Startupeable: Emprendimiento | Tecnología | Venture Capital

La mayoría de ejecutivos y líderes corporativos asumen que Silicon Valley lleva años de ventaja en inteligencia artificial. Que hay expertos ahí afuera que ya saben cómo se gana.
Llevo tres años invirtiendo desde San Francisco en startups de IA. Y la conclusión más honesta que puedo darte es esta: nadie sabe. Todos estamos empezando.
Y eso, paradójicamente, es la mejor noticia que puede recibir alguien fuera de Silicon Valley hoy.
Esta es una charla en vivo para Sigma Alimentos
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También en este episodio:
Cómo construir una empresa AI-first
Quién capturará el valor económico de la IA
Cómo competir cuando todos tienen inteligencia artificial
El futuro del trabajo entre humanos y agentes de IA
La nueva interfaz: hablar con agentes en vez de usar software

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La forma tradicional de construir una fintech global es brutal: vas país por país, sacas licencias, montas infraestructura local, y repites.
Nubank tardó años en pasar de Brasil a México. Revolut sigue expandiéndose mercado por mercado.
Rodri Fernández, CEO de Crossmint, infraestructura de stablecoins usada por +40,000 empresas incluyendo MoneyGram, Visa y Sony, dice que eso está a punto de cambiar. Y que si tienes una empresa en servicios financieros y no estás haciendo nada con stablecoins, ya es tarde.
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También en este episodio:
Por qué decidió vivir 36 días en la calle en Londres a los 18 para cambiar su forma de ver el riesgo
Lo más difícil de construir una startup que la mayoría de emprendedores subestima
Cómo nació la idea de Crossmint mientras Rodri vivía como monje en un monasterio
Por qué las stablecoins están explotando en adopción y cambiando el sistema financiero
Qué falta para que los agentes de IA se conviertan en agentes económicos que muevan dinero

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De niño, Javier Verdura desarmaba todo en su casa. Los fines de semana, acompañaba a su papá (médico) al sótano del hospital a rediseñar instrumentos quirúrgicos. Ninguno de los dos sabía que eso tenía nombre: diseño industrial.
Hoy, Javier lleva más de 10 años dirigiendo diseño en Tesla. El Supercharger, el Solar Roof, partes del SpaceX – todo pasó por sus manos.
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También en este episodio:
La entrevista con Elon: 15 minutos significaban que te fue excepcionalmente bien.
Por qué Tesla construyó el Supercharger cuando la empresa apenas sobrevivía.
La regla interna de Elon: lo “extraordinario” es el mínimo aceptable.
Cómo es recibir feedback directo de Elon cuando destruye tu diseño.
Por qué Tesla decidió no usar focus groups para diseñar sus productos.
Por qué en Tesla creen que un prototipo físico vale más que cualquier render o IA.

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Varios inversionistas les dijeron que no. "Es un Excel glorificado," les decían. Antti Kulppi y David Peña pasaron 10 años construyendo un SaaS para administrar condominios en Latinoamérica, un mercado que nadie consideraría grande o atractivo.
Tardaron 5 años en llegar a $1M en ventas. Y acaban de ser adquiridos por Visma por $70M.
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También en este episodio:
Cómo Comunidad Feliz pasó de tardar 5 años en hacer $1M a crecer 10x en solo 4 años
El insight que convirtió a los administradores en su mejor canal de ventas y disparó el crecimiento
Cómo dominar un nicho pequeño hasta construir una empresa vendida por $70 millones
Por qué rechazaron levantar más venture capital y terminaron vendiendo la empresa
El error de expansión en México que infló costos y cómo lo corrigieron para recuperar rentabilidad

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Mike Mac-Vicar cofundó Wildlife Studios, una de las empresas de videojuegos más grandes del mundo desde Brasil. Ahora está haciendo lo mismo con Enter, aplicando IA al sistema legal brasileño.
Brasil gasta 2% de su PIB en mantener su sistema judicial. Enter cerró ~$10M en ventas en solo 2 años, con clientes como Nubank, Mercado Libre y dos de los bancos más grandes de Brasil.
Este es el framework que usan para llevar IA a producción en problemas de alto riesgo.
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También en este episodio:
Cómo Wildlife pasó de $500/día a $100,000/día rompiendo límites de monetización
El momento en que la IA redujo de 20 días a 3 minutos la producción de arte
El error más común de los founders de IA: obsesionarse con el modelo y no con el contexto
El framework de 4 filtros para saber si tu IA enterprise funcionará en producción
Por qué Sequoia no invirtió al inicio en Enter y qué cambió después

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