] 
[74:19] clientes,  ¿no?  Muy  rápido,  porque  al
[74:21] 
[74:21] final  lo  que  está  muy  bien  intentar
[74:22] 
[74:22] cerrar  un  contrato  de  1  millón  o  lo  que
[74:24] 
[74:24] sea,  pero  y  hay  founders  que  están
[74:26] 
[74:26] obsesionados  en  eso,  pero  el  problema
[74:28] 
[74:28] está  en  que  si  se  te  cae  te  jode  toda  la
[74:31] 
[74:31] toda  la  empresa  entera  y  entonces  para
[74:32] 
[74:32] mí  lo  ideal  es  siempre  intentar
[74:34] 
[74:34] construir  una  pipeline  que  sea  bastante
[74:36] 
[74:36] te  de  liquidez,  ¿no?  Que  tengas
[74:37] 
[74:37] contratos  que  tengas  deals  que  son
[74:40] 
[74:40] tácticos  que  son  pequeños.  Estamos
[74:42] 
[74:42] hablando  de  a  lo  mejor  1000  al  mes  o  lo
[74:44] 
[74:44] que  sea  y  o  algo  menos  si  es  necesario,
[74:46] 
[74:46] ningún  problema,  pero  sobre  todo
[74:49] 
[74:49] estructurarlo  para  que  te  den  liquidez
[74:50] 
[74:50] esos  deals,  te  den  momentum  y  te  ayude  a
[74:53] 
[74:53] cerrar  contratos  más  grandes.  Porque  lo
[74:54] 
[74:54] peor,  y  lo  he  visto  en  mi  equipo  también
[74:56] 
[74:56] es  gente  que  intenta  ir  a  esos  whale
[74:58] 
[74:58] deals  eh,  desde  el  primer  momento,  se
[75:00] 
[75:00] retrasan  por  1000  motivos,  se  acaban
[75:02] 
[75:02] retrasando  y  retrasando  y  esta  gente
[75:04] 
[75:04] pierde  todo  lo  que  es  la  confianza  en
[75:05] 
[75:05] ellos  mismos  hasta  que  no  empiezan  a
[75:07] 
[75:07] firmar,  ¿no?  Entonces  yo  siempre  les
[75:08] 
[75:08] recomiendo,  "Oye,  firma  contratos  más
[75:10] 
[75:10] pequeños,  me  da  igual  el  la  cantidad,
[75:12] 
[75:12] genera  esa  confianza,  se  aprende  cómo
[75:15] 
[75:15] contestar  las  preguntas  y  tal  y  esos
[75:17] 
[75:17] días  te  llevarán  al  siguiente,  te
[75:18] 
[75:18] llevarán  al  siguiente  y  al  final
[75:19] 
[75:19] acabarás  firmando  esos  million  dólar
[75:20] 
[75:20] contract,  ¿no?  Todo  el  mundo  quiere
[75:22] 
[75:22] firmar  un  Santander  como  cliente  y  me
[75:23] 
[75:23] parece  genial  el  Santander  como  cliente,
[75:25] 
[75:26] pero  vas  a  tardar  bastante  encerrar
[75:27] 
[75:27] Santander  y  entonces  busca  otros
[75:29] 
[75:29] clientes  típicos.  Lo  que  pas  que  no  todo
[75:30] 
[75:30] el  mundo  tiene  vuestro  ciclo,  vuestro
[75:32] 
[75:32] tiempo  de  venta.  Eh,  es  que  no  sé  si  es
[75:34] 
[75:34] aplicable  a  todo  el  mundo,  porque  se
[75:36] 
[75:36] trabajar  una  venta  lleva  tiempo.
[75:38] 
[75:38] Entonces,  tú  te  metes  en  el  motion  de
[75:40] 
[75:40] SNB,  eh,  o  Market  o  te  metes  en
[75:43] 
[75:43] enterprise,  pero  no  puedes  hacer  todo  a
[75:45] 
[75:45] la  vez.  Eh,
[75:45] 
[75:45] yo  creo  que
[75:46] 
[75:46] con  un  ciclo  de  venta  normal  de  una
[75:47] 
[75:47] startup  normal,
[75:48] 
[75:48] ¿no?  Pero  yo  creo  que  a  día  de  hoy,  tal
[75:49] 
[75:49] y  como  hacemos  empresas,  montamos
[75:51] 
[75:51] empresas  desde  cero,  tú  necesitas
[75:53] 
[75:53] intentar  atacar  los  tres  segmentos
[75:54] 
[75:54] puramente  porque  no  sabes  cuál  te  va  a
[75:56] 
[75:56] funcionar  mejor.  Entonces,  si  tú  ya
[75:57] 
[75:57] decides  que  un  segmento  es  mejor  para  ti
[75:59] 
[75:59] porque  el  ICP  es  totalmente  totalmente
[76:01] 
[76:01] estático  y  has  decidido  ir  por  allí,  a
[76:03] 
[76:03] lo  mejor  te  pegas  una  [ __ ]  y  es
[76:04] 
[76:04] demasiado  tarde  para  solar.
[76:05] 
[76:05] Pero  vosotros  habéis  priorizado  deals
[76:08] 
[76:08] grandes.
[76:08] 
[76:08] No,
[76:09] 
[76:09] no,
[76:09] 
[76:10] no,  no.  El  primer  deal  que  firmamos  fue
[76:11] 
[76:11] un  deal  de  12,000  de  1000  al  mes.  ¿Y
[76:14] 
[76:14] quién  era?  una  empresa  que se  llama
[76:16] 
[76:16] IoChat  que  está  en  que  son  era  habían
[76:19] 
[76:19] construido  un  chat  GPT  antes  a  través  de
[76:22] 
[76:22] aplicación  de  iOS  y  estaban  funcionando
[76:24] 
[76:24] superb  y  le  metieron  voz  y  fueron  los
[76:27] 
[76:27] primeros  que  le  metieron  voz  a  un  chat
[76:28] 
[76:28] GPT  y  luego  firmamos  el  segundo  esa
[76:30] 
[76:30] misma  semana  una  empresa  de  medios
[76:32] 
[76:32] americana  que  se  llama  Futuri,  que  hacen
[76:34] 
[76:35] radios  automatizadas  y  que  lo  firmamos
[76:37] 
[76:37] por  36,000  3000  al  mes,  2  años  de
[76:39] 
[76:39] contrato.  Esto  es  inbound,
[76:42] 
[76:42] eh,  uno  fue  inbound,  el  otro  fue
[76:43] 
[76:43] outbound.  A  día  de  hoy  nuestra  revenión
[76:45] 
[76:45] es  42%  fue  es  outbound.  Entonces,  claro,
[76:48] 
[76:48] para  mí  cuando  tú  montas  Go  to  Market
[76:50] 
[76:50] piensas,  "No,  levelamos  hace  mucho
[76:51] 
[76:52] inbound,  ¿no?  No,  claro,  recibimos
[76:53] 
[76:53] centenares  de  inbounds  cada  semana.  La
[76:55] 
[76:55] calidad  de  esos  inbounds  es  lo  que
[76:56] 
[76:56] realmente  te  diferencia,  pero  yo  no
[76:59] 
[76:59] puedo  hacer  que  mi  equipo  de  go  to
[77:00] 
[77:00] market  esté  siempre  ling  en  inbounds
[77:02] 
[77:02] porque  al  momento  van  a  desaparecer.
[77:04] 
[77:04] Entonces,  la  fuerza  que  tenemos  montado
[77:05] 
[77:06] este  año,  es  decir,  oye,  ¿cómo  pasamos
[77:07] 
[77:07] de  que  el  10%  de  los  deals  sean
[77:10] 
[77:10] outbounds  a  principios  de  año  y  a  día
[77:12] 
[77:12] del  42%?  Ha  sido  un  un  una
[77:15] 
[77:15] Y  el  outbound  no  es  más  upet.
[77:18] 
[77:18] El  no  es  más,
[77:19] 
[77:19] no  vais  más  a  Market,  no  vais  más  a
[77:20] 
[77:21] Enterprise.
[77:21] 
[77:21] Ahora  sí,  pero  seguimos  haciendo,  tengo
[77:23] 
[77:23] el  equipo  dividido  y  algunos  que  están
[77:25] 
[77:25] pure  Enterprise,  otros  strategic,  Mid
[77:26] 
[77:27] Market  y  luego  está  commercial,  que  le
[77:28] 
[77:28] llamamos,
[77:29] 
[77:29] que  es  pequeños,
[77:31] 
[77:31] más  pequeñito  y  textar  más  pequeñas  y
[77:33] 
[77:33] tal,  ¿no?  Y  entonces  entre  los  todos  te
[77:35] 
[77:35] dan  liquidez.
[77:36] 
[77:36] ¿Cuál  es  el  ticket  medio?
[77:40] 
[77:40] No  te  sabría  decir  ahora  mismo,
[77:41] 
[77:42] pero  10,000  €  50,000  100.000  un  millón
[77:45] 
[77:46] de
[77:47] 
[77:47] hecho  un  salto
[77:48] 
[77:48] no  no
[77:49] 
[77:49] más  o  menos  orden  de  magnitud
[77:52] 
[77:52] no  te  sabría  decir  [risas]
[77:54] 
[77:54] cuántos  clientes  tenéis
[77:56] 
[77:56] eh
[77:57] 
[77:57] vamos  a  llegar  vamos  a  llegar  [risas]
[78:00] 
[78:00] 100  millones  de  usuarios
[78:02] 
[78:02] usuarios  no  la  línea  del  partido
[78:05] 
[78:05] no  Enterprise.  Enterprise
[78:06] 
[78:06] hacéis  media  training,  ¿no?  A  este
[78:08] 
[78:08] tamaño  [risas]
[78:09] 
[78:09] está  bien,  pero  no  lo  parece,  eh,  porque
[78:11] 
[78:11] eres  natural,  pero  pum,  de  repente  hemos
[78:13] 
[78:13] encontrado  el  muro  [risas]
[78:14] 
[78:14] y  el  muro  no  se  mueve.
[78:16] 
[78:16] Enterprise  está  ya  casi  al  50%  de  las
[78:19] 
[78:19] revenus.
[78:19] 
[78:19] Vale,
[78:20] 
[78:20] sí,
[78:21] 
[78:21] pues  nos  quedamos  con  este  dato.
[78:23] 
[78:23] Más  preguntas.
[78:24] 
[78:24] ¿Qué  tal,  Carlas?  E,  bueno,  gracias  por
[78:27] 
[78:27] la  tertulia  a  todos.  Eh,  el  otro  día  eh
[78:29] 
[78:29] publicaste  en  LinkedIn  que  como  parte  de
[78:32] 
[78:32] tu  estrategia  de  Go  to  Market  estáis
[78:34] 
[78:34] actualmente  vendiendo  a  gobiernos  y  y
[78:36] 
[78:36] relaciono  eso  con  eh  una  publicación  que
[78:38] 
[78:38] hizo  Mati  que  estaba  en  Ucrania,  que
[78:40] 
[78:40] también  fue  Borja,  gran  amigo  mío.
[78:42] 
[78:42] Entonces,  me  gustaría  entender  e  que  qué
[78:45] 
[78:45] tipo  de  agentes  les  estáis  vendiendo  y  y
[78:47] 
[78:47] cómo  realmente  conseguís  acercar  al
[78:49] 
[78:49] gobierno  más  a  sus  ciudadanos  gracias  a
[78:51] 
[78:51] vuestra  tecnología.
[78:53] 
[78:53] Sí,  totalmente.  Eh,  y  nosotros  entramos,
[78:57] 
[78:57] hemos  entrado  en  la  el  segmento  de
[78:58] 
[78:58] gobierno,  eh,  porque  creemos  que  hay  una
[79:02] 
[79:02] hay  una  necesidad  importante  porque  al
[79:04] 
[79:04] final  los  servicios  públicos  no  dan
[79:05] 
[79:05] abasto  a  a  todo  lo  que  necesitamos  los
[79:08] 
[79:08] ciudadanos,  ¿no?  Si  tú  miras,  por
[79:09] 
[79:09] ejemplo,  las  estadísticas  que  una
[79:11] 
[79:11] República  Checa  nos  compartía  es  que  el
[79:13] 
[79:13] 95%  de  las  llamadas  que  ellos  reciben
[79:15] 
[79:15] nunca  las  contestan  porque  no  tienen
[79:17] 
[79:17] capacidad  para  gestionarlas,  ¿no?
