Así serán los programadores del futuro, según el CEO de Vercel

Guillermo, Vercel tiene 4 millones de usuarios, ¿no?

20 millones de accounts, más de 100.000 paying teams, miles de enterprise customers.

Con todo esto que tú has visto con Vercel, con BeZero, con todo, ¿cuál es el futuro de ser un desarrollador de software profesional?

Los mejores ingenieros son artistas. Da Vinci es quizás el símbolo histórico más importante de ese ideal. Estaba descubriendo los secretos del universo y de la física y la matemática al mismo tiempo que estaba optimizando el presentation layer.

Mucha, mucha, mucha gente hoy en día su primera reacción ante una elección no es pensar y elegir, es ir a ChatGPT, ¿cómo se desarrolla el gusto cuando es una máquina mágica la que está eligiendo por ti?

Las compañías de modelos fundacionales están pidiendo gente de Gen Alpha para que elijan qué es lo que tiene mejor gusto, qué va a ser el trend setting de qué es lo cool y qué está in o qué está out.

Creo que me estás diciendo es que el futuro del gusto es terrible y basado en máquinas. ¿Qué crees que va a pasar con nuestra región y con el talento latinoamericano que se queda en Latinoamérica? ¿Puede Latinoamérica realmente lograrlo y crear productos de clase mundial, o la única esperanza es migrar? Guillermo, Vercel tiene 4 millones de usuarios, ¿no? Hay como 4 millones de websites que corren en Vercel.

20 millones de accounts. Tenemos más de 100.000 paying teams, miles de enterprise customers. Es difícil a veces contar. La escala y las relaciones es tan grande que vuelan los números.

Claro, a ti te usan desde OpenAI, tiene websites. Que corren sobre Vercel. Walmart, lanzaste el AI SDK que le ha permitido a muchos creadores de soluciones de AI simplemente usar tu sistema para crear una solución de AI. Y por supuesto lanzaste, ustedes lo llaman v0. v0. Tuvimos esta conversación en tu oficina, me acuerdo. Sí. Que es básicamente una forma de remover la necesidad de entender infraestructura para ser programador. Exacto.

Exacto.

Entonces, ¿cuál es el futuro de ser programador? A medida que avanzamos con todo esto que tú has visto con Vercel, con Vizzero, con todo, ¿cuál es el futuro de ser un desarrollador de software profesional?

Mira, yo creo que algo que siempre a mí me destacó en mi carrera fue que traté de acumular la mayor cantidad de skills posible. Cuando yo arranqué a programar, me interesó mucho toda la parte de la web, toda la parte de PHP, toda la parte de las bases de datos, pero también la administración de servidores con Linux. Es como traté de ser lo más full stack el hack posible, siempre con un ojo a la experiencia del usuario. Si yo tuviera que resumir el éxito de Vercel, el éxito mío personal, es siempre yo arrancaba al estilo Steve Jobs, viste, de qué quiero que la persona final, el usuario final sienta y experiencie y cómo le puedo poner tecnología detrás para lograr esa experiencia. Entonces ese es el contexto, ¿no? De cómo yo miro el mundo del software. Nunca lo miré como yo soy un JavaScript developer. Yo soy un CSS expert, yo soy un design expert o un Photoshop expert o un Figma expert. Siempre yo miré, la mejor forma de posicionarte en el mundo es que sos un creador de productos y de experiencias. Y creo que con tecnologías como v0, tecnologías como Anthropic y Cursor y todas estas cosas, más se va a destacar el hecho de que los pequeños skill sets del lenguaje de programación, por más que siempre van a ser importantes, uno va a ser como un puppeteer, un orquestador de skills. Capaz tenés un skill que lo tiene un agente en particular. Por ejemplo, nuestra audiencia siempre nos cuenta, nuestros clientes nos cuentan: Biz Zero es increíble para toda la parte de las interfaces de usuario. Para hacer prototipos, para hacer sitios web, para hacer diseños. Entonces digo, bueno, mira, esa es la gente que me ayuda con esa tarea en particular. Pero para hacer software también necesito, por ejemplo, presentarlo muy bien en el mundo como una marca, en social media, etcétera. Y yo uso mucho Midjourney personalmente para generar ese tipo de presentación e imágenes e ilustraciones y colores y sistemas. Eso creo que siempre está la pregunta de, mira, voy a perder mi trabajo, me va a reemplazar una AI, etcétera. Yo lo miro más como, mira, si vos solamente te identificás con un skill en particular, vas a estar en competencia muy fuerte con un agente. Es como si tu skill es, yo hago matemática muy bien en mi cabeza, hago cuentas y multiplicaciones y divisiones muy bien en mi cabeza, y vas a estar en competición con una calculadora toda tu vida. Y seguramente la calculadora va a ganar esa pelea. Pero si vos sos la persona que ve la matemática como una herramienta de muchísimas para resolver problemas, ahí vos te posicionás en un nivel de abstracción más alto. Entonces creo que el futuro de la programación es que nos estamos pasando a un nuevo nivel de abstracción. Jensen de NVIDIA lo llama que el inglés o el español es el nuevo lenguaje de programación. Porque el nivel de abstracción es prompting. Pero eso no quiere decir que lo que haga la gente vos no lo vas a inspeccionar o no lo vas a entender en lo absoluto. Eso es ese journey, ese camino hacia conocer más, entender más, siempre va a continuar.

Sabes que yo tengo una posición medio, no controversial, pero contraria a todo esto. Porque esto que tú me cuentas lo hemos visto mucho en estos últimos años y yo creo que es verdad, por si acaso. Yo creo que es verdad. Hoy estaba evaluando unos prompts de unos agentes internos que tenemos en Platzi y me di cuenta que muchos de los bugs estaban derivados de que ciertos de los ingenieros no son tan buenos escritores. Entonces, como no son tan buenos escritores, no son tan asertivos en el lenguaje que le agregan al prompt como si lo serían en un lenguaje de programación. Porque el lenguaje de programación, si no eres asertivo y cero ambiguo, el código no corre. Claro, pero todavía no hay un compilador de prompts que te diga esto está mal. El LLM es muy, perdona mucho. Y eso me, eso me llevó a un punto más como de lo que llamarían realpolitik, pero no en política, sino en aplicación de desarrollo de software. Y es que mientras todo el mundo dice esto, yo estoy seguro que tú no contratas en Vercel programadores que solamente sepan escribir prompts. Yo estoy seguro que en el flujo de contratación de ingeniería de Vercel todavía es importante saber desde programación orientada a objetos hasta manejo de APIs, infraestructura de internet, Linux, servidores, pipes y whatnot. Entonces, ¿cómo que qué veo de la realidad? O sea, pareciera que sí hay unos skills de ingeniería de software que no son prompting.

Es muy interesante lo que decís porque nosotros estamos reevaluando cómo contratamos. Es cierto que hoy en día debe haber ciertas entrevistas capaz están pasando en este mismo edificio en el que un entrevistador y el prospect están debatiendo un detalle muy particular de conocimiento. Para hablar de mi framework de cómo contrato, yo miro a 3 cosas, se llama EGI: inteligencia, grindset, que es la capacidad de meterle pulmón, e integridad, integrity, que es tengo buenos valores, soy honesto, soy curioso, soy leal, soy un buen team player, etcétera. Valores a nivel humano. La inteligencia es muy interesante porque siempre se ha debatido, es un tema re controversial la inteligencia. Se nace con inteligencia, se puede desarrollar la inteligencia. Entonces, a medida que avanzan las inteligencias artificiales, creo que estamos teniendo más y más y más claridad de cómo funciona nuestra propia inteligencia. Mi framework actual de inteligencia es que tiene 3 partes. Uno es el lo que Andrés Scarpazzi el otro día llamó en una entrevista el cognitive core, que es como el material base, es la capacidad de cómputo. ¿Qué tengo en mi cabeza? ¿Tengo un M1, un M5? ¿Cuántos gigahertz por segundo?

Etcétera.

