TERRY GUTIERREZ: TESLA, Inteligencia Artificial y el FUTURO de la HUMANIDAD #403

Y me dice, no sé si vas a sobrevivir el día. Me estaciono fuera de Tesla y de repente me hablan de Estados Unidos. What the fuck are you doing? Y yo pálida, ¿de qué me estás hablando? Me dice, hay 350 notas de tu cambio de rol, a Elon no le gusta esto. Y me cuelga. Y yo, pues no había ni entrado. Yo presenté un plan que era crecer 10x en 5 años. ¿Qué necesitaría pasar para que ese plan sea una realidad en 18 meses? Y la pregunta que yo los invito a todos, si tú tienes una meta a 5 años, pregúntate qué necesitarías para que fuera realidad en 18 meses.

O sea, tú ciertamente estás siendo punta de lanza. ¿De qué se está hablando en México?

Híjole, Oso, estamos en pañales. Capacidad estratégica para migrar inteligencia artificial, si las compañías en Estados Unidos y en el mundo están en 90, México está en 32. Ahorita de mis challenges más importantes, no encuentro el talento que necesito para poder escalar. El talento es como cuando sales con alguien, hay que datear despacito, pero una vez que ya estás ahí, si no funciona hay que salirte rápido. Elon me habla y me hace una pregunta, no le puedo decir, güey, déjamelo, paso en grog y te traigo una respuesta. Cuando estás en la hora de la hora, solo traes lo que has cultivado y lo que has trabajado. Las generaciones posteriores habían sido más inteligentes en términos de IQ que la generación anterior. Los millennials fueron la última generación más inteligente que la anterior.

Hay una gran probabilidad de que la AI termine con la humanidad en los próximos 10 años. Tú que lo estás viendo, ¿dónde está tu lana ahorita? ¿Dónde está tu búnker?

¿Cómo me estoy preparando para el fin del mundo? A ver, el único escenario viable para que realmente se dé el fin del mundo como lo predicen tiene que ver si la inteligencia artificial—

Hola y bienvenidos a un nuevo episodio de Cracks Podcast. Yo soy Oso Trava y entrevisto cada semana a las mentes más brillantes para dejarte algo único y práctico que que puedas usar en tu vida diaria. Tercera llamada, nos vemos el jueves 10 de octubre en Business Masters Live. Nos quedan menos de 30 boletos, así que si quieres estar ahí, 8, 9 y 10 de octubre, businessmasters.mx. Hoy regresa a Cracks Terry Gutiérrez Smith. La encuentras en Instagram como @teresagutierrezsmith y ella es exdirectora de Tesla México, hoy en Growth Protocol y mamá de 4. Hoy Terry y yo hablamos de su salida de Tesla, de lo que aprendió, de la forma de trabajar de Elon Musk y sobre todo de su nueva apuesta por la inteligencia artificial. Pero también vamos a llevar esta conversación a algo mucho más personal. ¿Cómo piensa ella del futuro? ¿Cómo cree que está cambiando el mundo? ¿Dónde está poniendo su dinero? ¿Cómo usa su tiempo? Y sobre todo, ¿cómo educa a sus hijos? Así que espero que disfrutes de esta increíblemente interesante y educativa plática con Terry Gutiérrez. Terry, bienvenida de regreso a Cracks Podcast.

Gracias, Oso.

Hace casi 2 años y medio que estuviste aquí y mucho ha cambiado en este mundo. Tú estabas entrando a Tesla, ahora estás saliendo de Tesla. Creo que acababa de salir ChatGPT y hoy, bueno, vamos a hablar de muchas cosas, pero en ese momento tú me dijiste que tu intención y lo que buscabas era de la vida era parar y estar más con tus amigos. ¿Cómo te fue con eso?

No, también reprobadísima. No, sabes qué, que fueron años espectaculares de muchísimo aprendizaje, pero no tanto balance como me hubiera gustado. Creo que mi intención justamente de parar y estar más presente, creo que sí fue más de calidad, pero híjole, el rol me exigió muchísimo. La verdad es que increíble, porque es impresionante lo que el liderazgo de una persona, o sea, trabajar para el genio de la época, te puede caer bien, te puede caer mal, puedes estar de acuerdo, puedes no estar de acuerdo, pero la manera en cómo piensa y cómo estructura su pensamiento es que es una locura. Y simplemente por estar en contacto, pues la verdad es que sí cambia muchísimos paradigmas, mucho mi manera de pensar, mi manera de cómo invertir tiempo, la manera en cómo realmente, o sea, por ejemplo, pero real, de decir una reunión donde no aportas valor, apágate y vete.