[79:19] 
[79:19] Entonces,  y  esto  es  gente  que  necesita
[79:21] 
[79:21] servicios  de  gobierno,  pues  ya  sea  pues
[79:23] 
[79:23] eh  cambiar  el  pasaporte  o  un  expedir  un
[79:26] 
[79:26] nuevo  certificado  de  nacimiento  o  mil
[79:29] 
[79:29] cosillas,  ¿no?  Y  entonces  hay  una  parte
[79:32] 
[79:32] interesante  que  puedes  automatizar  con
[79:33] 
[79:33] agentes  para  dar  servicio  a  todo  esto,
[79:35] 
[79:35] pero  claro,  el  backofice  que  necesitas
[79:37] 
[79:37] tiene  que  estar  conectado.  España
[79:39] 
[79:39] estamos  muy  lejos  de  estas  cosillas,
[79:40] 
[79:40] ¿no?  Y  entonces,  ¿por  qué?  Por  eso  son
[79:42] 
[79:42] parches  encima  de  parches,  ¿eh?  Pero  tú
[79:44] 
[79:44] miras  Ucrania  que  lo  monta  desde  cero  y
[79:45] 
[79:45] tiene  un  sistema  espectacular  porque
[79:47] 
[79:47] tienen  los  mejores  ingenieros  dedicados
[79:50] 
[79:50] a  gobierno  y  les  hemos  montado  toda  la
[79:52] 
[79:52] parte  de  agentic  llamamos  y  es  que  tú
[79:54] 
[79:54] puedas  hacer  miles  de  cosas
[79:56] 
[79:57] transacciones  con  el  gobierno
[79:58] 
[79:58] directamente  con  un  agente,  ¿no?
[79:59] 
[79:59] Entonces  les  Mati  estuvo  en  Ucrania  no
[80:02] 
[80:02] hace  mucho,  anunciamos  el  partnership  y
[80:06] 
[80:06] pues  puedes  hacer  pues  yo  que  sé,  pedir
[80:07] 
[80:07] un  certificado  de  nacimiento,  cambiar  el
[80:11] 
[80:11] sitio  de  residencia,  puedes  pedir,  yo
[80:13] 
[80:13] que  sé,  documentos  relacionados  con
[80:15] 
[80:15] educación.  Eh,  y  ahora  la  siguiente
[80:17] 
[80:17] versión  de  todo  esto  y  es  que  puedas
[80:19] 
[80:19] cada  uno  de  los  estudiantes  que  están
[80:20] 
[80:21] tanto  en  la  universidad  como  en  los
[80:22] 
[80:22] colegios  van  a  tener  un  propio  agente
[80:24] 
[80:24] que  les  contesta  preguntos  de
[80:26] 
[80:26] matemáticas,  de  historia,  de  lo  que
[80:27] 
[80:27] necesiten,  ¿no?  Entonces,  como  es  el
[80:29] 
[80:29] siguiente  paso  de  todo  esto  y  lo  hacemos
[80:30] 
[80:30] pues  para  Ucrania,  lo  hacemos,
[80:32] 
[80:32] trabajamos  con  un  montón  de  gobiernos  a
[80:33] 
[80:33] nivel  global  y  ahora  le  estamos  dando
[80:35] 
[80:35] más  caña  porque  creemos  que  hay  un
[80:36] 
[80:36] beneficio  importante  para  todos  nosotros
[80:38] 
[80:38] como  ciudadanos.
[80:39] 
[80:40] Muchas  gracias.
[80:45] 
[80:45] Gracias.  Em,  tengo  una  pregunta  de,  o
[80:47] 
[80:47] sea,  ahora  mismo  Eleven  Labs  continúa
[80:50] 
[80:50] siendo  quizás  la  mejor  eh  plataforma
[80:52] 
[80:52] para  generar  audio  y  voces.  Eh,  ¿cómo
[80:56] 
[80:56] tenéis  pensado  continuar  eh
[80:58] 
[80:58] diferenciándoos  de  la  competencia?  Ahora
[81:00] 
[81:00] que  muchos  modelos  como  GEMNI,  que  antes
[81:02] 
[81:02] estaban  muy  atrás,  con  el  modelo  de
[81:04] 
[81:04] generación  de  texto  está  alcanzando  el
[81:06] 
[81:06] CHG  GPT  y  todos  estos  y  como  pregunta
[81:09] 
[81:09] muy  corta,  e,  ¿tenéis  pensado  incluir
[81:12] 
[81:12] catalán?  Catalán.  Gracias.  Tenemos
[81:15] 
[81:15] catalán.  Sí,  tenemos  [risas]  la  versión
[81:18] 
[81:18] 3  tiene  catalán,  tiene  eusquera,  tiene
[81:20] 
[81:20] gallego,  tiene  diferentes  opciones.
[81:22] 
[81:22] Batallé  para  esto.  Espectacular.  Y  est
[81:24] 
[81:24] una  anécdota  que  me  viene  un  researcher
[81:26] 
[81:26] cuando  éramos  pequeñitos  y  me  dice,  eh,
[81:29] 
[81:29] le  pregunto,  "¿Tendríamos  que  meter
[81:31] 
[81:31] catalán?"  Y  me  dice,  "Si  nadie  lo
[81:34] 
[81:34] habla."  Y  le  digo,  "¿Cómo  estás
[81:36] 
[81:36] entrenando  noruego  y  no  estás  entrenando
[81:38] 
[81:38] catalán?"  Pero  si  lo  habla  más  catalán,
[81:41] 
[81:41] se  habla  más  el  catalán  que  el  noruego.
[81:42] 
[81:42] Me  dijo,  "Hostia."  y  le  busqué
[81:44] 
[81:44] estadísticas  y  le  pasé  las  estadísticas
[81:45] 
[81:45] y  me  dijo,  "Vale,  entonces  lo  meto  en  la
[81:47] 
[81:47] siguiente."  Entonces,  la  versión  tres
[81:48] 
[81:48] tiene  que
[81:49] 
[81:49] era  verdad  o  te  habías  echado  un  triple
[81:51] 
[81:51] verdad.
[81:52] 
[81:52] Te  van  a  dar  la  cruz  de  San  Jordi,  ¿eh?
[81:54] 
[81:54] No,  claro.  Y  [risas]
[81:58] 
[81:58] pero  pero  es  ese  era  es  ese  era  al  final
[82:00] 
[82:00] lo  bueno  que  tienes  de  estar  dentro  es
[82:02] 
[82:02] que  tienes  algo  de  influencia,  algo  no
[82:03] 
[82:03] mucha,  ¿eh?  Algo  de  influencia  en
[82:04] 
[82:04] algunas  cosillas.
[82:06] 
[82:06] Al  final  es  una  cosa  de  de  research  y  de
[82:08] 
[82:08] estar  intentando  generar  el  mejor  los
[82:10] 
[82:10] mejores  modelos  para  nuestro  dominio,
[82:12] 
[82:12] que  es  el  tema  de  voces,  [risas]
[82:14] 
[82:14] no  no  vídeo,  no  no  texto,  imagen,  a  lo
[82:19] 
[82:19] mejor  no,  [risas]
[82:20] 
[82:20] todo  el  tema  de  voces,  ¿no?  Y  entonces
[82:21] 
[82:22] al  final  si  estás  ahí  intentando  dar  la
[82:24] 
[82:24] caña  y  ser  el  mejor  en  la  industria  y
[82:26] 
[82:26] que  la  industria  continuamente  valide
[82:27] 
[82:27] quererse  el  mejor,  es  lo  único  que  nos
[82:29] 
[82:29] interesa,  efectos  prácticos.
[82:30] 
[82:30] Evidentemente  hay  una  hay  una  parte
[82:32] 
[82:32] aplicable  que  son  los  tema  de  los
[82:33] 
[82:33] agentes  de  voz  que  es  nuestro  domain
[82:35] 
[82:35] expertise  y  tal  y  ahora  hemos  integrado
[82:37] 
[82:37] pues  el  tema  de  chatbots,  WhatsApps,
[82:38] 
[82:38] email  cosillas,  pero  es  lo  único  que
[82:40] 
[82:40] realmente  nuestro  equipo  se  dedica  así
[82:42] 
[82:42] día  también,  ¿no?  Entonces,  bueno,  yo
[82:44] 
[82:44] creo  que  tienes  una  una  ventaja
[82:46] 
[82:46] competitiva  por  el  simple  hecho  de  que
[82:48] 
[82:48] haces  menos  cosas,  pero  lo  intentas
[82:49] 
[82:49] hacer  muy  bien.  Google  hace  muchísimas
[82:52] 
[82:52] cosas  y  entonces  algunas  las  hacen  bien,
[82:54] 
[82:54] algunas  las  hacen  menos  bien.  Eh,  tema
[82:56] 
[82:56] de  voz  es  menos  prioritario  para  ellos.
[82:58] 
[82:58] eh  lo  han  metido  más  en  la  parte  de  BO3,
[83:00] 
[83:00] que  BO3  funciona  super  bien  y  a  mí  me
[83:02] 
[83:02] encanta,  pero  sí  que  es  verdad  que  está
[83:03] 
[83:03] optimizado  para  content  creation,
[83:05] 
[83:05] entonces  me  parecerá  perfecto,  pero  no
[83:08] 
[83:08] lo  están  optimizando.  El  modelo  no  está
[83:11] 
[83:11] fundamentalmente  para  otras  cosas  que  a
[83:12] 
[83:12] nosotros  nos  importan  más.  Está  para
[83:14] 
[83:14] todo  e  Google  está  en  todo,  eh,
[83:15] 
[83:15] está  en  todo,  pero  sí  que  es  verdad  que
[83:17] 
[83:17] también  nosotros  reconocemos
[83:18] 
[83:18] internamente  que  los  los  foundational
[83:20] 
[83:20] models  en  algún  momento  se  van  a
[83:21] 
[83:21] acomodizar  totalmente,  ¿no?  Entonces,
[83:24] 
[83:24] los  open  source  llegarán  al  mismo  nivel
[83:26] 
[83:26] de  calidad  y  y  para  nosotros  lo  que
[83:28] 
[83:28] estamos  invirtiendo  mucho  es  toner  el
[83:30] 
[83:30] ecosistema  dentro  los  alrededor  de  los
[83:32] 
[83:32] foundational  models  y  las  aplicaciones
[83:34] 
[83:34] en  toen  porque  pues  ya  sea  dentro  de
[83:36] 
[83:36] años  cuando  hagamos  doblajes  eh  o  lo  que
[83:40] 
[83:40] sea,  pues  evidentemente  los  Foundation
[83:41] 
[83:41] Mondrá  1000  opciones  y  tú  podrás  escoger
[83:43] 
[83:43] el  que  te  apetezca,  open  source.  La
[83:45] 
[83:45] pregunta  es,  ¿quién  podrá  hacer  el
[83:47] 
[83:47] deployment  de  esos  open  source  models  y
[83:49] 
[83:49] el  mantenimiento  y  mil  cosillas,  no?
[83:51] 
[83:51] ¿Con  qué  voces?  otros  problemas,  pero
[83:53] 
[83:53] estarán  allí,  sinceramente.
[83:56] 
[83:56] Venga,
[83:56] 
[83:56] no,  la  vi  es  muy  rápida,  es  más  que  nada
[83:58] 
[83:58] entiendo  lo  del  tema  de  voz,  pero  en
[84:00] 
[84:00] cuanto  a  labiales,  en  cuanto  a
[84:02] 
[84:02] generación  de  imagen,  pero  más  enfocada
[84:04] 
[84:04] al  doblaje  o  a  labiales,  ¿estáis  mirando
[84:06] 
[84:06] esta  vía  o  es  algo  que
[84:08] 
[84:08] No,
[84:09] 
[84:09] no,  nosotros  solo  hacemos  voz
[84:12] 
[84:12] y  todo  el  tema  de  liping,  que  es  el  tema
[84:14] 
[84:14] de  los  labios  y  tal,  no  lo  hacemos,  eh,
[84:18] 
[84:18] porque  al  final  no  tampoco  no  es  core
[84:20] 
[84:20] para  nosotros.  Si  en  algún  momento
[84:22] 
[84:22] hiciéramos  alguna  cosa  y  incorporáramos
[84:24] 
[84:24] el  producto  que  ya  está  incorporado  en
[84:25] 
[84:25] nuestra  creative  platform,  son  modelos
[84:28] 
[84:28] terceros  que  lo  ponemos  claramente  allí,
[84:30] 
[84:30] entonces  no  ninguna  necesidad.  Se  habrá
[84:33] 
[84:33] un  momento  donde  tendréis  que  ser  muy
[84:34] 
[84:34] muy  buenos  en  voz  para  competir  con
[84:36] 
[84:36] alguien  que  le  ofrece  todo.  Eh,
[84:39] 
[84:39] sí,  pero  al  final  construí  un  ecosistema
[84:40] 
[84:40] alrededor  de  tus  foundational  models,
[84:42] 
[84:42] ¿no?  Y  es  lo  que  está  intentando  hacer
[84:43] 
[84:43] Open  AI  con  tema  de  applications,
[84:45] 
[84:45] trayendo  un  CEO  de  applications  o  una
[84:47] 
[84:47] CEO  muy  buena  de  applications  y  cosillas
[84:49] 
[84:49] así,  ¿no?  Para  mí  es  lo  mismo  que  un
[84:51] 
[84:51] Facebook  en  su  momento,  o  un  Instagram
[84:53] 
[84:53] en  su  momento  que  era  muy  fácil  de
[84:55] 
[84:55] replicar  y  había  opciones  por  todas
[84:57] 
[84:57] partes,  pero  ellos  fueron
[84:59] 
[84:59] rapidísimamente  a  montar  un  ecosistema  y
[85:01] 
[85:01] como  tecnología  no  hay  absolutamente
[85:03] 
[85:03] nada  que  sea  diferente,  pero  es  el
[85:04] 
[85:04] ecosistema  y  el  conjunto  de  ser
[85:07] 
[85:07] alrededor  de  esto  que  te  da  la  ventaja
[85:09] 
[85:09] competitiva  a  largo  plazo,  ¿no?
[85:12] 
[85:12] Venga,  últimas  dos  preguntas.
[85:15] 
[85:15] Había  uno  y  el  final  de  todo.
[85:18] 
[85:18] Es  simplemente  una  curiosidad.  Eh,
[85:20] 
[85:20] ¿tenéis  registro  de  hasta  qué  punto  h
[85:23] 
[85:23] modelos  o  agentes  de  Eleven  Lab  se
[85:25] 
[85:25] encuentran  entre  ellos  y  terminan
[85:26] 
[85:26] hablando?  [risas]
[85:29] 
[85:29] [ __ ]
[85:30] 
[85:30] tú  que  sigan,  que  sigan,  que  van
[85:31] 
[85:31] gastando  créditos.
[85:33] 
[85:33] Si  te  encuentras  otro  de  los  [risas]
[85:36] 
[85:36] 300  millones,  ahora  entiendo.  Oh,  tu
[85:39] 
[85:39] factura  del  mes  que  viene  van  a  ser
[85:41] 
[85:41] 200.000  €  [risas]
[85:43] 
[85:44] No,  no  tengo  ni  idea,  sinceramente.  No
[85:45] 
[85:45] tengo  absolutamente  ni  idea.
[85:46] 
[85:46] Es  una  buena  pregunta,  ¿eh?  Sí,  sí,
[85:48] 
[85:48] candidato.  Eh,
[85:49] 
[85:49] pero  es  un  buen  negocio,  ¿eh?  Es  un  buen
[85:51] 
[85:51] negocio.  [risas]
[85:52] 
[85:52] Enrollándose,  ¿no?  Hombre,  ser
[85:53] 
[85:53] agentes  enrollándose  entre  ellos,
[85:56] 
[85:56] preguntándose  cosas.
[85:56] 
[85:56] Hombre,  mientras  yo  facture,  genial.  Eso
[85:58] 
[85:58] lo  tengo  claro.
[85:59] 
[85:59] Pregunta  rápida.  Era  sobre  los  Cristiano
[86:01] 
[86:01] Ronaldos,  eh,  ¿cuántos  hay?  ¿Dónde  se
[86:03] 
[86:03] encuentran?  ¿Cuál  es  su  background?
[86:06] 
[86:06] A  ti  te  lo  va  a  decir.  [risas]
[86:09] 
[86:09] En  general,  lo  que  se  pueda  compartir.
[86:12] 
[86:12] No  lo  sé.
[86:17] 
[86:17] están  escondidos,  [risas]
[86:19] 
[86:19] ¿no?  Pero  es  muy  buena  pregunta.  ¿De
[86:20] 
[86:20] dónde  de  dónde  sale  el  researcher?  No,
[86:22] 
[86:22] son  son  decenas,  son  jóvenes,  no  sé,
[86:24] 
[86:24] para  entender  un  poquito,  para  saber.
[86:26] 
[86:26] Hay  de  todo.  Hay  de  todo.  Hay  gente  muy
[86:29] 
[86:29] top  que  está  a  lo  mejor  en  los  40,  en
[86:31] 
[86:31] los  50.  Hay  gente  que  he  visto  dos
[86:34] 
[86:34] contratamos,  uno  de  los  primeros  que
[86:35] 
[86:35] contratamos  era  un  chico  que  tenía  17
[86:37] 
[86:37] años,  eh,  singapurense,  un  cerebrito  que
[86:41] 
[86:41] había  había  dejado  la  universidad  y  tal,
[86:44] 
[86:44] eh,  que
[86:44] 
[86:45] había  dejado  la  universidad  a  los  17.
[86:47] 
[86:47] Ah,  no,  perdón,  perdón,  perdón,  perdón.
[86:48] 
[86:48] Era  adelantado,  claramente.
[86:49] 
[86:49] Nunca  fue  a  la  universidad.  Dejó  el
[86:50] 
[86:50] colegio.  Dejó  el  colegio  y  nunca  acabó
[86:53] 
[86:53] nada.
[86:54] 
[86:54] Eh,  nunca  quiso  ir  a  la  universidad.
[86:56] 
[86:56] Nosotros  lo  conocimos  porque  eh  Piot,
[86:58] 
[86:58] uno  de  los  founders,  eh  está  muy  en  la
[87:01] 
[87:01] community  de  researchers,  entonces  él
[87:02] 
[87:03] continuamente  es  busca  en  open  source
[87:05] 
[87:05] projects  para  la  gente  que  quiere
[87:07] 
[87:07] contratar  para  el  equipo.  Y  entonces  él
[87:09] 
[87:09] participa  mucho  en  tema  de  open  source  y
[87:11] 
[87:11] tal.  Eh  Peter  lo  acabó  encontrando  con
[87:13] 
[87:13] uno  de  los  o  Piot  lo  acaba  encontrando
[87:15] 
[87:15] con  uno  de  los  proyectos  que  hacía  y  se
[87:18] 
[87:18] pusieron  a  hablar  y  le  hizo  oferta.  Y
[87:19] 
[87:20] entonces  yo  recuerdo  que  incluso  para
[87:21] 
[87:21] venir  el  primer  offside  que  hicimos  aquí
[87:23] 
[87:23] en  SES  a  las  afueras  de  Barcelona,  e  le
[87:26] 
[87:26] tuvimos  que  pedir  peris,  bueno,  tuvimos
[87:28] 
[87:28] que  pedirle  a  los  padres  que  firmaran  un
[87:29] 
[87:29] consentimiento  para  que  pudiera  venir
[87:31] 
[87:31] porque  no  podía  venir.  Está
[87:33] 
[87:33] Qué  fuerte
[87:34] 
[87:34] están  poras.  Al  final  hay  pocos  los  hay
[87:37] 
[87:37] muy  poquitos,  no  sabes  dónde  están  y
[87:40] 
[87:40] muchos  de  ellos  no  tienen  ni  siquiera
[87:41] 
[87:41] perfil  ni  de  LinkedIn  ni  nada  de  esto.
[87:43] 
[87:43] Entonces  es  como  gente  de  la  industria
[87:45] 
[87:45] que  se  conocen  unos  a  otros  que  hablan
[87:47] 
[87:47] porque  son  gente  muy  cerrada  con  su
[87:49] 
[87:49] propio  network  y  tal  y  entonces  acabas
[87:51] 
[87:51] conociéndolos  y  tal.  Entonces  cuando
[87:52] 
[87:52] encuentras  uno  de  esos,  hazle  oferta
[87:54] 
[87:54] inmediatamente  y  lo  que  sea  para
[87:55] 
[87:55] traerlos.  Nosotros  no  tenemos  tenemos
[87:57] 
[87:57] salary  bands,  por  ejemplo,  para  todos
[87:59] 
[87:59] los  empleados,  pero  todo  lo  que  es  el
[88:00] 
[88:00] tema  de  researchers,  esta  gente  no  tiene
[88:03] 
[88:03] salary  band.  Entonces,  lo  que  haga  falta
[88:05] 
[88:05] y  tantas  veces  como  haga  falta  para
[88:07] 
[88:07] llamarlos,  para  convencerlos,  lo
[88:08] 
[88:08] hacemos.  Eh,  lo  que  haga  falta.
[88:12] 
[88:12] Tú  tú  particularmente  contratas
[88:14] 
[88:14] researchers,
[88:14] 
[88:14] ¿no?  Están  todos  en  el  equipo
[88:16] 
[88:16] independiente  que  repor
[88:17] 
[88:17] ¿Quién  los  contrata?
[88:18] 
[88:18] Piot,  uno  de  los  founders,  Peter.
[88:20] 
[88:20] Eh,  todos  reportan  a  él  directamente.
[88:22] 
[88:22] Eh,  no  hay  estructura,  solo  todos
[88:23] 
[88:23] reportan  a  él.  ¿Y
[88:25] 
[88:25] cuántos  son?
[88:27] 
[88:27] Tenemos  unos  cuantos,  bastantes,  pero
[88:28] 
[88:28] hacemos  eh  hacemos  eh  offsites,  por
[88:32] 
[88:32] ejemplo,  solo  para  ellos.  Es  un  misio.
[88:35] 
[88:35] Hacemos  offside  solo  para  ellos.
[88:36] 
[88:36] El  link  que  tiene  están
[88:37] 
[88:37] no  casi  ninguno.  A  lo  mejor  hay  uno  o
[88:40] 
[88:40] dos.  A  lo  mejor  team  está  allí.  Seguro
[88:42] 
[88:42] que  team  está  pero  pocos.
[88:44] 
[88:44] Y  en  la  oficina,
[88:45] 
[88:45] ¿dónde  estáis  vosotros?
[88:46] 
[88:46] ¿Dónde  estáis?
[88:47] 
[88:47] Oficialmente  somos  remoto,  empresas  en
[88:49] 
[88:49] remoto,  pero  tenemos  oficinas  en
[88:51] 
[88:51] Headquarters  Global  está  en  Londres  y
[88:53] 
[88:53] luego  tenemos  oficinas  en  Nueva  York,
[88:54] 
[88:54] San  Francisco,  Japón,  eh  Bangalor,
[88:57] 
[88:57] etcétera,  ¿no?
[88:58] 
[88:58] Pero  es  go  to  market,  entiendo,  ¿no?
[89:00] 
[89:00] No  hay  de  todo.  Lo  que  incentivamos  es
[89:01] 
[89:01] que  la  gente  vaya  a  las  oficinas  a  nivel
[89:03] 
[89:03] global  para  interactuar  con  otras
[89:05] 
[89:05] personas.
[89:06] 
[89:06] ¿Y  los  researchers  dónde  están?
[89:07] 
[89:07] Eh,  la  mayoría  en  su  casa.  Eh,  y  [risas]
[89:11] 
[89:11] que  no  te  voy  a  decir  dónde  está.  No,
[89:13] 
[89:13] no,  pero  pero
[89:13] 
[89:13] bueno  en  Singapur  hemos  sacado  esto.
[89:16] 
[89:16] No,  pero  pero  la  son  son
[89:18] 
[89:18] hay  gente  [risas]
[89:19] 
[89:19] buscando  vuelos  qui  a  la  oficina,  no
[89:20] 
[89:20] quieren  ir  a  la  oficina  y  no  les  puedo
[89:22] 
[89:22] esforzar  para  nada  porque  entonces  como
[89:23] 
[89:23] los  fuerces  se  van,  ¿no?  Y  entonces
[89:25] 
[89:25] claro,  no  no  queremos,  pero  les
[89:27] 
[89:27] organizamos  offsides  y  los  llevamos  a
[89:28] 
[89:28] las  Maldivas,  por  ejemplo,  y  cosillas
[89:30] 
[89:30] así  por  los  No,  no,  pero  son  divas  que
[89:32] 
[89:32] los  tramos  como  si  fueran  divas,  que  los
[89:34] 
[89:34] llevamos  así  con  con  con  decir,  ¿qué
[89:36] 
[89:36] quieres?  ¿Quieres  un  masaje?  Para  contar
[89:38] 
[89:38] una  versión  un  poco  alternativa,  los
[89:39] 
[89:39] Takers
[89:41] 
[89:41] hace  una  semana  nos  contaban  que  ellos
[89:43] 
[89:43] los  crean  los  researchers
[89:45] 
[89:45] son  otro  mundo  ellos  porque  son  genios  y
[89:47] 
[89:47] ellos  crean  genios,  pero  no  es  la
[89:49] 
[89:49] realidad  normal.
[89:50] 
[89:50] Se  pueden  crear  también.
[89:51] 
[89:51] Es  más  difícil.  Es  más  difícil.
[89:54] 
[89:54] Es  más  difícil,  mucho  más  difícil.  Pero
[89:57] 
[89:57] los  Ters  Gia  y  Carla  y  Carla  y  los  dos
[90:00] 
[90:00] son  genios,  genios,  genios.  Es  es  otro
[90:03] 
[90:04] mundo.
[90:05] 
[90:05] Están  aquí  haciendo  un  agujero.  [risas]
[90:08] 
[90:08] Por  aquí
[90:10] 
[90:10] la  pared  en  cualquier  momento.
[90:12] 
[90:12] Había  un  chico  al  fondo  que  tenía  la
[90:13] 
[90:13] mano  levantada.  No  sé  si  le  hemos  podido
[90:14] 
[90:14] dar  al  micro.
[90:16] 
[90:16] E  y  ya  con  eso  acabamos.
[90:17] 
[90:17] Mientras  llega  el  micro  que  va  va  a
[90:18] 
[90:18] hacer  va  a  tardar  un  rato.  Yo  tengo  una
[90:21] 
[90:21] pregunta,  Carlás.  ¿Por  qué  e  después  de
[90:25] 
[90:25] conseguir  traducir  al  catalán  y  Levs  y
[90:28] 
[90:28] tal,  ¿por  qué  vives  en  Dubai?
[90:31] 
[90:31] [risas]
[90:33] 
[90:33] Eh,  llevo,  a  ver,  yo  nací  aquí  al  lado,
[90:36] 
[90:36] bueno,
[90:37] 
[90:37] en  el  Poplanou,
[90:38] 
[90:38] eh,  no,  el  Poplanou,  La  Berneda,  que
[90:39] 
[90:39] está  demasiado  lejos.  Mis  padres  siguen
[90:41] 
[90:41] viviendo  allí,  catalán,  me  pasé  20  años
[90:45] 
[90:45] de  mi  vida  en  Barcelona  y  hace  16  años
[90:47] 
[90:47] no  me  fui  a  Londres.  Mujer  que  está  aquí
[90:50] 
[90:50] también  nos  fuimos,  vino  un  pelín  más
[90:52] 
[90:52] tarde  y  nos  fuimos  a  Londres  y  hemos
[90:54] 
[90:54] estado  16  años  en  Londres.  Entonces,
[90:56] 
[90:56] como  después  de  tantos  años  nos  apetecía
[90:59] 
[90:59] pues  algo  más  de  buen  tiempo,  eh,
[91:02] 
[91:02] buen  tiempo  como  Londres.
[91:04] 
[91:04] Buen  tiempo,  ¿no?  Buen  tiempo,  que  en
[91:05] 
[91:05] Londres  nos  hace  una  [ __ ]  de  tiempo
[91:07] 
[91:07] y  entonces  buen  tiempo  pues  están  un
[91:09] 
[91:09] pelín  pues  no  sé,  eh,  1000  cosillas
[91:11] 
[91:11] diferentes,  ¿no?  Y  claro,  nos  miramos
[91:15] 
[91:15] Barcelona.  Hemos  hecho  3  años  de  entre
[91:18] 
[91:18] Barcelona  y  Londres,  pero  claro,  yo
[91:20] 
[91:20] viajo  muchísimo,  pero  muchísimo  y
[91:23] 
[91:23] Barcelona  es  horrible  para  tema  de  para
[91:26] 
[91:26] todo  el  tema  de  viajes
[91:27] 
[91:27] intercontinentales  y  entonces  ojalá
[91:29] 
[91:30] alguien  esté  escuchando  y  nos  lo
[91:31] 
[91:31] solucione,  pero  es  horrible.  Y  entonces,
[91:33] 
[91:33] claro,  yo  viajando  tanto  y  montando  toda
[91:35] 
[91:35] la  parte  de  Middle  East  como  todos  los
[91:36] 
[91:36] otros  mercados,  necesitaba  un  sitio  en
[91:38] 
[91:38] que  pudiera  moverme  más  rápido  y  tener
[91:40] 
[91:41] vuelos  directos.  Y  entonces  cuando  miras
[91:42] 
[91:42] pues  buen  tiempo,  que  sea  seguro,  que
[91:45] 
[91:45] tengas  buenas  conexiones  y  mil  cosillas,
[91:47] 
[91:47] evidentemente  Dubai  es  un  sitio
[91:49] 
[91:49] espectacular.  Tengo  equipo  en  Dubai,  eh,
[91:52] 
[91:52] y  entonces  la  empresa  me  dijo,  "Oye,  nos
[91:54] 
[91:54] gustaría  que  te  movieras,  eh,  estás
[91:57] 
[91:57] montando  la  parte  Middle  East,  llevas
[91:58] 
[91:58] toda  la  parte  a  nivel  global,  estaría
[92:00] 
[92:00] bien  que  estuvieras  más  por  allí."
[92:02] 
[92:02] Entonces,  pues  bueno,  lo  hablamos  con
[92:04] 
[92:04] Mujer  Fátima  y  decimos  que  sería  una
[92:06] 
[92:06] buena  opción  movernos.  Entonces,  pues
[92:08] 
[92:08] bueno,  estamos  ahí,  estamos  encantados,
[92:09] 
[92:09] llevamos  unos  cuantos  meses  y  bueno,
[92:12] 
[92:12] para  a  mí  personalmente  eh  me  funciona
[92:15] 
[92:15] muy  bien  porque  tengo  vuelos  directos
[92:17] 
[92:17] por  todas  partes  del  mundo  y  optimizar
[92:20] 
[92:20] cuando  viajas  tanto  es  lo  mejor.  Es  lo
[92:22] 
[92:23] mejor.
[92:25] 
[92:25] Eh,  si  hubiera  vuelos  intercontinentales
[92:27] 
[92:27] en  Barcelona,  ¿te  moverías?
[92:29] 
[92:29] Me  parecería  perfecto  y  me  encantaría.
[92:30] 
[92:30] Es  el  factor  principal.
[92:31] 
[92:31] Para  mí  sería  el  factor  principal,  sin
[92:32] 
[92:32] duda.
[92:33] 
[92:33] Vale,
[92:34] 
[92:34] pero  no  lo  sab.
[92:34] 
[92:34] ¿Me  está  escuchando  el  alcalde?  Bueno,
[92:37] 
[92:37] de  hecho  hay  no  voy  a  decir  el  nombre,
[92:39] 
[92:39] no  sé  si  puedo,  pero  una  vez  aquí
[92:40] 
[92:40] hicimos  un  llamamiento  a  al  alcalde  de
[92:43] 
[92:43] Barcelona  eh  con  el  fundador  de  de
[92:45] 
[92:45] Silence  y  un  un  amigo  mío  y  del  podcast
[92:48] 
[92:48] dijo,  "Yo  os  lo  traigo."  Que  hoy  está
[92:50] 
[92:50] aquí.  O  sea,  que  mira,  segunda  razón
[92:51] 
[92:51] para  traer  al  alcalde  Colboni  aquí  a
[92:54] 
[92:55] hacerle  la  lista  de  la  compra,
[92:56] 
[92:56] ¿eh?  Pues  perfecto.
[92:57] 
[92:57] Y  y  recuperamos  a  Carla  Reina  en
[92:59] 
[92:59] Barcelona.
[93:00] 
[93:00] Pero  te  llamaremos,  eh,  si  cuando  haya,
[93:02] 
[93:02] hombre,  cuando  tengamos  los  vuelos  te
[93:04] 
[93:04] tienes  que  volver.  Perfecto.
[93:06] 
[93:06] Venga,  la  última  pregunta.
[93:08] 
[93:08] Buenas.  Eh,  ¿cuál  es  el  el  principal
[93:10] 
[93:10] reto  tecnológico  que  resuelven  estos
[93:12] 
[93:12] researchers?
[93:14] 
[93:14] Eh,
[93:14] 
[93:14] que  genera  tanto  misterio  con  los
[93:16] 
[93:16] researchers.  [risas]
[93:18] 
[93:18] Son  unicornios  que  no  existen.  Eh,  eh,
[93:21] 
[93:22] al  final
[93:23] 
[93:23] ellos  crean  los  modelos  que  a  día  de  hoy
[93:25] 
[93:25] nos  hacen  el  dinero.  Entonces,  contra
[93:28] 
[93:28] más  realista  sea  el  modelo,  más  idiomas
[93:30] 
[93:30] tenga  diferentes  arquitecturas  para
[93:32] 
[93:32] modelos  más  grandes,  más  pequeños.  que
[93:35] 
[93:35] si  onde  vais  en  algún  momento,  etcétera,
[93:37] 
[93:37] es  una  cosa  que  son  gente  muy
[93:39] 
[93:39] específica.  El  problema  es  que  tú  puedes
[93:40] 
[93:40] montar  un  modelo  gigante  que  te  funcione
[93:42] 
[93:42] muy  bien,  pero  efectos  prácticos  si
[93:44] 
[93:44] tuvieres  algo  para  para  una  una
[93:47] 
[93:47] aplicación  eh  a  tiempo  real,  un  modelo
[93:49] 
[93:49] grande  no  te  funciona  para  nada  y
[93:50] 
[93:50] entonces  tienes  que  sacrifar  calidad.
[93:53] 
[93:53] Entonces,  bueno,  hay  1000  cosillas  de
[93:54] 
[93:54] estas  que  los  researchos  son  los  que  son
[93:55] 
[93:55] los  óptimos  para  hacer  estas  cosas.
[93:57] 
[93:57] No  se  trata  de  un  fine  tuning  para  al
[93:59] 
[93:59] final  si  no  coges  un  open  source  model  y
[94:01] 
[94:01] haces  f  tuning.  Nosotros  montamos
[94:02] 
[94:02] modelos  desde  cero.
[94:03] 
[94:03] Sí.  Mi  pregunta  era  esa,  ¿no?  Cómo  más
[94:05] 
[94:05] enfocada  al  cubano,  ¿no?  De  porque  al
[94:07] 
[94:07] final  yo  entiendo  que  la  idea  aprende  a
[94:08] 
[94:08] las  personas,  pero  el  contenido  que  hay
[94:10] 
[94:10] ahí  no  siempre  es  válido.  Entonces,  tú
[94:12] 
[94:12] puedes  tener  modelo,  entiendo,  hablo
[94:14] 
[94:14] desde  el  desconocimiento,  absorbiendo
[94:15] 
[94:15] mucha  información,  pero  esa  información
[94:17] 
[94:17] a  lo  mejor  la  tienes  que  descartar  de
[94:18] 
[94:19] alguna  la  tienes  que  contrastar  contra
[94:20] 
[94:20] algo,  o  sea,  no  eso  no  está  aprendiendo
[94:22] 
[94:22] más  más  y  más  y  más  y  más  siempre,  no
[94:24] 
[94:24] tiene  un  un  límite  y  además  entiendo  en
[94:27] 
[94:27] mi  cabeza,  ¿no?,  que  el  Sol  tiene  un
[94:28] 
[94:28] proceso  de  validación  de,  okay,  esto
[94:31] 
[94:31] está  respondiendo  correctamente  a  lo  que
[94:33] 
[94:33] al  problema  que  que  estoy  haciendo.
[94:35] 
[94:35] Claro,  la  hay  una  diferencia  importante.