¿Qué IQ? Hasta se podría decir. Esa inteligencia se puede desarrollar. Hay cosas con las que uno tiene, hay gifts con los que uno nace, etcétera. Pero por encima de la inteligencia, por encima de ese cognitive core, hay que agregar otras cosas. Cuando las LLM, cuando los modelos tratan de sacar conocimiento de su propio cerebro, ahí es cuando terminamos con alucinaciones.

Sí, del conocimiento interno que está guardado en sus neuronas.

Exacto.

En el tiempo de entrenamiento.

Exacto. ¿Por qué? Porque el cognitive core o el cerebro de la AI es una compresión del mundo. Por ejemplo, OpenAI tiene una copia de todo internet, que es un tema re interesante, que cuando sale OpenAI había una nonprofit llamada Common Crawl. No sé si alguna vez escuchaste sobre esto, que es una—

Sí, los que se metieron a todo internet, incluyendo algunas páginas que estaban tras de paywalls.

Exacto. Había una nonprofit que estaba copiando todo internet Y se llama Common Crawl porque es el crawl de internet o el índex de internet del pueblo, una cosa así. Y eso no sé, son 500 petabytes de información o algo así, por poner un número extraordinario. Cuando sale el modelo final de, digamos, un modelo inicial de 70 billones de parámetros, capaz pesa 200 gigabytes. Capaz es 2 órdenes de magnitud removido de todo el tamaño de la información en la que se entrenó. Entonces, ¿qué hay en el cerebro de LLM? Hay una parte que es esa inteligencia innata que te permite razonar, que te permite abstraer, que te permite debatir, cosas así. Pero también se quedaron medio algunos, digamos, breadcrumbs, se quedaron algunas detalles de la información original del entrenamiento. Entonces, por ejemplo, si le preguntas ¿Dónde nació Jorge Luis Borges? Te dice Argentina. Hay veces es muy interesante porque como es una compresión de ese mundo, le pifia en forma que es muy creíble. Capaz te dice Uruguay si es un modelo con menos parámetros. Es como si le pifia, no le pifia tan lejos.

Claro, el vector alcanza a llegar a una cercanía lo suficientemente similar.

Exacto. Entonces, pero Lo que dice Andrés en esa entrevista, que a mí me gustó mucho, es: estaría bueno que la LLM del futuro tenga casi cero información técnica, porque cuando la tiene no es reliable, no podemos confiar. No puedo decir: lo voy a poner a este LLM, lo voy a poner de doctor y voy a dejar que tome decisiones de vida o muerte, o lo voy a poner de piloto, no, porque le empieza a pifiar en estas cositas, no. Pero lo que nos dimos cuenta después de que salió ChatGPT es si nosotros tomamos el prompt del usuario y hacemos una búsqueda de internet y le damos esa información al prompt, que eso es uno de los grandes, quote unquote, descubrimientos de compañías como Perplexity, removes las alucinaciones. Porque ahora combinaste ese core neuronal, esa inteligencia base, la combinaste con conocimiento. Pero también falta otra cosa, que es los mejores programadores que yo he conocido en mi vida no son los mejores porque sabían todo. O sea, vienen a la entrevista y se memorizaron todo lo que me acabas de nombrar: Linux, bases de datos, APIs. No, tienen muy buena inteligencia base y tienen la habilidad de hacer research, que es el tercer pilar de inteligencia. Para mí son los skills. Que es: yo sé cuando vos me confrontás con un problema, yo tengo el skill de cómo resolverlo, por más que no tenga el conocimiento. Entonces, un ser humano muy completo va a tener una combinación de esa inteligencia base, va a tener conocimiento. Yo de hecho creo que es valioso si vos me venís y estás entrevistando para una posición de ingeniero y te acordás un montón de sintaxis de TypeScript y has confrontado un montón de problemas de infraestructuras, se te han caído servidores y los has levantado. Sabes cómo funciona un load balancer, lo voy a apreciar muchísimo. Pero también voy a apreciar incluso capaz más, y esto cierra tu pregunta, que es hoy en día estamos mirando cómo vos podés desarrollar la habilidad de resolver ese problema. Y vamos a prestar mucha atención a si usás prompting y AI para resolverlo. ¿Por qué? Porque si yo te propongo un problema, che, mira, se cayó US East 1 de AWS. Está todo prendido fuego.

Que se cayó. Y esto es un problema que tuviste hace unas semanas. Todos tuvimos.

¿Cómo lo resuelves? Entonces me gustaría entender tu otra metáfora de hacer el LMS. También me interesa mucho tu reasoning trace. Quiero que escribas o me comuniques en la entrevista cómo pensás, cómo partís ese problema en pedazos. El chain of thought del ser humano.

Eso está bueno, eso está bueno, pero igual al final del día me imagino que igual tú quieres que sepan Linux, que entiendan qué es una terminal.

Sí, ese es el segundo pilar, es el quiero que tengas conocimiento. De hecho, yo siempre una cosa, esto me acuerdo de un amigo de la secundaria que era como medio mi competencia, habíamos entrado los dos al colegio como en la misma posición, etcétera. Yo algo que siempre admiraba de él es que él era muy completo. Yo tenía muchos spikes zarpados, era en matemática, en un par de otras cosas. Él era muy completo, era bueno en los deportes, era bueno en matemáticas. Fue mi inspiración a decir: quiero ser más completo siempre en la vida. Entonces, por eso está bueno ir en profundidad en conocimiento, ir en profundidad en skills. Obviamente está bueno resolver rompecabezas o test de IQ o lo que fuera para probar y medir tu inteligencia baseline o lo que fuera. Hay que ser lo más completo posible y quiero que esa es mi reflexión más grande. Y también pasa mucho con los founders acá en Silicon Valley. Cuando vos creaste Platzi es el famoso wear many hats. Tienes que ser bueno en diseño, tienes que ser bueno en marketing, tienes que ser bueno en ingeniería. Quizás el pinnacle de esto es Elon Musk. Él nombró OpenAI, o sea, es bueno nombrando compañías, es bueno con la parte diseñando brands y logos. Si mirás el portfolio de compañías de él, tienen muy buen atractivo a nivel marca, por ejemplo.

¿Es verdad?

SpaceX.

The Boring Company está muy bien. SpaceX es el mejor nombre del planeta.

Es increíble. Pero también es bueno en ingeniería, sabe diseñar rockets y sabe contratar y sabe vender y sabe hacer fundraising. Hay un quote muy bueno que es: "Specialization is for insects." No sé si lo leíste una vez.

De Robert Heinlein en Starship Troopers.

Que es: no somos hormigas. Y creo que la AI, estaría bueno poner las notas del episodio, lo que fuera, porque creo que AI nos va a llegar a que todos podamos lograr esa enumeración de no tenemos ningún tipo de límite personal.

Es verdad. Robert Heinlein, escritor de ciencia ficción, escribe en uno de sus mejores libros, Starship Troopers, que los humanos deberíamos ser capaces de hacer muchas cosas. Y tiene un párrafo espectacular donde dice que el humano debe ser capaz de planear una guerra, planear una invasión, cocinar un plato, darle comodidad a una persona que está muriendo, matar a alguien, pero también salvarle la vida a alguien, construir una casa, etcétera, etcétera. Especialización es France.

Es una gran, gran frase y creo que eso es el futuro, no, que me decías. Yo antes contrataba a gente muy especializada. Vos sabés cocinar este tipo de plato.

Uno antes decía frontend, frontend de AngularJS. Para la gente que usaba Angular. Sí, terrible. Te quería hacer una pregunta importante ahora que ya entiendo el tema, la diferencia entre la especialización y el otro lado, y es desde tu perspectiva, tú mencionabas hace un rato que tienes este amigo de colegio que era mucho más completo y eso te inspiró la completitud. Me gustó mucho esa frase. Este es el colegio que no terminaste y que luego te fuiste para otro lado. Sí, tu versión es más hardcore. Yo no terminé la universidad, pero tú directamente no terminaste la escuela secundaria.

