Startupeable: Emprendimiento | Tecnología | Venture Capital

Presentado por Ashurst Perkins Coie. Paul Navarro trabaja con algunos de los mejores fundadores de Latinoamérica, muchos de ellos invitados del podcast. Siempre les pregunto a mis invitados a quién debería entrevistar después, y la única vez que alguien me recomendó a un abogado, fue Paul. Feliz de tenerlos como founding sponsor.
👉 ashurstperkinscoie.com/professionals/paul-l-navarro
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A todo fundador le enseñan a evitar los mercados saturados.
Zeno Rocha apostó su empresa en uno de los mercados más saturados de tecnología: email. Fundó Resend en 2023 y hoy tienen 4M de usuarios y 100k clientes de pago.
Todas las demás categorías para developers ya habían sido reconstruidas. Auth0 lideraba auth hasta que aparecieron WorkOS y Clerk. Heroku lideraba hosting hasta Vercel. Pero en email, SendGrid fue comprada por Twilio por $2B y el producto se deterioró. Las demás también fueron adquiridas y dejaron de mejorar.
Su apuesta fue preocuparse por los detalles: dark mode, íconos animados, cosas que nadie en la categoría se había molestado en hacer. Luego, la IA volvió a convertir email en un mercado atractivo, y cambió aquello por lo que tenía que preocuparse.

También en este episodio:
Por qué los gigantes de tu categoría son más vulnerables de lo que parecen
La ventaja de no saber nada sobre el mercado al que entras
Qué cambia cuando tu cliente de mayor crecimiento es un agente

LinkedIn de Zeno Rocha: https://www.linkedin.com/in/zenorocha
LinkedIn de Enzo: https://www.linkedin.com/in/enzo-cavalie/
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Jumpstart es el servicio de inmigración que me hubiera gustado tener cuando me mudé a Estados Unidos. Bianca y Fabiano han ayudado a más de 1,250 fundadores a conseguir visas O-1, L-1 y EB con una tasa de aprobación del 98%, y si no la consigues, NO te cobran.
👉 https://www.gojumpstart.com/

Este episodio es presentado por Ashurst Perkins Coie, el estudio de abogados que acompaña a las startups desde su incorporación hasta el exit. → ashurstperkinscoie.com/professionals/paul-l-navarro
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Konfío es una de las fintechs más grandes de México ($1,300M) y está a un paso de convertirse en banco.
Pako, su cofundador y CGO, construyó su core técnico. Lo arrancó en 2013 como segundo turno: Wall Street de día, Konfío de noche. Un par de años después renunció y se volvió a México para dedicarse tiempo completo.
Desde 2014 el crédito lo decide un modelo, sin oficiales de por medio. Y ahora Konfío lo está reconstruyendo con agentes.
Su cliente son las PYMEs. Un cliente de "tamaño incómodo", como él lo llama: no paga como un corporativo, pero cuesta atenderlo casi como consumidor. Eso limita a quién le conviene prestarle.
Y ese cliente incómodo es el 70% del empleo formal de México.
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También en este episodio:
Cómo hace repetibles tareas complejas cuando los LLMs alucinan y olvidan
Cómo Konfío habilita negocios que antes no eran viables, con IA
Por qué el gasto en tokens va a pesar tanto como tu nómina
Cómo convertirse en banco sin perder la agilidad de una fintech con IA

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Jumpstart es el servicio de inmigración que me hubiera gustado tener cuando llegué a EEUU. Bianca y Fabiano han ayudado a +1,250 emprendedores a sacar visas O1, L1 y EB con 98% de aprobación y, si no sale, NO te cobran.

Este episodio es presentado por Ashurst Perkins Coie, el estudio de abogados que acompaña a las startups desde su incorporación hasta el exit. → ashurstperkinscoie.com/professionals/paul-l-navarro

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Cuando Dan Mishin se propuso construir servicios legales impulsados por AI, todos los inversores le daban el mismo feedback: ¿por qué no vendés software y ya?
Se negó. Vender software a los estudios de abogados no arreglaba el sistema ni los incentivos detrás de lo caro que son los servicios legales.
La apuesta que hay debajo: la AI es el apalancamiento que por fin hace que un negocio de servicios sea tan bueno como el SaaS.
Cuando cada abogado es 10x más productivo, la empresa deja de escalar con headcount. El benchmark de Dan: el estudio de abogados más grande del mundo factura $7B con 1.200 abogados.
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También en este episodio:
Los argumentos a favor y en contra del hype alrededor de los AINS
La innovación en el modelo de ownership que hizo que Manifest fuera financiable por venture capital
Si los servicios de IA pueden mantener la calidad y los márgenes a medida que escalan

Más de Startupeable en inglés:
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Este episodio es presentado por Ashurst Perkins Coie, el estudio de abogados que acompaña a las startups desde su incorporación hasta el exit. → ashurstperkinscoie.com/professionals/paul-l-navarro
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A los laboratorios de IA de frontera no les faltan empresas dispuestas a recolectar datos para ellos.
Su problema más difícil es determinar qué datos realmente harán mejores a sus modelos.
José Nunes creó Vetto para resolver ese problema. En lugar de esperar a que un laboratorio especifique qué datos necesita, Vetto estudia dónde está fallando un modelo y diseña el trabajo necesario para mejorarlo.

También en este episodio:
Su camino desde un pequeño pueblo de Brasil hasta Silicon Valley
Por qué la parte más valiosa de los datos para IA ocurre antes de recolectarlos
Cómo Vetto compite con los grandes labs de IA haciendo investigación
Cómo reclutar investigadores cuando no puedes competir con los salarios de los frontier labs
Por qué investigadores contratados en Brasil pueden rendir al nivel de investigadores de DeepMind

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Muchas de las soluciones de AI que reciben las grandes empresas vienen de startups que hace un año ni siquiera existían.
Un demo demuestra que el producto puede funcionar una vez. Para venderle a una empresa como JPMorgan, tienes que demostrar qué pasa cuando falla.
Alex Jaimes conoce ambas situaciones. Antes fue Chief AI Officer de Dataminr. Hoy es Managing Director de AI Agents y Search en JPMorgan. En nuestra conversación le pregunté qué necesita ver para tomar en serio a un proveedor de AI.
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También en este episodio:
Qué debe demostrar una startup para venderle AI a una empresa como JPMorgan
Por qué una empresa debería comprar lo requerido y construir lo estratégico
Quién responde cuando un agente se equivoca
Cuándo dejar las APIs públicas y adaptar un modelo propio