[94:37] 
[94:37] Nosotros  no  hacemos  tradition  textlms,
[94:39] 
[94:39] ¿no?,  que  es  lo  que  hace  un  open  AI
[94:41] 
[94:41] onhropic.  Nosotros  no  hacemos  esta  parte
[94:43] 
[94:43] que  alucina  y  le  metes  muchísima
[94:45] 
[94:45] contenido  y  tal.  Entonces,  lo  que
[94:47] 
[94:47] hacemos  es  montamos  textech,
[94:49] 
[94:49] transcription,  etcétera,  ¿no?  Entonces,
[94:51] 
[94:51] ¿qué  pasa?  que  si  tú  le  metes,
[94:52] 
[94:52] evidentemente  puede  haber  alguna
[94:53] 
[94:53] algunación  y  mil  cosillas,  pero  si  tú  le
[94:56] 
[94:56] metes  un  texto  diciendo,  "Hola,  soy
[94:57] 
[94:57] Carlas",  eh  te  tiene  que  contestar  hola,
[94:59] 
[94:59] soy  Carlas  con  la  con  la  o  te  hace  la
[95:01] 
[95:01] voz  de  hola,  soy  Carlas  con  la  voz  que
[95:03] 
[95:03] tú  quieras,  ¿no?  Y  entonces  el  el  no  es
[95:06] 
[95:06] una  LLM  tradicional,  es  otro  tipo  de
[95:08] 
[95:08] foundational  model  que  tiene  que  sonar
[95:10] 
[95:10] lo  más  natural  posible.  Entonces  ahí  hay
[95:13] 
[95:13] menos  alucinaciones  y  menos  problemas,
[95:15] 
[95:15] pero  claro,  la  calidad  final  es  lo  que
[95:18] 
[95:18] define  si  es  un  modelo  más  grande,  más
[95:20] 
[95:20] pequeño,  en  los  hay  detalles  ahí  que
[95:22] 
[95:22] tienes  que  definir  con  los  researchers,
[95:24] 
[95:24] ¿vale?  O  sea,  que  la  calidad  lo  definen
[95:26] 
[95:26] los  researchers,
[95:27] 
[95:27] sin  duda.  Bueno,  con  con  lo  que  hacen,
[95:29] 
[95:29] con  su  research  que  hacen  cada  día  y  y
[95:31] 
[95:31] con  las  cosas  que  se  inventan  cada  día,
[95:33] 
[95:33] que  son  unos  unos  genios  absolutos.  Eh,
[95:35] 
[95:35] tú  le  puedes  meter,  por  ejemplo,  le
[95:37] 
[95:37] puedes  meter  eh,  yo  que  sé,  un  millón  de
[95:39] 
[95:39] horas  de  inglés  a  un  modelo  y  todo
[95:42] 
[95:42] igualmente  no  te  funciona  a  la  calidad
[95:44] 
[95:44] que  tú  necesitas.  Entonces,  hay  1000
[95:46] 
[95:46] variaciones,  componentes  que  tienes  que
[95:48] 
[95:48] cambiar,  eh,  investigar,  evolucionar,
[95:51] 
[95:51] etcétera.  La  arquitectura.  Nosotros  cada
[95:52] 
[95:52] versión  de  modelo  que  lanzamos,  lanzamos
[95:55] 
[95:55] la  versión  uno,  la  versión  dos,  ahora
[95:56] 
[95:56] tenemos  la  versión  tres  y  tal,  cada
[95:58] 
[95:58] versión  que  tenemos  es  una  arquitectura
[95:59] 
[95:59] totalmente  diferente.  Entonces,  bueno,
[96:01] 
[96:01] acabas  montando  cosillas  muy  únicas.
[96:04] 
[96:04] Pues  con  esto  cerramos  la  ronda  de
[96:06] 
[96:06] preguntas.  Anunciaremos  al  ganador
[96:07] 
[96:07] después  del  pitch  que  tenemos  a  Paul  de
[96:09] 
[96:09] Base  for.  ¿Estás  por  aquí,  Paul?
[96:13] 
[96:13] Venga,  un  aplauso  para  Calentar.  Un
[96:15] 
[96:15] aplauso  para  Paul.
[96:15] 
[96:15] Gracias.  [aplausos]
[96:18] 
[96:18] Em,
[96:22] 
[96:22] segundo,  no  tenemos  el  dado,  entonces
[96:23] 
[96:24] vamos  a  hacerlo  con  el  método
[96:25] 
[96:25] tradicional  que  es  el  teléfono.  Vale.
[96:27] 
[96:27] Antes  había  un  dado,  tenemos  un  dado,
[96:30] 
[96:30] pero  lo  hemos  perdido.
[96:33] 
[96:33] No  eran  signos  tr
[96:35] 
[96:35] tres  tres  3  minutos.  Preparado.
[96:38] 
[96:38] Preparadísimo.
[96:38] 
[96:38] Pues  vamos  allá.
[96:40] 
[96:40] Muy  bien.  Primeramente  a  comentar  que
[96:42] 
[96:42] esto  es  un  tributo  a  una  persona  muy
[96:43] 
[96:43] especial  para  mí.  A  esta  persona  es  en
[96:45] 
[96:45] Marroca.  fue  campeona  del  mundo  de
[96:47] 
[96:47] Ultrat  trail,  de  ultramaratones,  de
[96:49] 
[96:49] esqui  de  fondo,  bioquímica  y  fue  socia
[96:52] 
[96:52] mí  también  en  una  compañía  que  montamos.
[96:54] 
[96:54] Lamentablemente  Marroca  falleció  por  un
[96:57] 
[96:57] cáncer  mal  diagnosticado  o  no
[96:58] 
[96:58] diagnosticado  a  tiempo.  Y  esto  abre  el
[97:01] 
[97:01] tema  de  hoy,  que  es  que  hay  un  blind
[97:03] 
[97:03] spot  en  toda  la  parte  de  salud  femenina,
[97:05] 
[97:05] principalmente  porque  la  mujer  no  ha
[97:08] 
[97:08] sido  incluida  en  los  ensayos  clínicos
[97:10] 
[97:10] hasta  1990.  Y  esto  genera  un  sesgo
[97:13] 
[97:13] informativo  porque  cada  vez  que
[97:15] 
[97:15] generamos  modelos  de  inteligencia
[97:16] 
[97:17] artificial,  modelos  diagnósticos,
[97:19] 
[97:19] tratamientos,  ah,  fármacos,  estamos
[97:22] 
[97:22] utilizando  mayoritariamente  datos  de
[97:24] 
[97:24] población  masculina,  sin  tener  en  cuenta
[97:26] 
[97:26] las  peculiaridades  que  tiene  la
[97:28] 
[97:28] población  femenina.  es  que
[97:29] 
[97:29] principalmente  hay  una  etapa  transitiva
[97:32] 
[97:32] que  los  hombres  no  tienen  igual,  que  es
[97:34] 
[97:34] esta  etapa  que  pasa  de  la  fertilidad  a
[97:36] 
[97:36] la  menopausia,  ¿no?  Entonces,  ah
[97:38] 
[97:38] nosotros  no  tenemos  datos  de  todo  esto,
[97:40] 
[97:40] pero  para  ello  hemos  creado  a  Base  for,
[97:43] 
[97:43] que  básicamente  es  una  spinoff  del
[97:45] 
[97:45] Hospital  San  Pau,  que  a  través  de  una
[97:47] 
[97:47] muestra  de  sangre  somos  capaces  de
[97:49] 
[97:49] analizar  la  expresión  de  los  genes,  es
[97:51] 
[97:51] decir,  cómo  los  genes  se  activan  y  se
[97:53] 
[97:53] desactivan.  Esto  proyectarlo  a  los
[97:56] 
[97:56] distintos  tejidos  o  órganos  del
[97:57] 
[97:57] organismo.  Y  finalmente  lo  que  generamos
[98:01] 
[98:01] son  modelos  específicamente  creados  para
[98:03] 
[98:03] la  mujer  que  lo  que  nos  ayudan  es  a
[98:05] 
[98:05] predecir  la  edad  biológica  de  todos  los
[98:08] 
[98:08] órganos  del  cuerpo  humano  sin  hacer  una
[98:10] 
[98:10] biopsia  invasiva,  simplemente  como  una
[98:12] 
[98:12] muestra  de  sangre.
[98:13] 
[98:13] Esto  lo  podríamos  aplicar  a  muchos  casos
[98:15] 
[98:15] de  uso,  por  ejemplo,  en  el  Alzheimer,
[98:17] 
[98:17] directamente  en  el  cáncer  o  en  muchos
[98:19] 
[98:19] otros  casos  clínicos,  pero  nos  hemos
[98:22] 
[98:22] centrado  en  casos,  hemos  buscado  un
[98:23] 
[98:23] trinomio  entre  toda  la  parte  regulatoria
[98:25] 
[98:25] que  sea  accesible,  en  la  parte  de  go  to
[98:28] 
[98:28] market  que  sea  también  accesible  y
[98:29] 
[98:29] finalmente  la  parte  de  willingness  to
[98:31] 
[98:31] pay.  Y  tenemos  primeramente  el  caso  de
[98:33] 
[98:33] la  fertilidad  para  ayudar  a  mujeres  que
[98:35] 
[98:35] tienen  problemas  a  quedarse  embarazadas
[98:38] 
[98:38] haciendo  intervenciones  específicas  en
[98:40] 
[98:40] en  el  tejido  ovárico,  por  ejemplo,  y  por
[98:42] 
[98:42] otra  parte  en  la  menopausia  para  ayudar
[98:44] 
[98:44] a  más  de  500  millones  de  mujeres  en  el
[98:46] 
[98:46] mundo  que  enfrentan  problemas  que
[98:48] 
[98:48] finalmente  terminan  decantando  a
[98:49] 
[98:49] enfermedades  crónicas,  que  a  día  de  hoy
[98:51] 
[98:51] estas  mujeres  son  diagnosticadas  6  años
[98:53] 
[98:53] más  tarde  en  más  de  770  enfermedades.
[98:57] 
[98:57] Entonces,  ya  tenemos  contratos  con
[98:58] 
[98:58] algunas  clínicas.  Estamos  trabajando  con
[99:00] 
[99:00] clínicas  aquí  en  Barcelona.  También
[99:02] 
[99:02] tenemos  contratos  con  otras  clínicas  y
[99:04] 
[99:04] otros  partners,  tanto  distribuidores,
[99:07] 
[99:07] laboratorios  internacionales,  alguno
[99:09] 
[99:09] también  en  Mid,  que  hay  mucho,  mucho
[99:11] 
[99:11] interés  en  todo  el  mercado  para  ayudar  a
[99:13] 
[99:13] la  mujer  a  sufragar  todos  estos
[99:15] 
[99:15] problemas.  Y  a  día  de  hoy  estamos
[99:17] 
[99:17] levantando  una  ronda  de  inversión  que  ya
[99:19] 
[99:19] tenemos  gran  parte  de  la  ronda
[99:20] 
[99:20] comprometida.  Tenemos  inversores  que  ya
[99:22] 
[99:22] están  interesados  también  en  en  poder
[99:25] 
[99:25] aplicar  en  la  segunda  ronda  porque  hemos
[99:27] 
[99:27] hecho  un  split  y  sobre  todo  es  para
[99:29] 
[99:29] crear  toda  esta  base  que  generará  a
[99:32] 
[99:32] estos  nuevos  modelos,  los  next
[99:34] 
[99:34] generation  models,  para  mejores
[99:36] 
[99:36] diagnósticos,  para  mejores  tratamientos,
[99:38] 
[99:38] para  ayudar  a  la  industria  farmacéutica
[99:39] 
[99:39] también  a  hacer  tratamientos  específicos
[99:42] 
[99:42] para  la  salud  de  la  mujer.  Y  para  ello
[99:44] 
[99:44] tenemos  un  gran  equipo  que  yo  creo  que
[99:45] 
[99:45] ahora  en  esta  etapa  Presit  es  lo  más
[99:47] 
[99:47] interesante.  Primeramente  tenemos  el
[99:49] 
[99:49] director  de  Genómica  y  Enfermedades
[99:51] 
[99:51] Complejas  del  Hospital  San  Pao,  el
[99:53] 
[99:53] doctor,  aquí  presente.  Luego  tenemos  a
[99:55] 
[99:55] Ángel  Martínez,  que  es  matemático  y  es
[99:57] 
[99:57] especialista  en  modelos  de  inteligencia
[99:59] 
[99:59] artificial  y  es  quien  ha  creado  estos
[100:01] 
[100:01] modelos  que  a  día  de  hoy  tenemos
[100:02] 
[100:02] patentados.  Y  final,  finalmente  yo  que
[100:05] 
[100:05] soy  second  time  founder  y  que  también  he
[100:08] 
[100:08] estado  pues  vinculado  a  muchos  proyectos
[100:11] 
[100:11] en  la  industria  farmacéutica  con
[100:12] 
[100:12] clínicas  y  en  proyectos  de  inteligencia
[100:14] 
[100:14] artificial  aplicado  al  sector  salud.
[100:18] 
[100:18] [aplausos]
[100:25] 
[100:25] preguntas.
[100:27] 
[100:27] Empieza  tú  si  quieres  tenemos  una  ronda
[100:28] 
[100:28] de  preguntas  y  luego  vas  a  tener  que
[100:30] 
[100:30] firmar  un  cheque.  [risas]
[100:32] 
[100:32] Yo  te  lo  firmo,  ¿eh?
[100:34] 
[100:34] Estupendo.  Cuando  quieras  hacemos  el
[100:35] 
[100:35] ters  sheet.
[100:37] 
[100:37] Lo  hablamos  luego.  Eh,  no,  me  parece
[100:40] 
[100:40] superinesante  cómo  estás  viendo  toda  la
[100:41] 
[100:41] parte  de  Claro,  una  cosa  es  todo  lo  que
[100:44] 
[100:44] es  eh  hay  fases,  ¿no?  En  todo  lo  que  es
[100:46] 
[100:46] clínico.  Entonces,  ¿necesitáis
[100:48] 
[100:48] aprobación  eh  de  los  reguladores,  hacéis
[100:51] 
[100:51] fase  las  diferentes  fases,  ¿cómo  lo
[100:53] 
[100:53] estáis  planteando  todo  esto?  Totalmente.
[100:55] 
[100:55] Y  esto  es  un  es  un  grano  en  el  culo,
[100:57] 
[100:57] sinceramente,  porque  es  muy  complejo
[100:59] 
[100:59] muchas  veces  [risas]  toda  la  parte
[101:01] 
[101:01] regulatoria  y  más  aquí  en  Europa.
[101:03] 
[101:03] Entonces,  nosotros  lo  hemos  dividido  en
[101:04] 
[101:04] dos  fases,  es  decir,  para  un  producto
[101:06] 
[101:06] específico  para  predecir  el  fallo
[101:09] 
[101:09] ovárico  precoz,  principalmente  para
[101:11] 
[101:11] ayudar  a  las  clínicas  de  fertilidad.
[101:12] 
[101:13] Para  ahí  sí  que  necesitamos  el  marcaje
[101:14] 
[101:14] CE,  que  se  tiene  que  hacer  un  estudio
[101:16] 
[101:16] clínico  y  una  vez  tienes  el  estudio
[101:18] 
[101:18] clínico  con  los  datos  comparándolo  con
[101:20] 
[101:20] el  Gold  Standar  y  con  un  específico
[101:23] 
[101:23] intended  use.  A  partir  de  aquí  entonces
[101:25] 
[101:25] es  cuando  presentas  toda  esta
[101:26] 
[101:26] información  a  los  reguladores  y
[101:28] 
[101:28] obtendremos  el  marcaje  CE.  Pero  lo  que
[101:30] 
[101:30] sí  que  hemos  visto  es  que  lo  lo  clave
[101:32] 
[101:32] aquí  es  el  intended  use,  que  es  para  qué
[101:34] 
[101:34] vas  a  utilizar  este  producto  en
[101:36] 
[101:36] específico.  Y  en  el  mercado  de  la
[101:38] 
[101:38] menopausia  sí  que  existe  una  escala  de
[101:40] 
[101:40] grises  en  los  cuales  si  nosotros  no
[101:43] 
[101:43] somos  un  producto  diagnóstico  como  tal,
[101:45] 
[101:45] pero  sin  embargo  sí  que  ayudamos  al
[101:46] 
[101:46] profesional  de  la  salud  a  tomar  mejores
[101:48] 
[101:49] decisiones,  ya  podemos  empezar  el  go  to
[101:51] 
[101:51] market  y  el  proceso  de  comercialización.
[101:53] 
[101:53] Entonces,  hemos  empezado  por  aquí.
[101:54] 
[101:54] ¿Y  a  cuánto  está  cuánto  estáis
[101:56] 
[101:56] levantando?  ¿Cuánto
[101:57] 
[101:57] ahora  mismo  estamos?  Bueno,  realmente  es
[101:59] 
[101:59] una  ronda  de  3  millones  de  euros.  Hemos
[102:01] 
[102:01] hecho  un  split  en  dos  partes.  La  primera
[102:03] 
[102:03] parte  es  medio  millón.  Entonces,  ya
[102:05] 
[102:05] tenemos  algunos  inversores  y  simplemente
[102:08] 
[102:08] lo  que  hemos  estructurado  es  tenemos
[102:10] 
[102:10] también  soft  commitments  para  la  segunda
[102:11] 
[102:12] parte  de  la  ronda.  Lo  que  queremos  sobre
[102:13] 
[102:14] todo  es  montar  el  playbook  del  Go  to
[102:15] 
[102:15] Market.  Tenemos  dos  pilotos  ahora
[102:17] 
[102:17] comerciales  con  dos  clínicas  aquí  en
[102:19] 
[102:19] Barcelona.  Tenemos  también  un  acuerdo
[102:21] 
[102:21] para  distribución  en  Middle  East  y  ahora
[102:24] 
[102:24] estamos  cerrando  un  acuerdo  de
[102:25] 
[102:25] distribución  con  un  laboratorio
[102:27] 
[102:27] internacional.  Lo  más  importante  de  todo
[102:29] 
[102:29] esto,  yo  creo  que  es  que  nosotros
[102:30] 
[102:30] podemos  [ __ ]  el  end  to  end,  es  decir,
[102:33] 
[102:33] sacar  las  muestras  de  sangre,  enviarlas
[102:34] 
[102:34] al  laboratorio,  secuenciar  y  sacar  todos
[102:36] 
[102:37] los  datos.  O  podemos  apalancarnos  con  un
[102:39] 
[102:39] partner,  que  en  este  caso  es  un
[102:40] 
[102:40] laboratorio,  el  cual  ya  tiene  toda  la
[102:42] 
[102:42] cadena  logística  y  de  operativa,  nos
[102:44] 
[102:44] envía  directamente  los  datos,  nosotros
[102:46] 
[102:46] procesamos  el  dato  y  le  damos  el
[102:48] 
[102:48] resultado.
[102:49] 
[102:49] Qué  bueno.
[102:50] 
[102:50] Yo  yo  no  he  entendido  cuál  es  la  IP
[102:52] 
[102:52] propiamente,  la  innovación,  qué  es  lo
[102:53] 
[102:54] que  exactamente  lo  que  habéis  innovado
[102:56] 
[102:56] vosotros.
[102:57] 
[102:57] principalmente  es  complejo,  eh,  pero
[102:59] 
[102:59] nosotros  de  una  muestra  de  sangre  lo  que
[103:01] 
[103:01] analizamos  no  son  los  marcadores
[103:03] 
[103:03] convencionales  de  una  analítica,  sino
[103:05] 
[103:05] que  miramos  la  expresión  de  los  genes.
[103:07] 
[103:07] Nosotros  en  nuestro  cuerpo  tenemos
[103:09] 
[103:09] aproximadamente  unos  22,000  genes.  50%
[103:12] 
[103:12] lo  hemos  heredado  de  nuestro  padre,  50%
[103:14] 
[103:14] de  nuestra  madre.  Estos  genes  no  los
[103:17] 
[103:17] vamos  a  poder  cambiar  a  lo  largo  de
[103:18] 
[103:18] nuestra  vida.  Lo  que  sí  que  vamos  a
[103:20] 
[103:20] poder  cambiar  es  cómo  estos  genes  se
[103:22] 
[103:22] activan  y  se  desactivan  en  función  de
[103:25] 
[103:25] nuestro  estilo  de  vida.  si  tenemos  un
[103:27] 
[103:27] proceso  patológico  o  si  tenemos  algún
[103:29] 
[103:29] problema  de  salud  en  general.  Nosotros
[103:31] 
[103:32] primeramente  cuantificamos  esta
[103:33] 
[103:33] expresión  de  los  genes.  De  esta
[103:35] 
[103:35] expresión  de  los  genes  tenemos  unos
[103:36] 
[103:36] modelos  específicos  basados  ya  en  unos
[103:39] 
[103:39] papers  publicados  en  Science,  de  hecho,
[103:41] 
[103:41] que  que  proyectan  cada  una  de  cada  uno
[103:44] 
[103:44] de  los  genes  cómo  se  expresa  en  un
[103:45] 
[103:45] tejido  concreto.  De  manera  que  nosotros
[103:48] 
[103:48] en  sangre  lo  hacemos.  Imagínate,  ¿no?  La
[103:49] 
[103:49] sangre  es  como  un  río.  Entonces,  un  río,
[103:52] 
[103:52] tú  puedes  analizar  el  el  agua  del  río
[103:54] 
[103:54] arriba  de  la  montaña  o  abajo  de  la
[103:56] 
[103:56] montaña  y  verás  el  la  salud  del  bosque
[103:59] 
[103:59] porque  al  final  arrastra  todos  los
[104:00] 
[104:00] sedimientos.  Con  la  sangre  pasa  lo
[104:02] 
[104:02] mismo.  Entonces,  la  sangre  como  circula
[104:04] 
[104:04] por  todo  el  cuerpo,  vemos  la  expresión
[104:06] 
[104:06] de  los  genes  de  los  distintos  tejidos
[104:08] 
[104:08] del  cuerpo.  Y  a  partir  de  aquí,  con  toda
[104:10] 
[104:10] esta  información  y  esta  proyección  a
[104:12] 
[104:12] tejidos,  ah,  nosotros  también  tenemos
[104:14] 
[104:14] muestras  postmórtem,  es  decir,  de
[104:16] 
[104:16] personas  muertas  y  sabemos  lo  que  es  la
[104:18] 
[104:18] expresión  de  los  genes  en  persona  muerta
[104:20] 
[104:20] y  hacemos  una  predicción  de  cuánto  de
[104:23] 
[104:23] lejos  estamos  de  la  mortalidad  del
[104:24] 
[104:24] tejido.  Todo  esto,  ya  sé  que  es  un  poco
[104:28] 
[104:28] complejo,  pero  es  lo  que  realmente  por
[104:30] 
[104:30] una  parte  hemos  patentado  este  modelo  de
[104:32] 
[104:32] anomalías  para  detectar  anomalías  en  el
[104:33] 
[104:34] tejido  y  luego  para  hacer  estos  relojes
[104:36] 
[104:36] biológicos  que  realmente  son  modelos
[104:39] 
[104:39] predictivos  para  analizar  cuánto  de
[104:41] 
[104:41] lejos  estamos  de  la  mortalidad  del
[104:42] 
[104:42] tejido.
[104:43] 
[104:43] O  sea,  ¿tenéis  una  patente  con  este
[104:46] 
[104:46] método?
[104:47] 
[104:47] Tenemos  una  patente  y  luego  hay  toda  una
[104:49] 
[104:49] parte  que  es  trade  secret.  Nosotros  no
[104:51] 
[104:51] nos  interesa  publicar  toda  esta
[104:52] 
[104:52] información.  Tenemos,  por  una  parte
[104:54] 
[104:54] publicaciones  que  avalan  que  todo  esto
[104:56] 
[104:56] nace  de  de  algo  importante  y  realmente
[104:58] 
[104:58] hay  más  de  7  millones  invertidos  en
[105:00] 
[105:00] grant,  concretamente  con  el  grupo  de
[105:02] 
[105:02] investigación  de  San  Pau.  Ah,  por  otra
[105:04] 
[105:04] parte  patentamos  este  modelo  de
[105:07] 
[105:07] detección  de  anomalías  en  la  expresión
[105:08] 
[105:09] de  los  genes  por  todo  el  cuerpo  y  por
[105:10] 
[105:10] los  tejidos.  Esta  proyección  a  tejidos,
[105:12] 
[105:12] pero  todo  el  resto  lo  mantenemos  en
[105:14] 
[105:14] trade  secret.
[105:16] 
[105:16] Paul,  creo  que  has  dado  por  sentado  un
[105:19] 
[105:19] conocimiento  que  no  tenemos,  al  menos
[105:20] 
[105:20] algunos  en  la  sala,  ¿eh?  Hay  que  sacar
[105:23] 
[105:23] sangre,  ¿no?  Esto  está  resuelto.  Luego
[105:25] 
[105:25] esta  sangre  hay  que  detectar  eh  las
[105:28] 
[105:28] expresiones  de  los  genes.  Claro,  esto  es
[105:30] 
[105:30] una  máquina.  Esta  máquina  la  hacéis
[105:32] 
[105:32] vosotros,  ya  existe,  está  resuelta.
[105:34] 
[105:34] Luego  este  estos  estas  expresiones  de
[105:37] 
[105:37] los  genes  hay  que  analizarlas.  Hay,  o
[105:38] 
[105:38] sea,  ¿qué  hacéis  vosotros?  ¿Cuál  es  el
[105:40] 
[105:40] producto  que  que  es  vuestro  propio  que
[105:42] 
[105:42] no  existía  antes?  ¿Y  cuál  son  cosas
[105:44] 
[105:44] comoditis  que  ya  utilizáis?
[105:46] 
[105:46] Tienes  toda  la  razón.
[105:48] 
[105:48] Sacar  la  sangre  es  algo  estándar,  se
[105:50] 
[105:50] hace  en  cualquier  sitio.  Esta  sangre  se
[105:52] 
[105:52] envía  un  laboratorio  a  secuenciar,  una
[105:54] 
[105:54] máquina  que  se  llama  un  secuenciador.
[105:56] 
[105:56] Esto  también  está  resuelto.
[105:57] 
[105:57] Esto  está  resuelto,  es  estándar.  Hay
[105:59] 
[105:59] muchos  laboratorios  que  tienen
[106:00] 
[106:00] secuenciador.  ¿Qué  pasa?  Que  este
[106:02] 
[106:02] secuenciador,  para  ponerte  un  ejemplo,
[106:03] 
[106:03] con  una  sola  muestra  estamos  sacando
[106:06] 
[106:06] trillones  de  de  de,  bueno,  muchísimos
[106:08] 
[106:08] terabytes  de  datos.  Entonces,  toda  la
[106:11] 
[106:11] información,  todo  el  row  data  que  sale
[106:13] 
[106:13] de  una  muestra  de  sangre,  ahí  es  donde
[106:16] 
[106:16] está  la  magia  y  ahí  es  donde  nosotros
[106:17] 
[106:17] entramos,  ¿no?  Que  tú  tienes  datos
[106:19] 
[106:19] desestructurado,
[106:20] 
[106:20] o  sea,  vuestro  input  son  datos.
[106:22] 
[106:22] Datos,  ¿sí?
[106:22] 
[106:22] Y  vuestro  producto  es  software.
[106:24] 
[106:24] Nosotros  somos  una  empresa  de  data
[106:26] 
[106:26] science.
[106:26] 
[106:26] Vale,  vale.  Eso  no  me  había  quedado
[106:27] 
[106:27] claro.  Vale.  Ahora  mismo  hay
[106:29] 
[106:29] comercialización,  hay  hay  pacientes
[106:32] 
[106:32] siendo  analizados.  Nosotros  ya  lo  hemos
[106:35] 
[106:35] hecho  en  más  de  1000  pacientes,  de  hecho
[106:37] 
[106:37] pacientes  de  entre  3  y  103  años,  para
[106:39] 
[106:39] ver  todas  las  diferencias  eh  de  edad
[106:42] 
[106:42] principalmente  y  para  ver  qué  pasa  en
[106:43] 
[106:44] cada  momento  fisiológico  en  el
[106:45] 
[106:45] organismo.  50  casi  50%  hombres,  casi  50%
[106:49] 
[106:49] mujeres.  Yo  lo  que  he  dicho  es  que
[106:51] 
[106:51] tenemos  los  modelos  predictivos
[106:53] 
[106:53] específicos  para  mujeres,  pero  también
[106:55] 
[106:55] tenemos  los  de  hombres.  Entonces  hemos
[106:56] 
[106:56] de  momento  focalizado  en  toda  la  parte
[106:58] 
[106:58] de  salud  femenina  y
[107:00] 
[107:00] y  diagnostic,  o  sea,  apoyáis  al
[107:02] 
[107:02] diagnóstico.
[107:03] 
[107:03] Ah,  efectivamente,
[107:04] 
[107:04] de  estas  dos  casuísticas  que  has  dicho,
[107:06] 
[107:06] ¿no?  Que  son  eh  circunstancias
[107:08] 
[107:09] menopáusicas,  no  sé  cómo  lo  has  llamado
[107:10] 
[107:10] técnicamente.
[107:11] 
[107:11] Sí,  principalmente  nosotros  hemos
[107:13] 
[107:13] aplicado  estos  modelos  porque  es  que  al
[107:15] 
[107:15] final  nosotros  tenemos  cada  modelo
[107:18] 
[107:18] corresponde  a  un  tejido  concreto  y  luego
[107:19] 
[107:19] tenemos  un  modelo  generalista  para  ver
[107:21] 
[107:21] las  diferencias  de  expresión.  Entonces,
[107:23] 
[107:23] lo  que  hacemos  sobre  todo  a  día  de  hoy,
[107:25] 
[107:25] no  puedo  decir  que  hacemos  un
[107:27] 
[107:27] diagnóstico  porque  entonces  me  vendría
[107:28] 
[107:28] el  regulador  y  me  saca  fuera  de
[107:30] 
[107:30] Barcelona  y  vengo  contigo  a  vivir  a
[107:31] 
[107:32] Dubai.  Ah,  pero  principalmente  lo  que
[107:35] 
[107:35] vamos  a  hacer  es  la  nueva  generación  de
[107:37] 
[107:37] modelos  diagnósticos  para  la  medicina
[107:39] 
[107:39] personalizada.
[107:40] 
[107:40] Y  última  pregunta  y  le  dejo  a  Marcel.
[107:41] 
[107:41] Eh,  entiendo  que  ya  hay  muchos  análisis
[107:43] 
[107:43] hechos  en  el  mundo.  Estos  datos  son  de
[107:47] 
[107:47] eh  acceso  público,  son  de  dominio
[107:48] 
[107:48] público  y  los  podéis  utilizar  para
[107:50] 
[107:50] entrenar.  podéis  acceder  a  ellos
[107:52] 
[107:52] mediante  partnerships,  etcétera,  o
[107:54] 
[107:54] tenéis  que  pico  y  pala  generar  este
[107:57] 
[107:57] conocimiento  desde  cero  con  nuevos
[107:58] 
[107:58] pacientes?
[107:59] 
[107:59] Hay  que  sí,  hay  que  no.  Hay  datos
[108:01] 
[108:01] públicos,  los  cuales  hemos  utilizado.
[108:02] 
[108:03] Luego  hay  datos  privados,  de  estudios
[108:04] 
[108:04] privados  y  y  de,  bueno,  realmente  se  han
[108:07] 
[108:07] realizado  dentro  del  propio  Instituto  de
[108:08] 
[108:08] Reserca  de  San  Pao.  Principalmente  el
[108:10] 
[108:11] Instituto  de  Reserca  participó  en  un
[108:12] 
[108:12] consorcio  y  precisamente  lo  que  aportó
[108:15] 
[108:15] es  toda  esta  información,  todas  estas
[108:17] 
[108:17] muestras,  más  de  1100  muestras  a  de
[108:19] 
[108:19] tejido  sanguíneo,  ¿no?  Entonces,
[108:21] 
[108:21] nosotros  combinamos  ambas  cosas.  ¿Qué
[108:23] 
[108:23] pasa?  Hay  muchas  bases  de  datos  públicas
[108:25] 
[108:25] que  están  muy  desestructuradas,
[108:28] 
[108:28] con  máquinas  distintas,  es  decir,  es  un
[108:31] 
[108:31] es  un  tema  delicado.  Entonces,  nosotros
[108:32] 
[108:32] tenemos  nuestro  propio  workflow  y  de
[108:34] 
[108:34] momento  lo  que  hacemos  es  pasarlo  todo
[108:36] 
[108:36] por  nuestro  workflow.  A  medida  que
[108:38] 
[108:38] nosotros  vayamos  encontrando,  porque  se
[108:40] 
[108:40] van  a  generar  más  datos,  más  bases  de
[108:41] 
[108:41] datos  públicas  que  nosotros  sepamos
[108:43] 
[108:43] curar  y  sepamos  procesar,  también  las
[108:46] 
[108:46] vamos  a  incluir.  Pero  evidentemente
[108:48] 
[108:48] parte  de  la  IP  es  todo  este  dato  privado
[108:50] 
[108:50] que  tenemos.
[108:52] 
[108:52] ¿Habéis  saturado  algo  ya?
[108:54] 
[108:54] Ojalá.  De  hecho,  constituimos  la  empresa
[108:56] 
[108:56] hace  unas  dos  semanas  aproximadamente.
[108:58] 
[108:58] Sí  que  tenemos  estos  acuerdos
[109:01] 
[109:01] comerciales  y  tenemos  un  acuerdo
[109:03] 
[109:03] comercial  por  valor  de  más  de  30,000  €
[109:05] 
[109:05] con  con  un  potencial  cliente,  pero  que
[109:07] 
[109:07] bueno  que  se  va  a  facturar,  yo  creo  que
[109:09] 
[109:09] entre  entre  marzo  y  abril,
[109:12] 
[109:12] ¿vale?
[109:13] 
[109:13] ¿Y  la  empresa  está  montada  en  España  o
[109:14] 
[109:14] está  dónde  está?
[109:15] 
[109:15] Está  en  España.  Sí,  sí.
[109:17] 
[109:17] Muy  bien.  Pues  pasamos  al  feedback.  E,
[109:19] 
[109:19] ¿quieres  empezar,  Carlas?  A  mí  me  ha
[109:21] 
[109:21] encantado.  Me  encanta.
[109:23] 
[109:23] Me  gusta  que  digas  eso  más  en  público.
[109:25] 
[109:25] No,  no  te  lo  digo  en  serio.  Me  encanta
[109:27] 
[109:27] porque  es  un  área  unsexy.  A  mí  me
[109:29] 
[109:29] encantan  las  áreas  unsexis,  eh,  pero
[109:31] 
[109:31] sobre  todo  que  tiene  un  impacto  real  al
[109:33] 
[109:33] día  a  día.  Eh,  evidentemente  en  la
[109:35] 
[109:35] presentación  creo  que  había  un  desajuste
[109:37] 
[109:37] en  cuantos  qué  hacíais  exactamente  y
[109:39] 
[109:39] tal,  pero  eran  3  minutos  y  entonces  no
[109:41] 
[109:41] puedes  hacer  absolutamente  nada.  Pero  a
[109:42] 
[109:42] mí  me  parece  superútil  y  me  me
[109:45] 
[109:45] encantaría  saber  mucho  más  cuando
[109:47] 
[109:47] salgamos  de  aquí.
[109:48] 
[109:48] Gracias.  Pues  luego  hablamos.
[109:52] 
[109:52] A  ver,  em  yo  yo  no  tengo  criterio,  es
[109:55] 
[109:55] que  el  problema  el  problema  de  invertir,
[109:57] 
[109:57] no  sé  si  te  de  pasa,  eh,  pero  se  es  que
[110:00] 
[110:00] tienes  que  hacerte  una  opinión  fuerte  de
[110:02] 
[110:02] algo  que  que  a  veces  tienes  inputs
[110:05] 
[110:05] limitados,  ¿no?  Entonces,  claro,  es  un
[110:07] 
[110:07] ámbito  que  se  va  de  mi  experti,  que  no
[110:10] 
[110:10] es  mucha  y  que  está  focalizada  en
[110:12] 
[110:12] software,  SAS,  B2B  y  tal.  Entonces,  para
[110:16] 
[110:16] mí  sería  complicado  invertir  en  en  algo
[110:18] 
[110:18] así  porque  yo  no  sé  si  hay  alguien  en
[110:19] 
[110:19] Singapur,  o  sea,  yo  no  leo  Nature  donde
[110:22] 
[110:22] habéis  publicado  el  paper,  ¿no?  Yo  no  sé
[110:24] 
[110:24] si  hay  alguien  en  Singapur  que  está
[110:25] 
[110:25] publicando  algo  parecido  hoy,  ¿no?
[110:28] 
[110:29] Entonces,  me  parece  interesante  lo  que
[110:30] 
[110:30] estáis  haciendo,  pero  yo  tendría  que
[110:32] 
[110:32] entender,  o  sea,  para  poder  invertir  eh
[110:35] 
[110:35] mi  dinero  y  sobre  todo  si  tengo  que
[110:37] 
[110:37] invertir  dinero  de  terceros,  tendría  que
[110:39] 
[110:39] se  tendría  que  entender  muy  bien  eh  por
[110:42] 
[110:42] qué  lo  que  estáis  haciendo  es  algo
[110:44] 
[110:44] diferencial,  ¿no?  Yo  veo  que  los
[110:46] 
[110:46] researchers  publican  un  poco  como
[110:48] 
[110:48] churros  a  veces,  ¿no?  O  sea,  hay  mucha
[110:49] 
[110:49] publicación  e  eso  no  implica  tener  una
[110:52] 
[110:52] un  valor  de  mercado  diferencial,  ¿no?  Y
[110:55] 
[110:55] una  empresa  lo  que  intenta  buscar  es  una
[110:56] 
[110:56] oportunidad  de  mercado.  La  la  la
[110:58] 
[110:58] oportunidad  de  la  fertilidad  es  enorme,
[111:00] 
[111:00] de  esto  no  hay  ninguna  cuestión,  ¿no?  Y
[111:03] 
[111:03] si  sois  capaces  de  generar  un  valor
[111:04] 
[111:04] adicional  ahí,  seguro  que  es  negocio.  En
[111:07] 
[111:07] lo  que  tendría  que  convencerme  que  no  lo
[111:08] 
[111:08] he  conseguido  hasta  ahora  y  es  verdad
[111:10] 
[111:10] que  es  muy  difícil  en  3  minutos  en  un
[111:11] 
[111:11] pitch,  es  por  qué  sois  diferenciales.
[111:14] 
[111:14] Pero  si  esto  lo  entiendo,  yo  soy  capaz
[111:16] 
[111:16] de  entenderlo,  obviamente  me  parece
[111:18] 
[111:18] superinesante.
[111:20] 
[111:20] Perfecto.
[111:21] 
[111:21] Sí.  O  sea,  yo  compro  mucho,  obviamente,
[111:24] 
[111:24] la  misión.  Eh,  realmente  el  problema  de
[111:27] 
[111:27] los  análisis  clínicos,  ¿no?,  y  del
[111:29] 
[111:29] volumen  del  cuerpo  de  datos  eh  femenino
[111:32] 
[111:33] es  es  ridículamente  pequeño  comparado
[111:35] 
[111:35] con  el  con  el  tamaño  total,  ¿no?  Y  esto
[111:37] 
[111:37] tiene  consecuencias  en  ratios  de
[111:38] 
[111:38] mortaldad,  de  muchas  enfermedades,  sobre
[111:39] 
[111:39] todo  oncológicas.  Entonces,  si  utilizáis
[111:42] 
[111:42] el  dato  de  ahora,  que  es  5050,  ¿no?,
[111:45] 
[111:45] para  hacer  un  cachap  rápido  en  en
[111:47] 
[111:47] detección  de  enfermedades  y  tal,  el
[111:48] 
[111:48] impacto  es  brutal.  con  lo  cual  me
[111:49] 
[111:49] encanta  la  misión  de  la  compañía  y  la
[111:51] 
[111:51] has  explicado  superb  esta  parte,  no
[111:52] 
[111:52] tanto  la  de  producto,  pero  bueno,  luego
[111:54] 
[111:54] nos  la  has  acabado  de  de  aclarar,  pero
[111:56] 
[111:56] claro,  me  pasa  lo  mismo  que  es  que  yo  no
[111:57] 
[111:57] tengo  ni  idea  del  tema.  Entonces,  a  mí
[111:59] 
[111:59] me  encantaría  para  invertir  que  alguien
[112:01] 
[112:01] en  que  en  quien  yo  confío  y  que  sepa  de
[112:04] 
[112:04] este  tema  me  diga,  "Estos  tíos  están
[112:05] 
[112:05] haciendo  una  cosa  que  tiene  sentido."
[112:07] 
[112:07] Entonces  iríamos  si  nos  dejáis  juntos  de
[112:09] 
[112:09] cabeza.  Pero  tiene  que  haber  alguien  con
[112:11] 
[112:11] criterio  y  que  y  que  sepa  del  tema  y  y
[112:14] 
[112:14] que  en  quien  nosotros  confiáramos  que
[112:15] 
[112:15] nos  diga,  "Sí,  esto  tiene  sentido."
[112:17] 
[112:17] Porque  claro,  hacer  catchap  a  no  sé
[112:19] 
[112:19] cuántos  años  de  research  de  medicina  y
[112:21] 
[112:21] de  tal  para  poder  entender  esto,  no  sé
[112:22] 
[112:22] si  llegaremos  a  tiempo.  Ya  habréis  hecho
[112:24] 
[112:24] IPO  en  el  momento  en  que  empecemos  a
[112:25] 
[112:26] entender  cómo  funciona  este  mercado,
[112:28] 
[112:28] pero  pero  me  da  la  sensación  que  si  lo
[112:30] 
[112:30] que  explicas  es  cierto,  eh,  habrá  habrá
[112:33] 
[112:33] capital.  Mira,  te  recomiendo  un
[112:34] 
[112:34] emprendedor  en  concreto  que  es  inversor
[112:37] 
[112:37] y  que  sabe  mucho  en  concreto  de  uno  de
[112:38] 
[112:38] los  casos  de  uso  que  es  el  de  la
[112:40] 
[112:40] fertilidad,  eh,  que  es  Martín  Barsaski.
[112:42] 
[112:42] Eh,  a  Martín  le  ha  ido  muy  bien  muchas
[112:44] 
[112:44] empresas,  eh,  y  es  y  le  conoces.  Sí,
[112:47] 
[112:47] sí.  Ah,  vale,  vale.  Bueno,  pues  si
[112:49] 
[112:49] Martín  lo  ve,  entonces  de  repente  es  muy
[112:50] 
[112:50] interesante.
[112:52] 
[112:52] [risas]
[112:53] 
[112:53] Yo  repetiría  lo  mismo  a  nivel  de  que  no
[112:55] 
[112:55] es  no  es  no  sé  lo  que  me  dio  el  día  a
[112:56] 
[112:56] día  con  lo  que  expertís  poco.  Eh,  te  el
[112:59] 
[112:59] pitch  me  ha  gustado  mucho  y  creo  que  veo
[113:01] 
[113:01] una  energía  en  ti  que  eso  que  me  gusta.
[113:03] 
[113:03] O  sea,  creo  que  que  tienes  ganas  de  que
[113:05] 
[113:05] esto  funcione  porque  es  difícil,  al
[113:06] 
[113:06] final  es  a  muy  largo  plazo.  E  entonces
[113:09] 
[113:09] ahí  a  mí  me  ha  gustado  mucho,  bastante
[113:11] 
[113:11] bien  estructurado.  Me  gustaría  entender
[113:13] 
[113:13] más  un  poco  lo  que  dicen  Jordi  Bernard,
[113:14] 
[113:14] quizá  hablar  con  ese  laboratorio  con
[113:16] 
[113:16] cerrado  el  contrato  y  la  gente  que  se  de
[113:19] 
[113:19] tiempo  y  para  que  me  expliquen
[113:20] 
[113:20] exactamente  qué  ven  ellos,  ¿no?  Al
[113:21] 
[113:21] final,  ¿quién  paga?  Por  eso  preguntar  lo
[113:22] 
[113:22] de  los  euros,  ¿no?  Quien  paga  30,000  €
[113:24] 
[113:24] aquí,  pues  eso  me  interesa,  ¿no?
[113:25] 
[113:25] Entonces,  pues  con  esta  gente  y  me  lo
[113:26] 
[113:27] explica  mejor,  pues  quizá  ahí.  Pero
[113:28] 
[113:28] bueno,  desde  luego  es  interesante,  o
[113:29] 
[113:29] sea,  que  era  bueno.
[113:30] 
[113:30] Un  un  eh  consejo  no  solicitado,  pero  del
[113:33] 
[113:33] pit  la  única  cosa  que  mira  que  cuando  lo
[113:35] 
[113:35] has  dicho  hecho  así  son  dos  palabras,
[113:37] 
[113:37] una  es  e  eso  de  la  ronda  tiene  un  split
[113:40] 
[113:40] y  tal,  o  sea,
[113:42] 
[113:42] sí  es  la  segunda  es  soft  commitment,  la
[113:43] 
[113:43] primera  es  split.  Eh,  no  te  inventes
[113:45] 
[113:45] cosas,  ¿vale?  O  sea,  intenta  invéntate
[113:48] 
[113:48] invéntate  la  tecnología  eh  vuestra,  pero
[113:50] 
[113:50] no  te  inventes  conceptos  de  fundracing
[113:52] 
[113:52] porque  al  inversor  que  está  acostumbrado
[113:53] 
[113:53] a  escuchar  muchas  historias  dice,  "Uy,
[113:55] 
[113:55] raro,  no  me  gusta  raro.  Yo  quiero  uno
[113:57] 
[113:57] que  va  pa  pa pa  como  este,  ¿no?  Sería  A,
[113:59] 
[113:59] B,  C,  D,  FG,  JK,  ¿no?  Eso,  eso  y  soft
[114:03] 
[114:03] commitment  es  un  poco  como  cuando
[114:04] 
[114:04] alguien  te  dice  que  es  que  mi  abuela
[114:05] 
[114:05] dice  que  soy  muy  guapo,  ¿sabes?  Eh,  sí,
[114:08] 
[114:08] enhorabuena,  ¿no?  Pero,  o  sea,  o  dinero
[114:10] 
[114:10] en  el  banco  o  ya  lo  veremos.  Entonces,
[114:12] 
[114:12] como  feedback  que  no  me  has  pedido,  eh,
[114:14] 
[114:14] yo  me  ahorraría  el  el  split  y
[114:16] 
[114:16] estructuras  raras  de  ronda  y  los  soft
[114:18] 
[114:18] commitments.  Iría  los  hechos  y  y  para
[114:20] 
[114:20] adelante,  que  el  piso  lo  has  hecho
[114:21] 
[114:21] brutal.
[114:22] 
[114:22] Pues  tomo  nota.  Muchas  gracias.
[114:23] 
[114:23] Enhorabuena.  [aplausos]
[114:30] 
[114:30] Pues  llegamos  al  al  final.  Nos  queda  dar
[114:32] 
[114:32] el  premio  a  la  mejor  pregunta.  Si  si  os
[114:35] 
[114:35] parece  bien,  yo  se  la  daría  a  a  la
[114:37] 
[114:37] persona  del  polio  que  ha  descubierto  el
[114:38] 
[114:38] hack  del  revenue  de  Level  Labs,  que  es
[114:39] 
[114:39] el  Asian  to  Asian  Conversation.  Sí.  Me
[114:41] 
[114:42] parece  bien.  ¿Dónde  está?  Eh.
[114:45] 
[114:45] Uh,  yo  creo  que  Carlos  la  deberías  dar
[114:47] 
[114:47] tú.
[114:47] 
[114:47] Es  nueva,  eh,  la  camiseta.  Camiseta,
[114:48] 
[114:48] pero  es  nueva.  Es  primicia,  pero  hace  un
[114:50] 
[114:50] poco  de  ceremonia.  Mar  se  la  entrega
[114:52] 
[114:52] Carlas.
[114:53] 
[114:53] Tenemos  una  para  Carlas,  ¿no?  También.
[114:55] 
[114:55] Perfecto.
[114:56] 
[114:56] Bueno,  espera  que  no  se  la  mandaremos.
[114:58] 
[114:58] Se  la  mandaremos.  Sí,  sí,  sí,
[114:59] 
[114:59] se  la  mandamos  a  Dubai.  [risas]
[115:01] 
[115:01] Va  a  salir  caro,  ¿eh?
[115:04] 
[115:04] [aplausos]
[115:09] 
[115:09] Buenísimo.  [aplausos]
[115:10] 
[115:11] [ __ ]  [risas]  Ha  salido  muy  formal
[115:12] 
[115:13] esto,  eh.  Bien  hecho.  Muy  bien.
[115:15] 
[115:15] Y  y  con  eso  lo  dejamos  aquí.  Oye,  eh,
[115:18] 
[115:18] ahora  aprovechad  que  hay  muchísima  gente
[115:19] 
[115:19] aquí.  Aprovecha  para  buscar  Cfounder,
[115:22] 
[115:22] eh,  inversores,  networking,  researchers.
[115:25] 
[115:25] No  están  aquí  los  researchers.  ¿Dónde
[115:26] 
[115:26] está?  Pero
[115:27] 
[115:27] pero  aquí  [risas]  no.  Y  oye,  felices
[115:29] 
[115:29] fiestas,  ¿no?  Que  que  que  las  vacaciones
[115:31] 
[115:31] descansad  un  poquito.
[115:32] 
[115:32] Descansate  un  poquet.  a  comer  turrones,
[115:34] 
[115:34] a  disfrutar  con  la  familia  y  hasta  el
[115:37] 
[115:37] año  que  viene.
[115:38] 
[115:38] Hasta  el  año  que  viene.  Gracias  por
[115:39] 
[115:40] venir.  De  acuerdo.  Muchas  gracias.
[115:41] 
[115:41] [aplausos]
[115:47] 
[115:47] Vale,  un  segundo,  un  segundo,  un
[115:48] 
[115:48] segundo,  un  segundo.  Entonces,  esto  no
[115:49] 
[115:49] lo  hemos  hecho  nunca,  pero  ahora
[115:50] 
[115:50] cortamos  el  streaming.