Es la escuela, Escuela Superior de Comercio Carlos Peregrini en Argentina, que era Es una escuela pública para contadores, lo cual también te da un poco de, es una reflexión de cómo pasa el tiempo, ¿no? Que la idea de esa escuela cuando fue fundada es esta especialización de la contabilidad va a ser muy importante. Hoy en día la contabilidad la tenemos completamente automatizada por software.

Estoy completamente seguro que la contabilidad es de las áreas más fáciles. De pronto no el contador de muy, muy alto nivel, el contador estratega, —el que navega las realidades de un país y sus leyes. Pero lo que se llega a contar es como— tal cual. —eso es un pequeño escribim. Bueno, no en Python, no en TypeScript, por favor, Python no.

Nosotros acabamos de contratar a un Chief Accounting Officer que era el Chief Accounting Officer de HashiCorp y el tipo es un estratega, es un ejecutivo que está pensando en los mercados públicos y en cómo se valoran las compañías y cómo la AI va a transformar la reconciliación de costos. Y la atribución de costos a las distintas categorías. Es como lo dijiste vos exactamente. Pero la escuela esa fue creada para, te vamos a dar todas las técnicas para que puedas hacer libros de contabilidad. Pero lo bueno de esa escuela es que por el énfasis en la contabilidad, tenía muchísimos programas más avanzados de matemática. Estaba conectado a la Universidad de Buenos Aires, entonces estaba conectado a profesores de la Universidad de Buenos Aires. Teníamos clases más avanzadas que una escuela tradicional. Entonces, a mí lo que me sirvió es que medio tuve college level education. Tuve cosas e ingredientes que uno tradicionalmente lo aprendería en la universidad. Entonces, como que si bien hice dropout, tuve una buena base. Y está bueno contar esta historia porque a veces me llegan muchos emails de gente que me cuenta que me encanta tu historia, le estoy pidiendo a mi mamá hacer dropout.

Digo para parar porque es un cargo culto creer que porque hiciste algo esa es la razón por la que hay éxito cuando realmente el éxito exigió que hicieras algo pero no es la razón exactamente y vuelve también al tema de la generalidad, la completitud Porque esa escuela me enseñó química física cálculos ehm...

Tenía buen, decente programa de deportes, etcétera. Entonces a mí me gusta el tema de la completitud. Y por otro lado, en mi side hustle era freelancer, era open source contributor, tenía mi pequeño negocio, compraba y vendía sitios webs en eBay, estaba todo el día online. Y eso es lo que últimamente hizo que mi tiempo dedicado a la computación y a las startups dominó sobre mi tiempo dedicado a la secundaria y me pegué el vuelo.

Oye, eso me lleva a un punto importantísimo y algo que me gusta mucho de tu filosofía. Hay un par de cosas que me gustan mucho, hay una que no, pero hay dos que me gustan mucho. Una muchísimo es la forma en la que tú te aproximas al problema del gusto. La otra es la velocidad de las interfaces. La velocidad de las interfaces es impecable, es una gran, es una gran, es un excelente, eso deberían enseñarlo. Es que es la obsesión. Ahora, tú te inventaste eso, que era yo, por supuesto que te inventaste la velocidad de las interfaces. Mini paréntesis, ¿tú sabes que eso que era yo me cambió la vida? Me contaste, pero no me acuerdo bien. De mis primeros proyectos, de mis primeros proyectos, un proyecto de videojuegos que requirió eso que era yo. No me acuerdo ahora, eso que era yo me cambió la vida. Luego lo vamos a crear yo. Pero ahora quiero hablar de taste. Tú mencionas mucho la importancia, la importancia de desarrollar gusto y cómo el gusto es básicamente una elección que uno tiene que elegir constantemente. Uno está constantemente eligiendo esto es mejor que esto, esto es superior a esto, esto es lo que yo creo. Y uno tiene que hacerse responsable de esas elecciones. Y en paralelo hay una cosa que está pasando que yo creo que está muy conectada. Tú mencionaste que Vercel, el principal canal de referencia de Vercel hoy en día es ChatGPT, ¿cierto?

Es uno de los grandes. Muchísimo de nuestro tráfico viene de ChatGPT y es el tráfico que mejor convierte. Estoy convencido de que eso es verdad.

O sea, ChatGPT está activamente recomendándole una serie de developers y protodevelopers alrededor del mundo que explica esto en Vercel. Exacto. Y entonces, entonces yo estoy pensando que esto es verdad para muchas otras cosas. Mucha, mucha, mucha gente hoy en día, su primera reacción ante una elección no es pensar y elegir, es ir a ChatGPT, es ir a tratar de hablarle a una máquina. Y los LLMs, por naturaleza matemática de su estructura, son una regresión a la media.

Te cuento una anécdota muy interesante que no la conté todavía, que me voló en la cabeza el otro día. Hosteamos Next.js Conf acá en San Francisco y es un evento para celebrar la comunidad, es un evento para celebrar a los developers. Una gran parte de nuestro ecosistema son los partners, son las compañías que ayudan a que el mundo realmente implemente Next.js y verse muy bien. Las agencias, los expertos que son freelancers, las plataformas educativas. Y bueno, vino un chico de una agencia y me comenta, yo le pregunto: "Che, ¿cómo vienen los deals? ¿Con qué compañías estás laburando? ¿Dónde estás desplegando Next.js?" Y me dice: "Mirá, vino una de las compañías de manufactura de autos más grande del mundo, una de las marcas más reconocidas. Y nosotros estamos sorprendidos porque somos una agencia pequeña, si bien tenemos muy buenos clientes, sabemos Next.js muy bien, no estamos a ese nivel de cliente todavía. Entonces estábamos muy entusiasmados, me dice. Y nos llamó la atención que una compañía tan grande que ya tenía relaciones con las mega agencias vino a una pequeña consultoría como la nuestra. Y entonces me dice: nosotros le preguntamos a la compañía por qué nos elegiste a nosotros. Y la enterprise le dice: es porque fuimos a ChatGPT. Y le preguntamos cuál es la mejor agencia para contratar si tenemos un proyecto Next.js. Entonces eso es un pequeño, una pequeña anécdota del mundo que se viene. No es solo que los ingenieros van y preguntan che, qué lenguaje aprendo o con qué plataforma despliego. Los decision makers de las empresas más grandes del mundo que ya tienen relaciones de trust con sus vendors existentes están dispuestas a ir y preguntarle a ChatGPT como oráculo del mundo: ¿qué tengo que hacer? ¿Cuál es mi siguiente paso? ¿Cuál es la decisión que tengo que tomar? Y bueno, esto abre toda una serie de preguntas y consecuencias para el mundo. ¿Cómo hago para que ChatGPT me recomiende? ¿Y cuál es la consecuencia de un mundo? Al que me encanta la provocación, que es: ¿qué pasa si empezamos a pensar menos y delegar más a los agentes?

¿Qué es lo que está pasando? ¿Qué es lo que está pasando? Y cómo se desarrolla el gusto cuando es una máquina mágica la que está eligiendo por ti.

Exacto. Sí. ¿Cómo? Bueno, te cuento una anécdota de ayer a la noche. Ayer a la noche estaba hablando con uno de los grandes proveedores de data para los modelos fundacionales. Es una de las compañías que está basada acá en San Francisco. Para la gente que no sabe, no solo OpenAI y compañías como OpenAI requirieron tener toda una copia enorme de internet, Cuando se les acabó internet, la competencia arrancó por data especializada. Por ejemplo, si viene alguien y pregunta: resolveme este problema de física cuántica gravitacional. OpenAI va a tener que tener data de física cuántica gravitacional para generar mejores chains of thought y para generar mejores soluciones a ese tipo de problemas. ¿Cuál es la solución? Contratás a físicos cuánticos. Contratás a físicos cuánticos que te den data, ya sea de demostración o de preferencia. Data de demostración es que le decís al físico: alright, empezamos a resolver ecuaciones de transformadas de Fourier. Y data de preferencia es que usás el modelo mismo y le das dos opciones. Y el experto físico cuántico decide cuál es mejor o cuál es peor. Bueno, me contaba que están viniendo las compañías de modelos fundacionales y están pidiendo gente de Gen Alpha, o sea, la gente joven y les están— radicalmente joven— y le están pidiendo y le están ofreciendo dinero para que elijan qué es lo que tiene mejor gusto. Por ejemplo, para los modelos de fotos o de video, quieren orientar el cerebro del modelo a que produzca cosas que capaz no nos gusten tanto a vos y a mí, sino a la generación nueva que va a ser el trend setting de qué es lo cool y qué está in o qué está out. Que es muy gracioso, ¿no? Es lo que pasa incluso con el lenguaje, que el lenguaje de las generaciones jóvenes es distinto del lenguaje de mis abuelos, ¿no? Sí. Entonces, si vos sos un modelo fundacional, tenés que como que traer samplings de gusto de los distintos demographics y de las distintas especializaciones a las que quieres atraer. Entonces es como que va a haber un modelo, va a salir algún modelo, quizás sea el de Meta, ¿no? Que más le guste el modelo de interacción, la forma en la que habla, etcétera, a la gente más joven. Y quizás haya un modelo más enterprise, más riguroso, más matemático, menos "you're absolutely right" cada 2 minutos.

Uno podría argumentar que TikTok e Instagram Reels ya son ese tipo de algoritmo. Ya es básicamente un sistema de reinforcement learning, de preferencia revelada en la cantidad de tiempo que estás observando un video y a partir de ahí extrapolar Exacto, es el Beer Lesson en escala, es simplemente la cantidad de datos. Ok, pero entonces quiero parafrasear, creo que me estás diciendo es que el futuro del gusto es terrible y basado en máquinas.

No, lo que digo, el gusto va a estar embebido en las redes neuronales, va a haber un baseline de gusto siempre. De hecho, cuando una de las grandes inspiraciones para D0 fue Midjourney, no sé si lo he contado públicamente, pero el codename, está bien, tengamos todas todas, todas las exclusivas tengámoslas acá. El codename interno de v0 cuando lo creamos era Web Journey. Obviamente no lo íbamos a lanzar con un copyright infringement, pero yo quería comunicarles. Un gran nombre. Está bueno, ¿no? Yo quería comunicarles al team que a mí lo que me gustaba de Midjourney en particular era que tenía un gusto embebido muy bueno. Cuando vos haces una generación con Midjourney y haces una generación con Stable Diffusion, Stable Diffusion te sacaba una persona con 7 dedos airbrushed, Will Smith comiendo espagueti. No me gustaba el look. Cuando vi Midjourney dije: no, pará, acá le hicieron una vuelta de rosca adicional y la calidad de las generaciones es mejor. Y yo vi que había esa oportunidad en el mundo de las generaciones de frontend y las generaciones web porque a medida que, por lo menos para un gran porcentaje de software, no digamos todo el software, pero mucho software va a ser más fácilmente generado. Esto incluso ha pasado con las librerías de componentes como ChatGPT, que hay mucho software que agarrás componentes off the shelf y puedes sacar software que es bastante bueno. No va a ser quizás el software que va a ganar premios en awards y conferencias, pero va a sacar muy buen software funcional, buen diseño, etcétera. Esa fue la otra influencia sobre v0, es podemos sacar un baseline de diseño muy alto y podemos darte una funcionalidad que sea el baseline muy alto. Incluso a veces el baseline sea más alto que un programador que capaz no tiene tanta experiencia en ese dominio, como él lo decía, los skills, ¿no? A veces nos llegan comentarios de backend engineers. Acabamos de hacer una partnership muy fuerte con Snowflake. La audiencia de Snowflake son data engineers y backend engineers. Nunca en su vida la mayoría de esa gente ha hecho frontend, diseño, etcétera. Entonces les das v0 y de repente el baseline mejoró 200%.

Para esta gente es súper power infernal. Yo he visto muy duro como los data scientists de repente con LLM-based code, con cosas como v0, es otro universo. Es un universo. Es un botón más. Como que yo no veo cómo el negocio de Power BI o de Tableau o de herramientas por el estilo va a continuar. Esto se los come. No tiene sentido.

No tiene sentido. Yo creo que, porque aparte es como la misma historia que vivimos con Vercel de pasar de estático a dinámico. Es lo mismo que también me inspiró a crear Socket.io, que es cuando vos tenés solamente un catálogo de 5 o 10 opciones, cuando vos abrís Power BI y Tableau, todas estas opciones predefinidas. Y el mundo requiere continuamente adaptación y dinamismo y personalización. Cuando vos tenés un problema de datos que apunta a resolver, no sé, un problema demográfico puntual de una industria puntual, de una línea de negocio puntual, vas a necesitar adaptar la presentación a ese problema. Y eso es lo que están destrabando los LLMs, que es para cada problema. Por ejemplo, Hace unas horas estaba discutiendo con uno de mis ingenieros de infraestructura cómo podemos mostrar la evolución de la latencia de este servicio y compararla con otros servicios. No existe una visualización de Power BI que me sirva perfecto para contrastar la latencia de servicios de CDN que requieren muchísimos datos en una matriz, etcétera, en tiempo real. Lo tenemos que generar con vSphere. No existe una solución estática predefinida en el mundo, o quizás termino con cualquier verdura, termino poniéndolo en un pie chart y no encaja y no se entiende, etcétera. Y en ese sentido esta tecnología está cambiando el mundo.

Hay un tipo de CEO que siempre quiere hacer las cosas in-house, para quien las soluciones externas nunca son suficientes. Y en la cultura ese tipo de CEO siempre es el tipo de CEO que toca controlar. A él le dicen como: No, esa persona se está creyendo Steve Jobs y bla, bla, bla. Pero AI hace completamente posible hacer exactamente lo que quieres con exactamente lo que necesitas.

Me parece muy interesante eso porque había una gran discusión en Silicon Valley hace un par de meses que era si el SaaS iba a morir, porque siempre es como que compras SaaS, compras software as a service, Exacto. Y el software as a service fue exitoso porque ya venía con opiniones sobre resolver ese problema o ese dominio en forma general para todos sus clientes. Por eso es software as a service, lo haces una vez. Hago software de finanzas as a service y se lo vendo a 200.000 compañías. Ahora, eso está siempre en contraste con el hecho de que la forma que vos específicamente querés manejar las finanzas para la región de Colombia para Platzi, etcétera, puede ser muy específica para tu negocio. Entonces la AI y la generación de código está realmente en competencia con los últimos 20 años de Canon de SaaS. Yo creo que es una exageración igual que AI va a destruir todo el SaaS, pero sí estamos viendo dentro de Vercel que, por ejemplo, mi equipo de HR usa v0 para generar visualizaciones, aplicaciones internas, onboarding tools, que antes esos prompts no los llamábamos prompts, pero era mi head of HR iba a ir a pedirle a la compañía de software de recursos humanos: por favor, implementame esta feature, así me mejoras el tema del onboarding. Eran requisitos.

Eran requisitos. Eran requisitos del, claro.

Exactamente. Y todo el mundo en una compañía tiene requisitos, por más que no sepan programar. Todo el mundo en la compañía tiene requisitos. A mí me voló la cabeza que uno de nuestros heaviest users de v0 internamente es el equipo de people, es el equipo de recursos humanos.

Eso es maravilloso. Pero ahora yo también estaba viendo, tú tienes como una posición curiosamente controversial. Cuando salió Socrateo, yo me acuerdo la ola de trolls que pensaban que era una porquería de software y lo terrible que era y toda la discusión. Pero eso creo explotó y es súper popular. Sí, hoy en día la gente menciona de, bueno, no necesariamente de Vercel, pero sí alrededor de Next.js y todo lo que se construyó, que claro, esto es PHP, SaaS, JavaScript y que mire todo este SQL inline que estás agregando acá. Yo le pregunté a mi equipo de ingeniería que qué preguntas debería hacerte en esta conversación. Y una de las preguntas más populares es por qué el AI Gateway o el AI SDK no tiene una opción de fallback, simplemente el error fallback. Y esto es relativamente normal, es lo que hay. ¿Cómo te has aproximado tú a la persona pública que eres ante una de las comunidades de primadonas más complejas que hay en el planeta Tierra? Que es la gente que hace software. Es cierto eso. Y lo contrastas con el éxito que has tenido hasta ahora.

Sí, mira, todos los CEO del mundo Y seguro has tenido esta experiencia, tienes que tener un, como decimos en Estados Unidos, thick skin. Tienes que tener mucha tolerancia al trolling, al feedback negativo, a que te digan no, que el cliente que le estás vendiendo te diga que no. Tienes que generar gran tolerancia al dolor. Y creo que en Developer Tools, como has has señalado perfectamente, es 10 veces más. Desde cierto punto de vista, el developer es el peor cliente con el que uno podría soñar. Estoy convencido que esto es verdad. Tienen strong opinions de todo, están como, de cierto punto de vista, mal acostumbrados Pero es una cosa buena. Están mal acostumbrados a que continuamente sus quejas tengan soluciones en forma inmediata. Me tirás un tweet, me contaste ese requerimiento del fallback, mañana lo tenés. Y eso genera un ciclo virtuoso que el developer se queja, se queja, se queja y recibe, recibe, recibe. Es verdad.

Yo creo que la gente no es consciente del poder que tiene mandarle un tweet al CEO de una compañía. Nosotros nos lo tomamos muy En serio, estos tweets vuelan por Slack.

Con developers más que nada, porque si tuiteo al CEO de American Airlines que me llegó la comida fría, no sé si lo lee enseguida. No, absolutamente nunca. Pero si un developer me dice que yo le mandé comida fría, lo leo en 2 segundos. De hecho, esta mañana me levanté con un buen tweet y con un mal tweet. Me encontré con un tweet buenísimo de un developer que migró workflow y un bad tweet de algo de alguien que se estaba quejando. Pero es la realidad, es el feedback se está moviendo en forma muy pública, muy transparente. Todos estamos online y estamos como, yo siempre digo, es muy interesante, es como que estamos construyendo software en tiempo real. Sí. Creo que vamos a llegar al punto tal que vos mandás un tweet de algo que querés ver cambiado y un agente te responde en tiempo real con la propuesta del cambio de software. Y vos le evaluás y das más feedback como si fuera un V0 everywhere. De hecho, ha pasado ya pequeñas cositas que nos llega un tweet y se lo damos inmediatamente a la gente, que la gente produce un PR, el PR produce un deployment preview en Vercel y ya tengo una URL. Pasamos de queja a URL live con la solución a esa queja. De vuelta, tiene que ser revisado por ingenieros, tiene que ser aprobado, etcétera. Pero ya estamos a punto tal que quizás en forma chiqui se podría decir el software se está moviendo a la velocidad de las quejas. Y a veces que hay quejas que, volviendo a lo del test, uno las tiene que ignorar, etcétera. Pero la mayor cantidad de las quejas son feedback muy interesante y muy constructivo.

A mí una vez me dijeron algo muy lindo de por qué el software es la mejor. Industria. Y es la diferencia entre hacer una startup o una empresa de software y hacer un restaurante. En cuanto que tú haces un restaurante y tus ciclos de feedback se van a demorar 3 a 6 meses. Claro. Porque tienes que lanzar el menú, esperar que lo compren, tienes toda tu cadena de distribución. Donde tú lanzas una pieza de software y sobre todo si es para desarrolladores de software, inmediatamente vas a tener respuesta de todo el mundo. Esto está mal, esto es terrible, esto es tal, tal, tal, tal, tal.

Nos pasó el otro día, lanzamos este, esta solución para hacer workflows. Los workflows, de hecho, Tuiteé un tweet que terminó siendo demasiado controversial. Pero espera, tú haciendo tweets controversiales, eso no.

¿Cómo es esto posible?

No puede ser. Yo descargué mi cabeza y dije: che, gente, no hagamos que esta idea del agente no lo compliquemos más de lo que es. Seamos realistas, porque está bueno decir agente, imaginarse Skynet, etcétera. Pero la gran mayoría de los agentes que yo veo se están desplegando en el mundo son workflows. ¿Qué es un workflow? Es verdad. Te llega, por ejemplo, tenemos 4 o 5 agentes de estas características en Vercel. Te llega un contacto de ventas, alguien pone sus datos en un form, lo submite a eso que crea un workflow. El workflow dice: bueno, voy a procesar el input, voy a priorizar el lead, voy a decir este email parece re importante, es de una compañía de 5000 empleados, bla, bla, bla. Hoy en día todo ese proceso lo estamos llamando un agente. Podemos decir que es un agente de AI de ventas o un agente facilitador de ventas o lo que fuera. Entonces lanzamos un producto llamado Workflow SDK que te hace muy, muy, muy, muy fácil escribir el código para hacer estos agentes, que realmente el código es muy jodido de escribir por lo general. ¿Por qué? Porque tenés que poner infraestructura de colas Tienes que poner infraestructura de orquestación, tienes que poner infraestructura de monitoreo, tienes que poner infraestructura de observabilidad y atar el código es muy difícil porque te llega el formulario, lo tienes que poner en una cola, tienes que desplegar una función por acá que consume la cola.

Eso es ingeniería de sistemas, es una máquina de estados.

Exacto. Es un dolor. Tienes que saber Linux. Hay un dolor de todo, ¿no? Porque capaz la forma simple de resolver ese problema es muy fácil de escribir, pero la solución a escala es muy difícil, muy difícil. Entonces nosotros sacamos una solución que te la hace fácil y a gran escala, con muy alto nivel de reliability. E inmediatamente pasaron dos cosas. Uno es: hubo gran controversia por la sintaxis que introducimos. Lo cual, como me contaste Sócrates, yo varias cosas he hecho en mi vida, yo ya estoy acostumbrado a que cuando una idea es muy interesante al mundo, siempre hay un porcentaje de gente que a veces por requerimientos técnicos legítimos y otra gente simplemente por trolling o por hacer chistes o memes o lo que fuera, ya estamos acostumbrados a los knee-jerk reactions. Pero lo otro que pasó con respecto al feedback instantáneo comparado con un restaurante o lo que fuera, es que vos podés monitorear las descargas en npm del paquete. Y nosotros podemos monitorear los desplegamientos de la tecnología en tiempo real. Entonces eso es algo que a mí me lo enseñó la cultura americana, que es una cultura de medir todo, especialmente en el mundo del software, que capaz en Argentina no había estado expuesto a eso. Porque si vos te guiás solo por lo que la gente dice o por tu estado emocional en el día que tomaste la decisión o el día que recibiste el feedback, capaz podés tomar muy malas decisiones. Tenés que tomar decisiones en base a las analíticas y a los datos. Entonces, en paralelo yo estaba mirando que incluso de un día para el otro empieza a crecer en forma exponencial las descargas de este paquete. Y eso para mí es como un gran resumen de cómo funciona el mundo del software, ¿no? Tenés en social media reacciones inmediatas de todos los colores. Después tenés el hecho de que la gente adopta el software muy rápido si es bueno, porque también hemos tenido la experiencia opuesta, que hacemos marketing y todo y capaz no tiene ese tipo de atracción inmediata. Y por otro lado tiene el tema de que es muy fácil hoy en día coleccionar datos. La infraestructura de datos de internet es absolutamente increíble. Las bases de datos de telemetría, tenés 500.000 millones de soluciones, incluso desde datos públicos de internet. Hoy en día uno puede ir a sitios web que te dicen cuál es el tráfico a los distintos sitios de internet. Puedes ir a Google Trends y te dice qué la gente está buscando. Puedes ir a los blockchains y entender cómo la gente está haciendo trading. El mundo se está volviendo cada vez más transparente y eso ayuda a los creadores de software.

Sí, hasta tenemos mercados de riesgo valorado en apuestas de cripto para saber la tendencia mental de una serie de personas donde they're putting their money where their mouth is.

De hecho, Polymarket y Calci ambos son clientes de Vercel y los teams estaban muy entusiasmados porque ayer era la elección en Nueva York y sabían que se les iba a venir una cantidad de tráfico implacable porque todo el mundo estaba haciendo refresh sobre quién va a ser el próximo alcalde de Nueva York. Y nosotros como Vercel ya hacemos esto for a living, le decimos: no te preocupes, No hay que hacer nada en versión escala, pero igual era el entusiasmo por el hecho de que pasan estas cosas en internet, que de un momento para el otro tenés un tráfico tremendo. Pero a mí me encanta esta nueva tendencia de que las opiniones del público, vos ahora podés ponerle dinero y ahora se vuelve transparencia. Por ejemplo, no sé, uno podría crear un mercado en Polymarket de de qué colores va a ser el siguiente iPhone. Uno va a poder hacer un mercado de cuál va a ser la siguiente versión de Next.js, cuándo va a salir. Entonces el mundo cada vez se vuelve más transparente y más en tiempo real.

Sí, es un acceso a datos muy interesante que eventualmente un modelo va a entrenar. O sea, como llegar a un punto de granularidad donde los modelos puedan predecir el futuro es al mismo tiempo el sueño y el terror. Sí. Hace un rato mencionabas algo conectado con todo esto, es la cultura de Estados Unidos, que la cultura de Estados Unidos mide todo. Tu primera lluvia profunda de esa cultura fue "Sócrates".

Cuando lo creé, lo creé cuando vine acá a San Francisco. Me acuerdo muy concreto que acá se hablaba mucho de la palabra escala en San Francisco. Es otra palabra que yo nunca había escuchado. En Argentina, escala. Obviamente tenemos la palabra escala por la escala de un termómetro, lo que fuera, pero no, no, no como la usamos nosotros.

El chiste de que eso no es escala, y uno dice que es una escala para todo, para la forma en la que están organizados los platos en el lavaplatos.

Exacto, eso es algo cultural muy fuerte que uno a veces dice, mira, saqué eso que cayó está buenísimo, tiene 100.000 descargas por mes. Acá desarrollé la mentalidad de no me interesa tanto cuántas descargas tenés, sino cuál es el, la tasa de crecimiento de tus descargas. No me interesa tanto cuáles son tus descargas, me interesa cuál es la retención sobre esas descargas. Es decir, me bajé eso que te digo, ¿Lo pude instalar? ¿Pude crear una aplicación, un juego? ¿Pude desplegarlo a internet? Entonces ese fue otro tema cultural de siempre hay una vuelta de rosca adicional sobre lo que quizás en forma muy intuitiva y natural a vos te entusiasma. Es como que confronté un montón rain on my parade, de que me la bajaron. Ah, qué bueno.

Eso pasa mucho porque es el mercado de mayor competencia. Exacto. Hicieron la mayor cantidad de optimización y es muy frustrante, ¿no? Que uno tiene esta idea de la cosa increíble que uno tiene y luego uno se estrella con no, no, no, no, no, no, esto no es una cosa increíble. Hay método y el método es no pensar en velocidad, sino en aceleración.

Tal cual. Lo de aceleración es muy fuerte y me encanta también lo que señalás, que es la competencia que es tan grande. Que el alfa se— y creo que está pasando incluso más y más y más y más ahora— el alfa que vos podés lograr tener, que en términos financieros es la ventaja de información o competitiva que vos podés tener, cada vez se dura, ¿no? Si vos tenés una muy buena idea, antes voy a decir olvidate porque en 2 días te lo va a copiar alguien. No, realmente combinar una buena idea con muy buena ejecución y apostar por hacia dónde va a ir el mercado, te puede dar una, te puede dar un, no sé, un año, meses, capaz un par de años. Pero realmente no te tenés que aferrar a eso, porque cuando alguien tiene éxito se está descubriendo muy rápido. Y como dijiste, uno puede crear un modelo que detecte un cambio que esté pasando en el mercado que haya que ponerle atención. De hecho, nosotros sacamos, para vincularlo con algo muy interesante de Vercel, nuestra postura del mundo de AI es que tenemos que hacer la mejor AI cloud, o sea, la mejor cloud en la que vos puedas desplegar agentes, etcétera. Por eso lanzamos Workflow. Pero también tenemos esta visión de que la cloud misma se va a volver como un auto que se maneja solo. La cloud se tiene que autorreparar.

Una cosa, toda la idea de que hay un ingeniero de infraestructura es innecesaria en el gran esquema de las cosas.

Exacto. Por ejemplo, algo que a uno le arruina la vida es se te cae algo y salen las alarmas. Hay veces la solución es bastante sencilla. Te digo algo, me hace acordar cuando incluso era chico y estaba en Argentina. Yo organizaba, administraba servidores de Linux. Una boludez que te puede arruinar la vida es cuando vos comprás un servidor, tiene un límite de memoria, tiene un límite de CPU y tiene un límite de espacio en disco. Hay una categoría de outage que es se te llenó el espacio en disco. Los logs. Se te llenó /var/log/nginx/log y realmente te puede arruinar la vida. Te voy a cagar el fin de semana, etcétera. Y es prácticamente inevitable. Uno puede generar cronjobs de compaction y de recolección de logs y rotación de logs, etcétera, pero algún lado hay que ponerlos. Entonces hay que hacer esas tareas administrativas que hay que tomar decisiones rápidas. Se te llenó el espacio en disco, ¿qué acción querés tomar? Nuestra visión es que el recipiente de las alertas, el recipiente de las anomalías, el recipiente de los ataques tiene que ser el agente, no el ser humano. ¿Por qué? Porque la inteligencia de los modelos de AI ya es suficiente para analizar todos estos reasoning traces. Me di cuenta de que reaccionaste al toque con lo del espacio en disco porque todos hemos estado en una situación en la que "ah, fuck, se me llenó el espacio en disco, se me pasó esto, me pasó lo otro".

Pero es verdad, hoy en día una persona, la forma en la que solucionaría eso es irse a un LLM y decirle: estas son mis condiciones, estos son mis recursos, ¿qué opciones tengo? Cut the middleman. Exacto.

Entonces a esto le llamamos context engineering, lo que acabas de nombrar, que es la inteligencia raw, ese cognitive core. Ya está. Yo digo, lo que me entusiasma mucho de este mundo de AI es que ya tenemos IQ, pero para solucionar el cáncer, creo yo. Lo que nos falta es esas aplicaciones interesantes, de alta calidad y con muy buen contexto. Entonces lo que hace Vercel es: sale la anomalía, compilamos contexto, le damos herramientas a la gente y la gente puede tomar decisiones, darte recomendaciones o sugerirte acciones que podés hacer con un one click. Por ejemplo, si detectamos que hay una anomalía de tráfico viniendo de Jakarta, Indonesia. O para dar un ejemplo mejor, de hecho hay muchos países del mundo en que los proveedores de internet no tienen políticas de mitigación de abuso y fraude. Y estos países siempre están asociados con ataques de DDoS. Por ejemplo, Hay muchos ataques que salen de Rusia. Si vos tenés un negocio en Colombia—

Rusia, Mongolia, Kazajstán.

Si vos tenés un negocio en Colombia, ¿por qué de repente un 2000% de suba de tráfico originando de un ISP en la taiga de Rusia? Esa es una decisión que un agente puede tomar y no le va a pifiar, o por lo menos te va a sugerir una acción muy buena y de muy alta calidad. Y el síntoma que la gente observa y capaz es se elevó la CPU o se elevaron los costos de ejecución de cloud, porque la cloud ha tenido siempre este double-edged sword, ¿no? De que la cloud escala en forma infinita. Entonces, si no tenemos agentes que estén monitoreando la cloud, se te puede realmente terminar en un muy, muy mal lugar.

Sí, escala en términos del tamaño de la tarjeta de crédito.

Exacto. Entonces ese es un ejemplo de donde los agentes yo creo que van a cambiar el mundo porque, como dijiste, ¿para qué tenés el middleman de alguien que copia y patea el prompt? Ya estamos todos prompteando anyways. Y eso no quiere decir que, de vuelta, va a haber decisiones tan letales y tan importantes que igual vas a necesitar un ser humano al final que dice: "Che, apagamos todo el tráfico a Rusia". Eso es un big deal, ¿no? Sí.

Oye, tengo dos preguntas más que están muy conectadas con lo que me mencionaste. Tú hablabas de Socrateo y de la época en la que estuviste en Argentina, cómo te fuiste del colegio, terminaste en Suiza, luego en San Francisco. Aparte de Socrateo, pues hubo otras compañías en las que estuviste involucrado. LearnBoost, tú conoces exactamente el sufrimiento de lo que significa una empresa de educación. LearnBoost, CloudApp, de ahí pasaste a Automattic, viste WordPress por dentro. Sí, ver ser hoy. ¿Tú qué extrañas de la persona que eras en esas épocas y qué es nuevo en el Guillermo? Porque el Guillermo de ahora tiene frases locas. El Guillermo ahora dice IGI, intelligence, grit, and integrity. Sí, y tienes un montón como de frameworks mentales clarísimos y estás pensando en cómo optimizar la forma de la ingeniería y tienes una empresa que factura una cantidad de plata absurda con menos de 1000 personas. Entonces hay un recorrido, pero tienen que haber elementos del Guillermo que había antes versus el Guillermo que hay hoy, o que extrañas o que prefieras del Guillermo actual.

Extraño un poco la anonimidad, ¿no? Está bueno estar under the radar. Ajá, ajá. Hay veces que respondo un tweet y de repente todo el mundo está prestando atención a esa respuesta y yo la pensé y dije una huevada ahí. Sí, o lo dije. Uno tuitea desde el baño y de repente le están llamando a uno: "¿Usted qué carajos hizo?" Exacto, que es como las películas que alguien dice algo y alguien lo escucha mal y de repente cae un mercado, etcétera. Pero obviamente está bueno tener impacto en el mundo y eso sí lo buscaba yo cuando hice la compañía. No es que: "Ah, no me lo esperaba que pudiera pasar algo de esas características", pero a veces se extraña —mi ADN siempre es builder y ingeniero. Entonces un poco se extraña y yo esto lo digo para que la gente que está en esa posición recuerde el increíble poder que tiene uno cuando es un builder, que realmente estás con tu terminal, con tu v0, con tu lo que sea, podés hacer cualquier cosa solo. Entonces hay algo de ese impacto global que uno puede tener y esa libertad que uno puede tener con la creación. Eso a mí siempre me encanta. Entonces cada espacio que tengo el fin de semana, la noche, etcétera, estoy creando cosas porque me produce el— no hay nada más fulfilling, creo yo, que el ciclo de crecimiento o ver el software tomar vida. Obviamente ahora lo estoy viendo a otra escala, que también es increíblemente rewarding porque tengo 20 proyectos pasando en forma concurrente y es re divertido también eso. Es como Minority Report, es como Tom Cruise y estás en la Matrix y estás viendo todos estos proyectos, pero estás siendo otro ingeniero, ¿no? Y obviamente hablas mucho con ese ingeniero y lo que fuera, estás conectado, pero no sos el ingeniero. En resumen, es increíble el poder y la libertad, y la libertad de expresión que uno tiene cuando es un ingeniero o un artista. De hecho, Naval tiene un quote muy bueno que es: los mejores ingenieros son artistas. Es real.

Y la mejor ingeniería es una expresión de arte, es la conexión de disciplina con creatividad humana.

Claro, sí, creo que Da Vinci es quizás La persona histórica, la figura histórica, el símbolo histórico más importante de ese ideal. Que el chabón estaba descubriendo los secretos del universo y de la anatomía y de la física y la matemática al mismo tiempo que estaba optimizando el presentation layer, ¿no? Claro.

Incluyendo inventarse su propia técnica de difuminado de color. Exacto. En el fresco.

Caraca, mal. De hecho, si te dijera cuál es el ideal de ingeniero que nos gusta contratar en Vercel, es tipo Da Vinci. Tenemos un par que son eso. Tenemos, por ejemplo, Shu Ding, que trabaja en v0. Es un experto en WebGL y shaders y rendering y color systems y typefaces. Creó una librería que la usa muchísima gente del mundo, se llama Satori. De hecho, la utiliza Twitter. Para generar imágenes, que es un pequeño, es un minibrowser que renderiza imágenes desde HTML, SVG, etcétera. Y el chabón es un crack de infraestructura y de la ciencia de la computación y de las data structures y escriben 6 programas en lenguajes de programación diferentes, etcétera. Se puede. Y creo que con la AI va a haber muchos más de estos.

Sí, esa parte para mí es muy emocionante. Loco que Da Vinci estuviera tan obsesionado con Miguel Ángel. Sí, lo odiaba con todas las fuerzas de su alma. Miguel Ángel es como: "Estoy ocupado aquí rompiéndome el cuello en la Capilla Sixtina y generándome un problema de por vida de salud".

Miguel Ángel también me interesa mucho como figura histórica. De hecho, hay otro paralelo de los Da Vinci y los Miguel Ángel, que era que necesitaban el angel funding, ¿no? Necesitaban las familias ricas de "Silicon Valley". Los Borgia. Florence. Que los Medici, etcétera, que le proveían funding para hacer estos descubrimientos científicos, este arte, etcétera.

Oye, y mi última pregunta es una muy honesta, porque este podcast lo estamos haciendo en español. Tú eres de Argentina, yo soy de Colombia. Yo creo que si no fuera por Y Combinator, San Francisco y Silicon Valley, Platzi no existiría. Yo creo que muy probablemente si no fuera por Silicon Valley, Vercel no existiría. So qué, probablemente sí, así como mi empresa anterior que está al lado también, pero estas no. Y una cosa que yo pienso mucho, que me gustaría tu perspectiva, tú empezaste en Argentina, tú aprendiste inglés por tu cuenta, creo que a punta de leer manuales, aprendiste a escribir y a comunicarte, y por tu escritura y comunicación en inglés y conexión con San Francisco terminaste haciendo productos que no eran para Latinoamérica o para una pequeña región, sino productos de impacto global. Que hacen lo que hace el Nienberg Z. Y también pienso en AI. En este momento solamente hay, si somos muy honestos, dos lugares donde ocurren modelos de AI, que es San Francisco y China. Y en China es entre Shenzhen y Shanghai. Uno podría argumentar que en París Mistral es un ejemplo, pero con unas comillas bien gruesas. Bien gruesas. Es San Francisco y China. Sí, sí, sí, es San Francisco y China. Solamente hay dos lugares que estén creando AI y en esos lugares no está Latinoamérica. Y Latinoamérica todavía solamente el 6% de la gente habla inglés, el resto no. Entonces mi pregunta es: ¿qué crees que va a pasar con nuestra región y con el talento latinoamericano que se queda en Latinoamérica? ¿Puede Latinoamérica realmente lograrlo y crear productos de clase mundial o la única esperanza es migrar?

No, yo creo que el mundo escala a medida que se van generando nuevos niveles de abstracción. Por más que está buenísimo que San Francisco tenga el asset del modelo fundacional y que China lo tenga, eso no quiere decir que no haya pilas y pilas y pilas de valor adicional creado sobre esas fundaciones. De hecho, siempre me encantó mucho el término foundation models porque es un poco como pensar cuántas ¿Cuántos países o compañías tienen la capacidad de crear un nuevo sistema operativo? Que no sea Linux. Vas a crearlo todo desde cero. Vas a crear el bootloader y vas a crear el BIOS management y vas a crear el kernel y todo el tooling fundacional. Una vez que ya es creado, puede ser, uno puede generar valor por encima de eso. Compañías como Vercel, compañías como AWS, Google Cloud, un poco son como Linux as a service, porque lo usamos por debajo y hay valor por encima. Es real. Y yo creo que justo hoy hablaba con unos chicos que vinieron a visitar la compañía, que son inversores, y les decía: mira, la gran carrera ahora es, existe todo este IQ básico, existe todo este Cerebro as a service básico, ¿quién lo va a utilizar mejor? ¿Quién va a crear los agentes, los asistentes y las aplicaciones que mejor usan estas grandes fundaciones que han sido creadas? Y hoy en día es la nueva carrera. La nueva carrera es quién va a sacar el próximo Perplexity. Ellos no entrenaron modelos fundacionales. ¿Quién va a sacar el próximo Open Evidence, que es el ChatGPT para doctores? Nuestra compañía utiliza un ChatGPT que es, no un ChatGPT, es una plataforma de abogados con AI, se llama GC.AI. Acaban de anunciar hoy que levantaron una nueva ronda a medio billón de dólares. Eso es un agente que fue creado por encima del modelo fundacional. De hecho, ya solo en leyes Y esto es para Estados Unidos. Solo para automatizar y generar optimizaciones para el trabajo de los abogados ya hay múltiples unicornios. Es verdad. Y esto va a pasar con hospitales y va a pasar en la industria de la construcción. Hoy en día vino un fund manager de compañías de construcción para preguntarme cuál es mi perspectiva de cómo podemos optimizar problemas en el mundo de la construcción. Incluso sin robótica a nivel agentes. Entonces todas esas oportunidades existen. Yo creo que Latinoamérica puede ser incluso líder. Me gusta a mí mucho analizar el éxito que tuvo WhatsApp en Latinoamérica. En Latinoamérica no había buenas infraestructuras de telecomunicaciones. WhatsApp dominó porque optimizaron. De hecho, yo conozco mucho este problema porque WhatsApp es como que creó su propio socket I/O para hacer comunicación bidireccional. Y algo que siempre, siempre me impresionó muchísimo en WhatsApp es que WhatsApp funcionaba increíble en situaciones muy adversariales. Sí, me imagino que ellos estaban pensando en el subte en Argentina y en el bus en Rusia y en la cueva en Chile donde la gente tiene una barrita, un tercio de una barrita de celular e igual el mensaje llega. Y eso hace que el usuario lo confíe más en la plataforma. ¿Cuántas soluciones de chat había antes que saliera WhatsApp? No, n. Miles. Pero es verdad. Yo conocía, en mi primera oficina.

WhatsApp fue el primero en pegarle un número de teléfono en vez de tener un username.

Mi primera oficina en San Francisco yo la compartí con los chicos que arrancaban Instagram. Y me hice amigo del cofundador de Instagram porque él antes era ingeniero o CTO, no me acuerdo, de una compañía llamada Meebo que estaban tratando de hacer un WhatsApp. Y nerdeamos con el tema de comunicación en tiempo real, etcétera, y nos conectamos. Hoy en día es CPO de Anthropic. Y esas son las buenas conexiones de Silicon Valley, que vas caminando por la calle y te encontrás al futuro este, este, de otro. Pero la moraleja de la historia es Latinoamérica tiene ciertas restricciones que son increíbles para el desarrollo de la tecnología. Capaz la gente que tenga, que sea creada en Latinoamérica va a andar mejor en celulares porque no todo el mundo tiene laptops o va a ser más tolerante a los fallos porque capaz la gente no tiene esa capacidad de prompting. Siempre en donde haya limitaciones y barreras, la tecnología incluso sale mejor porque tiene que superar esas barreras. A veces acá nos volvemos vagos porque tenemos todos, yo tengo el último iPhone, la última laptop. No, está bueno llegar a la escala de voy a hacer un agente que toda persona en Brasil lo puede usar.

Yo me acuerdo ver el laboratorio de WhatsApp, y el laboratorio de WhatsApp eran un montón de teléfonos de gama baja terribles, pero terribles. Y ellos tienen esta cultura de reducir el ancho de banda y la calidad en la oficina.

Me encanta contar esta historia porque a veces uno se olvida en el fog of war, en la neblina, uno piensa ya todos los problemas han sido resueltos. Pensá cuántas plataformas de chat existían antes de que WhatsApp se comiera el mundo. Y se puede resolver con muy buena ingeniería y con muy buena interfaz de usuario y con pequeños detalles como lo que dijiste, que uno el número de celular al perfil. Pequeñas cositas pueden cambiar el mundo.

Linus Torvalds se inventó Git un fin de semana empujado simplemente por la ira. Entonces es completamente posible. Sí. Oye, y la última, última, última. Yo sé que mentí, pero esta última, última. ¿Cómo todo este valor no se lo comen los laboratorios de AI? Cómo a medida que los LLMs vainilla estándar se vuelven increíblemente súper inteligentes, impresionantemente poderosos, multimodales hasta el fondo, no son la forma estándar. Igual como Google se come un montón de valor o como Facebook se come un montón de valor para que llegue a la caja y le llegue a la caja. ¿Cómo uso esto para la industria de la ingeniería civil? Y ¿cómo uso esto para la industria de las leyes? Y un montón de startups que, o sea, si lo piensas, ¿cómo se llamaba esta compañía que hacía Jasper? A la que los primeros en usar ChatGPT que hacían copy, ellos desaparecieron y ellos agarraron un montón de valor porque tuvieron acceso a GPT-3 antes de que ChatGPT existiera. Y luego ChatGPT se come el valor. ¿Cómo los laboratorios de AI no se comen todo el valor de la capa de apps que se está construyendo arriba del modelo fundacional?

Sí, yo creo que los modelos fundacionales siempre van a tener su app, ¿no? Tienes GPT como modelo fundacional, la app con la que viene es ChatGPT. Para mí eso es como si fuera Word o Excel. Son aplicaciones muy de mucha cintura y van a tener millones y millones de usuarios. Y hoy en día tenés Microsoft Word y tenés Google Docs y tenés un par de otros players. Ponele, digamos que hay 5 a 10 players que tengan una gran plataforma de manejo de documentos a nivel Microsoft, estilo Microsoft Word. Y creo que los generic chatbots va a ser muy semejante a eso. Incluso uno a veces puede subestimar que hay más espacio de lo que uno cree en esas categorías. Por ejemplo, hoy en día está Perplexity, le está yendo a Mistral Chat, le está yendo muy bien.

Sí, eso es muy extraño, pero es verdad.

Va a haber uno en India. Es posible que haya uno en Latinoamérica, va a estar el de Meta. Pero como vos decís, no va a haber espacio para 100.000. Creo que va a haber espacio para— esto es tan impactante y es tan importante esta tecnología que creo que va a haber bastante más espacio del que uno cree. Pero sigamos con la hipótesis de que eso igual está saturado. Pero hoy en día, para seguir viendo la metáfora de Word, uno puede resolver muchos problemas con Word o con Excel. Pero a medida que pasa el tiempo van saliendo problemas que requieren especialización, requieren un agente en particular. Es un agente que no comete cierto tipo de errores, es un agente que está más especializado en un tipo de información, capaz es un agente incluso regulado, ¿no? Por ejemplo, si yo hago un agente que se especializa en leyes, lo tengo que entrenar un poco al modelo para que no diga ciertas cosas. Uno a ChatGPT lo puede hacer que diga cualquier verdura. Entonces sí van a seguir existiendo todas esas cosas. Yo creo que es algo muy positivo porque va a los OpenAI del mundo para hacer que todo el mundo tenga su primer contacto con la inteligencia artificial. Y cuando tenés ese primer contacto con la inteligencia artificial, te va a inspirar a la siguiente innovación. Tal como ChatGPT escribía React lo tenías que copiar y pegar para renderizarlo, etcétera. Eso nos inspiró a que creáramos V0. ChatGPT tiraba un poco de conocimiento de leyes. Eso hizo que salieran los Harveys del mundo. ChatGPT te puede un poco entrenar, te puede recomendar una dieta, pero no es la mejor plataforma para hacerte realmente un programa de entrenamiento y dieta. Llega bastante lejos. Capaz si yo no estoy muy interesado en hacerme un programa de entrenamiento, uso solo ChatGPT. Si todo lo que hago en mi vida es entrenar y mejorar mis características como atleta, es muy probable que vaya a un agent coach especializado en lo que quiero hacer. Y no he visto que eso haya cambiado en los últimos años. De hecho, más y más el mundo se está yendo hacia esa especialización en los agentes. Guillermo, muchísimas gracias.

Guillermo Rauch de Barcel.