A ver, o sea, vámonos, porque nos metemos esa. La vez pasada que viniste no podías, no pudimos usar la palabra Tesla, no podías mencionar que estabas. Creo que no se había, o si se había anunciado, no te dejaban decir todo lo que tenía que ver con media, lo tenías que aprobar. En Estados Unidos, y fue muy complicado hablar, más bien no hablar de eso. Y creo que estuvo mejor porque hoy podemos hablar a toro pasado de 2 años que estuviste por ahí y entender bien justo esto, no, que tal vez estando metida en el bosque, en la intensidad del torbellino, no era tan fácil de explicar, y hoy tal vez con hindsight sí. Entonces cuéntame un poquito, a ver, Llegas a Tesla, ¿qué fue lo que más te sorprendió de llegar ahí? ¿Qué fue lo que fue diferente de, ahora sí que de sopetón, de lo que tú pensabas?

Pues sí, mucho, Oso. La verdad es la manera de trabajar, o sea, es una manera tan bold, o sea, tan enfocado en lo que realmente agrega valor, que todo lo demás, o sea, todo lo que no agrega valor es desperdicio, pero real. Entonces te voy a poner un ejemplo. Nuestros competidores pues tenían distribuidores, invierten en marketing, invierten en comisiones a los vendedores. Nosotros tenemos una estructura pegada al hueso donde de la fábrica lo llevas a una tienda que, by the way, la tienda mide 350 metros cuadrados versus 3000, ¿no? Es un showroom donde tienes 2 coches, donde tienes inventario al hueso y donde todo está enfocado en eficiencia para que todo, 2 cosas, para tener el precio más competitivo del mercado Y lo segundo es para poder seguir invirtiendo en R&D y traer los mejores productos al mercado. No hay inversión en nada más que no sea tener el mejor producto y llevarlo a los consumidores de la manera más eficiente. Y esa percepción es impresionante. Pero también, o sea, por ejemplo, pues muy al principio, no, me toca a mí presentar pues el plan de crecimiento, a presentar la Gigafactory, no, la Gigafactory. No, bueno, eso, eso no estaba siempre, eso estuvo Pues aquí ya estaba cantado. Sí, bueno, el tema es que en esa visión de Elon, de dónde metes tu cash flow que te genere mayor valor en el múltiplo. Y desde el punto de vista de industria, esto no es de la compañía, es mi punto de vista personal. Si tú tienes una industria que está pasando aceite, muchos quebrados, con capacidades excedentes, ¿cómo vas a invertir en fierros para producir otro modelo versus invertir en el capability de AI y manejo autónomo que te va a dar un múltiplo de tecnología. No hace sentido en la tesis. Probablemente yo creo que en el futuro será data centers o fabricación de baterías o algo de las industrias del futuro que realmente le agreguen más valor, pero no en lo tradicional. De hecho, este mismo año, pues, de, o sea, Tenía 4 modelos de coches que además, bueno, es Elon, entonces a mí me da mucha risa, pero eran el modelo S, el modelo 3, el X y el Y.

Y bueno, y la Cybertruck.

Bueno, y la Cybertruck, pero es sexy, ¿no? S, 3, X, Y. Y dejamos de hacer X y S, o sea, somos una empresa de coches que fabrica 2 coches y la Cybertruck y el taxi para enfocarnos en lo que agrega valor al múltiplo. Pero de una manera impresionante. Entonces bueno, en este contexto me toca presentar el plan. Dije bueno, si tengo una oportunidad para presentar el plan, voy a presentar una locura. Y yo presenté un plan que era crecer 10x en 5 años, que me parecía una—

México o Latinoamérica.

México y Latam. Me hicieron un comentario: está fantástico, me encanta la energía, me encanta la agresividad. Pues bueno, al pues al liderazgo de Tesla, ¿no? Y la única cosa que me dijeron fue qué necesitaría pasar para que ese plan sea una realidad en 18 meses. Y salí de ahí diciendo, obvio, porque yo escogí mis apuestas y yo hice unos building blocks para crecer en 5 años, algo bastante agresivo. Pero si lo que quiero crecer es 10x, ¿Cuáles son esos levers que yo puedo mover de orden para poder crecer hoy? Claro, en el entendido que si lo invierto lo tengo que entregar, o sea, tengo que dar ese retorno de la inversión. No entregué 10x en 18 meses, pero sí en 24, y fuimos la región de mayor crecimiento a nivel global. Hicimos el lanzamiento más exitoso de la historia de la compañía, posicionándonos como uno de los jugadores y game changers pues más importantes dentro del mercado, en un contexto pues donde hubo muchos challenges, la verdad. Y pues en ese contexto, imagínate lo que significa. Bueno, además no solamente para mi carrera, pero en el momentum del crecimiento, decir ya no voy a estar en Tesla porque tengo un nuevo proyecto.

A ver, pero espérate, luego vamos a hablar de eso. Acabamos de arrancar, llevamos ni 10 minutos hablando, no me puedes dejar así. O sea, A ver, le presentas este plan a leadership. O sea, en este cuarto estaba Elon Musk, no estaba Elon Musk. Tuviste, a ver, háblame un poquito de si tuviste alguna interacción con él.

Sí, a ver, sí teníamos algunas interacciones con él. Ahora, la verdad es que Elon pues está absolutamente por todo el mundo, pues sí, por todo el mundo y con muchas prioridades. Y dentro de las prioridades obviamente pues están los mercados que más pesan. No, pues que evidentemente son Estados Unidos y China, no. Este, pero sí, o sea, pues mucha cercanía. Yo llegué a reportarle directamente, o sea, estaba Elon, estaba Rush, que Rush era el vicepresidente encargado de todo el desarrollo de inteligencia artificial, y yo reportaba a Rush, no. Cuando te dicen qué tienes que hacer para darlo en 18 meses, no, bueno, primero se rompe en tu cabeza, soy una idiota, porque obvio me van a decir algo así, no. Entonces claro que la primera reacción es decir, chin, hubiera algo no tan agresivo, la verdad. O sea, como que dices, me estoy poniendo yo, porque además un poco va tu credibilidad pues de lo que puedes hacer y lo que no puedes hacer. Pero la realidad es que después, regresando, la estructura mental se me cambió completamente. Dije, claro, si lo que yo tengo que hacer, yo puse esa meta, yo puse que era crecer 10x en 5 años.

¿Cuáles son los cambios fundamentales de pensamiento o los primeros principios que se rompen de pasar de 5 años a 18 meses? O sea, ¿qué es lo que se tiene que romper para que eso suceda?

Lo primero es creer que es una posibilidad. Entonces yo dije, ok, fantástico, si yo tengo que crecer 10x en 18 meses, ¿cuál es esa ingeniería en reversa que me va a llevar a crecer acá? Entonces te voy a poner un ejemplo. Yo había puesto crecer X número de tiendas por año. Bueno, pues entonces en lugar de crecer X número de tiendas por año en 5 años, ¿Qué requeriríamos como equipo, como estrategia, como procesos, como talento que tendríamos que llenar para poderlo hacer una realidad en 18 meses? ¿Se me explicó? Eso es por un ejemplo. Otro ejemplo pues tiene que ver, yo lo divido como en 3.

Uno es que, a ver, hay cosas que son lineales. Sí, hoy vas a vender 1000 coches en 20 tiendas. Bueno, pues entonces pon las 20 tiendas este año, son los mismos 1000 coches. Pero hay cosas que no son lineales. Hay cosas que simplemente el cambio en el cambio temporal o en la fecha de entrega te hace romper la manera de trabajar.

No, y hay cosas que son exponenciales. Te voy a decir, por ejemplo, yo, yo como lo veo en el proceso, o sea, entonces yo veo desde un punto de vista como de planeación, es tener la estrategia, que es decir exactamente qué es lo que quieres lograr. Después, para mí es un tema de procesos, que somos ingenieros y nos fascinan los procesos. Los procesos lo que te permite escalar es lo que te permite dar mejor satisfacción a tu cliente, es lo que te permite integrar la tecnología en tu journey, me parece que tiene todas las oportunidades. Y lo tercero tiene que ver con talento. Y luego, si lo volteas, o sea, como que si fuera una matriz, tiene que ver con en el punto de venta ser fantástico en los básicos, fantástico. O sea, hay cosas que yo les decía a mi equipo, lo que es fácil no se debe de pensar. Y eso tiene que estar al 100% todos los días, porque si yo me tengo que levantar a pensar que la cosa que tiene que ser automática, que es muy fácil, pues entonces no te puedes dedicar tu energía a resolver los problemas que son complejos. Entonces, en lo fácil no dedicamos energía, y eso, la expectativa es al 100%. Eso es lo primero en términos de, de lo segundo, tiene que ver con el proceso de poder llenar tu funnel. Y nosotros teníamos un problema gigantesco porque tú le preguntabas al poli de la esquina y le preguntabas quién es Elon Musk, y él sabía quién es Elon Musk. Pero yo le preguntaba a mi mejor amiga Oye, vas a cambiar de coche, ¿has considerado un Tesla? Y me dice, nunca, jamás. ¿Por qué? ¿Por qué nunca has considerado un Tesla? Y básicamente nosotros teníamos 3 problemas. El primer problema es que pensaban que era muy caro, el primer, el primer challenge que tenemos que resolver. Lo segundo es que no tenían idea de la infraestructura de carga. ¿Cómo cargo? ¿Cuándo cargo? ¿Cuánto me dura? Además, la verdad, con mil tabús y mil hipótesis fuera de lugar, o sea, una ignorancia brutal. Y lo tercero era la tecnología. La gente no conocía la tecnología, pensaban que era un coche súper difícil de manejar, no conocían las ventajas. Y entonces, y además con el challenge de que, ¿sabes cuánto presupuesto teníamos para hacer cosas? Cero, cero presupuesto para invertir en Upper Funnel. Pero nosotros nos tomamos la tarea de poder entender a nuestros clientes, de poder hacer alianzas, y empezamos a salir a la calle y nos empezamos a dar cuenta que cuando las personas se subían al coche y probaban la experiencia, había una conversión gigantesca. Entonces, primero nos dedicamos a tener los básicos fantásticos a la hora de operación, tener el talento correcto para poder operar. El equipo cambió muy rápido, muy rápido. