Transcripción
Recesión en EE.UU y posibles impactos en startups, Mr. Beast, Figure 02 y Acusación a NVIDIA — vídeo y transcripción
En este directo, analizamos el impacto de la recesión en EE.UU. y cómo podría afectar a las startups, exploramos controversias recientes alrededor de Mr.
Título
Recesión en EE.UU y posibles impactos en startups, Mr. Beast, Figure 02 y Acusación a NVIDIA — vídeo y transcripción
Resumen
En este directo, analizamos el impacto de la recesión en EE.UU. y cómo podría afectar a las startups, exploramos controversias recientes alrededor de Mr.
Puntos clave
- bueno Bienvenidos a una nueva tertulia de inik Cómo estáis todos Seguimos aquí a distancia y hoy estoy con Berta que es mi pareja que está aquí en la la en la en la Camper estamos en un camping de Yosemite Y si nos escucháis es un milagro vale vosotros Cómo estáis jord Tú dónde estás estás en una isla no Yo estoy en la isla y se acaba de empezar a llover aquí que no veas y yo estaba hace un segundo la mar de tranquilo preparado y he tenido que venir corriendo aquí debajo un toldo pero me tengo el portátil Mojado pero si estoy en una isla en lo que se conoce como el archipiélago de estocolmo que es un conjunto de Islas como ya sabréis de creo que casi 30.000 Islas al sur de estocolmo y es una pasada De hecho si podéis ver detrás mío es todo así pequeñitas Islas todas muy cercas las unas de las otras y y se va en barco La Isla donde estoy yo hay hay un montón de casas se habrá 20 o 30 casas o algo así y solo se puede llegar en barco y de hecho estamos en una casa que alquilamos que viene con barco y vas al s ahora hemos ido a poner gasolina al barco vas a la tienda compras tus cositas vuelves Y tal Y es superbonito excepto la lluvia que me está tocando Las naras un poco la lluvia la lluvia que debe ser el pan de cada día aquí No pues hemos tenido mucha suerte porque esta semana he hecho un sol de narices pero de noche es da fresquito que se agradece mucho en realidad Porque dormimos eh la mar de bien pero sí aquí están acostumbrados a a nieve lluvia frío y el verano que tienen es muy bonito pero es muy corto Oye antes de empezar a grabar que esto siempre pasa eh Me estaba que se escuchaba bien Por cierto e ahora veo que hay un delay de la [ __ ] Pero bueno Eh ya se solucionará mágicamente e de empezar a grabar me decías que te ha tocado estar al lado de la isla de uno de nuestros inversores la isla de al lado eso se puede decir o no sí sí yo creo que yo creo que es público eh yo venía aquí porque tengo bueno mi mujer es es Suiza y tenemos unos amigos que viven en suicia muy muy amigos nuestros que ella es Suiza y él es sueco entonces él nos nos organizó esto encontró la casa y tal Y yo hace un tiempo estaba hablando con con niklas stenstrom que es el el fundador de atómico y le dije ah estaré esta semana en agosto estaré en Suecia y tal Y dice Ah qué bien Yo también estaré y ya está y ahí se acaba todo y entonces yo le pregunto a mi amigo de dónde vamos y me dice tal en esta isla y miron en Google Maps Está al lado de su Isla donde yo había estado en un evento con atómico y le escribí el otro día diciendo Oye estoy al al al lado al lado y hoy he ido a verle hemos hemos bajado aquí a al muelle donde tenemos la barquita hemos pillado la barquita y en menos de 5 minutos nos hemos plantado en su muelle y hemos ido y hemos ido ahí a hacer lo que en Suecia se llama Fica Fica que es como la pausa del café y nos hemos tomado un café unas pastitas los niños han jugado por ahí y al cabo de un rato nos hemos ido a comer a un restaurante Pero me ha hecho gracia que estuviéramos al lado de la casa de niklas aquí en Suecia muy bien bueno aprovecho para presentar a si me muero Perdona si me muero es que el macbook no es waterproof vale porque se está mojando yo no creo que sea waterproof o sea mismo no lo es Confirmamos de momento está aguantando bueno aprovecho para presentar a Berta Berta es emprendedora también y por eso le gusta la tertulia y seguía la tertulia antes de conocerme hace tiempo e y eres la fundadora de tat no que haremos un podcast haremos un podcast Próximamente quieres explicar lo que hace tat ya que estamos quiero no hacer spoilers para para el podcast que lo haremos en el sitio que ya abramos bueno vale Vale pues e bueno os hacemos update de nuestro viaje vale que seguro que os interesa mucho No sé si escucháis si seguís mi mi Instagram pero en mi Instagram tengo solo friend family eh Y y yo Voy subiendo explicaciones larguísimas de cosas que me voy encontrando muy largas muy largas t lo has escuchas [ __ ] tío en no pero me consta que mi tías sí entonces por eso lo hago pues ayer ayer estuvimos en en Yosemite no hemos ido a un lado de Yosemite tiene como una zona que se llama Yosemite V que es donde va todo el mundo y está como controlado la la la gente que puede entrar cada día porque aquello es o sea entra una cantidad de gente Eh brutal Pero es tan grande todo y tan espectacular y tan bien cuidado porque contrasta mucho lo mal cuidadas que están las autopistas por ejemplo las infraestructuras con los parques los parques naturales están cuidadín Están super cuidados vas arriba del todo una montaña y hay unos lavabos por si tienes que ir o sea tienen parking de todo eh No sé o sea yo no Sí de hecho tuvimos que sacar un permiso unos antes para porque tien muy controlado los coches que entran la gente que va a ir en cada vehículo los arby cams donde tenemos que aparcar específicamente porque no puedes dormir donde quieras al aire libre y hay como una ventana durante 2 horas se puede entrar por la puerta que nosotros veníamos del otro lado del mundo eh qué está pasando Romero se se está mojando mojando me estoy mojando mucho perdón me estoy mojando mucho y no puedes encontrar una solución mientras explico las historias deite es que si voy adentro hay niños pues no estás bien aquí un paraguas pero tienes un paraguas arriba no bueno en fin tengo una sombrilla pero el la rubia la rubia digo la lluvia Ah va helado qué accidentado eso son las centurias son así pues pues bueno Y luego fuimos a un lago que se llama mono Lake que es un lago muy curioso está como al centro aquí de de la zona este de California que es el lago hermano de s Lake que está en Uta y es un lago s Salado es enorme tiene como una isla en medio eh Y tú puedes nadar ahí no hace falta que te muevas flotas a saco tres veces más Salado que el mar y es una experiencia también bastante curiosa Ahora nos iremos a hacia hacia el Death Valley V muer vimos también el capitán como buenos frikis de Apple que es el fondo de pantalla que existía antes del fondo de pantalla creo que ahora se ha vuelto más famoso a no no veas Tim Cook ahí con una con un pico haciendo el fondo de pantalla lo que leó Mon el monte RM pero el es una pasada por si alguien no ha estado eh que es un es una meca para los escaladores porque tiene una pared recta casi plana que se tardaba Bueno A no ser que seas una bestia en general la gente que Escala que ya tiene que ser muy buena para escalar El capitán tarda varios días y y te paras a dormir No sé si lo visteis por la noche que ves las linternas de algún escalador a mitad de la pared que se ponen como una hamaca Obviamente atados con la cuerda y el arnés Y tal Pero duermen en una hamaca en medio de la pared es increíble es impresionante y y luego está Alexander este Sí sí sin cuerdas y sin nada no efectivamente vimos el vídeo un día antes de ayer para inspirarnos y intentar también escalar hicimos hicimos un Alex Hol Exacto Exacto bueno Y otra cosa que hemos hecho en Por cierto ahora que hablamos de esto vimos justo antes de ir al Capitán un vídeo en con las Vision Pro porque obviamente fuimos a probar las Vision Pro en el en el capitán la verdad es que [ __ ] te doy la razón Jordi por una vez es espectacular eh o sea lo que lo que puedes hacer con eso lo que potencialmente puedes hacer con las Vision Pro que por cierto para probarlas Es toda una experiencia es casi como ir al cine y es gratis te ponen cosas Estás ahí 45 minutos con un tío que te va explicando cosas te va acompañando la experiencia son unos pesados No pero está muy bien está si no fuera porque habíamos quedado luego teníamos una comida y al final tuvimos que decir al señor que acabara pero pero está muy bien porque te va poniendo vídeos experiencias interactivas Eh pues te enseña un nuevo concepto de película que que está proponiendo Apple eh que es casi inactiva donde formas parte digamos de de la acción y es bastante bastante curioso eh luego también estuvimos utilizando lo peor es el teclado eh yo lo del teclado no lo veo claro eh No al principio costó acostumbrarse con los clicks y demás pero después ya fue sencillo pero el teclado nunca nos acostumbramos Quizá no era suficiente del tiempo o sea tienes dos opciones una puedes darle exactamente donde miras eh Y la o sea con el con el pinching haciendo pinching Y la otra es atravesando las te no con el ojo apuntas y con el dedo aprietas Sí pero per Y es que me cuesta mucho imaginar utilizar el teclado productividad eh o sea lo puedes conectar un teclado de Apple Y entonces va de [ __ ] madre no pero pero con el teclado este imaginario que puedes ampliar puedes hacer pequeño y grande pero todo lo demás ostras es increíble puedes ir organizando el espacio infinito de de ventanas y de tal que esta gente que tiene millones de de de pestañas lo va a convertir en una especie dees con millones de cosas por todos lados yo me dejé las fotos en el techo y luego las encontré cuando ya grababa la experiencia bueno en fin que que está bien está bien si no la habéis probado recomiendo la experiencia es comoo ir al imax e y y ver la Vision pro y más cosas más cosas de de del vy que no contamos No la quedada que hicimos Ah sí hicimos una quedada con con fans podcast fuimos unas casi unas 15 personas eh fuimos a un sitio que se llama pebel betet que es una es una incubadora que montaron uno de los primeros ingenieros founding engineers de Open o algo así ahí todo el mundo monta incubadoras todo es una incubadora eh Y todo el mundo vive en los sitios más Random posible porque en esta incubadora vivía gente emprendedores concretamente un emprendedor Catalán cuyo nombre no voy a decir que vivía en la incubadora sabes y esto Es lo normal también encontramos gente que sí tipo hacker House encontramos a a gente que había escrito en plan call Calling o sea gente que no conocía había escrito Pues yo que s por ejemplo alador de prod Ryan no sé qué Y también le había dicho Ah claro vente y vivía en su casa [ __ ] Pero esto O sea realmente lo de las barbacoas y y la gente viviendo en casas de celebr celebrities y tal eh es parece que es cierto o sea Confirmamos Confirmamos confirm eso o tienen todos el discurso muy bien ensayado Exacto o hay una especie de discurso que todo el mundo te cuenta lo mismo o o o sea nosotros no fuimos a ninguna barbac nos encontramos de los más vale eh No no nos pasó pero sí que es verdad que todo el mundo nos decía que se encontraba todo el mundo todo el rato y cualquier conversación tiene el mismo tipo vale es [ __ ] he venido aquí porque aquí es donde pasan las cosas Es evidente que hay una diferencia enorme hay mucha competencia también te empuja el la la sociedad te empuja a avanzar e toda la conversación tiene varios name droppings eh Y logo droppings vale o sea se van citando gente no he visto esto he visto tal pero luego e yo creo que nosotros eh las discusiones que tenemos en el planow eh tenemos más contexto de lo que pasa al vali que el 90 y pico por de la gente que conocimos por ahí a 10,000 km de distancia lo comentamos con con Berta Porque e al final tiene una visión muy concreta muy sesgada eh de de lo que han vivido ahí no pero nosotros que somos eh digerimos podcast Y estamos leyendo todo el día sobre este tema eh yo creo que no nos falta no nos falta contexto igual nos perdemos las barbacoas e pero pero sí que es verdad sí que es verdad que que el ambiente este de de competencia que es bueno y malo o sea en algunas cosas parece muy bueno y en otras parece muy tóxico la gente gente se compara todo el rato tú que has conseguido que has hablado con esto Tal y da un poco de Ah sabes O sea no no sé si hace falta y luego parece que las victorias sean esto eh sean cosas como anecdóticas de decir Pues mira yo he hablado con este no sé qué cerrado este ticket pero nete cuenta Oye he construido esto lo utilizan tantos usuarios tantos nadie absolutamente nadie nos contó ningún tipo de valor generado o sea valor generado medido en [ __ ] en euros por ejemplo en euros capturados eh No dlares allí hablan en dólares dólares dólares eh No en usuarios en en tecnologías diferenciales todo es a todo es de todo es de a y todo es del mismo Pit un poco no o sea es al final utilizar atributos que parecen bastante de de de de los modelos fundamentales parecen bastante Pues apalancarse en La Voz apalancarse e en la bueno en en hacer protecciones todo viene a ser un poco los mismos casos de uso e pero sí que es verdad que que hay una oportunidad enorme los bisis hablan todos de evidentemente solo de a y todo lo demás les están deprimidos es un poco qué me dijo sobre sobre lo del name dropping y de compartir y es una reflexión que sí que hice que primero O sea suben primero expuesto al mundo startup de silicon Valley y luego al de Europa no y ahora raíz de factorial Y tenemos varios inversores europeos y y siendo un unicornio Pues nos invitan a este evento con fundadores y tal sí que es cierto que en silicon Valley mi sensación es muy rápido llegas a acceder a todo el mundo con lo cual el Network que generas es muy rápido y muy potente porque llegas a gente como elom masco como Sam alman o como quien sea no gente muy muy potente Pero en cambio no se comparte nada Solo la gente habla de lo bien que les va no siempre es el we killing it todos lo petamos y no se comparten aprendizajes en cambio en Europa en entornos quizá un poco más de confianza Y tal Pero mi sensación es que los founders europeos comparten las [ __ ] y los trapos sucios y las las cosas las durezas no muchísimo más al menos esta ha sido mi experiencia de conocer a emprendedores en silicon Valley y y en Europa en silicon Valley es más fácil llegar a gente que la Peta mucho de verdad pero todo el mundo dice que la Peta en Europa tanto gente que la Peta como gente que no eh más fácilmente te comparten experiencias muy valiosas de cosas buenas y y menos buenas Es que a mí me cuesta mucho decir que la la que lo petamos yo creo que nunca nunca he salido por mi boca lo petamos no porque pienso los marrones todas las cosas que no van todas las no lo que nos queda lo lejos que está e lo que lo que nos imaginamos que podríamos conseguir Entonces es muy difícil responder a sí sí no lo estamos petando pero pero sí que es verdad que los americanos son más de estarlo petando Siempre todos son los world's best x world's best y bueno Luego fuimos al bigtech ex Google ex Open Ai ex no sé qué no también también también nos sorprendió también el storytelling que habían adquirido todos a pesar de llevar uno o dos meses que todos ya tenían un storytelling tan americano todo tan el mejor de lo he hecho lo he petado with Made It llevaran poco tiempo aun que llevaran dos días ahí y el bigtech Qué te pareció Berta fuimos a meta y a Google sí meta y Google eh a mí personalmente me gustó más meta aunque las instalaciones quizá eran mucho más fancy las de Google y todo el mundo ahí era mucho más Pro Quizá en meta era más también era un viernes por la tarde que eso no ayudaba estaban muchas familias y gente que iba a mucho mucho turisteo eh en meta haciendo fotos fam las llamas o no Qué llamas No animal sal unas fotos de Mark Zuckerberg el otro día eh Como acariciando unas llamas í en la oficina de meta no las vios nos enseñar el despacho donde acostumbraba a estar Zac debajo del Cartel de hackers Company hackers Company que es un cartel que encontraron una carretera iban con el coche por la carretera y vieron una un cartel de alguien que se dedicaba Pues a temas de Hardware o sea per temas de Hardware quiere decir de de Hardware de toda la vida ahora no me sale en español me paso como a César y dijeron ostra este cartel nos lo tenemos que llevar un L y Total que dijeron este cartel nos lo tenemos que llevar y lo llevaron la pusieron ahí en la edificio principal de de meta eh está todo como deconstruido o sea todos los todos los cables los tubos los techos están todo como desmontado eh que esto podría parecer cutre pero como es consistentemente así eh Mola mucho e entonces quieren mandar la señal de que está al 1% construido no que está todo por construir e la gente es super abierta en meta todo el mundo te cuenta te cuenta todo te dejan grabar mientras en Google es todo s ostras todo el mundo super preocupado esto no tal e mucho más oficialista mucho más institucional Google también mucho más preocupado por el clima por la igualdad por este tipo de cosas en Facebook parece que les de igual todo eh Y la gente está ahí construyendo publican op source quien le da la gana de lo que le da la gana no tienen limitaciones porque estuvimos con un equipo que está trabajando Precisamente en el chos monkeys en el algoritmo de disaster recovery en la redundancia y un poco en Cómo conseguir que esta infraestructura esale que que no es nada fácil e y y nos decían que van publicando open source cuando quieren y que si no lo hacen más es por el rollo de mantenerlo no porque alguien les diga que sí ni que no Entonces muy abierto pueden construir un poco lo que quier también la comida es gratis Eso sí en todos lados en todos lados la diferencia es que en Google te pueden hacer tappers y en Facebook lo han prohibido vale Pero aparte de eso todo es gratis eh la parte del clima de destacar el edificio de Google que era todo con pl solares es un edificio que produce genera masa agua de la que el mismo consume consume bueno y todo esto lo veremos en un mini documental que si conerte David si consigue montarlo lo publicaremos en en septiembre eh qué más algo más en Apple estuvisteis no [ __ ] en Apple sí que ahí sí que son secreti ahí no te pueden entrar los empleados Y si entras solo puedes ver un trocito muy pequeño que no vale la pena entonces estuvimos desde fuera pasamos por cuper es increíble el edificio la ecosostenibili el diseño es acojonante vimos del edificio eh desde fuera en la p Store puedes subir un hack que aquí os lo dejo puedes subir arriba si no creo que sea muy secreto y y entonces ves todo ves el donut vale ves el trozo del donut e y Y bueno ya está y no ves mucho más y va un montón de gente también ahí es increíble porque parece el turismo de de silicon Valley ir a ver esas compañías y todo el mundo pues tiene algún hijoe también no Ah en Open fuimos pero aquello no O sea no tiene ninguna gracia primero que s uno que tú sales de ahí se hace un poco oscuro y y y no lo cuentas y después que no hay ni un cartel no hay ni un cartel O sea no pone ni Open no pudimos hacer ni la foto eh pero sí todo el mundo nos dijo que están ahí metidos e y solo había un cartel de que les habían traído vino y no los habían recogido de UPS pero aparte de eso poco más pero sí se ve que ahí en este alrededor de Mission eh alrededor de Open Ai están todas las empresas Ai Se está haciendo como un claser de en San Francisco de Ai en aquella zona eh Y qué más no sé que se te ocurre algo más que nos dejemos la inseguridad un poco sí que es verdad sí que es verdad que que lo que dicen es un poco cierto e hay mucha gente por las calles que no parecen en su sano juicio debido a todo este incremento con el fentanilo y demás sí sí sí sea mucha gente que la gente pasa por al lado y casí como no los ve son como invisibles sí son fantasmas de hecho no Vimos a nadie interactuar no hemos visto a nadie interactuar salvo una persona que sí que dio un taper del resto de comida que que le había sobrado y nos sorprendió porque todo el mundo hace ver como si no estuvieran sí Y también tuvimos un poco un susto un día de una persona que nos vino a buscar y tal Y nos persiguió un rato pero luego ya se cansó Eh sí es la única cosa que es un poco y todo el mundo nos decía que nos iban a abrir la la furgoneta eh que que seguro que nos iban a abrir la furgoneta que no la dejáramos ni un momento en la calle yí deo se nos abrió el cristal se nos rompió el cristal pero no fue por una persona sino por una piedra una piedra rompió crist y fuimos a un sitio para arreglarlo nos dijeron otros O sea que efectivamente se ve que esto es algo que pasa y nos montó mucha gente por ahí O sea que bueno algo más ya está no hasta aquí el update el update de las Américas ver muy ya veréis el documental en general muy Guay o sea sitio donde V a cualquier bar y todo el mundo está hablando de Ai siempre de Ai y de cosas tecnológicas y tal o sea realmente Mola Mola Mola pasar por ahí no sé si hace falta estar ahí para para fundar esa es un poco la discusión que teníamos con la gente de ahí luego el wio le gustó mucho a pesar de que César ya trajo la exclusiva me alucin el hecho de de subir de verlo de ver se estaba expandiendo ahora habrían otras zonas en California no solo en en San Francisco que también vimos que estaba en Fénix y otras ciudades que y están abriendo más s justo Recibí notificación de que habían abierto un par de pueblos más cerca de San Francisco Sí sí nosotos también lo hemos recibido Muy bien pues vamos al siguiente tema Oye qué os ha parecido todo el escándalo que está viendo con el tema de Mr beast cambiando de de tema radicalmente o sea Mr beast que nosotros hemos sido siempre muy fans desde el podcast de in no porque jod es un tío que sobre todo es un tío que ha sido persistente que es algo que yo personalmente mucho Alguien que ha empezado de muy joven en su casa y ha estado ahí pum pum pum que te pego hasta que ha conseguido ser el primer creador del mundo un poco el sueño americano Qué pasa cuando alguien le va muy bien Hay mucha gente queene ganas y hace y ha habido gente que que la ha estado intentando criticar lo que hace Y tal Pero ahora sí que le ha caído una tormenta e por un lado uno de los fundadores Chris Tyson creo que se llama que se transicion ajer [Música] em bueno ha salido como unos mensajes Que que tenía con gente que participaba eh en el contenido que hacían gente muy muy joven porque siempre toda la audiencia de Mister beast es muy joven eh Y con mensajes muy muy muy raros muy raros y y rozando la pedofilia entonces Mr beast Jimmy ha estado defendiendo este chico hasta que ha sido muy evidente e y ahora pues le están criticando mucho No solo por eso que eso bueno parece heavy porque entonces todo el mundo se pregunta qué está pasando en estos entornos que además son bastante aislados e donde están las personas creando contenido y pasando mucho tiempo juntos eh sino también que pues un exempleado ha publicado un vídeo bastante bien hecho no sé si lo habéis visto donde eh explica que todo lo que Jimmy se dedica a contar en los podcast que está hecho de forma 100% real y en tiempo real es en realidad efectos especiales empleados camuflados de Random seguidores incluso su novia sale en uno como Random subscriber y es y es su novia del momento e y bueno en fin que que todo es fake que todo es fake pero vosotros cuando veíais bernad Exacto cuando tú veis un vídeo mis beast pensabas gu es todo auténtico Esta es la gracia es que sea todo real o dabas por sentado que es un show igual no pero su audiencia que es muy joven Quizás sí lo ve así pero y cuando ven Star Wars también se piensan que el láser Ese es de verdad y es el mismo que puedes comprar en el Walmart y a través a acero inoxidable a ver una cosa una cosa a ver o sea hay o sea en Estados Unidos hay regulación también no solo en Europa Eh hay hay regulación entonces tú por ejemplo haces un programa de televisión y tú haces una lotería o llevas la persona Random Y estás obligado a certificar por un thir party que estas personas son r gente que está trabajando para ti e o si hace una vía Pues tienes que certificar que est hay un Matiz si tú si tú explícitamente dices esto es una lotería y es justa y aquí puedes comprar tu billete entiendo que es una cosa si tú haces un show o una película y dices que haces una lotería Yo entiendo que esto es un show y puedes hacer lo que te dé la gana entonces yo si quieres mi yo vi el vídeo este yo separaría dos temas uno es el de ese con Mr beast y las acusaciones de de relaciones con menores mensajes y tal ese lo separaría pu es un tema gravísimo del cual yo no tengo ninguna información y prefiero si es si es cierto pues es gravísimo y que la ley haga lo que tenga que hacer pero no no opino sobre eso sobre el el hecho de que la lotería sea cierta de que los actores y actrices sean amigos o empleados o sea su novia que si el tiempo real es como vi el vídeo Está muy bien hecho pero para mí es un es un cap and obvious no O sea están diciendo obviedades de una manera muy sensacionalista y muy épica y digo en serio a alguien se le importaba esto O sea no era un show desde el principio y no veo el problema en ninguna parte en la parte esta de la exageración separo los dos temas vale Yo yo intento hacer otra lectura porque Claro si tú te dedicas a a dar dinero a la gente Eh Esto mueve a mucha gente no Si tú dices Oye te doy dinero si te suscribes en el en el siguiente minuto te doy dinero o si haces Hi acción en el siguiente minuto te doy dinero y resulta que esto es mentira y hay un montón de gente movilizándose por eso e a ver o o te voy a enviar una camiseta firmada por Mr beast y resulta que hay un tío firmando Mr beast sin ser Mr beast en el momento que sí que sí que que ya imaginamos que esto va así pero es muy es muy es un poco cutre es un poco cutre que todo esto sea un engañabobos entretenimiento es es un poco lo que lo que dice y Jordi yo que sé si estás viendo la tele y te pones un reality ya sabes que la gente no son concursantes de verdad no que son actores se esto es es conocimiento popular e y este señor hace un show de entretenimiento Entonces qué más da que que diga que sí que es verdad y que luego no lo sea eh Si la gente al final consume el contenido le parece divertido y y el monta un buen negocio en torno a ello no sé A mí me parece vi el vídeo y me parece que los los lo que decía el empleado que por cierto había estado menos de un mes me parece eh trabajando con ellos e y que ni siquiera estaba en el puesto en el que él decía que había estado e me pareció super cogido con pinzas O sea al final estaba como quitando una cortina a algo que que ya más o menos intuía Y esa vía no Sí de hecho en el vídeo este las cosas que para mí serían para para mí lo más grave sería las las eh acciones benéficas que que ha hecho m no un concursante le da 10,000 y resulta que es un empleado pues al final es un show pero cuando construye 100 pozos o cuando o le da dinero a la gente para que se opere la vista si eso es falso para mí esto ya sí que moralmente me parecería eh mear fuera de ti esto y esto de hecho le defienden Incluso en este vídeo tan anti Mr beis incluso dice No no eso sí que es cierto hay O sea que que incluso le salvan un poco Entonces yo vi ese vídeo y me quedé con la sensación de vaya hater que me acaba de contar y que lo único que está haciendo es utilizar la popularidad de Mr beis para su propio beneficio para hacerse famoso y para crear una campaña anti mis beis que Seguro que sí que que seguro que se puede matizar y hay una cosa que sí que he visto de Mr beis de jovencito haciendo comentarios estúpidos que no están bien del cual él se ha arrepentido y ha pedido disculpas eso S toda la razón nada que decir la [ __ ] [ __ ] está está público no comentarios cuando era adolescente racista sexistas cosas que no se pueden decir y que es incorrecto de decir y que él ha reconocido que eran errores y se ha disculpado por ella bueno que ni siquiera lo ha borrado O sea no la ha escondido ha dicho Oye cometí esta estupidez aquí lo pongo sabes o sea eh acepta su condena de de opinión pública vamos a decir ha madurado como persona mientras hacía contenido no porque claro es que era un niño cuando empezó no también ir irle a buscar d Perdona tenemos un lag de la [ __ ] sigues pensando Jordi Sigo pensando que es que es un que es un emprendedor como la copa de un pino que es una persona muy creativa y que hace cosas que no ha hecho nadie quizá a partir de ahora le obligan a poner como un disclaimer diciendo Oye hay actores pagados en estos vídeos esto se hace solo para fines de entretenimiento y aquí no estamos jugando delante de la Constitución americana que todo es realidad y a un podcast y contar de que esto es cierto cuando resulta que no da este dinero a la gente da menos dinero se ve da menos dinero la gente Random y no es O sea qué necesidad tiene él de ir por la vida contando haciendo bandera de algo haciendo bandera de algo que no es o sea eso es lo que no entiendo yo di vale es un show pues pues es un show y dices esto es un show pero crear todo este contenido y diciendo que él es tan auténtico y que no s que no él dice que no gana dinero en todos los vídeos que lo que lo reinvierte todo y luego resulta que esto no es cierto no sé O sea no no no veo la necesidad de de contar algo que no es cierto Más que nada porque das pie a que todo el mundo Te te te machaque básicamente de forma Absurda cuando era un tío super querido era referencia absoluta de todo el mundo y y lo sigue siendo eh estas cosas explotan mucho en las redes sociales y ahora mi mi fit parece que todo sea Mr B el demonio cuando en realidad tiene que ser minúsculo Comparado con la gente que que le adora y que tal yo creo que sí que habrá cosas que tienen razón en estas críticas seguramente Mr bis y su equipo aprendan de algunas cosas que como dices tú quizá No pues qué necesidad había decir esto y matizar y que y que y que no pasará nada no se acabará Mr beast ni segur ente es tan malvado como como dicen pero lo que yo sí que veo claro es que hay una campaña anti y que las redes sociales tienden a explotar este tipo de descubrimientos y de investigaciones cuando en realidad están menos fundadas que los cpes del propio Mr beast una cosa Que observaba que lo comentaba Berta el otro día es que yo veo muchas startups que empiezan siendo un poco una guardería o sea un sitio donde son un grupo de amigos ahí pasa de de todo todo el mundo se lía con todo el mundo es una cosa muy endogámica tal Y hay un momento hay un momento donde [ __ ] funciona algo empieza a crecer empieza a entrar gente seria eh Y y se profesionaliza no yo creo que que est un poco también lo que le pasado a Mr bist se ha pasado esta época además siendo bootstrap esto siempre se alarga más no no sé cómo lo veis eh yo lo he visto muchas startup las startups las startups eh al primer día es todo locura porque hay que estar loco para empezar o incluso más para unirse a una startup con lo cual la gente por selección natural está como una campana y y no tiene nada a perder no con lo cual Pues tampoco no pasa nada por asumir más riesgo seguramente y cuando ya empieza a crecer ya hay algo a perder empieza a tener más sentido unirse a esa startup empieza a venir gente que está un poco menos loca y se va descafeinado un poco no se va volviendo un un poquito más vainilla un poquito más sobrio y Oye también tiene lugar no puede ser todo una locura siempre No porque si no pues puedes destruir mucho valor seguramente y de hecho el reto que tenemos muchas startups es mantener un poco esa locura no que no sea todo oficial y todo eh correcto sino que haya gente que quiere asumir riesgos que quiere Ser valiente pero que no se esté liando todo el rato y generando problemas de recursos humanos porque también cuando crece el equipo el el el daño que esto hace es muy grande potencialmente yo creo es ambas cosas eh Tienes que mantener la la locura la energía Y tal Pero también tienes que estar pensando que esto no pue no puede durar toda la vida que tienes que hacer sentir la gente bien nueva que se incorpora bien sabes que no puedes pedir la gente que trabaje el fin de semana como el primer día que que la gente tiene que pedir vacaciones que es bueno es bueno para el medio y largo plazo de la compañía sabes este tipo de cosas que no explicamos a los founders decimos viene algún founder a veces y nos dice Oye que un te me ha pedido vacaciones como si fuera el fin del mundo y digo tío Es que esto es lo normal Esto es lo que tiene que pasar preparando eso es cierto eh un founder muy preocupado muy preocupado porque una persona quería hacer vacaciones y que cómo lo cómo lo cómo tiene esta conversación no Y nosotros diciendo no no que problema tienes tú le tienes que decir que sí que disfrute que descanse y que vuelva a tope eso es lo que tienes que hacer Exacto Bueno oye avancemos más temas César Qué hay Qué novedades hay de a es semana tú qué estás metido buah madre mía tenéis un rato sí sí e han pasado bastantes cosas em podemos empezar hablando de de figure out two eh que son los robots estos e que llevan Inteligencia artificial por dentro y es como los han entrenado con un montón de cámaras y tal enseñamos hace poco en el podcast el vídeo que hicieron en la fábrica de bmv de este robot que colocaba como las piezas en un sitio super lento em pero que lo lo podía hacer de forma Autónoma sin programación previa Por así decirlo pues han presentado un vídeo un poco más largo donde enseñan la segunda versión de estos robots e que al principio es increíble o sea el vídeo realmente lo ves ves como mueve la mano eh Son todo movimientos s eh fluidos es Es realmente espectacular e que es este que estamos aquí viendo en pantalla eh Muy futurista realmente o sea parece a ver si em y nada aquí se ve pues como colocan las piezas que esto es un poco lo que ya enseñamos No pero en el vídeo me hace bastante gracia porque la segunda mitad enseñan como los robots van caminando por la la fábrica de bmv y [ __ ] me da un poco de pena pero es que es ridículo o sea les veis caminar y se van como medio tambaleando van super lentos parece biden parece biden saliendo de un discurso yo pensé o sea lo primero que pensé cuando le vi que iba así como que se cae para atrás un poco terrible terrible e a ver son cosas que que mejorarán evidentemente pero me hace gracia que presenten el el robot este nuevo como la la nueva gran cosa y enseñan un vídeo tan ridículo de los robots caminando es como [ __ ] por lo menos hace un plano distinto no que no parezca que son eh que es el el presidente de Estados Unidos e Así que nada eso eso por un lado eh ha pasado esta semana e luego también hemos visto bastantes cambios en Open Ai e parece que eh Cómo se llama Greg eh brockman a se ha tomado unas vacaciones eh largas hasta final de año la gente cuando cuando lo anunciaron se llevan las manos a la cabeza pensando que que se desmontaba Open Ai completamente Parece ser que él va a volver e publicó un tweet donde decía que Oye llevo 9 años trabajando en Open Ai porque esto es algo tamb que no nos damos cuenta no Open Ai la la empezó a petar muy fuerte hace un par de años cuando salió chat gpt Pero ellos ya llevan un montón de tiempo eh haciendo test haciendo experimentos y y construyendo modelos Al final nos tenemos que dar cuenta de que ch gpt empezó con la versión 3 Pero eso quiere decir que había la dos y la uno primero Entonces nada Greg llevaba 9 años desde desde la fundación y ha decidido tomarse un descanso no me parece grave me parece completamente normal em luego relacionado con esto eh otro de los c founders sí que se ha ido anthropic que que es mento bastante bestia em y a la vez esta semana además ha pasado que en un leaderboard en en un ranking e que se llama chatbot arena eh que es como la la Meca de la performance de de los modelos y cómo se compara entre sí e yemini 1.5 una de las versiones de gemini 1.5 ha superado a gpt 4o que esto es algo que que creo que no había pasado me suena y quizás claud eh temporalmente había estado por encima Pero a la larga no no se había mantenido y ahora parece que que Jim 1.5 Pro tiene más más capacidad de razonamiento por lo menos da mejor resultado en los benchmarks que gpt 4o entonces semana dura para Open Ai Oye tú tienes una buena definición sobre el razonamiento pregunta filosófica una buena definición sobre el razonamiento cerza un momento para esta em sí podríamos yo lo que veo son dos tipos de razonamiento Vale cuando cuando llega llms e tenemos por un lado el razonamiento y Esto me lo estoy o sea es es mi idea de de cómo pienso sobre el razonamiento eh No tiene nada que ver con las últimas investigaciones que que la gente que sabe de verdad está haciendo yo el razonamiento veo dos tipos veo el razonamiento implícito y el razonamiento explícito razonamiento implícito quiere decir que tú le das una tarea muy eh escueta e a un llm Y es capaz de eh romperla en trozos sin tú tener que programarlo es decir sin tú tener que romperlo en pequeñas tareas eh que son las que te llevan al final al output final eh Sino que el llm Ya de por sí es capaz de hacer estas cosas intrínsecamente eem y darte la la respuesta que ha seguido ese razonamiento sin siquiera necesariamente darte el el proceso que ha seguido e luego por otro lado hay el eh romper tareas en trozos que esto es lo que funciona bien eh por desgracia el razonamiento implícito que describo no yo no lo he visto por ahora en en el lms sí que es verdad que cada vez van mejorando más Pero en cuanto le es una tarea muy compleja muy compleja o medianamente compleja eh No performan bien em Pero por otro lado el razonamiento explícito e que tiene más que ver con comportamiento agentic eh todo el tema de los agentes que ahora está saliendo em tiene bastante más sentido y esto sí que funciona es decir tú lo que haces es en lugar de darle un prompt eh con poco contexto y esperar que el modelo razone por su cuenta lo que haces es romper ese razonamiento en herramientas vale Tools e Entonces le das la opción de que Oye bueno Tools y y chains que se llaman Tools y cadenas e entonces tú le das la opción de que pues en cualquier momento pueda elegir la tool que mejor va a responder a esa pregunta que puede ser una tool de código puede ser una tool que se otro llm e y al final es como romper ese ese proceso grande que tienen que hacer de razonamiento de pensamiento en trozos más pequeñitos que tú has definido Entonces esto sí que lo he visto funcionando esto funciona bastante bien a día de hoy con los modelos actuales e lo que pasa es que no es tan mágico como darle un prom cualquiera y esperar que te dé una buena respuesta eh con un proceso complejo em es un poco como como yo lo estoy viendo ahora mismo luego hay puntos intermedios no tienes técnicas de prompting que son pues por ejemplo Chain of thought e donde tú lo que le pides es que primero e describa el proceso que va a seguir Y luego ejecute el proceso que ha dicho que iba a seguir entonces con esto consigues eh muchos mejores resultados que simplemente esperando que lo haga por sí solo es una técnica que que se ya conociendo desde hace ya bastante bastante tiempo e Pero bueno yo creo estamos leos César si si no le si no le explícitamente fuerzas a explicar el proceso y mi sensación Es que hace el fake hit eh los modelos estos no O sea eh yo cuando le hago razonar eh es como el que no sabe decir No lo sé pues los gpt estos o los modelos no saben decir No lo sé Entonces está hac una respuesta muy buena pero totalmente inventada y cuando le obligas a ir paso a paso entonces empieza a ser como más humilde y decir Oye no sé cómo conseguir este esta información entonces le puedes ir encaminando porque yo creo que mi experiencia es que el razonamiento es cero O sea que que va a lo loco y que hace ver que razona al menos es cuando cuando yo le intento hacer explicar y a la mínima que le fuerzas empieza a reconocer el modelo dice Uy me has pillado no no sé seguir por ahí totalmente también luego hay una e o seao yo lo que veo es que el razonamiento eem similar al al de un humano eh lo vamos a conseguir con cosas externas entre comillas a lo que es el propio modelo em no tengo ni idea de cómo se va atizar esto no sé si Open Ai directamente lo lo va a incluir como parte del modelo que ofrecen a través de la Api pero con distintas técnicas tanto de prompting como de evaluaciones hoy justo estaba leyendo e un paper donde em cómo lo explico para todo el mundo eh básicamente lo que hacen es montar un un sistema en bucle donde el un llm emite una respuesta tienes otro llm que evalúa la calidad de esa respuesta e esa evaluación la utilizas eh Como el el Lost function que se llama e y lo que haces es volver hacia atrás hacer un poco como replicar el Back propagation eh de cómo se entrenan los modelos y y lo que haces es con esa respuesta le pides a ese modelo que emita un prom nuevo que incluya el feedback de la respuesta y tienes un sistema donde los prompts Se Van automejoramiento avanzado e y es un poco como como yoo lo estoy viendo avanzar o sea creo que los modelos base eh seguirán siendo autocomplete de texto vale porque al final es la arquitectura que que estamos utilizando e pero con estas técnicas encima de eso sí que creo que se va a poder llegar a a sistemas avanzados de razonamiento no tengo ni idea de si se va a poder considerar aji pero tiene buena vinta y la verdad que está toda la industria investigando Cómo cómo hacer este tipo de cosas Yo creo que al final todas todas las discusiones parten de un problema de definiciones y de concepto eh de razonamiento pero es que había escuchado la que la Ai razonaba mucho antes de la existencia de los del lms se entendido como el analizar un un una cosmovisión una una un Universo de información eh sacando conclusiones no eh y tomando decisiones O sea hay algoritmos que hacíamos jordo en la universidad de búsqueda y de tal que ya venían a ser eh formas de de búsqueda estructurar estructurar la información encontrar una respuesta eh Y tomar una decisión esto ya ya existía no e lo que estamos viendo cada vez más es que el la la variabilidad eh en la que se puede razonar es mucho más grande eh la estructura el modelo el modelado del mundo eh es mucho más fino y mucho más amplio Entonces esto permite tomar decisiones en muchos ámbitos y producir outputs en muchos en muchos ámbitos no también eh estaba leyendo últimamente últimamente artículos y vídeos de de temas de gente que dice que se puede realmente modelar todo el universo real con palabras se puede escribir todo con palabras porque una de las críticas que hacía por ejemplo j leun y otros a los modelos actuales es que nos faltan sentidos nos faltan capacidades humanas e para poder realmente aproximarnos a lo que es el razonamiento humano pero luego veo que otra gente dice que realmente tú puedes modelar en texto cualquier tipo de de realidad no puedes llegar a describir cualquier tipo de realidad con palabras más largo va a ser más largo mucho más Mucho menos explícito con lo cual vas a tener que definirlo pero se puede llegar a definir absolutamente todo son dilemas filosóficos que sí son interesantes eh A ver la pregunta aquí yo creo no es tanto si si se puede modelar todo con palabras y no sé si se puede modelar con estructuras de datos en general e y lo conecto con con un tweet que vi hace poco que me pareció bastante interesante donde e estabn haciendo experimentos con llms e y lo que hacían era pasarles los prompts en un lenguaje especial eh creado únicamente para hacer prompting que se parecía a todos los idiomas del mundo y a ninguno al mismo tiempo e Y conseguían obtener muchos mejores outputs directamente con con eh este Este lenguaje que está creado para eh las los procesadores de tokens de de los llms no no sé mucho más eh porque fue una demo que vi en Twitter así de pasada eh de una ag que había hecho un meetup en San Francisco y estaban enseñando el el producto no era ni un producto eh era Era simplemente un un una pantalla de un móvil con un texto ininteligible e Pero al final la pregunta no es tanto si se puede modelar con palabras en inglés eh La pregunta es si puedes crear una estructura de datos que soporte absolutamente todo sobre el universo e creo que estamos lejos de eso La verdad no sé si esto lo veremos en nuestro en nuestras vidas Oye y esta obsesión que tiene Open Ai para irse al Hardware también tú la ves realista cambiando de de de temas yo creo que openi está un poco disperso y le van a pasar por la izquierda eso es lo que creo ahora mismo sí no O sea creo que están tirando a todo lo que ven y no se están dando cuenta de que hay gente como anthropic que está montando modelos increíbles con interfaces de usuario increíbles y la gente está muy muy muy contenta con con los últimos modelos de anthropic concretamente y con con los cambios que hicieron con los artifacts y todo esto al final Yo creo que el valor que generan los llms es 50 50% e el la propia calidad del modelo y 50% la la interfaz con los humanos e y creo que que Open Ai no está siendo el líder ni mucho menos en ese aspecto e yo les veo distraídos les veo más preocupados de cómo hacer dinero que de realmente hacer productos que que generen valor e no sé no sé qué pasará con ellos pero si los modelos se siguen comiti and Eh Pues mira ya esta semana justo tenemos el gemini 1.5 sobrepasando A a gpt 4o e están haciendo teasers de de algo que llaman strawberry e un twet de de Sam altman que era una foto de unas fresas y ya está e y eso es en realidad un teaser de un modelo nuevo que están creando que es el que está basado Pues en los rumores estos de de qstar que hablamos hace tiempo e con capacidades de razonamiento avanzadas no sé yo o sacan algo realmente increíble este año e o lo van a tener un poco [ __ ] yo creo mi mi entendimiento sobre lo del Hardware es que el digamos el el estado del arte a nivel académico o científico de la de los modelos que estamos utilizando ahora mismo realmente no no tienen un cuello de botella en el Hardware o sea realmente la capacidad de computación que tenemos disponible es ya muy muy alta tanto en cantidad como en calidad no O sea en velocidad de generación de estos modelos como en capacidad de que mucha gente lo haga o sea envidia está produciendo las gpus que hacen falta en el mundo y la gente está consiguiendo comprarlas instalarlas y utilizarlas yo la la la duda más grande que se me generó cuando estuve en Londres hace un par de meses que me encontré un señor que se dedicaba a la computación cuántica era cuando este señor muy seriamente me dijo que creía que en 5 años ahora sí que sí de verdad como la ser la familia no ahora sí que en 5 años íbamos a poder tener computación cuántica usable Y seguramente ahí hay una redefinición de todos los paradigmas de todo lo que podría estar eh digamos limitado por computación y que y que no creo que openi se dedique ahora en paralelo a solucionar los los retos de ahora mismo la computación cuántica que por lo que tengo entendido es el control de errores más que la viabilidad de los computadores cuánticos que ya funciona el problema es que falla más que una escopeta de feria Entonces cuando consigan afinar ese error rate de la computación cuántica empiece a ser usable ahí hay que volver a empezar quizá de cero no y volver a plantearse toda la ciencia o toda la academia detrás del concepto de la de las redes neuronales de Machine learning de de los large Language models etcétera con con otro paradigma de computación Entonces yo creo que ahí hay dos carreras en paralelo una que es con el Hardware actual que es la electrónica que al final son cables con electricidad muy pequeñitos y muy paralelos que es las cpus y las gpus que existen desde hace un montón de décadas y y y el siguiente que será cuando ya no utilicemos cables con electricidad sino que utilicemos computadores cuánticos que parece que no falta tanto y que eso sí que lo veremos nosotros en nuestras vidas lo que pasa es que esto está muy lejos de donde de lo que está preocupado ahora Open Ai eh justo ha salido esta semana la noticia de que han invertido o que han liderado una ronda de 60 millones en una empresa que se llama opal que hacían una cámara esta gente se hicieron muy conocidas en el covid porque era como una cámara muy pequeñita asequible para ponerte en el en el ordenador y tener como calidad de estudio no en en las llamadas eem y nada ha salido de que de que han invertido 60 millones no sé cuánto les acerca esto a computación cuántica para entrenamiento de modelos la verdad yo creo que todo es una función de de Sam alman y su sentido de protagonismo necesid de protagonismo Pero bueno por cierto que fuimos pasamos por delante de su casa que se ha comprado que le ha costado 30 millones de de dólares en lombard Street eh Y que está muy está muy enfadado porque se dice que le han vendido una cosa que no es y todo el mundo habla de este tipo de cosas no entiendo O sea no entiendo por qué tiene esta necesidad de protagonismo eh Sam alman y hablar cada día de de la siguiente cosa Antes de hacerla pero bueno Eh Esto que le han vendido una cosa que no es me encanta esta frase que se lo diga a elon musk que le vendieron una fundación Non profit para hacer Open source y mira lo que se ha encontrado e Por cierto no sé si habéis visto el entrenamiento masivo antes hablaba de que puede entrenar todo en contexto que no no no sé si es cierto o no pero envidia tiene un macroproyecto de de mapear todo el vídeo que existe en el mundo era un proyecto secreto eh Y se ha publicado un empleado lo ha liado eh aens Juan diciendo Sí sí claro que sí analizad scrapear Netflix sí sí no hay problemas todo Google Ah todo YouTube adelante y se ve que bueno que están entrenando con mucho con mucho material copyrighted como ya llevamos el El Secreto a voces de la Industria em yo tengo tengo una opinión partida la verdad con respecto a esto porque pienso que por un lado eh Es verdad que las leyes del copyright existen por algo em Pero por otro también pienso que el hecho de que existan estos modelos a día de hoy e es tal beneficio para la humanidad que a veces hay que saltarse un poco las las reglas del juego e y tirar para adelante si el beneficio positivo Neto en este caso pues perdón el beneficio neto es positivo como en este caso el fin justifica los medios César migueláñez depende hay que regular el scoll eso pasará ya lo veréis Oye tema recesión mundial habéis seguido las noticias ayer Berta me estaba explicando lo que es un margin call lo que está pasando en Japón quieres explicar hay razones que apuntan a la a la crisis o la potencial crisis que podría haber eh en los mercados públicos y una de ellos tiene que ver con la con la deuda de Japón o la la inflación de Japón Sí bueno varios temas aquí que es muy interesante todo esto viene de un pasado de banker un pasado oculto un pasado muy oscuro Sí En referencia a lo de Japón eh vimos como jueves y viernes después de que era es la tertulia eh la bolsa de de Japón el Nicki eh sufrió los creo los dos días con con unas bajadas más fuertes en toda la historia debido a que Desde hacía 20 años que no se tocaban los tipos de interés allí en el Banco Central japonés lo habían subido de 0 a 025 Porque ahí sí que históricamente Japón había sido deflacionar como tal pero habían empezado a notar que la inflación subía ligeramente y para contrarrestarlo pues tomaban esta decisión de subir los tipos qué hacía esto varias cosas que es la que estuvimos hablando ayer durante estos 20 años que los tipos en Japón eran eh cercanos a cero eh la gente los inversores en yenes habían estado usando esta operación llamada carry Trade que Qué significa Cry simplemente este este cambio no holdear la moneda hacer el carri arla cambiando estos eh inversores japoneses a inventándose en yenes para después cambiarlo a euros o dólares donde allí podían conseguir activos financieros con mayores tipos y así pues hacer este arbitraje para luego volver a su moneda original que también eh debido a que los tipos Aquí sí que estaban altos y ahí bajos Pues iba haciendo que algien se depreciara con lo que también con el cambio de moneda otra vez ganaban por partida doble Qué pasa esto se vuelve menos atractivo cuando el Banco Central japonés decide subir subir allí los tipos y nosotros el mercado está expando que aquí los los empecemos a bajar cosa que ha hecho que muchos de estos inversores empiecen a saltar este segundo concepto que son los margin calls no que estas posiciones que de repente están perdiendo valor el broker o banco de turno les exige o les hace Esta llamada no figurativa que antes sí se hacía pero ahora es todo online evidentemente de que aporten más garantías más avales para poder seguir manteniendo esta operación si no se les cerrará y es lo que ha estado pasando un poco en en en Japón evidentemente en mucha mayor medida pero que también ha repercutido a las bolsas europeas y sobre todo eh de Estados Unidos con estas grandes Tec que que se han visto también afectadas y que están también bajando que es increíble como esta es grandes Tech Eh bueno esto Esto es la explicación de Japón pero luego hay varias como explicaciones que afectan y se se encuentran todas en esta en esta caída del no sé si un 8% de la s&p 500 y un 12 1 del nasdaq eh Aunque se ha recuperado un poco últimamente pero creo que en total el último mes ha caído un 13 por em y y y es curioso como este magnificent se estas siete compañías del nasdaq tiene un impacto tan significativo ya no en el nasdaq en sí que evidentemente tiene básicamente esas siete son el nasdaq sino en toda la economía americana o sea es brutal el impacto que tienen de hecho representan más de una tercera parte de la capitalización volátil del sp500 estas siete O sea una tercera parte Solo siete compañías esto Esto es cuando uno se plantea [ __ ] e y y luego cuando hablamos del regulador no có como el regulador que que intenta evitar la concentración de poder de estas compañías o sea desde un punto de vista Macro y objetivo tener tanta concentración de poder en en tan pocas compañías es Es peligroso se da miedo y se ve en estos momentos caen esas siete compañías y cae la bolsa americana luego se habla también de la Great rot rotation la gran rotación no que es que bueno están al anunciar jeron Powell no el presidente de la Fed que van a subir otra vez los tipos a bajar perdón a bajar a bajar los tipos eh claro Esto hace de nuevo más atractivo las small caps o empresas más pequeñas representadas la mayoría en el rusel 2000 que es el índice de estas que como dato curioso todo este índice de las small companies representa en en capitalización versátil un Apple es decir una gran de estas Tec una de estas siete una sola es el mismo valor que todas estas smalls y este Great rotation significa un poco que los inversores ahora si esta esperanza de que se bajen los tipos pasa van a preferir no van a tendir todas estas inversiones hacia estas small y no y las startups que es nuestro mundillo no o sea es un péndulo esto habían bajado habían subido los tipos se había dejado de invertir en startups si ahora esto Se confirma al volver a subir bajar los tipos volver a bajar los tipos vuelven a ser interesantes alternativas de inversión No para el 100% del capital de un inversor equit sino para un porcentaje pequeño pero combinado este porcentaje de riesgo acaba siendo mucho dinero invertido en startup y en small caps no de este ú sí hay dos hay dos inputs que nos afectan esto creo que lo hablamos hace unos meses que es por una parte cuando la inversión s segura y líquida deja de ser ir relevante pues mueves más dinero a la inversión más especulativa y líquida que es el Venture capital y private y por otro lado cuando el tipo de interés baja el descuento de flujos de caja automáticamente mejora mucho y las startups en general tienen un flujo de caja malísimo al corto plazo y potencialmente brillante en el futuro no pero claro si le aplicas un tipo de interés muy alto ese futuro vale casi Cero en cambio con un tipo de interés muy bajo ese futuro vale mucho entonces nos afecta mucho a las empresas con potencial de crecimiento muy alto pero con flujos de caja presentes no muy buenos o muy malos en algunos casos eh el el descuento que se aplica que es el tipo es el precio del dinero no el tipo de interés volviendo a lo de antes que me he quedado sin internet un momento y me he desconectado pero he vuelto yo de casualidad estoy aquí en esta casa con un señor que se dedica exactamente a hacer eso que decía Berta con Los japoneses o sea un señor que cada día mueve dinero entre países y y y me decía sí era un un un truco que teníamos todos que es que pedíamos dinero prestado a Japón que nos salía casi gratis y lo prestáis en Japón cae la bsa Japón eh el yen también un poco se tralea un poco entonces todo el mundo ha rulado eh eso ha ha hecho como una ala de mariposa o una ola en un lugar del mundo pero luego me dice el mismo momento en el que pasa Eso sale el Jobs report en Estados Unidos que salió el viernes pasado donde se anunció un un un frenazo muy bestia en el crecimiento de de empleo muy por debajo de la de la previsión que teníamos y además eh empieza la gente a pensar que las empresas Max 7 etcétera están un poco sobrevaloradas venden y hacen un poco no hemos hablado no pero Warren buffett Vendió la mitad de su posición en Apple y Y entonces como mucho dinero Está indexado todos los algoritmos empiezan a rebalancear entonces eh Para rebalancear empiezan los algoritmos a vender en posiciones en empresas que que están tn perfectamente pero cuando todo el mundo empieza a vender empieza a bajar el precio entonces hace que los stops de muchos inversores empiecen a vender y empiece a bajar más de entonces habido como un un un una Tormenta perfecta y este señor que mueve billions cada día me dice oye nadie sabemos exactamente Por qué ha pasado esto vale o sea han pasado estas tres cosas y se ha caído el mercado pero si si yo supiera no tendría un trabajo en este banco tendría un hed Fanny me forrara Y en lugar de esto Pues tengo un trabajo en un hf porque nadie lo sabe entonces todos tenemos opiniones y puedes [ __ ] la explicación científica de Donald Trump que es culpa de camala puedes hacer eso también Sí pero es fascinante estos días seguir esto la conclusión Es que para el mundo de Venture capital es es potencialmente bueno que haya un pequeño reset y que dejen de subir y empiecen a bajar los tipos de interés Oye que lo de waren buffel lo has dicho muy rápido eh pero sea vender 50,000 millones de euros de Apple tela eh 250 250 290,000 es bastante más no no no 000 50 billon 50 bilon de Apple o sea tenía 130 o así bilon y se ha quedado en 80 y como dato histórico se ha quedado en la posición más grande de de Cash No de posiciones Exacto se ha quedado en 275 billon en líquido nunca había usado tanto qué tú dices y tiene uno que había leído vale sí tiene un activo total vers hway de unos 300 y algo no O sea actualmente cre que lo iba a meter todo en en bonos de Estados Unidos no bueno es que a ver no puedes tener eh tanto dinero en la caja eh Y no no sacarle ningún tipo de de rendimiento entiendo yo no me parece que ha sido tan bestia que que tiene más más bonos que la reserva Federal o algo así pero es curioso Porque tú inviertes en vers hw en qué estás invirtiendo No en cas la mayoría en cas en Cash estás invirtiendo en un en un 80% Cash bueno Y en el criterio de War buffet de cuándo lo va a invertir no estás invirtiendo en claro pero este criterio es lo que acojona no porque dices Oye si realmente no puedes encontrar ningún equity eh que valga la pena y tienes que tener dinero en Cash qué se viene No qué sabes que no sabemos los otros es un poco lo que da lo que da miedo no lo que sabemos es que él siempre dice que compra barato y vende caro Así que cada uno que se aplique el cuento que quiera a yo intento hacer lo mismo negocio comprar barato yender si vende Apple Qué significa Pues que igual Apple y unas cuantas más están sobrevaloradas bastante criterio a día de hoy no también la valoración de las de las no que han hecho han hinchado mucho est magnificent Seven etcétera etcétera etcétera no que no no debe como nunca tecnología Warren buffet el problema que tiene ahora vers hway o Warren buffet es que nunca se equivoca porque no puede equivocarse cuando invierte en algo y tiene que hacer el disclosure sube de precio porque la gente dice Warren buffet lo ha comprado y cuando ve vende algo y se publica que lo tiene que publicar baja de precio con lo cual o sea es imposible que se equivoque ahora ya está grande y tiene tanta mitomanía que es es una profecía autocumplida Entonces es casi no merece la pena Ni mirar lo que pasa porque es igual el otro día escuchamos en un podc como hacemos tantas horas de de carretera Aquí escuchamos muchos podcast vale tenemos la cabeza así como como un bombo de de tanto podcast que hemos escuchado escuchamos un cfo de no sé si era Microsoft o de o de Apple eh de la amortización de que hablaba de la amortización de de la inversión en Ai que la están poniendo los cfos de las empresas bigtech están poniendo mínimo a 15 años vista que es muy raro que inversiones de de 40 50 billons que están haciendo estas compañías estén argumentando en una empresa pública que pretenden amortizarlo a 15 años esto no tiene e y claro eso seguramente lo que Warren amigo Warren dice tus [ __ ] eh andando dentro de de verser hway Me encantaría saberlo Oye pues no sé si tenéis algún tema más e creo que sanamente loco preguntaba que qué acciones tomaríamos en factorial para amortiguar los posibles chs del futuro yo como siempre lo lo bueno que tiene la snb nosotros factores estamos enfocados a smb no e la smb muy resiliente para lo bueno y para lo malo o sea esto esto efecto de las siete compañías más grandes de los magnificent 7 en el nasdaq la smv no se entera o no se entera directamente e Entonces yo no yo no creo que tenga grandes efectos en el chorn de la snb la smb tiene una una rotación más alta que la Enterprise obviamente y cual tiene un chorn estructural más alto pero no creo que que se haba afectado No sé como que pensáis Jordi o César pero no creo que que que se ve afectado la la smb por lo hemos hablado varias veces nuestra propia experiencia cuando hubo una crisis de bigtech y un arranque de recesión y tal apenas notamos el impacto lo notamos un poco pero muy muy muy moderado y amortiguado Comparado con lo que sabemos que notaron otras compañías que vendían a empresas tecnológicas o empresas más grandes o sea hay muchas y no se enteran de la que está cayendo en general Este es el el resumen de nuestra lectura de las de las smbs muy bien Oye pues lo dejamos aquí nosotros vamos a seguir conduciendo Tenemos muchos muchas millas a recorrer hasta el Death Valley vamos al de Valley luego iremos a Gran Cañón Las Vegas eh iremos a jugar ahí una partida con con amigos de olí podcast te quito el acceso al banco de factorial por si las moscas ver durante una semana Pues nada que vaya muy bien y nos vemos
Descripción
En este directo, analizamos el impacto de la recesión en EE.UU. y cómo podría afectar a las startups, exploramos controversias recientes alrededor de Mr. Beast, discutimos avances en inteligencia artificial y modelos de lenguaje, y examinamos la situación económica en Silicon Valley y Europa. También compartimos anécdotas de viajes, visitas a empresas tecnológicas como Apple, y reflexiones sobre las dinámicas en el ecosistema de startups.
📢 Pitch to Investors (Todos los jueves 18:30h) - https://itnig.net/events/
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Index:
00:00:00 - Intro.
00:05:00 - Experiencias en California y tecnología Vision Pro.
00:10:00 - Ecosistema de startups y competencia.
00:15:00 - Comparación entre Silicon Valley y Europa.
00:20:00 - Visita a Apple y situación en San Francisco.
00:25:00 - Controversias sobre Mr. Beast.
00:30:00 - Dinámicas en startups.
00:35:00- Avances en IA y razonamiento en modelos de lenguaje.
00:40:00 - Debates filosóficos sobre LLMs.
00:45:00 - Impacto de la recesión en startups.
01:00:00 - Volatilidad del mercado y "Great rotation."
01:05:00 - Resiliencia de pequeñas empresas en recesión.
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[00:03] bueno Bienvenidos a una nueva tertulia [00:04] [00:05] de [00:05] [00:05] inik Cómo estáis todos Seguimos aquí a [00:08] [00:08] distancia y hoy estoy con Berta que es [00:11] [00:11] mi pareja que está aquí en la la en la [00:14] [00:14] en la [00:15] [00:15] Camper estamos en un camping de Yosemite [00:19] [00:19] Y si nos escucháis es un milagro [00:26] [00:26] vale vosotros Cómo estáis jord Tú dónde [00:28] [00:28] estás estás en una isla no [00:32] [00:32] Yo estoy en la isla y se acaba de [00:34] [00:34] empezar a llover aquí que no veas y yo [00:37] [00:37] estaba hace un segundo la mar de [00:39] [00:39] tranquilo preparado y he tenido que [00:40] [00:40] venir corriendo aquí debajo un toldo [00:42] [00:42] pero me tengo el portátil Mojado pero si [00:44] [00:44] estoy en una isla en lo que se conoce [00:46] [00:46] como el archipiélago de estocolmo que es [00:49] [00:49] un conjunto de Islas como ya sabréis de [00:51] [00:51] creo que casi 30.000 Islas al sur de [00:54] [00:54] estocolmo y es una pasada De hecho si [00:56] [00:56] podéis ver detrás mío es todo así [00:59] [00:59] pequeñitas Islas todas muy cercas las [01:02] [01:02] unas de las otras y y se va en barco La [01:05] [01:05] Isla donde estoy yo hay hay un montón de [01:08] [01:08] casas se habrá 20 o 30 casas o algo así [01:10] [01:10] y solo se puede llegar en barco y de [01:12] [01:12] hecho estamos en una casa que alquilamos [01:14] [01:14] que viene con barco y vas al s ahora [01:16] [01:16] hemos ido a poner gasolina al barco vas [01:18] [01:18] a la tienda compras tus cositas vuelves [01:20] [01:20] Y tal Y es [01:22] [01:22] superbonito excepto la lluvia que me [01:24] [01:24] está tocando Las naras un poco la lluvia [01:27] [01:27] la lluvia que debe ser el pan de cada [01:29] [01:29] día aquí [01:31] [01:31] No pues hemos tenido mucha suerte porque [01:35] [01:35] esta semana he hecho un sol de narices [01:37] [01:37] pero de noche es da fresquito que se [01:39] [01:39] agradece mucho en realidad Porque [01:41] [01:41] dormimos eh la mar de bien pero sí aquí [01:44] [01:44] están acostumbrados a a nieve lluvia [01:47] [01:47] frío y el verano que tienen es muy [01:49] [01:49] bonito pero es muy [01:51] [01:51] corto Oye antes de empezar a grabar que [01:54] [01:54] esto siempre pasa eh Me estaba que se [01:58] [01:58] escuchaba bien Por cierto e ahora veo [02:00] [02:00] que hay un delay de la [ __ ] Pero bueno [02:02] [02:02] Eh ya se solucionará mágicamente [02:05] [02:05] e de empezar a grabar me decías que te [02:07] [02:07] ha tocado estar al lado de la isla de [02:10] [02:10] uno de nuestros inversores la isla de al [02:13] [02:13] lado eso se puede decir o no [02:15] [02:15] sí sí yo creo que yo creo que es público [02:19] [02:19] eh yo venía aquí porque tengo bueno mi [02:22] [02:22] mujer es es Suiza y tenemos unos amigos [02:25] [02:25] que viven en suicia muy muy amigos [02:26] [02:26] nuestros que ella es Suiza y él es sueco [02:29] [02:29] entonces él nos nos organizó esto [02:31] [02:32] encontró la casa y tal Y yo hace un [02:34] [02:34] tiempo estaba hablando con con niklas [02:36] [02:36] stenstrom que es el el fundador de [02:38] [02:38] atómico y le dije ah estaré esta semana [02:41] [02:41] en agosto estaré en Suecia y tal Y dice [02:43] [02:43] Ah qué bien Yo también estaré y ya está [02:45] [02:45] y ahí se acaba todo y entonces yo le [02:47] [02:47] pregunto a mi amigo de dónde vamos y me [02:49] [02:49] dice tal en esta isla y miron en Google [02:51] [02:51] Maps Está al lado de su Isla donde yo [02:52] [02:52] había estado en un evento con atómico y [02:54] [02:55] le escribí el otro día diciendo Oye [02:56] [02:56] estoy al al al lado al lado y hoy he ido [02:59] [02:59] a verle hemos hemos bajado aquí a al [03:02] [03:02] muelle donde tenemos la barquita hemos [03:04] [03:04] pillado la barquita y en menos de 5 [03:06] [03:06] minutos nos hemos plantado en su muelle [03:08] [03:08] y hemos ido y hemos ido ahí a hacer lo [03:11] [03:11] que en Suecia se llama Fica Fica que es [03:14] [03:14] como la pausa del café y nos hemos [03:16] [03:16] tomado un café unas pastitas los niños [03:18] [03:18] han jugado por ahí y al cabo de un rato [03:20] [03:20] nos hemos ido a comer a un restaurante [03:22] [03:22] Pero me ha hecho gracia que estuviéramos [03:23] [03:23] al lado de la casa de niklas aquí en [03:27] [03:27] Suecia muy bien bueno aprovecho para [03:30] [03:30] presentar a si me muero Perdona si me [03:33] [03:33] muero es que el macbook no es waterproof [03:36] [03:36] vale porque se está [03:39] [03:39] mojando yo no creo que sea waterproof o [03:41] [03:41] sea mismo no lo es Confirmamos de [03:44] [03:44] momento está [03:45] [03:45] aguantando bueno aprovecho para [03:48] [03:48] presentar a Berta Berta es emprendedora [03:49] [03:49] también y por eso le gusta la tertulia y [03:52] [03:52] seguía la tertulia antes de conocerme [03:54] [03:54] hace tiempo e y eres la fundadora de tat [03:57] [03:57] no que haremos un podcast [04:00] [04:00] haremos un podcast Próximamente quieres [04:02] [04:02] explicar lo que hace tat ya que estamos [04:04] [04:04] quiero no hacer spoilers para para el [04:06] [04:06] podcast que lo haremos en el sitio que [04:08] [04:08] ya abramos bueno vale Vale pues e bueno [04:12] [04:12] os hacemos update de nuestro viaje vale [04:14] [04:14] que seguro que os interesa mucho No sé [04:16] [04:16] si escucháis si seguís mi mi [04:18] [04:18] Instagram pero en mi Instagram tengo [04:21] [04:21] solo friend family [04:22] [04:22] eh Y y yo Voy subiendo explicaciones [04:25] [04:25] larguísimas de cosas que me voy [04:27] [04:27] encontrando muy largas muy largas [04:30] [04:30] t lo has [04:32] [04:32] escuchas [ __ ] tío [04:38] [04:38] en no pero me consta que mi tías sí [04:41] [04:41] entonces por eso lo [04:43] [04:43] hago pues ayer ayer estuvimos en en [04:48] [04:48] Yosemite no hemos ido a un lado de [04:52] [04:52] Yosemite tiene como una zona que se [04:53] [04:53] llama Yosemite V que es donde va todo el [04:56] [04:56] mundo y está como controlado la la la [05:00] [05:00] gente que puede entrar cada día porque [05:01] [05:01] aquello es o sea entra una cantidad de [05:03] [05:04] gente Eh brutal Pero es tan grande todo [05:07] [05:07] y tan espectacular y tan bien cuidado [05:11] [05:11] porque contrasta mucho lo mal cuidadas [05:13] [05:14] que están las autopistas por ejemplo las [05:15] [05:15] infraestructuras con los parques los [05:18] [05:18] parques naturales están [05:21] [05:21] cuidadín Están super cuidados vas arriba [05:24] [05:24] del todo una montaña y hay unos lavabos [05:26] [05:26] por si tienes que ir o sea tienen [05:29] [05:29] parking de todo eh No sé o sea yo no Sí [05:33] [05:33] de hecho tuvimos que sacar un permiso [05:35] [05:35] unos antes para porque tien muy [05:37] [05:37] controlado los coches que entran la [05:39] [05:39] gente que va a ir en cada vehículo los [05:41] [05:41] arby cams donde tenemos que aparcar [05:43] [05:43] específicamente porque no puedes dormir [05:45] [05:45] donde quieras al aire libre y hay como [05:48] [05:48] una ventana durante 2 horas se puede [05:50] [05:50] entrar por la puerta que nosotros [05:52] [05:52] veníamos del otro lado del mundo eh qué [05:55] [05:55] está pasando Romero se se está mojando [05:57] [05:57] mojando me estoy mojando mucho perdón me [05:59] [05:59] estoy mojando [06:01] [06:01] mucho y no puedes encontrar una solución [06:04] [06:04] mientras explico las historias [06:06] [06:06] deite es que si voy adentro hay [06:10] [06:10] niños pues no estás bien [06:14] [06:14] aquí un paraguas pero tienes un paraguas [06:17] [06:17] arriba no bueno en fin tengo una [06:19] [06:20] sombrilla pero el la rubia la rubia digo [06:23] [06:23] la lluvia Ah va [06:26] [06:26] helado qué accidentado [06:30] [06:30] eso son las [06:32] [06:32] centurias son [06:33] [06:33] así pues pues bueno Y luego fuimos a un [06:37] [06:37] lago que se llama mono Lake que es un [06:40] [06:40] lago muy curioso está como al centro [06:42] [06:42] aquí de de la zona este de California [06:45] [06:45] que es el lago hermano de s Lake que [06:48] [06:48] está en [06:49] [06:49] Uta y es un lago s Salado es enorme [06:52] [06:53] tiene como una isla en medio eh Y tú [06:55] [06:55] puedes nadar ahí no hace falta que te [06:56] [06:56] muevas flotas a saco tres veces más [06:59] [06:59] Salado que el mar y es una experiencia [07:02] [07:02] también bastante curiosa Ahora nos [07:04] [07:04] iremos a [07:06] [07:06] hacia hacia el Death Valley V muer vimos [07:09] [07:09] también el capitán como buenos frikis de [07:12] [07:12] Apple que es el fondo de pantalla que [07:14] [07:14] existía antes del fondo de pantalla creo [07:16] [07:16] que ahora se ha vuelto más famoso a no [07:19] [07:19] no veas Tim Cook ahí con una con un pico [07:22] [07:22] haciendo el fondo de pantalla lo que leó [07:25] [07:25] Mon el monte [07:27] [07:27] RM pero el [07:30] [07:30] es una pasada por si alguien no ha [07:32] [07:32] estado eh que es un es una meca para los [07:35] [07:35] escaladores porque tiene una pared recta [07:38] [07:38] casi plana que se tardaba Bueno A no ser [07:42] [07:42] que seas una bestia en general la gente [07:43] [07:43] que Escala que ya tiene que ser muy [07:44] [07:44] buena para escalar El capitán tarda [07:46] [07:46] varios días y y te paras a dormir No sé [07:49] [07:49] si lo visteis por la noche que ves las [07:51] [07:51] linternas de algún escalador a mitad de [07:53] [07:53] la pared que se ponen como una hamaca [07:55] [07:55] Obviamente atados con la cuerda y el [07:56] [07:56] arnés Y tal Pero duermen en una hamaca [07:58] [07:58] en medio de la pared es increíble es [08:00] [08:00] impresionante y y luego está [08:03] [08:03] Alexander este Sí [08:05] [08:05] sí sin cuerdas y sin nada [08:08] [08:08] no efectivamente vimos el vídeo un día [08:11] [08:11] antes de ayer para inspirarnos y [08:13] [08:13] intentar también [08:14] [08:14] escalar hicimos hicimos un Alex [08:18] [08:18] Hol Exacto Exacto bueno Y otra cosa que [08:22] [08:22] hemos hecho en Por cierto ahora que [08:23] [08:23] hablamos de esto vimos justo antes de ir [08:26] [08:26] al Capitán un vídeo en con las Vision [08:29] [08:29] Pro porque obviamente fuimos a probar [08:31] [08:31] las Vision Pro en el en el capitán la [08:35] [08:35] verdad es que [ __ ] te doy la razón [08:37] [08:37] Jordi por una vez es espectacular eh o [08:40] [08:40] sea lo que lo que puedes hacer con eso [08:43] [08:43] lo que potencialmente puedes hacer con [08:45] [08:45] las Vision Pro que por cierto para [08:47] [08:47] probarlas Es toda una experiencia es [08:49] [08:49] casi como ir al cine y es gratis te [08:51] [08:51] ponen cosas Estás ahí 45 minutos con un [08:54] [08:54] tío que te va explicando cosas te va [08:55] [08:56] acompañando la [08:57] [08:57] experiencia son unos pesados [09:02] [09:02] No pero está muy bien está si no fuera [09:04] [09:04] porque habíamos quedado luego teníamos [09:06] [09:06] una comida y al final tuvimos que decir [09:08] [09:08] al señor que acabara pero pero está muy [09:11] [09:11] bien porque te va poniendo vídeos [09:13] [09:13] experiencias interactivas Eh pues te [09:15] [09:15] enseña un nuevo concepto de película que [09:18] [09:18] que está proponiendo Apple [09:20] [09:20] eh que es casi inactiva donde formas [09:23] [09:23] parte digamos de de la acción y es [09:25] [09:25] bastante bastante curioso eh luego [09:28] [09:28] también estuvimos utilizando lo peor es [09:30] [09:30] el teclado eh yo lo del teclado no lo [09:31] [09:31] veo claro eh No al principio costó [09:33] [09:33] acostumbrarse con los clicks y demás [09:35] [09:35] pero después ya fue sencillo pero el [09:37] [09:37] teclado nunca nos acostumbramos Quizá no [09:39] [09:39] era suficiente del tiempo o sea tienes [09:41] [09:41] dos opciones una puedes darle [09:44] [09:44] exactamente donde miras eh Y la o sea [09:48] [09:48] con el con el pinching haciendo pinching [09:50] [09:50] Y la otra es atravesando las te no con [09:53] [09:54] el ojo apuntas y con el dedo [09:57] [09:57] aprietas Sí pero per Y es que me cuesta [10:00] [10:00] mucho imaginar utilizar el teclado [10:03] [10:03] productividad eh o sea lo puedes [10:05] [10:05] conectar un teclado de Apple Y entonces [10:07] [10:07] va de [ __ ] madre no pero pero con el [10:10] [10:10] teclado este imaginario que puedes [10:12] [10:12] ampliar puedes hacer pequeño y grande [10:14] [10:14] pero todo lo demás ostras es increíble [10:16] [10:16] puedes ir organizando el espacio [10:18] [10:18] infinito de de ventanas y de tal que [10:21] [10:21] esta gente que tiene millones de de de [10:23] [10:23] pestañas lo va a convertir en una [10:25] [10:25] especie dees con millones de cosas por [10:28] [10:28] todos lados yo me dejé las fotos en el [10:30] [10:30] techo y luego las encontré cuando ya [10:31] [10:31] grababa la experiencia bueno en fin [10:34] [10:34] que que está bien está bien si no la [10:37] [10:37] habéis probado recomiendo la experiencia [10:38] [10:38] es comoo ir al imax [10:40] [10:40] e y y ver la Vision pro y más cosas más [10:44] [10:44] cosas de de del vy que no contamos No la [10:47] [10:47] quedada que hicimos Ah sí hicimos una [10:50] [10:51] quedada con con fans podcast fuimos unas [10:54] [10:54] casi unas 15 personas eh fuimos a un [10:57] [10:57] sitio que se llama pebel betet que es [11:01] [11:01] una es una [11:03] [11:03] incubadora que montaron uno de los [11:05] [11:05] primeros ingenieros founding engineers [11:07] [11:07] de Open o algo así ahí todo el mundo [11:09] [11:09] monta incubadoras todo es una incubadora [11:12] [11:12] eh Y todo el mundo vive en los sitios [11:15] [11:15] más Random posible porque en esta [11:16] [11:16] incubadora vivía gente emprendedores [11:19] [11:19] concretamente un emprendedor Catalán [11:20] [11:20] cuyo nombre no voy a decir que vivía en [11:22] [11:22] la incubadora sabes y esto Es lo normal [11:25] [11:25] también encontramos gente que [11:30] [11:30] sí tipo hacker House encontramos a a [11:33] [11:33] gente que había escrito en plan call [11:36] [11:36] Calling o sea gente que no conocía había [11:38] [11:38] escrito Pues yo que s por ejemplo alador [11:40] [11:40] de prod Ryan no sé qué Y también le [11:43] [11:43] había dicho Ah claro vente y vivía en su [11:46] [11:46] casa [ __ ] Pero esto O sea realmente lo [11:49] [11:49] de las barbacoas y y la gente viviendo [11:51] [11:51] en casas de celebr celebrities y tal eh [11:55] [11:55] es parece que es cierto o sea [11:57] [11:57] Confirmamos Confirmamos confirm [12:00] [12:00] eso o tienen todos el discurso muy bien [12:03] [12:03] ensayado Exacto o hay una especie de [12:04] [12:04] discurso que todo el mundo te cuenta lo [12:06] [12:06] mismo o o o sea nosotros no fuimos a [12:08] [12:08] ninguna barbac nos encontramos de los [12:10] [12:10] más vale eh No no nos pasó pero sí que [12:13] [12:13] es verdad que todo el mundo nos decía [12:14] [12:14] que se encontraba todo el mundo todo el [12:16] [12:16] rato y cualquier conversación tiene el [12:19] [12:19] mismo tipo vale es [ __ ] he venido aquí [12:22] [12:22] porque aquí es donde pasan las cosas Es [12:24] [12:25] evidente que hay una diferencia enorme [12:26] [12:26] hay mucha competencia también te empuja [12:28] [12:28] el la la sociedad te empuja a avanzar [12:32] [12:32] e toda la conversación tiene varios name [12:34] [12:34] droppings eh Y logo droppings vale o sea [12:38] [12:38] se van citando gente no he visto esto he [12:40] [12:40] visto tal pero luego e yo creo que [12:43] [12:43] nosotros eh las discusiones que tenemos [12:45] [12:45] en el planow eh tenemos más contexto de [12:48] [12:48] lo que pasa al vali que el 90 y pico por [12:51] [12:51] de la gente que conocimos por ahí a [12:52] [12:52] 10,000 km de [12:54] [12:54] distancia lo comentamos con con Berta [12:57] [12:57] Porque e [12:59] [12:59] al final tiene una visión muy concreta [13:01] [13:01] muy sesgada eh de de lo que han vivido [13:04] [13:04] ahí no pero nosotros que somos eh [13:07] [13:07] digerimos podcast Y estamos leyendo todo [13:09] [13:09] el día sobre este tema [13:11] [13:11] eh yo creo que no nos falta no nos falta [13:13] [13:13] contexto igual nos perdemos las [13:15] [13:15] barbacoas [13:17] [13:17] e pero pero sí que es verdad sí que es [13:19] [13:19] verdad que que el ambiente este de de [13:22] [13:22] competencia que es bueno y malo o sea en [13:25] [13:25] algunas cosas parece muy bueno y en [13:27] [13:27] otras parece muy tóxico la gente gente [13:29] [13:29] se compara todo el rato tú que has [13:31] [13:31] conseguido que has hablado con esto Tal [13:32] [13:32] y da un poco de Ah sabes O sea no no sé [13:35] [13:35] si hace falta y luego parece que las [13:38] [13:38] victorias sean esto eh sean cosas como [13:40] [13:40] anecdóticas de decir Pues mira yo he [13:41] [13:41] hablado con este no sé qué cerrado este [13:43] [13:43] ticket pero nete cuenta Oye he [13:45] [13:45] construido esto lo utilizan tantos [13:47] [13:47] usuarios tantos nadie absolutamente [13:49] [13:49] nadie nos contó ningún tipo de valor [13:52] [13:52] generado o sea valor generado medido en [13:54] [13:54] [ __ ] en euros por ejemplo en euros [13:58] [13:58] capturados eh No dlares allí hablan en [14:00] [14:01] dólares dólares dólares eh No en [14:05] [14:05] usuarios en en tecnologías diferenciales [14:08] [14:08] todo es a todo es de todo es de a y todo [14:12] [14:12] es del mismo Pit un poco no o sea es al [14:15] [14:15] final utilizar atributos que parecen [14:18] [14:18] bastante de de de de los modelos [14:21] [14:22] fundamentales parecen bastante Pues [14:24] [14:24] apalancarse en La Voz apalancarse [14:26] [14:26] e en la bueno en en hacer [14:30] [14:30] protecciones todo viene a ser un poco [14:32] [14:32] los mismos casos de uso e pero sí que es [14:35] [14:35] verdad que que hay una oportunidad [14:37] [14:37] enorme los bisis hablan todos de [14:40] [14:40] evidentemente solo de a y todo lo demás [14:43] [14:43] les están [14:46] [14:46] deprimidos es un [14:48] [14:48] poco qué me [14:50] [14:50] dijo sobre sobre lo del name dropping y [14:54] [14:54] de compartir y es una reflexión que sí [14:56] [14:56] que hice que primero O sea suben primero [14:59] [14:59] expuesto al mundo startup de silicon [15:01] [15:01] Valley y luego al de Europa no y ahora [15:03] [15:03] raíz de factorial Y tenemos varios [15:04] [15:04] inversores europeos y y siendo un [15:07] [15:07] unicornio Pues nos invitan a este evento [15:08] [15:09] con fundadores y tal sí que es cierto [15:10] [15:10] que en silicon Valley mi sensación es [15:12] [15:12] muy rápido llegas a acceder a todo el [15:15] [15:15] mundo con lo cual el Network que generas [15:18] [15:18] es muy rápido y muy potente porque [15:21] [15:21] llegas a gente como elom masco como Sam [15:23] [15:23] alman o como quien sea no gente muy muy [15:24] [15:24] potente Pero en cambio no se comparte [15:27] [15:27] nada Solo la gente habla de lo bien que [15:29] [15:29] les va no siempre es el we killing it [15:31] [15:31] todos lo petamos y no se comparten [15:34] [15:34] aprendizajes en cambio en Europa en [15:36] [15:36] entornos quizá un poco más de confianza [15:38] [15:38] Y tal Pero mi sensación es que los [15:39] [15:39] founders europeos comparten las [ __ ] [15:42] [15:42] y los trapos sucios y las las cosas las [15:45] [15:45] durezas no muchísimo más al menos esta [15:47] [15:47] ha sido mi experiencia de conocer a [15:49] [15:49] emprendedores en silicon Valley y y en [15:51] [15:51] Europa en silicon Valley es más fácil [15:53] [15:53] llegar a gente que la Peta mucho de [15:55] [15:55] verdad pero todo el mundo dice que la [15:56] [15:56] Peta en Europa tanto gente que la Peta [15:58] [15:58] como gente que no eh más fácilmente te [16:01] [16:01] comparten experiencias muy valiosas de [16:03] [16:03] cosas buenas y y menos [16:06] [16:06] buenas Es que a mí me cuesta mucho decir [16:08] [16:08] que la la que lo petamos yo creo que [16:10] [16:10] nunca nunca he salido por mi boca lo [16:14] [16:14] petamos no porque pienso los marrones [16:16] [16:16] todas las cosas que no van todas las no [16:18] [16:18] lo que nos queda lo lejos que está e lo [16:21] [16:21] que lo que nos imaginamos que podríamos [16:23] [16:23] conseguir Entonces es muy difícil [16:25] [16:25] responder a sí sí no lo estamos petando [16:28] [16:28] pero pero sí que es verdad que los [16:30] [16:30] americanos son más de estarlo petando [16:31] [16:31] Siempre todos son los world's best x [16:35] [16:35] world's best [16:38] [16:38] y bueno Luego fuimos al bigtech ex [16:41] [16:41] Google ex Open Ai ex no sé qué no [16:44] [16:44] también también también nos sorprendió [16:47] [16:47] también el storytelling que habían [16:49] [16:49] adquirido todos a pesar de llevar uno o [16:51] [16:51] dos meses que todos ya tenían un [16:53] [16:53] storytelling tan americano todo tan el [16:55] [16:55] mejor de lo he hecho lo he petado with [16:58] [16:58] Made It llevaran poco tiempo aun que [16:59] [16:59] llevaran dos días ahí y el bigtech Qué [17:02] [17:02] te pareció [17:03] [17:03] Berta fuimos a meta y a Google sí meta y [17:06] [17:06] Google eh a mí personalmente me gustó [17:10] [17:10] más meta aunque las instalaciones quizá [17:13] [17:13] eran mucho más fancy las de Google y [17:15] [17:15] todo el mundo ahí era mucho más Pro [17:18] [17:18] Quizá en meta era más también era un [17:20] [17:20] viernes por la tarde que eso no ayudaba [17:22] [17:22] estaban muchas familias y gente que iba [17:24] [17:24] a mucho mucho turisteo eh en meta [17:27] [17:27] haciendo fotos fam las llamas o [17:30] [17:30] no Qué llamas [17:33] [17:33] No animal sal unas fotos de Mark [17:35] [17:35] Zuckerberg el otro día eh Como [17:38] [17:38] acariciando unas llamas í en la oficina [17:39] [17:39] de [17:41] [17:41] meta no las vios nos enseñar el despacho [17:45] [17:45] donde acostumbraba a estar Zac debajo [17:48] [17:48] del Cartel de hackers Company hackers [17:51] [17:51] Company que es un cartel que encontraron [17:53] [17:53] una carretera iban con el coche por la [17:55] [17:55] carretera y vieron una un cartel de [17:57] [17:57] alguien que se dedicaba Pues a temas de [17:59] [17:59] Hardware o sea per temas de Hardware [18:00] [18:00] quiere decir de de Hardware de toda la [18:02] [18:02] vida ahora no me sale en español me paso [18:05] [18:05] como a César y dijeron ostra este cartel [18:08] [18:08] nos lo tenemos que llevar un [18:11] [18:11] L y Total que dijeron este cartel nos lo [18:15] [18:15] tenemos que llevar y lo llevaron la [18:16] [18:16] pusieron ahí en la edificio principal de [18:19] [18:19] de meta eh está todo como deconstruido o [18:23] [18:23] sea todos los todos los cables los tubos [18:25] [18:25] los techos están todo como desmontado eh [18:28] [18:28] que esto podría parecer cutre pero como [18:30] [18:30] es consistentemente así eh Mola mucho e [18:34] [18:34] entonces quieren mandar la señal de que [18:36] [18:36] está al 1% construido no que está todo [18:39] [18:39] por construir [18:40] [18:40] e la gente es super abierta en meta todo [18:43] [18:43] el mundo te cuenta te cuenta todo te [18:46] [18:46] dejan grabar mientras en Google es todo [18:49] [18:49] s ostras todo el mundo super preocupado [18:51] [18:51] esto no tal e mucho más oficialista [18:54] [18:54] mucho más institucional Google también [18:56] [18:56] mucho más preocupado por el clima por la [18:59] [18:59] igualdad por este tipo de cosas en [19:01] [19:01] Facebook parece que les de igual todo eh [19:04] [19:04] Y la gente está ahí construyendo [19:06] [19:06] publican op source quien le da la gana [19:07] [19:07] de lo que le da la gana no tienen [19:09] [19:09] limitaciones porque estuvimos con un [19:10] [19:11] equipo que está trabajando Precisamente [19:12] [19:12] en el chos monkeys en el algoritmo de [19:15] [19:15] disaster recovery en la redundancia y un [19:18] [19:19] poco en Cómo conseguir que esta [19:20] [19:20] infraestructura esale que que no es nada [19:23] [19:23] fácil [19:25] [19:25] e y y nos decían que van publicando open [19:28] [19:28] source cuando quieren y que si no lo [19:30] [19:30] hacen más es por el rollo de mantenerlo [19:32] [19:32] no porque alguien les diga que sí ni que [19:34] [19:34] no Entonces muy abierto pueden construir [19:37] [19:37] un poco lo que quier también la comida [19:38] [19:38] es gratis Eso sí en todos lados en todos [19:41] [19:41] lados la diferencia es que en Google te [19:43] [19:43] pueden hacer tappers y en Facebook lo [19:45] [19:45] han prohibido vale Pero aparte de eso [19:47] [19:47] todo es [19:48] [19:48] gratis eh la parte del clima de destacar [19:52] [19:52] el edificio de Google que era todo con [19:55] [19:55] pl solares es un edificio que produce [19:57] [19:57] genera masa agua de la que el mismo [20:00] [20:00] consume [20:02] [20:02] consume bueno y todo esto lo veremos en [20:04] [20:05] un mini documental que si conerte David [20:07] [20:07] si consigue montarlo lo publicaremos en [20:10] [20:10] en septiembre eh qué más algo más en [20:14] [20:14] Apple estuvisteis no [ __ ] en Apple sí [20:18] [20:18] que ahí sí que son secreti ahí no te [20:20] [20:20] pueden entrar los empleados Y si entras [20:22] [20:22] solo puedes ver un trocito muy pequeño [20:23] [20:23] que no vale la pena entonces estuvimos [20:26] [20:26] desde fuera pasamos por [20:27] [20:27] cuper es increíble el edificio la [20:31] [20:31] ecosostenibili el diseño es [20:34] [20:34] acojonante vimos del edificio eh desde [20:38] [20:38] fuera en la p Store puedes subir un hack [20:40] [20:40] que aquí os lo [20:42] [20:42] dejo puedes subir [20:44] [20:44] arriba si no creo que sea muy secreto y [20:48] [20:48] y entonces ves todo ves el donut vale [20:51] [20:51] ves el trozo del donut e y Y bueno ya [20:54] [20:54] está y no ves mucho más y va un montón [20:57] [20:57] de gente también ahí [20:59] [20:59] es increíble porque parece el turismo de [21:01] [21:01] de silicon Valley ir a ver esas [21:03] [21:03] compañías y todo el mundo pues tiene [21:05] [21:05] algún [21:06] [21:06] hijoe también no Ah en Open fuimos pero [21:11] [21:11] aquello no O sea no tiene ninguna gracia [21:13] [21:13] primero que s uno que tú sales de ahí se [21:16] [21:16] hace un poco oscuro y y y no lo cuentas [21:19] [21:19] y [21:20] [21:20] después que no hay ni un cartel no hay [21:23] [21:23] ni un cartel O sea no pone ni Open no [21:26] [21:26] pudimos hacer ni la foto eh pero sí todo [21:30] [21:30] el mundo nos dijo que están ahí metidos [21:32] [21:32] e y solo había un cartel de que les [21:34] [21:34] habían traído vino y no los habían [21:36] [21:36] recogido de UPS pero aparte de eso poco [21:41] [21:41] más pero sí se ve que ahí en este [21:43] [21:43] alrededor de Mission [21:45] [21:45] eh alrededor de Open Ai están todas las [21:48] [21:48] empresas Ai Se está haciendo como un [21:49] [21:49] claser de en San Francisco de Ai en [21:52] [21:52] aquella zona [21:54] [21:54] eh Y qué más no sé que se te ocurre algo [21:59] [21:59] más que nos [22:00] [22:00] dejemos la inseguridad un poco sí que es [22:03] [22:03] verdad sí que es verdad [22:05] [22:05] que que lo que dicen es un poco cierto e [22:09] [22:09] hay mucha gente por las calles que no [22:12] [22:12] parecen en su sano juicio debido a todo [22:15] [22:15] este incremento con el fentanilo y demás [22:17] [22:17] sí sí sí sea mucha gente que la gente [22:20] [22:20] pasa por al lado y casí como no los ve [22:22] [22:22] son como invisibles sí son fantasmas de [22:25] [22:25] hecho no Vimos a nadie interactuar no [22:27] [22:27] hemos visto a nadie interactuar salvo [22:28] [22:28] una persona que sí que dio un taper del [22:30] [22:30] resto de comida que que le había sobrado [22:32] [22:32] y nos sorprendió porque todo el mundo [22:34] [22:34] hace ver como si no estuvieran sí Y [22:37] [22:37] también tuvimos un poco un susto un día [22:39] [22:39] de una persona que nos vino a buscar y [22:41] [22:41] tal Y nos persiguió un rato pero luego [22:43] [22:43] ya se cansó Eh sí es la única cosa que [22:47] [22:47] es un poco y todo el mundo nos decía que [22:49] [22:49] nos iban a abrir la la furgoneta eh que [22:53] [22:53] que seguro que nos iban a abrir la [22:55] [22:55] furgoneta que no la dejáramos ni un [22:56] [22:56] momento en la calle yí deo se nos abrió [22:59] [22:59] el cristal se nos rompió el cristal pero [23:01] [23:01] no fue por una persona sino por una [23:02] [23:03] piedra una piedra rompió crist y fuimos [23:06] [23:06] a un sitio para arreglarlo nos dijeron [23:08] [23:08] otros O sea que efectivamente se ve que [23:11] [23:11] esto es algo que pasa y nos montó mucha [23:13] [23:13] gente por [23:14] [23:15] ahí O sea que bueno algo más ya está no [23:19] [23:19] hasta aquí el update el update de las [23:22] [23:22] Américas ver muy ya veréis el documental [23:26] [23:27] en general muy Guay o sea sitio donde V [23:29] [23:29] a cualquier bar y todo el mundo está [23:31] [23:31] hablando de [23:32] [23:32] Ai siempre de [23:34] [23:34] Ai y de cosas tecnológicas y tal o sea [23:38] [23:38] realmente Mola Mola Mola pasar por ahí [23:42] [23:42] no sé si hace falta estar ahí para para [23:45] [23:45] fundar esa es un poco la discusión que [23:46] [23:47] teníamos con la gente de ahí luego el [23:49] [23:50] wio le gustó mucho a pesar de que César [23:52] [23:52] ya trajo la exclusiva me alucin el hecho [23:55] [23:55] de de subir de verlo de ver se estaba [23:58] [23:58] expandiendo ahora habrían otras zonas en [24:01] [24:01] California no solo en en San Francisco [24:04] [24:04] que también vimos que estaba en Fénix y [24:06] [24:06] otras ciudades que y están abriendo más [24:09] [24:09] s justo Recibí notificación de que [24:11] [24:11] habían abierto un par de pueblos más [24:13] [24:13] cerca de San [24:14] [24:14] Francisco Sí sí nosotos también lo hemos [24:17] [24:17] recibido Muy [24:20] [24:20] bien pues vamos al siguiente tema Oye [24:23] [24:23] qué os ha parecido todo el escándalo que [24:26] [24:27] está viendo con el tema de Mr beast [24:29] [24:29] cambiando de de tema radicalmente o sea [24:32] [24:32] Mr beast que nosotros hemos sido siempre [24:34] [24:34] muy fans desde el podcast de [24:36] [24:36] in no porque jod es un tío que sobre [24:39] [24:39] todo es un tío que ha sido persistente [24:41] [24:41] que es algo que yo personalmente mucho [24:44] [24:44] Alguien que ha empezado de muy joven en [24:46] [24:46] su casa y ha estado ahí pum pum pum que [24:48] [24:48] te pego hasta que ha conseguido ser el [24:51] [24:51] primer creador del mundo un poco el [24:53] [24:53] sueño americano Qué pasa cuando alguien [24:56] [24:56] le va muy bien Hay mucha gente queene [24:58] [24:58] ganas y hace y ha habido gente que que [25:01] [25:01] la ha estado intentando criticar lo que [25:03] [25:03] hace Y tal Pero ahora sí que le ha caído [25:05] [25:05] una tormenta e por un lado uno de los [25:10] [25:10] fundadores Chris Tyson creo que se llama [25:14] [25:14] que se transicion ajer [25:17] [25:17] [Música] [25:18] [25:19] em bueno ha salido como unos mensajes [25:22] [25:22] Que que tenía con gente que participaba [25:25] [25:25] eh en el contenido que hacían gente muy [25:28] [25:28] muy joven porque siempre toda la [25:29] [25:29] audiencia de Mister beast es muy joven [25:32] [25:32] eh Y con mensajes muy muy muy raros muy [25:36] [25:36] raros y y rozando la pedofilia [25:41] [25:41] entonces Mr beast Jimmy ha estado [25:45] [25:45] defendiendo este chico hasta que ha sido [25:48] [25:48] muy evidente [25:50] [25:50] e y ahora pues le están criticando mucho [25:53] [25:54] No solo por eso que eso bueno parece [25:56] [25:56] heavy porque entonces todo el mundo se [25:58] [25:58] pregunta qué está pasando en estos [25:59] [25:59] entornos que además son bastante [26:00] [26:00] aislados e donde están las personas [26:02] [26:02] creando contenido y pasando mucho tiempo [26:05] [26:05] juntos eh sino también que pues un [26:09] [26:09] exempleado ha publicado un vídeo [26:11] [26:11] bastante bien hecho no sé si lo habéis [26:13] [26:13] visto donde eh explica que todo lo que [26:17] [26:17] Jimmy se dedica a contar en los podcast [26:19] [26:19] que está hecho de forma 100% real y en [26:23] [26:23] tiempo real es en realidad efectos [26:28] [26:28] especiales empleados camuflados de [26:30] [26:30] Random seguidores incluso su novia sale [26:33] [26:33] en uno como Random subscriber y es y es [26:36] [26:36] su novia del momento [26:38] [26:38] e y bueno en fin que que todo es fake [26:43] [26:43] que todo es fake pero vosotros cuando [26:45] [26:45] veíais bernad Exacto cuando tú veis un [26:47] [26:47] vídeo mis beast pensabas gu es todo [26:49] [26:49] auténtico Esta es la gracia es que sea [26:52] [26:52] todo real o dabas por sentado que es un [26:54] [26:54] show igual no pero su audiencia que es [26:57] [26:57] muy joven Quizás sí lo ve [27:00] [27:00] así pero y cuando ven Star Wars también [27:03] [27:03] se piensan que el láser Ese es de verdad [27:06] [27:06] y es el mismo que puedes comprar en el [27:07] [27:07] Walmart y a través a acero inoxidable a [27:11] [27:11] ver una cosa una cosa a ver o sea hay o [27:14] [27:14] sea en Estados Unidos hay regulación [27:15] [27:15] también no solo en Europa Eh hay hay [27:18] [27:18] regulación entonces tú por ejemplo haces [27:20] [27:20] un programa de televisión y tú haces una [27:22] [27:22] lotería o llevas la persona Random Y [27:26] [27:26] estás obligado a certificar por un thir [27:28] [27:28] party que estas personas son [27:30] [27:30] r gente que está trabajando para ti e o [27:34] [27:34] si hace una vía Pues tienes que [27:35] [27:35] certificar que est hay un [27:37] [27:37] Matiz si tú si tú explícitamente dices [27:40] [27:40] esto es una lotería y es justa y aquí [27:43] [27:43] puedes comprar tu billete entiendo que [27:45] [27:45] es una cosa si tú haces un show o una [27:47] [27:47] película y dices que haces una lotería [27:50] [27:50] Yo entiendo que esto es un show y puedes [27:51] [27:51] hacer lo que te dé la gana entonces yo [27:53] [27:53] si quieres mi yo vi el vídeo este yo [27:55] [27:55] separaría dos temas uno es el de ese con [27:58] [27:58] Mr beast y las acusaciones de de [28:01] [28:01] relaciones con menores mensajes y tal [28:03] [28:03] ese lo separaría pu es un tema gravísimo [28:05] [28:05] del cual yo no tengo ninguna información [28:07] [28:07] y prefiero si es si es cierto pues es [28:09] [28:09] gravísimo y que la ley haga lo que tenga [28:11] [28:11] que hacer pero no no opino sobre eso [28:13] [28:13] sobre el el hecho de que la lotería sea [28:15] [28:15] cierta de que los actores y actrices [28:18] [28:18] sean amigos o empleados o sea su novia [28:20] [28:20] que si el tiempo real es como vi el [28:22] [28:22] vídeo Está muy bien hecho pero para mí [28:24] [28:24] es un es un cap and obvious no O sea [28:27] [28:27] están diciendo obviedades de una manera [28:28] [28:28] muy sensacionalista y muy épica y digo [28:31] [28:31] en serio a alguien se le importaba esto [28:34] [28:34] O sea no era un show desde el principio [28:36] [28:36] y no veo el problema en ninguna parte en [28:39] [28:39] la parte esta de la exageración separo [28:42] [28:42] los dos temas vale Yo yo intento hacer [28:44] [28:45] otra lectura porque Claro si tú te [28:47] [28:47] dedicas a a dar dinero a la gente Eh [28:50] [28:50] Esto mueve a mucha gente no Si tú dices [28:52] [28:52] Oye te doy dinero si te suscribes en el [28:55] [28:55] en el siguiente minuto te doy dinero o [28:57] [28:57] si haces Hi acción en el siguiente [28:59] [28:59] minuto te doy dinero y resulta que esto [29:00] [29:00] es mentira y hay un montón de gente [29:02] [29:02] movilizándose por eso e a ver o o te voy [29:06] [29:06] a enviar una camiseta firmada por Mr [29:08] [29:08] beast y resulta que hay un tío firmando [29:10] [29:10] Mr beast sin ser Mr beast en el momento [29:14] [29:14] que sí que sí que que ya imaginamos que [29:17] [29:17] esto va así pero es muy es muy es un [29:19] [29:19] poco cutre es un poco cutre que todo [29:22] [29:22] esto sea un engañabobos [29:25] [29:25] entretenimiento es es un poco lo que lo [29:27] [29:27] que dice y Jordi yo que sé si estás [29:29] [29:29] viendo la tele y te pones un reality ya [29:31] [29:31] sabes que la gente no son concursantes [29:34] [29:34] de verdad no que son actores se esto es [29:36] [29:36] es conocimiento popular e y este señor [29:39] [29:39] hace un show de entretenimiento Entonces [29:41] [29:41] qué más da que que diga que sí que es [29:44] [29:44] verdad y que luego no lo sea eh Si la [29:46] [29:46] gente al final consume el contenido le [29:47] [29:48] parece divertido y y el monta un buen [29:50] [29:50] negocio en torno a ello no sé A mí me [29:53] [29:53] parece vi el vídeo y me parece que los [29:56] [29:56] los lo que decía el empleado que por [29:58] [29:58] cierto había estado menos de un mes me [30:00] [30:00] parece eh trabajando con ellos e y que [30:04] [30:04] ni siquiera estaba en el puesto en el [30:05] [30:05] que él decía que había estado e me [30:09] [30:09] pareció super cogido con pinzas O sea al [30:11] [30:11] final estaba como quitando una cortina a [30:13] [30:13] algo que que ya más o menos intuía Y esa [30:15] [30:15] vía [30:17] [30:17] no Sí de hecho en el vídeo este las [30:20] [30:20] cosas que para mí serían para para mí lo [30:23] [30:23] más grave sería las las eh acciones [30:26] [30:26] benéficas que que ha hecho m [30:28] [30:28] no un concursante le da 10,000 y resulta [30:30] [30:30] que es un empleado pues al final es un [30:31] [30:31] show pero cuando construye 100 pozos o [30:35] [30:35] cuando o le da dinero a la gente para [30:37] [30:37] que se opere la vista si eso es falso [30:40] [30:40] para mí esto ya sí que moralmente me [30:41] [30:42] parecería eh mear fuera de ti esto y [30:44] [30:44] esto de hecho le defienden Incluso en [30:46] [30:46] este vídeo tan anti Mr beis incluso dice [30:48] [30:49] No no eso sí que es cierto hay O sea que [30:51] [30:51] que incluso le salvan un poco Entonces [30:53] [30:53] yo vi ese vídeo y me quedé con la [30:54] [30:54] sensación de vaya hater que me acaba de [30:57] [30:57] contar [30:58] [30:58] y que lo único que está haciendo es [31:00] [31:00] utilizar la popularidad de Mr beis para [31:02] [31:02] su propio beneficio para hacerse famoso [31:05] [31:05] y para crear una campaña anti mis beis [31:07] [31:07] que Seguro que sí que que seguro que se [31:09] [31:09] puede matizar y hay una cosa que sí que [31:11] [31:11] he visto de Mr beis de jovencito [31:12] [31:12] haciendo comentarios estúpidos que no [31:15] [31:15] están bien del cual él se ha arrepentido [31:17] [31:17] y ha pedido disculpas eso S toda la [31:19] [31:19] razón nada que decir la [ __ ] [ __ ] está [31:22] [31:22] está público [31:23] [31:23] no comentarios cuando era [31:26] [31:26] adolescente racista sexistas cosas que [31:30] [31:30] no se pueden decir y que es incorrecto [31:32] [31:32] de decir y que él ha reconocido que eran [31:34] [31:34] errores y se ha disculpado por ella [31:36] [31:36] bueno que ni siquiera lo ha borrado O [31:37] [31:37] sea no la ha escondido ha dicho Oye [31:39] [31:39] cometí esta estupidez aquí lo [31:41] [31:41] pongo sabes o sea eh acepta su condena [31:45] [31:45] de de opinión pública vamos a decir ha [31:48] [31:48] madurado como persona mientras hacía [31:50] [31:50] contenido no porque claro es que era un [31:52] [31:52] niño cuando empezó [31:54] [31:54] no también ir irle a buscar [32:00] [32:00] d [32:01] [32:02] Perdona tenemos un lag de la [32:04] [32:04] [ __ ] sigues pensando [32:08] [32:08] Jordi Sigo pensando que es que es un que [32:11] [32:11] es un emprendedor como la copa de un [32:12] [32:13] pino que es una persona muy creativa y [32:15] [32:15] que hace cosas que no ha hecho nadie [32:18] [32:18] quizá a partir de ahora le obligan a [32:20] [32:20] poner como un disclaimer diciendo Oye [32:22] [32:22] hay actores pagados en estos [32:24] [32:24] vídeos esto se hace solo para fines de [32:27] [32:27] entretenimiento [32:28] [32:28] y aquí no estamos jugando delante de la [32:30] [32:30] Constitución americana que todo es [32:32] [32:32] realidad [32:36] [32:36] y a un podcast y contar de que esto es [32:40] [32:40] cierto cuando resulta que no da este [32:42] [32:42] dinero a la gente da menos dinero se ve [32:44] [32:44] da menos dinero la gente Random y no es [32:47] [32:47] O sea qué necesidad tiene él de ir por [32:49] [32:49] la vida contando haciendo bandera de [32:51] [32:52] algo haciendo bandera de algo que no es [32:54] [32:54] o sea eso es lo que no entiendo yo di [32:56] [32:56] vale es un show pues pues es un show y [32:59] [32:59] dices esto es un show pero crear todo [33:02] [33:02] este contenido y diciendo que él es tan [33:04] [33:04] auténtico y que no s que no él dice que [33:06] [33:06] no gana dinero en todos los vídeos que [33:08] [33:08] lo que lo reinvierte todo y luego [33:10] [33:10] resulta que esto no es cierto no sé O [33:12] [33:12] sea no no no veo la necesidad de de [33:14] [33:15] contar algo que no es cierto Más que [33:17] [33:17] nada porque das pie a que todo el mundo [33:20] [33:20] Te te te machaque básicamente de forma [33:23] [33:23] Absurda cuando era un tío super querido [33:27] [33:27] era referencia absoluta de todo el mundo [33:29] [33:29] y y lo sigue siendo eh estas cosas [33:32] [33:32] explotan mucho en las redes sociales y [33:34] [33:34] ahora mi mi fit parece que todo sea Mr B [33:36] [33:36] el demonio cuando en realidad tiene que [33:38] [33:38] ser minúsculo Comparado con la gente que [33:40] [33:40] que le adora y que tal yo creo que sí [33:42] [33:42] que habrá cosas que tienen razón en [33:44] [33:44] estas críticas seguramente Mr bis y su [33:47] [33:47] equipo aprendan de algunas cosas que [33:49] [33:49] como dices tú quizá No pues qué [33:51] [33:51] necesidad había decir esto y matizar y [33:53] [33:53] que y que y que no pasará nada no se [33:55] [33:55] acabará Mr beast ni segur ente es tan [33:58] [33:58] malvado como como dicen pero lo que yo [34:01] [34:01] sí que veo claro es que hay una campaña [34:03] [34:03] anti y que las redes sociales tienden a [34:05] [34:05] explotar este tipo de descubrimientos y [34:08] [34:08] de investigaciones cuando en realidad [34:10] [34:10] están menos fundadas que los cpes del [34:12] [34:12] propio Mr [34:15] [34:15] beast una cosa Que observaba que lo [34:18] [34:18] comentaba Berta el otro día es que yo [34:21] [34:21] veo muchas startups que empiezan siendo [34:23] [34:23] un poco una guardería o sea un sitio [34:25] [34:25] donde son un grupo de amigos ahí pasa de [34:27] [34:27] de todo todo el mundo se lía con todo el [34:29] [34:29] mundo es una cosa muy endogámica tal Y [34:33] [34:33] hay un momento hay un momento donde [34:36] [34:36] [ __ ] funciona algo empieza a crecer [34:38] [34:38] empieza a entrar gente seria eh Y y se [34:43] [34:43] profesionaliza no yo creo que que est un [34:45] [34:45] poco también lo que le pasado a Mr bist [34:47] [34:47] se ha pasado esta época además siendo [34:49] [34:49] bootstrap esto siempre se alarga [34:52] [34:53] más no no sé cómo lo veis eh yo lo he [34:55] [34:55] visto muchas startup las startups [34:58] [34:58] las startups eh al primer día es todo [35:02] [35:02] locura porque hay que estar loco para [35:04] [35:04] empezar o incluso más para unirse a una [35:06] [35:06] startup con lo cual la gente por [35:08] [35:08] selección natural está como una campana [35:10] [35:10] y y no tiene nada a perder no con lo [35:12] [35:13] cual Pues tampoco no pasa nada por [35:14] [35:14] asumir más riesgo seguramente y cuando [35:16] [35:16] ya empieza a crecer ya hay algo a perder [35:19] [35:19] empieza a tener más sentido unirse a esa [35:21] [35:21] startup empieza a venir gente que está [35:23] [35:23] un poco menos loca y se va descafeinado [35:26] [35:26] un poco no se va volviendo un un poquito [35:28] [35:28] más vainilla un poquito más sobrio y Oye [35:30] [35:30] también tiene lugar no puede ser todo [35:32] [35:32] una locura siempre No porque si no pues [35:34] [35:34] puedes destruir mucho valor seguramente [35:36] [35:36] y de hecho el reto que tenemos muchas [35:37] [35:37] startups es mantener un poco esa locura [35:39] [35:39] no que no sea todo oficial y todo eh [35:42] [35:42] correcto sino que haya gente que quiere [35:44] [35:44] asumir riesgos que quiere Ser valiente [35:47] [35:47] pero que no se esté liando todo el rato [35:49] [35:49] y generando problemas de recursos [35:50] [35:50] humanos porque también cuando crece el [35:51] [35:51] equipo el el el daño que esto hace es [35:53] [35:53] muy grande [35:55] [35:55] potencialmente yo creo es ambas cosas eh [35:58] [35:58] Tienes que mantener la la locura la [36:00] [36:00] energía Y tal Pero también tienes que [36:01] [36:01] estar pensando que esto no pue no puede [36:03] [36:03] durar toda la vida que tienes que hacer [36:05] [36:05] sentir la gente bien nueva que se [36:08] [36:08] incorpora bien sabes que no puedes pedir [36:10] [36:10] la gente que trabaje el fin de semana [36:11] [36:11] como el primer día que que la gente [36:13] [36:13] tiene que pedir vacaciones que es bueno [36:16] [36:16] es bueno para el medio y largo plazo de [36:18] [36:18] la compañía sabes este tipo de cosas que [36:19] [36:19] no explicamos a los founders decimos [36:21] [36:21] viene algún founder a veces y nos dice [36:23] [36:23] Oye que un te me ha pedido vacaciones [36:25] [36:25] como si fuera el fin del mundo y digo [36:28] [36:28] tío Es que esto es lo normal Esto es lo [36:30] [36:30] que tiene que pasar preparando eso es [36:31] [36:31] cierto eh un founder muy preocupado muy [36:35] [36:35] preocupado porque una persona quería [36:37] [36:37] hacer vacaciones y que cómo lo cómo lo [36:40] [36:40] cómo tiene esta conversación no Y [36:41] [36:41] nosotros diciendo no no que problema [36:43] [36:43] tienes tú le tienes que decir que sí que [36:45] [36:45] disfrute que descanse y que vuelva a [36:46] [36:46] tope eso es lo que tienes que hacer [36:50] [36:50] Exacto Bueno oye avancemos más temas [36:53] [36:53] César Qué hay Qué novedades hay de a es [36:57] [36:57] semana tú qué estás metido buah madre [36:59] [36:59] mía tenéis un rato sí sí e han pasado [37:04] [37:04] bastantes cosas em podemos empezar [37:07] [37:07] hablando de de figure out two eh que son [37:10] [37:10] los robots estos e que llevan [37:13] [37:13] Inteligencia artificial por dentro y es [37:15] [37:15] como los han entrenado con un montón de [37:16] [37:16] cámaras y tal enseñamos hace poco en el [37:18] [37:18] podcast el vídeo que hicieron en la [37:20] [37:20] fábrica de bmv de este robot que [37:23] [37:23] colocaba como las piezas en un sitio [37:25] [37:25] super lento em pero que lo lo podía [37:27] [37:28] hacer de forma Autónoma sin programación [37:30] [37:30] previa Por así decirlo pues han [37:32] [37:32] presentado un vídeo un poco más largo [37:33] [37:33] donde enseñan la segunda versión de [37:35] [37:35] estos robots e que al principio es [37:37] [37:37] increíble o sea el vídeo realmente lo [37:39] [37:39] ves ves como mueve la mano eh Son todo [37:42] [37:42] movimientos s eh fluidos es Es realmente [37:45] [37:45] espectacular e que es este que estamos [37:47] [37:47] aquí viendo en pantalla eh Muy futurista [37:50] [37:50] realmente o sea parece a ver [37:54] [37:54] si [37:56] [37:56] em y nada aquí se ve pues como colocan [37:59] [37:59] las piezas que esto es un poco lo que ya [38:00] [38:01] enseñamos No pero en el vídeo me hace [38:03] [38:03] bastante gracia porque la segunda mitad [38:04] [38:04] enseñan como los robots van caminando [38:06] [38:06] por la la fábrica de bmv y [ __ ] me da [38:10] [38:10] un poco de pena pero es que es ridículo [38:11] [38:11] o sea les veis caminar y se van como [38:14] [38:14] medio [38:16] [38:16] tambaleando van super lentos parece [38:18] [38:18] biden parece biden saliendo de un [38:20] [38:20] discurso yo pensé o sea lo primero que [38:23] [38:23] pensé cuando le vi que iba así como que [38:25] [38:25] se cae para atrás un poco terrible [38:27] [38:27] terrible e a ver son cosas que que [38:30] [38:30] mejorarán evidentemente pero me hace [38:32] [38:32] gracia que presenten el el robot este [38:34] [38:34] nuevo como la la nueva gran cosa y [38:37] [38:37] enseñan un vídeo tan ridículo de los [38:38] [38:38] robots caminando es como [ __ ] por lo [38:40] [38:40] menos hace un plano distinto no que no [38:42] [38:42] parezca que son eh que es el el [38:45] [38:45] presidente de Estados Unidos e Así que [38:47] [38:47] nada eso eso por un lado eh ha pasado [38:50] [38:50] esta semana [38:51] [38:51] e luego también hemos visto bastantes [38:54] [38:54] cambios en Open Ai e parece que eh Cómo [38:57] [38:58] se llama Greg eh brockman [39:00] [39:00] a se ha tomado unas vacaciones eh largas [39:03] [39:03] hasta final de año la gente cuando [39:05] [39:05] cuando lo anunciaron se llevan las manos [39:07] [39:07] a la cabeza pensando que que se [39:08] [39:08] desmontaba Open Ai completamente Parece [39:11] [39:11] ser que él va a volver e publicó un [39:13] [39:13] tweet donde decía que Oye llevo 9 años [39:15] [39:15] trabajando en Open Ai porque esto es [39:17] [39:17] algo tamb que no nos damos cuenta no [39:18] [39:18] Open Ai la la empezó a petar muy fuerte [39:20] [39:20] hace un par de años cuando salió chat [39:22] [39:22] gpt Pero ellos ya llevan un montón de [39:24] [39:24] tiempo eh haciendo test haciendo [39:26] [39:26] experimentos y y construyendo modelos Al [39:28] [39:28] final nos tenemos que dar cuenta de que [39:30] [39:30] ch gpt empezó con la versión 3 Pero eso [39:32] [39:32] quiere decir que había la dos y la uno [39:33] [39:33] primero Entonces nada Greg llevaba 9 [39:36] [39:36] años desde desde la fundación y ha [39:38] [39:38] decidido tomarse un descanso no me [39:39] [39:39] parece grave me parece completamente [39:41] [39:41] normal [39:42] [39:42] em luego relacionado con esto eh otro de [39:45] [39:45] los c founders sí que se ha ido [39:47] [39:47] anthropic que que es mento bastante [39:49] [39:49] bestia [39:50] [39:50] em y a la vez esta semana además ha [39:54] [39:54] pasado que en un leaderboard en en un [39:58] [39:58] ranking e que se llama chatbot arena eh [40:01] [40:01] que es como la la Meca de la performance [40:04] [40:04] de de los modelos y cómo se compara [40:07] [40:07] entre sí e yemini 1.5 una de las [40:10] [40:11] versiones de gemini 1.5 ha superado a [40:14] [40:14] gpt 4o que esto es algo que que creo que [40:17] [40:17] no había pasado me suena y quizás claud [40:20] [40:20] eh temporalmente había estado por encima [40:23] [40:23] Pero a la larga no no se había mantenido [40:26] [40:26] y ahora parece que que Jim 1.5 Pro tiene [40:30] [40:30] más más capacidad de razonamiento por lo [40:32] [40:32] menos da mejor resultado en los [40:34] [40:34] benchmarks que gpt 4o entonces semana [40:37] [40:37] dura para Open [40:40] [40:40] Ai Oye tú tienes una buena definición [40:43] [40:43] sobre el [40:46] [40:46] razonamiento pregunta [40:49] [40:49] filosófica una buena definición sobre el [40:52] [40:52] razonamiento cerza un momento para esta [40:58] [40:59] em sí podríamos yo lo que veo son dos [41:03] [41:03] tipos de razonamiento Vale cuando cuando [41:05] [41:05] llega llms e tenemos por un lado el [41:08] [41:08] razonamiento y Esto me lo estoy o sea es [41:10] [41:10] es mi idea de de cómo pienso sobre el [41:12] [41:12] razonamiento eh No tiene nada que ver [41:14] [41:14] con las últimas investigaciones que que [41:16] [41:16] la gente que sabe de verdad está [41:17] [41:17] haciendo yo el razonamiento veo dos [41:19] [41:19] tipos veo el razonamiento implícito y el [41:21] [41:21] razonamiento explícito razonamiento [41:22] [41:22] implícito quiere decir que tú le das una [41:24] [41:24] tarea muy eh escueta e a un llm Y es [41:28] [41:29] capaz de eh romperla en trozos sin tú [41:32] [41:32] tener que programarlo es decir sin tú [41:34] [41:34] tener que romperlo en pequeñas tareas eh [41:36] [41:36] que son las que te llevan al final al [41:38] [41:38] output final eh Sino que el llm Ya de [41:40] [41:40] por sí es capaz de hacer estas cosas [41:42] [41:42] intrínsecamente eem y darte la la [41:45] [41:45] respuesta que ha seguido ese [41:46] [41:46] razonamiento sin siquiera necesariamente [41:48] [41:48] darte el el proceso que ha seguido e [41:51] [41:52] luego por otro lado hay el eh romper [41:54] [41:54] tareas en trozos que esto es lo que [41:56] [41:56] funciona bien eh por desgracia el [41:57] [41:57] razonamiento implícito que describo no [41:59] [41:59] yo no lo he visto por ahora en en el lms [42:02] [42:02] sí que es verdad que cada vez van [42:03] [42:03] mejorando más Pero en cuanto le es una [42:05] [42:05] tarea muy compleja muy compleja o [42:07] [42:07] medianamente compleja eh No performan [42:09] [42:09] bien em Pero por otro lado el [42:12] [42:12] razonamiento explícito e que tiene más [42:14] [42:14] que ver con comportamiento agentic eh [42:16] [42:16] todo el tema de los agentes que ahora [42:17] [42:17] está saliendo em tiene bastante más [42:20] [42:20] sentido y esto sí que funciona es decir [42:21] [42:21] tú lo que haces es en lugar de darle un [42:23] [42:23] prompt eh con poco contexto y esperar [42:25] [42:25] que el modelo razone por su cuenta lo [42:27] [42:27] que haces es romper ese razonamiento en [42:30] [42:30] herramientas vale Tools e Entonces le [42:33] [42:33] das la opción de que Oye bueno Tools y y [42:35] [42:35] chains que se llaman Tools y cadenas e [42:37] [42:38] entonces tú le das la opción de que pues [42:40] [42:40] en cualquier momento pueda elegir la [42:41] [42:41] tool que mejor va a responder a esa [42:43] [42:43] pregunta que puede ser una tool de [42:44] [42:44] código puede ser una tool que se otro [42:45] [42:45] llm e y al final es como romper ese ese [42:50] [42:50] proceso grande que tienen que hacer de [42:52] [42:52] razonamiento de pensamiento en trozos [42:54] [42:54] más pequeñitos que tú has definido [42:56] [42:56] Entonces esto sí que lo he visto [42:57] [42:57] funcionando esto funciona bastante bien [42:58] [42:58] a día de hoy con los modelos actuales e [43:00] [43:00] lo que pasa es que no es tan mágico como [43:03] [43:03] darle un prom cualquiera y esperar que [43:05] [43:05] te dé una buena respuesta eh con un [43:07] [43:07] proceso complejo [43:08] [43:08] em es un poco como como yo lo estoy [43:11] [43:11] viendo ahora mismo luego hay puntos [43:13] [43:13] intermedios no tienes técnicas de [43:14] [43:14] prompting que son pues por ejemplo Chain [43:16] [43:16] of thought e donde tú lo que le pides es [43:19] [43:20] que primero e describa el proceso que va [43:22] [43:22] a seguir Y luego ejecute el proceso que [43:25] [43:25] ha dicho que iba a seguir entonces con [43:26] [43:26] esto consigues eh muchos mejores [43:28] [43:28] resultados que simplemente esperando que [43:29] [43:30] lo haga por sí solo es una técnica que [43:32] [43:32] que se ya conociendo desde hace ya [43:33] [43:33] bastante bastante tiempo e Pero bueno yo [43:37] [43:37] creo estamos leos César si si no le si [43:40] [43:40] no le explícitamente fuerzas a explicar [43:42] [43:43] el proceso y mi sensación Es que hace el [43:44] [43:44] fake hit eh los modelos estos no O sea [43:47] [43:47] eh yo cuando le hago razonar eh es como [43:51] [43:51] el que no sabe decir No lo sé pues los [43:53] [43:53] gpt estos o los modelos no saben decir [43:55] [43:55] No lo sé Entonces está hac una respuesta [43:57] [43:57] muy buena pero totalmente inventada y [43:59] [43:59] cuando le obligas a ir paso a paso [44:01] [44:01] entonces empieza a ser como más humilde [44:04] [44:04] y decir Oye no sé cómo conseguir este [44:06] [44:06] esta información entonces le puedes ir [44:08] [44:08] encaminando porque yo creo que mi [44:10] [44:10] experiencia es que el razonamiento es [44:12] [44:12] cero O sea que que va a lo loco y que [44:15] [44:15] hace ver que razona al menos es cuando [44:17] [44:17] cuando yo le intento hacer explicar y a [44:20] [44:20] la mínima que le fuerzas empieza a [44:22] [44:22] reconocer el modelo dice Uy me has [44:24] [44:24] pillado no no sé seguir por ahí [44:27] [44:27] totalmente también luego hay una e o [44:30] [44:30] seao yo lo que veo es que el [44:31] [44:31] razonamiento [44:33] [44:33] eem similar al al de un humano eh lo [44:37] [44:37] vamos a conseguir con cosas externas [44:39] [44:39] entre comillas a lo que es el propio [44:40] [44:40] modelo em no tengo ni idea de cómo se va [44:43] [44:43] atizar esto no sé si Open Ai [44:45] [44:45] directamente lo lo va a incluir como [44:46] [44:46] parte del modelo que ofrecen a través de [44:48] [44:48] la Api pero con distintas técnicas tanto [44:51] [44:51] de prompting como de evaluaciones hoy [44:53] [44:53] justo estaba leyendo e un paper donde em [44:58] [44:58] cómo lo explico para todo el mundo eh [45:00] [45:00] básicamente lo que hacen es montar un un [45:02] [45:02] sistema en bucle donde el un llm emite [45:06] [45:06] una respuesta tienes otro llm que evalúa [45:08] [45:08] la calidad de esa respuesta e esa [45:10] [45:10] evaluación la utilizas eh Como el el [45:14] [45:14] Lost function que se llama e y lo que [45:16] [45:17] haces es volver hacia atrás hacer un [45:18] [45:18] poco como replicar el Back propagation [45:20] [45:20] eh de cómo se entrenan los modelos y y [45:23] [45:23] lo que haces es con esa respuesta le [45:24] [45:24] pides a ese modelo que emita un prom [45:26] [45:27] nuevo que incluya el feedback de la [45:29] [45:29] respuesta y tienes un sistema donde los [45:32] [45:32] prompts Se Van [45:40] [45:40] automejoramiento avanzado e y es un poco [45:43] [45:43] como como yoo lo estoy viendo avanzar o [45:45] [45:45] sea creo que los modelos base eh [45:47] [45:47] seguirán siendo autocomplete de texto [45:49] [45:49] vale porque al final es la arquitectura [45:51] [45:51] que que estamos utilizando e pero con [45:54] [45:54] estas técnicas encima de eso sí que creo [45:57] [45:57] que se va a poder llegar a a sistemas [45:59] [45:59] avanzados de razonamiento no tengo ni [46:00] [46:00] idea de si se va a poder considerar aji [46:03] [46:03] pero tiene buena vinta y la verdad que [46:05] [46:05] está toda la industria investigando Cómo [46:08] [46:08] cómo hacer este tipo de [46:11] [46:11] cosas Yo creo que al final todas todas [46:15] [46:15] las discusiones parten de un problema de [46:17] [46:17] definiciones y de concepto eh de [46:20] [46:20] razonamiento pero es que había escuchado [46:22] [46:22] la que la Ai razonaba mucho antes de la [46:27] [46:27] existencia de los del lms se entendido [46:30] [46:30] como el analizar un un una cosmovisión [46:33] [46:33] una una un Universo de información [46:36] [46:36] eh sacando conclusiones no eh y tomando [46:40] [46:41] decisiones O sea hay algoritmos que [46:43] [46:43] hacíamos jordo en la universidad de [46:45] [46:45] búsqueda y de tal que ya venían a ser [46:49] [46:49] eh formas de de búsqueda estructurar [46:52] [46:52] estructurar la información encontrar una [46:55] [46:55] respuesta eh Y tomar una decisión esto [46:58] [46:58] ya ya existía no e lo que estamos viendo [47:01] [47:01] cada vez más es que el la la [47:04] [47:04] variabilidad eh en la que se puede [47:07] [47:07] razonar es mucho más grande eh la [47:09] [47:10] estructura el modelo el modelado del [47:13] [47:13] mundo [47:13] [47:13] eh es mucho más fino y mucho más amplio [47:16] [47:16] Entonces esto permite tomar decisiones [47:18] [47:18] en muchos ámbitos y producir outputs en [47:21] [47:21] muchos en muchos ámbitos no también eh [47:24] [47:24] estaba leyendo últimamente últimamente [47:27] [47:28] artículos y vídeos de de temas de gente [47:30] [47:30] que dice que se puede realmente modelar [47:34] [47:34] todo el universo real con palabras se [47:37] [47:37] puede escribir todo con palabras porque [47:39] [47:39] una de las críticas que hacía por [47:40] [47:40] ejemplo j leun y [47:42] [47:42] otros a los modelos actuales es que nos [47:45] [47:45] faltan sentidos nos faltan capacidades [47:48] [47:48] humanas [47:50] [47:50] e para poder realmente aproximarnos a lo [47:53] [47:53] que es el razonamiento humano pero luego [47:56] [47:56] veo que otra gente dice que realmente tú [47:58] [47:58] puedes modelar en [48:00] [48:00] texto cualquier tipo de de realidad no [48:04] [48:04] puedes llegar a describir cualquier tipo [48:06] [48:06] de realidad con palabras más largo va a [48:08] [48:08] ser más largo mucho más Mucho menos [48:12] [48:12] explícito con lo cual vas a tener que [48:15] [48:15] definirlo pero se puede llegar a definir [48:17] [48:17] absolutamente todo son dilemas [48:19] [48:19] filosóficos que sí son interesantes eh A [48:23] [48:23] ver la pregunta aquí yo creo no es tanto [48:25] [48:25] si si se puede modelar todo con palabras [48:27] [48:27] y no sé si se puede modelar con [48:28] [48:28] estructuras de datos en general e y lo [48:30] [48:30] conecto con con un tweet que vi hace [48:32] [48:32] poco que me pareció bastante interesante [48:33] [48:33] donde e estabn haciendo experimentos con [48:36] [48:36] llms e y lo que hacían era pasarles los [48:40] [48:40] prompts en un lenguaje especial eh [48:43] [48:43] creado únicamente para hacer prompting [48:45] [48:45] que se parecía a todos los idiomas del [48:47] [48:47] mundo y a ninguno al mismo tiempo e Y [48:49] [48:49] conseguían obtener muchos mejores [48:51] [48:51] outputs directamente con con eh este [48:55] [48:55] Este lenguaje que está creado para eh [48:58] [48:58] las los procesadores de tokens de de los [49:01] [49:01] llms no no sé mucho más eh porque fue [49:04] [49:04] una demo que vi en Twitter así de pasada [49:06] [49:06] eh de una ag que había hecho un meetup [49:08] [49:08] en San Francisco y estaban enseñando el [49:11] [49:11] el producto no era ni un producto eh era [49:13] [49:13] Era simplemente un un una pantalla de un [49:16] [49:16] móvil con un texto ininteligible e Pero [49:19] [49:19] al final la pregunta no es tanto si se [49:21] [49:21] puede modelar con palabras en inglés eh [49:24] [49:24] La pregunta es si puedes crear una [49:25] [49:25] estructura de datos que soporte [49:27] [49:27] absolutamente todo sobre el universo e [49:29] [49:29] creo que estamos lejos de eso La verdad [49:31] [49:31] no sé si esto lo veremos en nuestro en [49:33] [49:33] nuestras vidas Oye y esta obsesión que [49:35] [49:35] tiene Open Ai para irse al Hardware [49:37] [49:37] también tú la ves [49:40] [49:40] realista cambiando de de de [49:43] [49:43] temas yo creo que openi está un poco [49:46] [49:46] disperso y le van a pasar por la [49:47] [49:47] izquierda eso es lo que creo ahora [49:51] [49:51] mismo sí [49:53] [49:53] no O sea creo que están tirando a todo [49:58] [49:58] lo que ven y no se están dando cuenta de [49:59] [49:59] que hay gente como anthropic que está [50:01] [50:01] montando modelos increíbles con [50:03] [50:03] interfaces de usuario increíbles y la [50:05] [50:05] gente está muy muy muy contenta con con [50:07] [50:07] los últimos modelos de anthropic [50:08] [50:08] concretamente y con con los cambios que [50:10] [50:10] hicieron con los artifacts y todo esto [50:11] [50:12] al final Yo creo que el valor que [50:15] [50:15] generan los llms es 50 50% e el la [50:20] [50:20] propia calidad del modelo y 50% la la [50:23] [50:23] interfaz con los humanos e y creo que [50:26] [50:27] que Open Ai no está siendo el líder ni [50:29] [50:29] mucho menos en ese aspecto e yo les veo [50:32] [50:32] distraídos les veo más preocupados de [50:34] [50:34] cómo hacer dinero que de realmente hacer [50:37] [50:37] productos que que generen valor e no sé [50:40] [50:40] no sé qué pasará con ellos pero si los [50:42] [50:42] modelos se siguen comiti and Eh Pues [50:46] [50:46] mira ya esta semana justo tenemos el [50:48] [50:48] gemini 1.5 sobrepasando A a gpt 4o e [50:53] [50:53] están haciendo teasers de de algo que [50:55] [50:55] llaman strawberry [50:57] [50:57] e un twet de de Sam altman que era una [51:01] [51:01] foto de unas fresas y ya está e y eso es [51:04] [51:04] en realidad un teaser de un modelo nuevo [51:06] [51:06] que están creando que es el que está [51:08] [51:08] basado Pues en los rumores estos de de [51:09] [51:09] qstar que hablamos hace tiempo e con [51:12] [51:12] capacidades de razonamiento avanzadas no [51:14] [51:14] sé yo o sacan algo realmente increíble [51:17] [51:17] este año e o lo van a tener un poco [51:19] [51:19] [ __ ] yo [51:21] [51:21] creo mi mi entendimiento sobre lo del [51:23] [51:23] Hardware es que el digamos el el estado [51:26] [51:27] del arte a nivel académico o científico [51:30] [51:30] de la de los modelos que estamos [51:34] [51:34] utilizando ahora mismo realmente no no [51:36] [51:36] tienen un cuello de botella en el [51:38] [51:38] Hardware o sea realmente la capacidad de [51:39] [51:39] computación que tenemos disponible es ya [51:42] [51:42] muy muy alta tanto en cantidad como en [51:44] [51:44] calidad no O sea en velocidad de [51:46] [51:46] generación de estos modelos como en [51:49] [51:49] capacidad de que mucha gente lo haga o [51:51] [51:51] sea envidia está produciendo las gpus [51:54] [51:54] que hacen falta en el mundo y la gente [51:55] [51:55] está consiguiendo comprarlas instalarlas [51:57] [51:57] y utilizarlas yo la la la duda más [51:59] [51:59] grande que se me generó cuando estuve en [52:01] [52:01] Londres hace un par de meses que me [52:03] [52:03] encontré un señor que se dedicaba a la [52:05] [52:05] computación cuántica era cuando este [52:07] [52:07] señor muy seriamente me dijo que creía [52:10] [52:10] que en 5 años ahora sí que sí de verdad [52:13] [52:13] como la ser la familia no ahora sí que [52:15] [52:15] en 5 años íbamos a poder tener [52:17] [52:17] computación cuántica usable Y [52:20] [52:20] seguramente ahí hay una redefinición de [52:22] [52:22] todos los paradigmas de todo lo que [52:24] [52:24] podría estar eh digamos limitado por [52:26] [52:27] computación y que y que no creo que [52:29] [52:29] openi se dedique ahora en paralelo a [52:32] [52:32] solucionar los los retos de ahora mismo [52:33] [52:33] la computación cuántica que por lo que [52:34] [52:34] tengo entendido es el control de errores [52:37] [52:37] más que la viabilidad de los [52:38] [52:38] computadores cuánticos que ya funciona [52:40] [52:40] el problema es que falla más que una [52:41] [52:41] escopeta de feria Entonces cuando [52:43] [52:43] consigan afinar ese error rate de la [52:45] [52:45] computación cuántica empiece a ser [52:47] [52:47] usable ahí hay que volver a empezar [52:48] [52:48] quizá de cero no y volver a plantearse [52:50] [52:51] toda la ciencia o toda la academia [52:53] [52:53] detrás del concepto de la de las redes [52:55] [52:55] neuronales [52:57] [52:57] de Machine learning de de los large [52:59] [52:59] Language models etcétera con con otro [53:01] [53:01] paradigma de computación Entonces yo [53:03] [53:03] creo que ahí hay dos carreras en [53:04] [53:04] paralelo una que es con el Hardware [53:06] [53:06] actual que es la electrónica que al [53:07] [53:07] final son cables con electricidad muy [53:10] [53:10] pequeñitos y muy paralelos que es las [53:12] [53:12] cpus y las gpus que existen desde hace [53:14] [53:14] un montón de décadas y y y el siguiente [53:17] [53:17] que será cuando ya no utilicemos cables [53:18] [53:18] con electricidad sino que utilicemos [53:20] [53:20] computadores cuánticos que parece que no [53:22] [53:22] falta tanto y que eso sí que lo veremos [53:24] [53:24] nosotros en nuestras vidas lo que pasa [53:27] [53:27] es que esto está muy lejos de donde de [53:29] [53:29] lo que está preocupado ahora Open Ai eh [53:31] [53:32] justo ha salido esta semana la noticia [53:33] [53:33] de que han invertido o que han liderado [53:35] [53:35] una ronda de 60 millones en una empresa [53:37] [53:37] que se llama opal que hacían una cámara [53:39] [53:39] esta gente se hicieron muy conocidas en [53:41] [53:41] el covid porque era como una cámara muy [53:42] [53:42] pequeñita asequible para ponerte en el [53:45] [53:45] en el ordenador y tener como calidad de [53:48] [53:48] estudio no en en las llamadas [53:50] [53:50] eem y nada ha salido de que de que han [53:53] [53:53] invertido 60 millones no sé cuánto les [53:54] [53:54] acerca esto a computación cuántica para [53:57] [53:57] entrenamiento de modelos la [54:00] [54:00] verdad yo creo que todo es una función [54:03] [54:03] de de Sam alman y su sentido de [54:06] [54:06] protagonismo necesid de protagonismo [54:08] [54:08] Pero bueno por cierto que fuimos pasamos [54:10] [54:10] por delante de su casa que se ha [54:12] [54:12] comprado que le ha costado 30 millones [54:13] [54:13] de de dólares en lombard Street eh Y que [54:17] [54:17] está muy está muy enfadado porque se [54:19] [54:19] dice que le han vendido una cosa que no [54:20] [54:21] es y todo el mundo habla de este tipo de [54:23] [54:23] cosas no entiendo O sea no entiendo por [54:25] [54:25] qué tiene esta necesidad de protagonismo [54:27] [54:27] eh Sam alman y hablar cada día de de la [54:30] [54:30] siguiente cosa Antes de hacerla pero [54:32] [54:32] bueno Eh Esto que le han vendido una [54:35] [54:35] cosa que no es me encanta esta frase que [54:37] [54:37] se lo diga a elon musk que le vendieron [54:39] [54:39] una fundación Non profit para hacer Open [54:41] [54:41] source y mira lo que se ha [54:45] [54:45] encontrado e Por cierto no sé si habéis [54:48] [54:48] visto el entrenamiento masivo antes [54:50] [54:50] hablaba de que puede entrenar todo en [54:51] [54:51] contexto que no no no sé si es cierto o [54:54] [54:54] no pero envidia tiene un macroproyecto [54:56] [54:56] de de mapear todo el vídeo que existe en [54:59] [54:59] el mundo era un proyecto secreto eh Y se [55:03] [55:03] ha publicado un empleado lo ha liado eh [55:06] [55:06] aens Juan diciendo Sí sí claro que sí [55:09] [55:09] analizad scrapear Netflix sí sí no hay [55:12] [55:12] problemas todo Google Ah todo YouTube [55:15] [55:15] adelante y se ve que bueno que están [55:18] [55:18] entrenando con mucho con mucho material [55:21] [55:21] copyrighted como ya llevamos el El [55:24] [55:24] Secreto a voces de la Industria em yo [55:28] [55:28] tengo tengo una opinión partida la [55:29] [55:29] verdad con respecto a esto porque pienso [55:31] [55:31] que por un lado eh Es verdad que las [55:34] [55:34] leyes del copyright existen por algo [55:36] [55:36] em Pero por otro también pienso que el [55:39] [55:40] hecho de que existan estos modelos a día [55:42] [55:42] de hoy e es tal beneficio para la [55:44] [55:44] humanidad que a veces hay que saltarse [55:47] [55:47] un poco las las reglas del juego e y [55:51] [55:51] tirar para adelante si el beneficio [55:54] [55:54] positivo Neto en este caso pues perdón [55:57] [55:57] el beneficio neto es positivo como en [55:59] [55:59] este caso el fin justifica los medios [56:01] [56:01] César migueláñez [56:04] [56:04] depende hay que regular el [56:08] [56:08] scoll eso pasará ya lo [56:11] [56:11] veréis Oye tema recesión [56:16] [56:16] mundial habéis [56:18] [56:18] seguido las noticias ayer Berta me [56:20] [56:20] estaba explicando lo que es un margin [56:22] [56:22] call lo que está pasando en Japón [56:23] [56:23] quieres [56:24] [56:24] explicar hay razones que apuntan a la a [56:28] [56:28] la crisis o la potencial crisis que [56:30] [56:30] podría haber [56:31] [56:31] eh en los mercados públicos y una de [56:34] [56:34] ellos tiene que ver con la con la deuda [56:37] [56:37] de Japón o la la inflación de Japón Sí [56:41] [56:41] bueno varios temas aquí que es muy [56:43] [56:43] interesante todo esto viene de un pasado [56:45] [56:45] de banker un pasado oculto un pasado muy [56:48] [56:48] oscuro Sí En referencia a lo de Japón eh [56:53] [56:53] vimos como jueves y viernes después de [56:55] [56:55] que era es la tertulia eh la bolsa de de [56:59] [56:59] Japón el Nicki eh sufrió los creo los [57:02] [57:02] dos días con con unas bajadas más [57:06] [57:06] fuertes en toda la historia debido a que [57:08] [57:09] Desde hacía 20 años que no se tocaban [57:11] [57:11] los tipos de interés allí en el Banco [57:13] [57:13] Central japonés lo habían subido de 0 a [57:16] [57:16] 025 Porque ahí sí que históricamente [57:19] [57:19] Japón había sido deflacionar como tal [57:21] [57:21] pero habían empezado a notar que la [57:23] [57:23] inflación subía ligeramente y para [57:25] [57:25] contrarrestarlo pues tomaban esta [57:27] [57:27] decisión de subir los tipos qué hacía [57:29] [57:29] esto varias cosas que es la que [57:30] [57:30] estuvimos hablando ayer durante estos 20 [57:33] [57:33] años que los tipos en Japón eran eh [57:36] [57:36] cercanos a cero eh la gente los [57:38] [57:38] inversores en yenes habían estado usando [57:40] [57:40] esta operación llamada carry Trade que [57:44] [57:44] Qué significa Cry simplemente este este [57:47] [57:47] cambio no holdear la moneda hacer el [57:49] [57:49] carri arla cambiando estos eh inversores [57:53] [57:53] japoneses a inventándose en [57:56] [57:57] yenes para después cambiarlo a euros o [57:59] [57:59] dólares donde allí podían conseguir [58:01] [58:01] activos financieros con mayores tipos y [58:03] [58:03] así pues hacer este arbitraje para luego [58:06] [58:06] volver a su moneda original que también [58:08] [58:08] eh debido a que los tipos Aquí sí que [58:11] [58:11] estaban altos y ahí bajos Pues iba [58:13] [58:13] haciendo que algien se depreciara con lo [58:15] [58:15] que también con el cambio de moneda otra [58:17] [58:17] vez ganaban por partida doble Qué pasa [58:20] [58:20] esto se vuelve menos atractivo cuando el [58:23] [58:23] Banco Central japonés decide subir subir [58:26] [58:26] allí los tipos y nosotros el mercado [58:28] [58:28] está expando que aquí los los empecemos [58:31] [58:31] a bajar cosa que ha hecho que muchos de [58:34] [58:34] estos inversores empiecen a saltar este [58:37] [58:37] segundo concepto que son los margin [58:39] [58:39] calls no que estas posiciones que de [58:42] [58:42] repente están perdiendo valor el broker [58:45] [58:45] o banco de turno les exige o les hace [58:48] [58:48] Esta llamada no figurativa que antes sí [58:50] [58:50] se hacía pero ahora es todo online [58:52] [58:52] evidentemente de que aporten más [58:54] [58:54] garantías más avales para poder seguir [58:57] [58:57] manteniendo esta operación si no se les [58:59] [58:59] cerrará y es lo que ha estado pasando un [59:01] [59:01] poco en en en Japón evidentemente en [59:04] [59:04] mucha mayor medida pero que también ha [59:05] [59:05] repercutido a las bolsas europeas y [59:08] [59:08] sobre todo eh de Estados Unidos con [59:10] [59:10] estas grandes Tec que que se han visto [59:13] [59:13] también afectadas y que están también [59:14] [59:14] bajando que es increíble como esta es [59:16] [59:16] grandes Tech Eh bueno esto Esto es la [59:19] [59:19] explicación de Japón pero luego hay [59:20] [59:20] varias como explicaciones que afectan y [59:22] [59:22] se se encuentran todas en esta en esta [59:24] [59:24] caída del no sé si un 8% de la s&p 500 y [59:29] [59:29] un 12 1 del nasdaq eh Aunque se ha [59:32] [59:32] recuperado un poco últimamente pero creo [59:34] [59:34] que en total el último mes ha caído un [59:36] [59:36] 13 por [59:37] [59:37] em y y y es curioso como este [59:41] [59:41] magnificent se estas siete compañías del [59:43] [59:43] nasdaq tiene un impacto tan [59:45] [59:45] significativo ya no en el nasdaq en sí [59:48] [59:48] que evidentemente tiene básicamente esas [59:50] [59:50] siete son el nasdaq sino en toda la [59:52] [59:52] economía americana o sea es brutal el [59:56] [59:56] impacto que tienen de hecho representan [59:59] [59:59] más de una tercera parte de la [60:00] [60:00] capitalización volátil del sp500 estas [60:03] [60:04] siete O sea una tercera parte Solo siete [60:06] [60:06] compañías esto Esto es cuando uno se [60:09] [60:09] plantea [ __ ] [60:10] [60:11] e y y luego cuando hablamos del [60:13] [60:13] regulador no có como el regulador que [60:15] [60:15] que intenta evitar la concentración de [60:17] [60:17] poder de estas compañías o sea desde un [60:19] [60:20] punto de vista Macro y objetivo tener [60:24] [60:24] tanta concentración de poder en en tan [60:26] [60:26] pocas compañías es Es peligroso se da [60:29] [60:29] miedo y se ve en estos momentos caen [60:31] [60:31] esas siete compañías y cae la bolsa [60:35] [60:35] americana luego se habla también de la [60:38] [60:38] Great rot rotation la gran rotación [60:42] [60:42] no que es que bueno están al anunciar [60:46] [60:46] jeron Powell no el presidente de la Fed [60:49] [60:49] que van a subir otra vez los tipos a [60:52] [60:52] bajar perdón a bajar a bajar los tipos [60:54] [60:54] eh claro Esto hace de nuevo más [60:57] [60:57] atractivo las small caps o empresas más [61:00] [61:00] pequeñas representadas la mayoría en el [61:02] [61:02] rusel 2000 que es el índice de estas que [61:05] [61:05] como dato curioso todo este índice de [61:08] [61:08] las small companies representa en en [61:11] [61:11] capitalización versátil un Apple es [61:13] [61:13] decir una gran de estas Tec una de estas [61:15] [61:15] siete una sola es el mismo valor que [61:18] [61:18] todas estas smalls y este Great rotation [61:22] [61:22] significa un poco que los inversores [61:24] [61:24] ahora si esta esperanza de que se bajen [61:27] [61:27] los tipos pasa van a preferir no van a [61:30] [61:30] tendir todas estas inversiones hacia [61:32] [61:32] estas small y no y las startups que es [61:35] [61:36] nuestro mundillo no o sea es un péndulo [61:38] [61:38] esto habían bajado habían subido los [61:42] [61:42] tipos se había dejado de invertir en [61:44] [61:45] startups si ahora esto Se confirma al [61:48] [61:48] volver a subir bajar los tipos volver a [61:52] [61:52] bajar los tipos vuelven a ser [61:54] [61:54] interesantes [61:56] [61:56] alternativas de [61:57] [61:57] inversión No para el 100% del capital de [61:59] [62:00] un inversor equit sino para un [62:01] [62:01] porcentaje pequeño pero combinado este [62:03] [62:03] porcentaje de riesgo acaba siendo mucho [62:05] [62:06] dinero invertido en startup y en small [62:07] [62:07] caps no de este ú sí hay dos hay dos [62:10] [62:10] inputs que nos afectan esto creo que lo [62:12] [62:12] hablamos hace unos meses que es por una [62:15] [62:15] parte cuando la inversión s segura y [62:18] [62:18] líquida deja de ser ir relevante pues [62:20] [62:20] mueves más dinero a la inversión más [62:22] [62:22] especulativa y líquida que es el Venture [62:24] [62:24] capital y private [62:26] [62:26] y por otro lado cuando el tipo de [62:27] [62:27] interés baja el descuento de flujos de [62:30] [62:30] caja automáticamente mejora mucho y las [62:32] [62:32] startups en general tienen un flujo de [62:34] [62:34] caja malísimo al corto plazo y [62:36] [62:37] potencialmente brillante en el futuro no [62:38] [62:38] pero claro si le aplicas un tipo de [62:40] [62:40] interés muy alto ese futuro vale casi [62:42] [62:42] Cero en cambio con un tipo de interés [62:43] [62:43] muy bajo ese futuro vale mucho entonces [62:46] [62:46] nos afecta mucho a las empresas con [62:48] [62:48] potencial de crecimiento muy alto pero [62:50] [62:50] con flujos de caja presentes no muy [62:52] [62:52] buenos o muy malos en algunos casos eh [62:55] [62:55] el el descuento que se aplica que es el [62:57] [62:57] tipo es el precio del dinero no el tipo [63:00] [63:00] de interés volviendo a lo de antes que [63:02] [63:02] me he quedado sin internet un momento y [63:04] [63:04] me he desconectado pero he vuelto yo de [63:06] [63:06] casualidad estoy aquí en esta casa con [63:08] [63:08] un señor que se dedica exactamente a [63:10] [63:10] hacer eso que decía Berta con Los [63:12] [63:12] japoneses o sea un señor que cada día [63:14] [63:14] mueve dinero entre países y y y me decía [63:18] [63:18] sí era un un un truco que teníamos todos [63:21] [63:21] que es que pedíamos dinero prestado a [63:24] [63:24] Japón que nos salía casi gratis y lo [63:33] [63:33] prestáis en Japón cae la bsa Japón eh el [63:36] [63:36] yen también un poco se tralea un poco [63:38] [63:38] entonces todo el mundo ha rulado eh eso [63:41] [63:41] ha ha hecho como una ala de mariposa o [63:44] [63:44] una ola en un lugar del mundo pero luego [63:45] [63:45] me dice el mismo momento en el que pasa [63:48] [63:48] Eso sale el Jobs report en Estados [63:50] [63:50] Unidos que salió el viernes pasado donde [63:52] [63:52] se anunció un un un frenazo muy bestia [63:55] [63:55] en el crecimiento de de empleo muy por [63:58] [63:58] debajo de la de la previsión que [64:01] [64:01] teníamos y además [64:03] [64:03] eh empieza la gente a pensar que las [64:06] [64:06] empresas Max 7 etcétera están un poco [64:09] [64:09] sobrevaloradas venden y hacen un poco no [64:12] [64:12] hemos hablado no pero Warren buffett [64:13] [64:13] Vendió la mitad de su posición en Apple [64:14] [64:14] y Y entonces como mucho dinero Está [64:17] [64:17] indexado todos los algoritmos empiezan a [64:19] [64:19] rebalancear entonces eh Para rebalancear [64:22] [64:22] empiezan los algoritmos a vender en [64:24] [64:24] posiciones en empresas que que están tn [64:25] [64:25] perfectamente pero cuando todo el mundo [64:27] [64:27] empieza a vender empieza a bajar el [64:28] [64:28] precio entonces hace que los stops de [64:30] [64:30] muchos inversores empiecen a vender y [64:32] [64:32] empiece a bajar más de entonces habido [64:34] [64:34] como un un un una Tormenta perfecta y [64:37] [64:37] este señor que mueve billions cada día [64:40] [64:40] me dice oye nadie sabemos exactamente [64:41] [64:42] Por qué ha pasado esto vale o sea han [64:43] [64:43] pasado estas tres cosas y se ha caído el [64:44] [64:44] mercado pero si si yo supiera no tendría [64:47] [64:47] un trabajo en este banco tendría un hed [64:49] [64:49] Fanny me forrara Y en lugar de esto Pues [64:51] [64:51] tengo un trabajo en un hf porque nadie [64:52] [64:52] lo sabe entonces todos tenemos opiniones [64:55] [64:55] y [64:56] [64:56] puedes [ __ ] la explicación científica [64:58] [64:58] de Donald Trump que es culpa de [65:02] [65:02] camala puedes hacer eso también Sí pero [65:05] [65:05] es fascinante estos días seguir esto la [65:07] [65:07] conclusión Es que para el mundo de [65:08] [65:08] Venture capital es es potencialmente [65:10] [65:10] bueno que haya un pequeño reset y que [65:13] [65:14] dejen de subir y empiecen a bajar los [65:15] [65:15] tipos de [65:16] [65:16] interés Oye que lo de waren buffel lo [65:19] [65:19] has dicho muy rápido eh pero sea vender [65:21] [65:22] 50,000 millones de euros de Apple [65:25] [65:25] tela eh 250 250 290,000 es bastante más [65:31] [65:31] no no no 000 50 billon 50 bilon de Apple [65:34] [65:34] o sea tenía 130 o así bilon y se ha [65:38] [65:38] quedado en 80 y como dato histórico se [65:41] [65:41] ha quedado en la posición más grande de [65:44] [65:44] de Cash No de posiciones Exacto se ha [65:47] [65:47] quedado en 275 billon en líquido nunca [65:50] [65:50] había usado tanto qué tú dices y tiene [65:54] [65:55] uno que había leído vale sí tiene un [65:57] [65:57] activo total vers hway de unos 300 y [66:01] [66:01] algo no O sea actualmente cre que lo iba [66:03] [66:03] a meter todo en en bonos de Estados [66:06] [66:06] Unidos [66:07] [66:07] no bueno es que a ver no puedes tener eh [66:11] [66:11] tanto dinero en la caja eh Y no no [66:14] [66:14] sacarle ningún tipo de de rendimiento [66:16] [66:16] entiendo yo no me parece que ha sido tan [66:19] [66:19] bestia que que tiene más más bonos que [66:21] [66:21] la reserva Federal o algo así [66:26] [66:26] pero es curioso Porque tú inviertes en [66:28] [66:28] vers hw en qué estás invirtiendo No en [66:30] [66:30] cas la mayoría en cas en Cash estás [66:32] [66:32] invirtiendo en un en un 80% Cash bueno Y [66:35] [66:35] en el criterio de War buffet de cuándo [66:37] [66:37] lo va a invertir no estás invirtiendo en [66:39] [66:39] claro pero este criterio es lo que [66:41] [66:41] acojona no porque dices Oye si realmente [66:43] [66:43] no puedes encontrar ningún equity eh que [66:46] [66:46] valga la pena y tienes que tener dinero [66:48] [66:48] en Cash qué se viene No qué sabes que no [66:50] [66:50] sabemos los otros es un poco lo que da [66:53] [66:53] lo que da miedo no lo que sabemos es que [66:56] [66:56] él siempre dice que compra barato y [66:57] [66:57] vende caro Así que cada uno que se [67:01] [67:01] aplique el cuento que quiera a yo [67:03] [67:03] intento hacer lo [67:07] [67:07] mismo negocio comprar barato yender si [67:11] [67:11] vende Apple Qué significa Pues que igual [67:14] [67:14] Apple y unas cuantas más están [67:17] [67:17] sobrevaloradas [67:20] [67:20] bastante criterio a día de hoy no [67:23] [67:23] también la valoración de las de las [67:26] [67:26] no que han hecho han hinchado mucho est [67:28] [67:28] magnificent Seven etcétera etcétera [67:31] [67:31] etcétera no que no no debe como nunca [67:34] [67:34] tecnología Warren buffet el problema que [67:37] [67:37] tiene ahora vers hway o Warren buffet es [67:41] [67:41] que nunca se equivoca porque no puede [67:43] [67:43] equivocarse cuando invierte en algo y [67:45] [67:45] tiene que hacer el disclosure sube de [67:47] [67:47] precio porque la gente dice Warren [67:48] [67:48] buffet lo ha comprado y cuando ve vende [67:50] [67:50] algo y se publica que lo tiene que [67:51] [67:51] publicar baja de precio con lo cual o [67:53] [67:53] sea es imposible que se equivoque ahora [67:55] [67:55] ya está grande y tiene tanta mitomanía [67:57] [67:58] que es es una profecía autocumplida [68:00] [68:00] Entonces es casi no merece la pena Ni [68:02] [68:02] mirar lo que pasa porque es [68:06] [68:06] igual el otro día escuchamos en un podc [68:09] [68:09] como hacemos tantas horas de de [68:10] [68:10] carretera Aquí escuchamos muchos podcast [68:12] [68:12] vale tenemos la cabeza así como como un [68:14] [68:15] bombo de de tanto podcast que hemos [68:16] [68:16] escuchado escuchamos un cfo de no sé si [68:18] [68:18] era Microsoft o de o de Apple eh de la [68:23] [68:23] amortización de que hablaba de la [68:24] [68:24] amortización de de la inversión en Ai [68:27] [68:27] que la están poniendo los cfos de las [68:29] [68:29] empresas bigtech están poniendo mínimo a [68:31] [68:31] 15 años vista que es muy raro que [68:34] [68:34] inversiones de de 40 50 billons que [68:38] [68:38] están haciendo estas compañías estén [68:39] [68:39] argumentando en una empresa pública que [68:41] [68:41] pretenden amortizarlo a 15 años esto no [68:44] [68:44] tiene e y claro eso seguramente lo que [68:47] [68:48] Warren amigo Warren dice tus [68:53] [68:53] [ __ ] eh andando dentro de de verser [68:57] [68:57] hway Me encantaría [69:00] [69:00] saberlo [69:01] [69:01] Oye pues no sé si tenéis algún tema más [69:07] [69:07] e creo que sanamente loco [69:10] [69:10] preguntaba que qué acciones tomaríamos [69:12] [69:12] en factorial para amortiguar los [69:15] [69:15] posibles chs del [69:16] [69:16] futuro yo como siempre lo lo bueno que [69:19] [69:19] tiene la snb nosotros factores estamos [69:21] [69:21] enfocados a smb no [69:23] [69:23] e la smb muy resiliente para lo bueno y [69:27] [69:27] para lo malo o [69:28] [69:29] sea esto esto efecto de las siete [69:31] [69:32] compañías más grandes de los magnificent [69:35] [69:35] 7 en el nasdaq la smv no se entera o no [69:38] [69:39] se entera directamente e Entonces yo no [69:41] [69:42] yo no creo que tenga grandes efectos en [69:44] [69:44] el chorn de la snb la smb tiene una una [69:48] [69:48] rotación más alta que la Enterprise [69:51] [69:51] obviamente y cual tiene un chorn [69:53] [69:53] estructural más alto [69:55] [69:55] pero no creo que que se haba afectado No [69:57] [69:57] sé como que pensáis Jordi o César pero [70:00] [70:00] no creo que que que se ve afectado la la [70:05] [70:05] smb por lo hemos hablado varias [70:09] [70:09] veces nuestra propia experiencia cuando [70:12] [70:12] hubo una crisis de bigtech y un arranque [70:15] [70:15] de recesión y [70:17] [70:17] tal apenas notamos el impacto lo notamos [70:21] [70:21] un poco pero muy muy muy moderado y [70:24] [70:24] amortiguado Comparado con lo que sabemos [70:26] [70:26] que notaron otras compañías que vendían [70:27] [70:27] a empresas tecnológicas o empresas más [70:29] [70:29] grandes o sea hay muchas y no se enteran [70:32] [70:32] de la que está cayendo en general Este [70:33] [70:33] es el el resumen de nuestra lectura de [70:36] [70:36] las de las [70:38] [70:38] smbs muy bien Oye pues lo dejamos aquí [70:42] [70:42] nosotros vamos a seguir conduciendo [70:44] [70:44] Tenemos muchos muchas millas a recorrer [70:47] [70:47] hasta el Death Valley vamos al de Valley [70:50] [70:50] luego iremos a Gran Cañón Las Vegas eh [70:56] [70:56] iremos a jugar ahí una partida con con [70:59] [70:59] amigos de olí [71:00] [71:00] podcast te quito el acceso al banco de [71:02] [71:03] factorial por si las moscas ver durante [71:05] [71:05] una [71:07] [71:07] semana Pues nada que vaya muy bien y nos [71:11] [71:11] vemos
Transcripción completa
Copiado
bueno Bienvenidos a una nueva tertulia de inik Cómo estáis todos Seguimos aquí a distancia y hoy estoy con Berta que es mi pareja que está aquí en la la en la en la Camper estamos en un camping de Yosemite Y si nos escucháis es un milagro vale vosotros Cómo estáis jord Tú dónde estás estás en una isla no Yo estoy en la isla y se acaba de empezar a llover aquí que no veas y yo estaba hace un segundo la mar de tranquilo preparado y he tenido que venir corriendo aquí debajo un toldo pero me tengo el portátil Mojado pero si estoy en una isla en lo que se conoce como el archipiélago de estocolmo que es un conjunto de Islas como ya sabréis de creo que casi 30.000 Islas al sur de estocolmo y es una pasada De hecho si podéis ver detrás mío es todo así pequeñitas Islas todas muy cercas las unas de las otras y y se va en barco La Isla donde estoy yo hay hay un montón de casas se habrá 20 o 30 casas o algo así y solo se puede llegar en barco y de hecho estamos en una casa que alquilamos que viene con barco y vas al s ahora hemos ido a poner gasolina al barco vas a la tienda compras tus cositas vuelves Y tal Y es superbonito excepto la lluvia que me está tocando Las naras un poco la lluvia la lluvia que debe ser el pan de cada día aquí No pues hemos tenido mucha suerte porque esta semana he hecho un sol de narices pero de noche es da fresquito que se agradece mucho en realidad Porque dormimos eh la mar de bien pero sí aquí están acostumbrados a a nieve lluvia frío y el verano que tienen es muy bonito pero es muy corto Oye antes de empezar a grabar que esto siempre pasa eh Me estaba que se escuchaba bien Por cierto e ahora veo que hay un delay de la [ __ ] Pero bueno Eh ya se solucionará mágicamente e de empezar a grabar me decías que te ha tocado estar al lado de la isla de uno de nuestros inversores la isla de al lado eso se puede decir o no sí sí yo creo que yo creo que es público eh yo venía aquí porque tengo bueno mi mujer es es Suiza y tenemos unos amigos que viven en suicia muy muy amigos nuestros que ella es Suiza y él es sueco entonces él nos nos organizó esto encontró la casa y tal Y yo hace un tiempo estaba hablando con con niklas stenstrom que es el el fundador de atómico y le dije ah estaré esta semana en agosto estaré en Suecia y tal Y dice Ah qué bien Yo también estaré y ya está y ahí se acaba todo y entonces yo le pregunto a mi amigo de dónde vamos y me dice tal en esta isla y miron en Google Maps Está al lado de su Isla donde yo había estado en un evento con atómico y le escribí el otro día diciendo Oye estoy al al al lado al lado y hoy he ido a verle hemos hemos bajado aquí a al muelle donde tenemos la barquita hemos pillado la barquita y en menos de 5 minutos nos hemos plantado en su muelle y hemos ido y hemos ido ahí a hacer lo que en Suecia se llama Fica Fica que es como la pausa del café y nos hemos tomado un café unas pastitas los niños han jugado por ahí y al cabo de un rato nos hemos ido a comer a un restaurante Pero me ha hecho gracia que estuviéramos al lado de la casa de niklas aquí en Suecia muy bien bueno aprovecho para presentar a si me muero Perdona si me muero es que el macbook no es waterproof vale porque se está mojando yo no creo que sea waterproof o sea mismo no lo es Confirmamos de momento está aguantando bueno aprovecho para presentar a Berta Berta es emprendedora también y por eso le gusta la tertulia y seguía la tertulia antes de conocerme hace tiempo e y eres la fundadora de tat no que haremos un podcast haremos un podcast Próximamente quieres explicar lo que hace tat ya que estamos quiero no hacer spoilers para para el podcast que lo haremos en el sitio que ya abramos bueno vale Vale pues e bueno os hacemos update de nuestro viaje vale que seguro que os interesa mucho No sé si escucháis si seguís mi mi Instagram pero en mi Instagram tengo solo friend family eh Y y yo Voy subiendo explicaciones larguísimas de cosas que me voy encontrando muy largas muy largas t lo has escuchas [ __ ] tío en no pero me consta que mi tías sí entonces por eso lo hago pues ayer ayer estuvimos en en Yosemite no hemos ido a un lado de Yosemite tiene como una zona que se llama Yosemite V que es donde va todo el mundo y está como controlado la la la gente que puede entrar cada día porque aquello es o sea entra una cantidad de gente Eh brutal Pero es tan grande todo y tan espectacular y tan bien cuidado porque contrasta mucho lo mal cuidadas que están las autopistas por ejemplo las infraestructuras con los parques los parques naturales están cuidadín Están super cuidados vas arriba del todo una montaña y hay unos lavabos por si tienes que ir o sea tienen parking de todo eh No sé o sea yo no Sí de hecho tuvimos que sacar un permiso unos antes para porque tien muy controlado los coches que entran la gente que va a ir en cada vehículo los arby cams donde tenemos que aparcar específicamente porque no puedes dormir donde quieras al aire libre y hay como una ventana durante 2 horas se puede entrar por la puerta que nosotros veníamos del otro lado del mundo eh qué está pasando Romero se se está mojando mojando me estoy mojando mucho perdón me estoy mojando mucho y no puedes encontrar una solución mientras explico las historias deite es que si voy adentro hay niños pues no estás bien aquí un paraguas pero tienes un paraguas arriba no bueno en fin tengo una sombrilla pero el la rubia la rubia digo la lluvia Ah va helado qué accidentado eso son las centurias son así pues pues bueno Y luego fuimos a un lago que se llama mono Lake que es un lago muy curioso está como al centro aquí de de la zona este de California que es el lago hermano de s Lake que está en Uta y es un lago s Salado es enorme tiene como una isla en medio eh Y tú puedes nadar ahí no hace falta que te muevas flotas a saco tres veces más Salado que el mar y es una experiencia también bastante curiosa Ahora nos iremos a hacia hacia el Death Valley V muer vimos también el capitán como buenos frikis de Apple que es el fondo de pantalla que existía antes del fondo de pantalla creo que ahora se ha vuelto más famoso a no no veas Tim Cook ahí con una con un pico haciendo el fondo de pantalla lo que leó Mon el monte RM pero el es una pasada por si alguien no ha estado eh que es un es una meca para los escaladores porque tiene una pared recta casi plana que se tardaba Bueno A no ser que seas una bestia en general la gente que Escala que ya tiene que ser muy buena para escalar El capitán tarda varios días y y te paras a dormir No sé si lo visteis por la noche que ves las linternas de algún escalador a mitad de la pared que se ponen como una hamaca Obviamente atados con la cuerda y el arnés Y tal Pero duermen en una hamaca en medio de la pared es increíble es impresionante y y luego está Alexander este Sí sí sin cuerdas y sin nada no efectivamente vimos el vídeo un día antes de ayer para inspirarnos y intentar también escalar hicimos hicimos un Alex Hol Exacto Exacto bueno Y otra cosa que hemos hecho en Por cierto ahora que hablamos de esto vimos justo antes de ir al Capitán un vídeo en con las Vision Pro porque obviamente fuimos a probar las Vision Pro en el en el capitán la verdad es que [ __ ] te doy la razón Jordi por una vez es espectacular eh o sea lo que lo que puedes hacer con eso lo que potencialmente puedes hacer con las Vision Pro que por cierto para probarlas Es toda una experiencia es casi como ir al cine y es gratis te ponen cosas Estás ahí 45 minutos con un tío que te va explicando cosas te va acompañando la experiencia son unos pesados No pero está muy bien está si no fuera porque habíamos quedado luego teníamos una comida y al final tuvimos que decir al señor que acabara pero pero está muy bien porque te va poniendo vídeos experiencias interactivas Eh pues te enseña un nuevo concepto de película que que está proponiendo Apple eh que es casi inactiva donde formas parte digamos de de la acción y es bastante bastante curioso eh luego también estuvimos utilizando lo peor es el teclado eh yo lo del teclado no lo veo claro eh No al principio costó acostumbrarse con los clicks y demás pero después ya fue sencillo pero el teclado nunca nos acostumbramos Quizá no era suficiente del tiempo o sea tienes dos opciones una puedes darle exactamente donde miras eh Y la o sea con el con el pinching haciendo pinching Y la otra es atravesando las te no con el ojo apuntas y con el dedo aprietas Sí pero per Y es que me cuesta mucho imaginar utilizar el teclado productividad eh o sea lo puedes conectar un teclado de Apple Y entonces va de [ __ ] madre no pero pero con el teclado este imaginario que puedes ampliar puedes hacer pequeño y grande pero todo lo demás ostras es increíble puedes ir organizando el espacio infinito de de ventanas y de tal que esta gente que tiene millones de de de pestañas lo va a convertir en una especie dees con millones de cosas por todos lados yo me dejé las fotos en el techo y luego las encontré cuando ya grababa la experiencia bueno en fin que que está bien está bien si no la habéis probado recomiendo la experiencia es comoo ir al imax e y y ver la Vision pro y más cosas más cosas de de del vy que no contamos No la quedada que hicimos Ah sí hicimos una quedada con con fans podcast fuimos unas casi unas 15 personas eh fuimos a un sitio que se llama pebel betet que es una es una incubadora que montaron uno de los primeros ingenieros founding engineers de Open o algo así ahí todo el mundo monta incubadoras todo es una incubadora eh Y todo el mundo vive en los sitios más Random posible porque en esta incubadora vivía gente emprendedores concretamente un emprendedor Catalán cuyo nombre no voy a decir que vivía en la incubadora sabes y esto Es lo normal también encontramos gente que sí tipo hacker House encontramos a a gente que había escrito en plan call Calling o sea gente que no conocía había escrito Pues yo que s por ejemplo alador de prod Ryan no sé qué Y también le había dicho Ah claro vente y vivía en su casa [ __ ] Pero esto O sea realmente lo de las barbacoas y y la gente viviendo en casas de celebr celebrities y tal eh es parece que es cierto o sea Confirmamos Confirmamos confirm eso o tienen todos el discurso muy bien ensayado Exacto o hay una especie de discurso que todo el mundo te cuenta lo mismo o o o sea nosotros no fuimos a ninguna barbac nos encontramos de los más vale eh No no nos pasó pero sí que es verdad que todo el mundo nos decía que se encontraba todo el mundo todo el rato y cualquier conversación tiene el mismo tipo vale es [ __ ] he venido aquí porque aquí es donde pasan las cosas Es evidente que hay una diferencia enorme hay mucha competencia también te empuja el la la sociedad te empuja a avanzar e toda la conversación tiene varios name droppings eh Y logo droppings vale o sea se van citando gente no he visto esto he visto tal pero luego e yo creo que nosotros eh las discusiones que tenemos en el planow eh tenemos más contexto de lo que pasa al vali que el 90 y pico por de la gente que conocimos por ahí a 10,000 km de distancia lo comentamos con con Berta Porque e al final tiene una visión muy concreta muy sesgada eh de de lo que han vivido ahí no pero nosotros que somos eh digerimos podcast Y estamos leyendo todo el día sobre este tema eh yo creo que no nos falta no nos falta contexto igual nos perdemos las barbacoas e pero pero sí que es verdad sí que es verdad que que el ambiente este de de competencia que es bueno y malo o sea en algunas cosas parece muy bueno y en otras parece muy tóxico la gente gente se compara todo el rato tú que has conseguido que has hablado con esto Tal y da un poco de Ah sabes O sea no no sé si hace falta y luego parece que las victorias sean esto eh sean cosas como anecdóticas de decir Pues mira yo he hablado con este no sé qué cerrado este ticket pero nete cuenta Oye he construido esto lo utilizan tantos usuarios tantos nadie absolutamente nadie nos contó ningún tipo de valor generado o sea valor generado medido en [ __ ] en euros por ejemplo en euros capturados eh No dlares allí hablan en dólares dólares dólares eh No en usuarios en en tecnologías diferenciales todo es a todo es de todo es de a y todo es del mismo Pit un poco no o sea es al final utilizar atributos que parecen bastante de de de de los modelos fundamentales parecen bastante Pues apalancarse en La Voz apalancarse e en la bueno en en hacer protecciones todo viene a ser un poco los mismos casos de uso e pero sí que es verdad que que hay una oportunidad enorme los bisis hablan todos de evidentemente solo de a y todo lo demás les están deprimidos es un poco qué me dijo sobre sobre lo del name dropping y de compartir y es una reflexión que sí que hice que primero O sea suben primero expuesto al mundo startup de silicon Valley y luego al de Europa no y ahora raíz de factorial Y tenemos varios inversores europeos y y siendo un unicornio Pues nos invitan a este evento con fundadores y tal sí que es cierto que en silicon Valley mi sensación es muy rápido llegas a acceder a todo el mundo con lo cual el Network que generas es muy rápido y muy potente porque llegas a gente como elom masco como Sam alman o como quien sea no gente muy muy potente Pero en cambio no se comparte nada Solo la gente habla de lo bien que les va no siempre es el we killing it todos lo petamos y no se comparten aprendizajes en cambio en Europa en entornos quizá un poco más de confianza Y tal Pero mi sensación es que los founders europeos comparten las [ __ ] y los trapos sucios y las las cosas las durezas no muchísimo más al menos esta ha sido mi experiencia de conocer a emprendedores en silicon Valley y y en Europa en silicon Valley es más fácil llegar a gente que la Peta mucho de verdad pero todo el mundo dice que la Peta en Europa tanto gente que la Peta como gente que no eh más fácilmente te comparten experiencias muy valiosas de cosas buenas y y menos buenas Es que a mí me cuesta mucho decir que la la que lo petamos yo creo que nunca nunca he salido por mi boca lo petamos no porque pienso los marrones todas las cosas que no van todas las no lo que nos queda lo lejos que está e lo que lo que nos imaginamos que podríamos conseguir Entonces es muy difícil responder a sí sí no lo estamos petando pero pero sí que es verdad que los americanos son más de estarlo petando Siempre todos son los world's best x world's best y bueno Luego fuimos al bigtech ex Google ex Open Ai ex no sé qué no también también también nos sorprendió también el storytelling que habían adquirido todos a pesar de llevar uno o dos meses que todos ya tenían un storytelling tan americano todo tan el mejor de lo he hecho lo he petado with Made It llevaran poco tiempo aun que llevaran dos días ahí y el bigtech Qué te pareció Berta fuimos a meta y a Google sí meta y Google eh a mí personalmente me gustó más meta aunque las instalaciones quizá eran mucho más fancy las de Google y todo el mundo ahí era mucho más Pro Quizá en meta era más también era un viernes por la tarde que eso no ayudaba estaban muchas familias y gente que iba a mucho mucho turisteo eh en meta haciendo fotos fam las llamas o no Qué llamas No animal sal unas fotos de Mark Zuckerberg el otro día eh Como acariciando unas llamas í en la oficina de meta no las vios nos enseñar el despacho donde acostumbraba a estar Zac debajo del Cartel de hackers Company hackers Company que es un cartel que encontraron una carretera iban con el coche por la carretera y vieron una un cartel de alguien que se dedicaba Pues a temas de Hardware o sea per temas de Hardware quiere decir de de Hardware de toda la vida ahora no me sale en español me paso como a César y dijeron ostra este cartel nos lo tenemos que llevar un L y Total que dijeron este cartel nos lo tenemos que llevar y lo llevaron la pusieron ahí en la edificio principal de de meta eh está todo como deconstruido o sea todos los todos los cables los tubos los techos están todo como desmontado eh que esto podría parecer cutre pero como es consistentemente así eh Mola mucho e entonces quieren mandar la señal de que está al 1% construido no que está todo por construir e la gente es super abierta en meta todo el mundo te cuenta te cuenta todo te dejan grabar mientras en Google es todo s ostras todo el mundo super preocupado esto no tal e mucho más oficialista mucho más institucional Google también mucho más preocupado por el clima por la igualdad por este tipo de cosas en Facebook parece que les de igual todo eh Y la gente está ahí construyendo publican op source quien le da la gana de lo que le da la gana no tienen limitaciones porque estuvimos con un equipo que está trabajando Precisamente en el chos monkeys en el algoritmo de disaster recovery en la redundancia y un poco en Cómo conseguir que esta infraestructura esale que que no es nada fácil e y y nos decían que van publicando open source cuando quieren y que si no lo hacen más es por el rollo de mantenerlo no porque alguien les diga que sí ni que no Entonces muy abierto pueden construir un poco lo que quier también la comida es gratis Eso sí en todos lados en todos lados la diferencia es que en Google te pueden hacer tappers y en Facebook lo han prohibido vale Pero aparte de eso todo es gratis eh la parte del clima de destacar el edificio de Google que era todo con pl solares es un edificio que produce genera masa agua de la que el mismo consume consume bueno y todo esto lo veremos en un mini documental que si conerte David si consigue montarlo lo publicaremos en en septiembre eh qué más algo más en Apple estuvisteis no [ __ ] en Apple sí que ahí sí que son secreti ahí no te pueden entrar los empleados Y si entras solo puedes ver un trocito muy pequeño que no vale la pena entonces estuvimos desde fuera pasamos por cuper es increíble el edificio la ecosostenibili el diseño es acojonante vimos del edificio eh desde fuera en la p Store puedes subir un hack que aquí os lo dejo puedes subir arriba si no creo que sea muy secreto y y entonces ves todo ves el donut vale ves el trozo del donut e y Y bueno ya está y no ves mucho más y va un montón de gente también ahí es increíble porque parece el turismo de de silicon Valley ir a ver esas compañías y todo el mundo pues tiene algún hijoe también no Ah en Open fuimos pero aquello no O sea no tiene ninguna gracia primero que s uno que tú sales de ahí se hace un poco oscuro y y y no lo cuentas y después que no hay ni un cartel no hay ni un cartel O sea no pone ni Open no pudimos hacer ni la foto eh pero sí todo el mundo nos dijo que están ahí metidos e y solo había un cartel de que les habían traído vino y no los habían recogido de UPS pero aparte de eso poco más pero sí se ve que ahí en este alrededor de Mission eh alrededor de Open Ai están todas las empresas Ai Se está haciendo como un claser de en San Francisco de Ai en aquella zona eh Y qué más no sé que se te ocurre algo más que nos dejemos la inseguridad un poco sí que es verdad sí que es verdad que que lo que dicen es un poco cierto e hay mucha gente por las calles que no parecen en su sano juicio debido a todo este incremento con el fentanilo y demás sí sí sí sea mucha gente que la gente pasa por al lado y casí como no los ve son como invisibles sí son fantasmas de hecho no Vimos a nadie interactuar no hemos visto a nadie interactuar salvo una persona que sí que dio un taper del resto de comida que que le había sobrado y nos sorprendió porque todo el mundo hace ver como si no estuvieran sí Y también tuvimos un poco un susto un día de una persona que nos vino a buscar y tal Y nos persiguió un rato pero luego ya se cansó Eh sí es la única cosa que es un poco y todo el mundo nos decía que nos iban a abrir la la furgoneta eh que que seguro que nos iban a abrir la furgoneta que no la dejáramos ni un momento en la calle yí deo se nos abrió el cristal se nos rompió el cristal pero no fue por una persona sino por una piedra una piedra rompió crist y fuimos a un sitio para arreglarlo nos dijeron otros O sea que efectivamente se ve que esto es algo que pasa y nos montó mucha gente por ahí O sea que bueno algo más ya está no hasta aquí el update el update de las Américas ver muy ya veréis el documental en general muy Guay o sea sitio donde V a cualquier bar y todo el mundo está hablando de Ai siempre de Ai y de cosas tecnológicas y tal o sea realmente Mola Mola Mola pasar por ahí no sé si hace falta estar ahí para para fundar esa es un poco la discusión que teníamos con la gente de ahí luego el wio le gustó mucho a pesar de que César ya trajo la exclusiva me alucin el hecho de de subir de verlo de ver se estaba expandiendo ahora habrían otras zonas en California no solo en en San Francisco que también vimos que estaba en Fénix y otras ciudades que y están abriendo más s justo Recibí notificación de que habían abierto un par de pueblos más cerca de San Francisco Sí sí nosotos también lo hemos recibido Muy bien pues vamos al siguiente tema Oye qué os ha parecido todo el escándalo que está viendo con el tema de Mr beast cambiando de de tema radicalmente o sea Mr beast que nosotros hemos sido siempre muy fans desde el podcast de in no porque jod es un tío que sobre todo es un tío que ha sido persistente que es algo que yo personalmente mucho Alguien que ha empezado de muy joven en su casa y ha estado ahí pum pum pum que te pego hasta que ha conseguido ser el primer creador del mundo un poco el sueño americano Qué pasa cuando alguien le va muy bien Hay mucha gente queene ganas y hace y ha habido gente que que la ha estado intentando criticar lo que hace Y tal Pero ahora sí que le ha caído una tormenta e por un lado uno de los fundadores Chris Tyson creo que se llama que se transicion ajer [Música] em bueno ha salido como unos mensajes Que que tenía con gente que participaba eh en el contenido que hacían gente muy muy joven porque siempre toda la audiencia de Mister beast es muy joven eh Y con mensajes muy muy muy raros muy raros y y rozando la pedofilia entonces Mr beast Jimmy ha estado defendiendo este chico hasta que ha sido muy evidente e y ahora pues le están criticando mucho No solo por eso que eso bueno parece heavy porque entonces todo el mundo se pregunta qué está pasando en estos entornos que además son bastante aislados e donde están las personas creando contenido y pasando mucho tiempo juntos eh sino también que pues un exempleado ha publicado un vídeo bastante bien hecho no sé si lo habéis visto donde eh explica que todo lo que Jimmy se dedica a contar en los podcast que está hecho de forma 100% real y en tiempo real es en realidad efectos especiales empleados camuflados de Random seguidores incluso su novia sale en uno como Random subscriber y es y es su novia del momento e y bueno en fin que que todo es fake que todo es fake pero vosotros cuando veíais bernad Exacto cuando tú veis un vídeo mis beast pensabas gu es todo auténtico Esta es la gracia es que sea todo real o dabas por sentado que es un show igual no pero su audiencia que es muy joven Quizás sí lo ve así pero y cuando ven Star Wars también se piensan que el láser Ese es de verdad y es el mismo que puedes comprar en el Walmart y a través a acero inoxidable a ver una cosa una cosa a ver o sea hay o sea en Estados Unidos hay regulación también no solo en Europa Eh hay hay regulación entonces tú por ejemplo haces un programa de televisión y tú haces una lotería o llevas la persona Random Y estás obligado a certificar por un thir party que estas personas son r gente que está trabajando para ti e o si hace una vía Pues tienes que certificar que est hay un Matiz si tú si tú explícitamente dices esto es una lotería y es justa y aquí puedes comprar tu billete entiendo que es una cosa si tú haces un show o una película y dices que haces una lotería Yo entiendo que esto es un show y puedes hacer lo que te dé la gana entonces yo si quieres mi yo vi el vídeo este yo separaría dos temas uno es el de ese con Mr beast y las acusaciones de de relaciones con menores mensajes y tal ese lo separaría pu es un tema gravísimo del cual yo no tengo ninguna información y prefiero si es si es cierto pues es gravísimo y que la ley haga lo que tenga que hacer pero no no opino sobre eso sobre el el hecho de que la lotería sea cierta de que los actores y actrices sean amigos o empleados o sea su novia que si el tiempo real es como vi el vídeo Está muy bien hecho pero para mí es un es un cap and obvious no O sea están diciendo obviedades de una manera muy sensacionalista y muy épica y digo en serio a alguien se le importaba esto O sea no era un show desde el principio y no veo el problema en ninguna parte en la parte esta de la exageración separo los dos temas vale Yo yo intento hacer otra lectura porque Claro si tú te dedicas a a dar dinero a la gente Eh Esto mueve a mucha gente no Si tú dices Oye te doy dinero si te suscribes en el en el siguiente minuto te doy dinero o si haces Hi acción en el siguiente minuto te doy dinero y resulta que esto es mentira y hay un montón de gente movilizándose por eso e a ver o o te voy a enviar una camiseta firmada por Mr beast y resulta que hay un tío firmando Mr beast sin ser Mr beast en el momento que sí que sí que que ya imaginamos que esto va así pero es muy es muy es un poco cutre es un poco cutre que todo esto sea un engañabobos entretenimiento es es un poco lo que lo que dice y Jordi yo que sé si estás viendo la tele y te pones un reality ya sabes que la gente no son concursantes de verdad no que son actores se esto es es conocimiento popular e y este señor hace un show de entretenimiento Entonces qué más da que que diga que sí que es verdad y que luego no lo sea eh Si la gente al final consume el contenido le parece divertido y y el monta un buen negocio en torno a ello no sé A mí me parece vi el vídeo y me parece que los los lo que decía el empleado que por cierto había estado menos de un mes me parece eh trabajando con ellos e y que ni siquiera estaba en el puesto en el que él decía que había estado e me pareció super cogido con pinzas O sea al final estaba como quitando una cortina a algo que que ya más o menos intuía Y esa vía no Sí de hecho en el vídeo este las cosas que para mí serían para para mí lo más grave sería las las eh acciones benéficas que que ha hecho m no un concursante le da 10,000 y resulta que es un empleado pues al final es un show pero cuando construye 100 pozos o cuando o le da dinero a la gente para que se opere la vista si eso es falso para mí esto ya sí que moralmente me parecería eh mear fuera de ti esto y esto de hecho le defienden Incluso en este vídeo tan anti Mr beis incluso dice No no eso sí que es cierto hay O sea que que incluso le salvan un poco Entonces yo vi ese vídeo y me quedé con la sensación de vaya hater que me acaba de contar y que lo único que está haciendo es utilizar la popularidad de Mr beis para su propio beneficio para hacerse famoso y para crear una campaña anti mis beis que Seguro que sí que que seguro que se puede matizar y hay una cosa que sí que he visto de Mr beis de jovencito haciendo comentarios estúpidos que no están bien del cual él se ha arrepentido y ha pedido disculpas eso S toda la razón nada que decir la [ __ ] [ __ ] está está público no comentarios cuando era adolescente racista sexistas cosas que no se pueden decir y que es incorrecto de decir y que él ha reconocido que eran errores y se ha disculpado por ella bueno que ni siquiera lo ha borrado O sea no la ha escondido ha dicho Oye cometí esta estupidez aquí lo pongo sabes o sea eh acepta su condena de de opinión pública vamos a decir ha madurado como persona mientras hacía contenido no porque claro es que era un niño cuando empezó no también ir irle a buscar d Perdona tenemos un lag de la [ __ ] sigues pensando Jordi Sigo pensando que es que es un que es un emprendedor como la copa de un pino que es una persona muy creativa y que hace cosas que no ha hecho nadie quizá a partir de ahora le obligan a poner como un disclaimer diciendo Oye hay actores pagados en estos vídeos esto se hace solo para fines de entretenimiento y aquí no estamos jugando delante de la Constitución americana que todo es realidad y a un podcast y contar de que esto es cierto cuando resulta que no da este dinero a la gente da menos dinero se ve da menos dinero la gente Random y no es O sea qué necesidad tiene él de ir por la vida contando haciendo bandera de algo haciendo bandera de algo que no es o sea eso es lo que no entiendo yo di vale es un show pues pues es un show y dices esto es un show pero crear todo este contenido y diciendo que él es tan auténtico y que no s que no él dice que no gana dinero en todos los vídeos que lo que lo reinvierte todo y luego resulta que esto no es cierto no sé O sea no no no veo la necesidad de de contar algo que no es cierto Más que nada porque das pie a que todo el mundo Te te te machaque básicamente de forma Absurda cuando era un tío super querido era referencia absoluta de todo el mundo y y lo sigue siendo eh estas cosas explotan mucho en las redes sociales y ahora mi mi fit parece que todo sea Mr B el demonio cuando en realidad tiene que ser minúsculo Comparado con la gente que que le adora y que tal yo creo que sí que habrá cosas que tienen razón en estas críticas seguramente Mr bis y su equipo aprendan de algunas cosas que como dices tú quizá No pues qué necesidad había decir esto y matizar y que y que y que no pasará nada no se acabará Mr beast ni segur ente es tan malvado como como dicen pero lo que yo sí que veo claro es que hay una campaña anti y que las redes sociales tienden a explotar este tipo de descubrimientos y de investigaciones cuando en realidad están menos fundadas que los cpes del propio Mr beast una cosa Que observaba que lo comentaba Berta el otro día es que yo veo muchas startups que empiezan siendo un poco una guardería o sea un sitio donde son un grupo de amigos ahí pasa de de todo todo el mundo se lía con todo el mundo es una cosa muy endogámica tal Y hay un momento hay un momento donde [ __ ] funciona algo empieza a crecer empieza a entrar gente seria eh Y y se profesionaliza no yo creo que que est un poco también lo que le pasado a Mr bist se ha pasado esta época además siendo bootstrap esto siempre se alarga más no no sé cómo lo veis eh yo lo he visto muchas startup las startups las startups eh al primer día es todo locura porque hay que estar loco para empezar o incluso más para unirse a una startup con lo cual la gente por selección natural está como una campana y y no tiene nada a perder no con lo cual Pues tampoco no pasa nada por asumir más riesgo seguramente y cuando ya empieza a crecer ya hay algo a perder empieza a tener más sentido unirse a esa startup empieza a venir gente que está un poco menos loca y se va descafeinado un poco no se va volviendo un un poquito más vainilla un poquito más sobrio y Oye también tiene lugar no puede ser todo una locura siempre No porque si no pues puedes destruir mucho valor seguramente y de hecho el reto que tenemos muchas startups es mantener un poco esa locura no que no sea todo oficial y todo eh correcto sino que haya gente que quiere asumir riesgos que quiere Ser valiente pero que no se esté liando todo el rato y generando problemas de recursos humanos porque también cuando crece el equipo el el el daño que esto hace es muy grande potencialmente yo creo es ambas cosas eh Tienes que mantener la la locura la energía Y tal Pero también tienes que estar pensando que esto no pue no puede durar toda la vida que tienes que hacer sentir la gente bien nueva que se incorpora bien sabes que no puedes pedir la gente que trabaje el fin de semana como el primer día que que la gente tiene que pedir vacaciones que es bueno es bueno para el medio y largo plazo de la compañía sabes este tipo de cosas que no explicamos a los founders decimos viene algún founder a veces y nos dice Oye que un te me ha pedido vacaciones como si fuera el fin del mundo y digo tío Es que esto es lo normal Esto es lo que tiene que pasar preparando eso es cierto eh un founder muy preocupado muy preocupado porque una persona quería hacer vacaciones y que cómo lo cómo lo cómo tiene esta conversación no Y nosotros diciendo no no que problema tienes tú le tienes que decir que sí que disfrute que descanse y que vuelva a tope eso es lo que tienes que hacer Exacto Bueno oye avancemos más temas César Qué hay Qué novedades hay de a es semana tú qué estás metido buah madre mía tenéis un rato sí sí e han pasado bastantes cosas em podemos empezar hablando de de figure out two eh que son los robots estos e que llevan Inteligencia artificial por dentro y es como los han entrenado con un montón de cámaras y tal enseñamos hace poco en el podcast el vídeo que hicieron en la fábrica de bmv de este robot que colocaba como las piezas en un sitio super lento em pero que lo lo podía hacer de forma Autónoma sin programación previa Por así decirlo pues han presentado un vídeo un poco más largo donde enseñan la segunda versión de estos robots e que al principio es increíble o sea el vídeo realmente lo ves ves como mueve la mano eh Son todo movimientos s eh fluidos es Es realmente espectacular e que es este que estamos aquí viendo en pantalla eh Muy futurista realmente o sea parece a ver si em y nada aquí se ve pues como colocan las piezas que esto es un poco lo que ya enseñamos No pero en el vídeo me hace bastante gracia porque la segunda mitad enseñan como los robots van caminando por la la fábrica de bmv y [ __ ] me da un poco de pena pero es que es ridículo o sea les veis caminar y se van como medio tambaleando van super lentos parece biden parece biden saliendo de un discurso yo pensé o sea lo primero que pensé cuando le vi que iba así como que se cae para atrás un poco terrible terrible e a ver son cosas que que mejorarán evidentemente pero me hace gracia que presenten el el robot este nuevo como la la nueva gran cosa y enseñan un vídeo tan ridículo de los robots caminando es como [ __ ] por lo menos hace un plano distinto no que no parezca que son eh que es el el presidente de Estados Unidos e Así que nada eso eso por un lado eh ha pasado esta semana e luego también hemos visto bastantes cambios en Open Ai e parece que eh Cómo se llama Greg eh brockman a se ha tomado unas vacaciones eh largas hasta final de año la gente cuando cuando lo anunciaron se llevan las manos a la cabeza pensando que que se desmontaba Open Ai completamente Parece ser que él va a volver e publicó un tweet donde decía que Oye llevo 9 años trabajando en Open Ai porque esto es algo tamb que no nos damos cuenta no Open Ai la la empezó a petar muy fuerte hace un par de años cuando salió chat gpt Pero ellos ya llevan un montón de tiempo eh haciendo test haciendo experimentos y y construyendo modelos Al final nos tenemos que dar cuenta de que ch gpt empezó con la versión 3 Pero eso quiere decir que había la dos y la uno primero Entonces nada Greg llevaba 9 años desde desde la fundación y ha decidido tomarse un descanso no me parece grave me parece completamente normal em luego relacionado con esto eh otro de los c founders sí que se ha ido anthropic que que es mento bastante bestia em y a la vez esta semana además ha pasado que en un leaderboard en en un ranking e que se llama chatbot arena eh que es como la la Meca de la performance de de los modelos y cómo se compara entre sí e yemini 1.5 una de las versiones de gemini 1.5 ha superado a gpt 4o que esto es algo que que creo que no había pasado me suena y quizás claud eh temporalmente había estado por encima Pero a la larga no no se había mantenido y ahora parece que que Jim 1.5 Pro tiene más más capacidad de razonamiento por lo menos da mejor resultado en los benchmarks que gpt 4o entonces semana dura para Open Ai Oye tú tienes una buena definición sobre el razonamiento pregunta filosófica una buena definición sobre el razonamiento cerza un momento para esta em sí podríamos yo lo que veo son dos tipos de razonamiento Vale cuando cuando llega llms e tenemos por un lado el razonamiento y Esto me lo estoy o sea es es mi idea de de cómo pienso sobre el razonamiento eh No tiene nada que ver con las últimas investigaciones que que la gente que sabe de verdad está haciendo yo el razonamiento veo dos tipos veo el razonamiento implícito y el razonamiento explícito razonamiento implícito quiere decir que tú le das una tarea muy eh escueta e a un llm Y es capaz de eh romperla en trozos sin tú tener que programarlo es decir sin tú tener que romperlo en pequeñas tareas eh que son las que te llevan al final al output final eh Sino que el llm Ya de por sí es capaz de hacer estas cosas intrínsecamente eem y darte la la respuesta que ha seguido ese razonamiento sin siquiera necesariamente darte el el proceso que ha seguido e luego por otro lado hay el eh romper tareas en trozos que esto es lo que funciona bien eh por desgracia el razonamiento implícito que describo no yo no lo he visto por ahora en en el lms sí que es verdad que cada vez van mejorando más Pero en cuanto le es una tarea muy compleja muy compleja o medianamente compleja eh No performan bien em Pero por otro lado el razonamiento explícito e que tiene más que ver con comportamiento agentic eh todo el tema de los agentes que ahora está saliendo em tiene bastante más sentido y esto sí que funciona es decir tú lo que haces es en lugar de darle un prompt eh con poco contexto y esperar que el modelo razone por su cuenta lo que haces es romper ese razonamiento en herramientas vale Tools e Entonces le das la opción de que Oye bueno Tools y y chains que se llaman Tools y cadenas e entonces tú le das la opción de que pues en cualquier momento pueda elegir la tool que mejor va a responder a esa pregunta que puede ser una tool de código puede ser una tool que se otro llm e y al final es como romper ese ese proceso grande que tienen que hacer de razonamiento de pensamiento en trozos más pequeñitos que tú has definido Entonces esto sí que lo he visto funcionando esto funciona bastante bien a día de hoy con los modelos actuales e lo que pasa es que no es tan mágico como darle un prom cualquiera y esperar que te dé una buena respuesta eh con un proceso complejo em es un poco como como yo lo estoy viendo ahora mismo luego hay puntos intermedios no tienes técnicas de prompting que son pues por ejemplo Chain of thought e donde tú lo que le pides es que primero e describa el proceso que va a seguir Y luego ejecute el proceso que ha dicho que iba a seguir entonces con esto consigues eh muchos mejores resultados que simplemente esperando que lo haga por sí solo es una técnica que que se ya conociendo desde hace ya bastante bastante tiempo e Pero bueno yo creo estamos leos César si si no le si no le explícitamente fuerzas a explicar el proceso y mi sensación Es que hace el fake hit eh los modelos estos no O sea eh yo cuando le hago razonar eh es como el que no sabe decir No lo sé pues los gpt estos o los modelos no saben decir No lo sé Entonces está hac una respuesta muy buena pero totalmente inventada y cuando le obligas a ir paso a paso entonces empieza a ser como más humilde y decir Oye no sé cómo conseguir este esta información entonces le puedes ir encaminando porque yo creo que mi experiencia es que el razonamiento es cero O sea que que va a lo loco y que hace ver que razona al menos es cuando cuando yo le intento hacer explicar y a la mínima que le fuerzas empieza a reconocer el modelo dice Uy me has pillado no no sé seguir por ahí totalmente también luego hay una e o seao yo lo que veo es que el razonamiento eem similar al al de un humano eh lo vamos a conseguir con cosas externas entre comillas a lo que es el propio modelo em no tengo ni idea de cómo se va atizar esto no sé si Open Ai directamente lo lo va a incluir como parte del modelo que ofrecen a través de la Api pero con distintas técnicas tanto de prompting como de evaluaciones hoy justo estaba leyendo e un paper donde em cómo lo explico para todo el mundo eh básicamente lo que hacen es montar un un sistema en bucle donde el un llm emite una respuesta tienes otro llm que evalúa la calidad de esa respuesta e esa evaluación la utilizas eh Como el el Lost function que se llama e y lo que haces es volver hacia atrás hacer un poco como replicar el Back propagation eh de cómo se entrenan los modelos y y lo que haces es con esa respuesta le pides a ese modelo que emita un prom nuevo que incluya el feedback de la respuesta y tienes un sistema donde los prompts Se Van automejoramiento avanzado e y es un poco como como yoo lo estoy viendo avanzar o sea creo que los modelos base eh seguirán siendo autocomplete de texto vale porque al final es la arquitectura que que estamos utilizando e pero con estas técnicas encima de eso sí que creo que se va a poder llegar a a sistemas avanzados de razonamiento no tengo ni idea de si se va a poder considerar aji pero tiene buena vinta y la verdad que está toda la industria investigando Cómo cómo hacer este tipo de cosas Yo creo que al final todas todas las discusiones parten de un problema de definiciones y de concepto eh de razonamiento pero es que había escuchado la que la Ai razonaba mucho antes de la existencia de los del lms se entendido como el analizar un un una cosmovisión una una un Universo de información eh sacando conclusiones no eh y tomando decisiones O sea hay algoritmos que hacíamos jordo en la universidad de búsqueda y de tal que ya venían a ser eh formas de de búsqueda estructurar estructurar la información encontrar una respuesta eh Y tomar una decisión esto ya ya existía no e lo que estamos viendo cada vez más es que el la la variabilidad eh en la que se puede razonar es mucho más grande eh la estructura el modelo el modelado del mundo eh es mucho más fino y mucho más amplio Entonces esto permite tomar decisiones en muchos ámbitos y producir outputs en muchos en muchos ámbitos no también eh estaba leyendo últimamente últimamente artículos y vídeos de de temas de gente que dice que se puede realmente modelar todo el universo real con palabras se puede escribir todo con palabras porque una de las críticas que hacía por ejemplo j leun y otros a los modelos actuales es que nos faltan sentidos nos faltan capacidades humanas e para poder realmente aproximarnos a lo que es el razonamiento humano pero luego veo que otra gente dice que realmente tú puedes modelar en texto cualquier tipo de de realidad no puedes llegar a describir cualquier tipo de realidad con palabras más largo va a ser más largo mucho más Mucho menos explícito con lo cual vas a tener que definirlo pero se puede llegar a definir absolutamente todo son dilemas filosóficos que sí son interesantes eh A ver la pregunta aquí yo creo no es tanto si si se puede modelar todo con palabras y no sé si se puede modelar con estructuras de datos en general e y lo conecto con con un tweet que vi hace poco que me pareció bastante interesante donde e estabn haciendo experimentos con llms e y lo que hacían era pasarles los prompts en un lenguaje especial eh creado únicamente para hacer prompting que se parecía a todos los idiomas del mundo y a ninguno al mismo tiempo e Y conseguían obtener muchos mejores outputs directamente con con eh este Este lenguaje que está creado para eh las los procesadores de tokens de de los llms no no sé mucho más eh porque fue una demo que vi en Twitter así de pasada eh de una ag que había hecho un meetup en San Francisco y estaban enseñando el el producto no era ni un producto eh era Era simplemente un un una pantalla de un móvil con un texto ininteligible e Pero al final la pregunta no es tanto si se puede modelar con palabras en inglés eh La pregunta es si puedes crear una estructura de datos que soporte absolutamente todo sobre el universo e creo que estamos lejos de eso La verdad no sé si esto lo veremos en nuestro en nuestras vidas Oye y esta obsesión que tiene Open Ai para irse al Hardware también tú la ves realista cambiando de de de temas yo creo que openi está un poco disperso y le van a pasar por la izquierda eso es lo que creo ahora mismo sí no O sea creo que están tirando a todo lo que ven y no se están dando cuenta de que hay gente como anthropic que está montando modelos increíbles con interfaces de usuario increíbles y la gente está muy muy muy contenta con con los últimos modelos de anthropic concretamente y con con los cambios que hicieron con los artifacts y todo esto al final Yo creo que el valor que generan los llms es 50 50% e el la propia calidad del modelo y 50% la la interfaz con los humanos e y creo que que Open Ai no está siendo el líder ni mucho menos en ese aspecto e yo les veo distraídos les veo más preocupados de cómo hacer dinero que de realmente hacer productos que que generen valor e no sé no sé qué pasará con ellos pero si los modelos se siguen comiti and Eh Pues mira ya esta semana justo tenemos el gemini 1.5 sobrepasando A a gpt 4o e están haciendo teasers de de algo que llaman strawberry e un twet de de Sam altman que era una foto de unas fresas y ya está e y eso es en realidad un teaser de un modelo nuevo que están creando que es el que está basado Pues en los rumores estos de de qstar que hablamos hace tiempo e con capacidades de razonamiento avanzadas no sé yo o sacan algo realmente increíble este año e o lo van a tener un poco [ __ ] yo creo mi mi entendimiento sobre lo del Hardware es que el digamos el el estado del arte a nivel académico o científico de la de los modelos que estamos utilizando ahora mismo realmente no no tienen un cuello de botella en el Hardware o sea realmente la capacidad de computación que tenemos disponible es ya muy muy alta tanto en cantidad como en calidad no O sea en velocidad de generación de estos modelos como en capacidad de que mucha gente lo haga o sea envidia está produciendo las gpus que hacen falta en el mundo y la gente está consiguiendo comprarlas instalarlas y utilizarlas yo la la la duda más grande que se me generó cuando estuve en Londres hace un par de meses que me encontré un señor que se dedicaba a la computación cuántica era cuando este señor muy seriamente me dijo que creía que en 5 años ahora sí que sí de verdad como la ser la familia no ahora sí que en 5 años íbamos a poder tener computación cuántica usable Y seguramente ahí hay una redefinición de todos los paradigmas de todo lo que podría estar eh digamos limitado por computación y que y que no creo que openi se dedique ahora en paralelo a solucionar los los retos de ahora mismo la computación cuántica que por lo que tengo entendido es el control de errores más que la viabilidad de los computadores cuánticos que ya funciona el problema es que falla más que una escopeta de feria Entonces cuando consigan afinar ese error rate de la computación cuántica empiece a ser usable ahí hay que volver a empezar quizá de cero no y volver a plantearse toda la ciencia o toda la academia detrás del concepto de la de las redes neuronales de Machine learning de de los large Language models etcétera con con otro paradigma de computación Entonces yo creo que ahí hay dos carreras en paralelo una que es con el Hardware actual que es la electrónica que al final son cables con electricidad muy pequeñitos y muy paralelos que es las cpus y las gpus que existen desde hace un montón de décadas y y y el siguiente que será cuando ya no utilicemos cables con electricidad sino que utilicemos computadores cuánticos que parece que no falta tanto y que eso sí que lo veremos nosotros en nuestras vidas lo que pasa es que esto está muy lejos de donde de lo que está preocupado ahora Open Ai eh justo ha salido esta semana la noticia de que han invertido o que han liderado una ronda de 60 millones en una empresa que se llama opal que hacían una cámara esta gente se hicieron muy conocidas en el covid porque era como una cámara muy pequeñita asequible para ponerte en el en el ordenador y tener como calidad de estudio no en en las llamadas eem y nada ha salido de que de que han invertido 60 millones no sé cuánto les acerca esto a computación cuántica para entrenamiento de modelos la verdad yo creo que todo es una función de de Sam alman y su sentido de protagonismo necesid de protagonismo Pero bueno por cierto que fuimos pasamos por delante de su casa que se ha comprado que le ha costado 30 millones de de dólares en lombard Street eh Y que está muy está muy enfadado porque se dice que le han vendido una cosa que no es y todo el mundo habla de este tipo de cosas no entiendo O sea no entiendo por qué tiene esta necesidad de protagonismo eh Sam alman y hablar cada día de de la siguiente cosa Antes de hacerla pero bueno Eh Esto que le han vendido una cosa que no es me encanta esta frase que se lo diga a elon musk que le vendieron una fundación Non profit para hacer Open source y mira lo que se ha encontrado e Por cierto no sé si habéis visto el entrenamiento masivo antes hablaba de que puede entrenar todo en contexto que no no no sé si es cierto o no pero envidia tiene un macroproyecto de de mapear todo el vídeo que existe en el mundo era un proyecto secreto eh Y se ha publicado un empleado lo ha liado eh aens Juan diciendo Sí sí claro que sí analizad scrapear Netflix sí sí no hay problemas todo Google Ah todo YouTube adelante y se ve que bueno que están entrenando con mucho con mucho material copyrighted como ya llevamos el El Secreto a voces de la Industria em yo tengo tengo una opinión partida la verdad con respecto a esto porque pienso que por un lado eh Es verdad que las leyes del copyright existen por algo em Pero por otro también pienso que el hecho de que existan estos modelos a día de hoy e es tal beneficio para la humanidad que a veces hay que saltarse un poco las las reglas del juego e y tirar para adelante si el beneficio positivo Neto en este caso pues perdón el beneficio neto es positivo como en este caso el fin justifica los medios César migueláñez depende hay que regular el scoll eso pasará ya lo veréis Oye tema recesión mundial habéis seguido las noticias ayer Berta me estaba explicando lo que es un margin call lo que está pasando en Japón quieres explicar hay razones que apuntan a la a la crisis o la potencial crisis que podría haber eh en los mercados públicos y una de ellos tiene que ver con la con la deuda de Japón o la la inflación de Japón Sí bueno varios temas aquí que es muy interesante todo esto viene de un pasado de banker un pasado oculto un pasado muy oscuro Sí En referencia a lo de Japón eh vimos como jueves y viernes después de que era es la tertulia eh la bolsa de de Japón el Nicki eh sufrió los creo los dos días con con unas bajadas más fuertes en toda la historia debido a que Desde hacía 20 años que no se tocaban los tipos de interés allí en el Banco Central japonés lo habían subido de 0 a 025 Porque ahí sí que históricamente Japón había sido deflacionar como tal pero habían empezado a notar que la inflación subía ligeramente y para contrarrestarlo pues tomaban esta decisión de subir los tipos qué hacía esto varias cosas que es la que estuvimos hablando ayer durante estos 20 años que los tipos en Japón eran eh cercanos a cero eh la gente los inversores en yenes habían estado usando esta operación llamada carry Trade que Qué significa Cry simplemente este este cambio no holdear la moneda hacer el carri arla cambiando estos eh inversores japoneses a inventándose en yenes para después cambiarlo a euros o dólares donde allí podían conseguir activos financieros con mayores tipos y así pues hacer este arbitraje para luego volver a su moneda original que también eh debido a que los tipos Aquí sí que estaban altos y ahí bajos Pues iba haciendo que algien se depreciara con lo que también con el cambio de moneda otra vez ganaban por partida doble Qué pasa esto se vuelve menos atractivo cuando el Banco Central japonés decide subir subir allí los tipos y nosotros el mercado está expando que aquí los los empecemos a bajar cosa que ha hecho que muchos de estos inversores empiecen a saltar este segundo concepto que son los margin calls no que estas posiciones que de repente están perdiendo valor el broker o banco de turno les exige o les hace Esta llamada no figurativa que antes sí se hacía pero ahora es todo online evidentemente de que aporten más garantías más avales para poder seguir manteniendo esta operación si no se les cerrará y es lo que ha estado pasando un poco en en en Japón evidentemente en mucha mayor medida pero que también ha repercutido a las bolsas europeas y sobre todo eh de Estados Unidos con estas grandes Tec que que se han visto también afectadas y que están también bajando que es increíble como esta es grandes Tech Eh bueno esto Esto es la explicación de Japón pero luego hay varias como explicaciones que afectan y se se encuentran todas en esta en esta caída del no sé si un 8% de la s&p 500 y un 12 1 del nasdaq eh Aunque se ha recuperado un poco últimamente pero creo que en total el último mes ha caído un 13 por em y y y es curioso como este magnificent se estas siete compañías del nasdaq tiene un impacto tan significativo ya no en el nasdaq en sí que evidentemente tiene básicamente esas siete son el nasdaq sino en toda la economía americana o sea es brutal el impacto que tienen de hecho representan más de una tercera parte de la capitalización volátil del sp500 estas siete O sea una tercera parte Solo siete compañías esto Esto es cuando uno se plantea [ __ ] e y y luego cuando hablamos del regulador no có como el regulador que que intenta evitar la concentración de poder de estas compañías o sea desde un punto de vista Macro y objetivo tener tanta concentración de poder en en tan pocas compañías es Es peligroso se da miedo y se ve en estos momentos caen esas siete compañías y cae la bolsa americana luego se habla también de la Great rot rotation la gran rotación no que es que bueno están al anunciar jeron Powell no el presidente de la Fed que van a subir otra vez los tipos a bajar perdón a bajar a bajar los tipos eh claro Esto hace de nuevo más atractivo las small caps o empresas más pequeñas representadas la mayoría en el rusel 2000 que es el índice de estas que como dato curioso todo este índice de las small companies representa en en capitalización versátil un Apple es decir una gran de estas Tec una de estas siete una sola es el mismo valor que todas estas smalls y este Great rotation significa un poco que los inversores ahora si esta esperanza de que se bajen los tipos pasa van a preferir no van a tendir todas estas inversiones hacia estas small y no y las startups que es nuestro mundillo no o sea es un péndulo esto habían bajado habían subido los tipos se había dejado de invertir en startups si ahora esto Se confirma al volver a subir bajar los tipos volver a bajar los tipos vuelven a ser interesantes alternativas de inversión No para el 100% del capital de un inversor equit sino para un porcentaje pequeño pero combinado este porcentaje de riesgo acaba siendo mucho dinero invertido en startup y en small caps no de este ú sí hay dos hay dos inputs que nos afectan esto creo que lo hablamos hace unos meses que es por una parte cuando la inversión s segura y líquida deja de ser ir relevante pues mueves más dinero a la inversión más especulativa y líquida que es el Venture capital y private y por otro lado cuando el tipo de interés baja el descuento de flujos de caja automáticamente mejora mucho y las startups en general tienen un flujo de caja malísimo al corto plazo y potencialmente brillante en el futuro no pero claro si le aplicas un tipo de interés muy alto ese futuro vale casi Cero en cambio con un tipo de interés muy bajo ese futuro vale mucho entonces nos afecta mucho a las empresas con potencial de crecimiento muy alto pero con flujos de caja presentes no muy buenos o muy malos en algunos casos eh el el descuento que se aplica que es el tipo es el precio del dinero no el tipo de interés volviendo a lo de antes que me he quedado sin internet un momento y me he desconectado pero he vuelto yo de casualidad estoy aquí en esta casa con un señor que se dedica exactamente a hacer eso que decía Berta con Los japoneses o sea un señor que cada día mueve dinero entre países y y y me decía sí era un un un truco que teníamos todos que es que pedíamos dinero prestado a Japón que nos salía casi gratis y lo prestáis en Japón cae la bsa Japón eh el yen también un poco se tralea un poco entonces todo el mundo ha rulado eh eso ha ha hecho como una ala de mariposa o una ola en un lugar del mundo pero luego me dice el mismo momento en el que pasa Eso sale el Jobs report en Estados Unidos que salió el viernes pasado donde se anunció un un un frenazo muy bestia en el crecimiento de de empleo muy por debajo de la de la previsión que teníamos y además eh empieza la gente a pensar que las empresas Max 7 etcétera están un poco sobrevaloradas venden y hacen un poco no hemos hablado no pero Warren buffett Vendió la mitad de su posición en Apple y Y entonces como mucho dinero Está indexado todos los algoritmos empiezan a rebalancear entonces eh Para rebalancear empiezan los algoritmos a vender en posiciones en empresas que que están tn perfectamente pero cuando todo el mundo empieza a vender empieza a bajar el precio entonces hace que los stops de muchos inversores empiecen a vender y empiece a bajar más de entonces habido como un un un una Tormenta perfecta y este señor que mueve billions cada día me dice oye nadie sabemos exactamente Por qué ha pasado esto vale o sea han pasado estas tres cosas y se ha caído el mercado pero si si yo supiera no tendría un trabajo en este banco tendría un hed Fanny me forrara Y en lugar de esto Pues tengo un trabajo en un hf porque nadie lo sabe entonces todos tenemos opiniones y puedes [ __ ] la explicación científica de Donald Trump que es culpa de camala puedes hacer eso también Sí pero es fascinante estos días seguir esto la conclusión Es que para el mundo de Venture capital es es potencialmente bueno que haya un pequeño reset y que dejen de subir y empiecen a bajar los tipos de interés Oye que lo de waren buffel lo has dicho muy rápido eh pero sea vender 50,000 millones de euros de Apple tela eh 250 250 290,000 es bastante más no no no 000 50 billon 50 bilon de Apple o sea tenía 130 o así bilon y se ha quedado en 80 y como dato histórico se ha quedado en la posición más grande de de Cash No de posiciones Exacto se ha quedado en 275 billon en líquido nunca había usado tanto qué tú dices y tiene uno que había leído vale sí tiene un activo total vers hway de unos 300 y algo no O sea actualmente cre que lo iba a meter todo en en bonos de Estados Unidos no bueno es que a ver no puedes tener eh tanto dinero en la caja eh Y no no sacarle ningún tipo de de rendimiento entiendo yo no me parece que ha sido tan bestia que que tiene más más bonos que la reserva Federal o algo así pero es curioso Porque tú inviertes en vers hw en qué estás invirtiendo No en cas la mayoría en cas en Cash estás invirtiendo en un en un 80% Cash bueno Y en el criterio de War buffet de cuándo lo va a invertir no estás invirtiendo en claro pero este criterio es lo que acojona no porque dices Oye si realmente no puedes encontrar ningún equity eh que valga la pena y tienes que tener dinero en Cash qué se viene No qué sabes que no sabemos los otros es un poco lo que da lo que da miedo no lo que sabemos es que él siempre dice que compra barato y vende caro Así que cada uno que se aplique el cuento que quiera a yo intento hacer lo mismo negocio comprar barato yender si vende Apple Qué significa Pues que igual Apple y unas cuantas más están sobrevaloradas bastante criterio a día de hoy no también la valoración de las de las no que han hecho han hinchado mucho est magnificent Seven etcétera etcétera etcétera no que no no debe como nunca tecnología Warren buffet el problema que tiene ahora vers hway o Warren buffet es que nunca se equivoca porque no puede equivocarse cuando invierte en algo y tiene que hacer el disclosure sube de precio porque la gente dice Warren buffet lo ha comprado y cuando ve vende algo y se publica que lo tiene que publicar baja de precio con lo cual o sea es imposible que se equivoque ahora ya está grande y tiene tanta mitomanía que es es una profecía autocumplida Entonces es casi no merece la pena Ni mirar lo que pasa porque es igual el otro día escuchamos en un podc como hacemos tantas horas de de carretera Aquí escuchamos muchos podcast vale tenemos la cabeza así como como un bombo de de tanto podcast que hemos escuchado escuchamos un cfo de no sé si era Microsoft o de o de Apple eh de la amortización de que hablaba de la amortización de de la inversión en Ai que la están poniendo los cfos de las empresas bigtech están poniendo mínimo a 15 años vista que es muy raro que inversiones de de 40 50 billons que están haciendo estas compañías estén argumentando en una empresa pública que pretenden amortizarlo a 15 años esto no tiene e y claro eso seguramente lo que Warren amigo Warren dice tus [ __ ] eh andando dentro de de verser hway Me encantaría saberlo Oye pues no sé si tenéis algún tema más e creo que sanamente loco preguntaba que qué acciones tomaríamos en factorial para amortiguar los posibles chs del futuro yo como siempre lo lo bueno que tiene la snb nosotros factores estamos enfocados a smb no e la smb muy resiliente para lo bueno y para lo malo o sea esto esto efecto de las siete compañías más grandes de los magnificent 7 en el nasdaq la smv no se entera o no se entera directamente e Entonces yo no yo no creo que tenga grandes efectos en el chorn de la snb la smb tiene una una rotación más alta que la Enterprise obviamente y cual tiene un chorn estructural más alto pero no creo que que se haba afectado No sé como que pensáis Jordi o César pero no creo que que que se ve afectado la la smb por lo hemos hablado varias veces nuestra propia experiencia cuando hubo una crisis de bigtech y un arranque de recesión y tal apenas notamos el impacto lo notamos un poco pero muy muy muy moderado y amortiguado Comparado con lo que sabemos que notaron otras compañías que vendían a empresas tecnológicas o empresas más grandes o sea hay muchas y no se enteran de la que está cayendo en general Este es el el resumen de nuestra lectura de las de las smbs muy bien Oye pues lo dejamos aquí nosotros vamos a seguir conduciendo Tenemos muchos muchas millas a recorrer hasta el Death Valley vamos al de Valley luego iremos a Gran Cañón Las Vegas eh iremos a jugar ahí una partida con con amigos de olí podcast te quito el acceso al banco de factorial por si las moscas ver durante una semana Pues nada que vaya muy bien y nos vemos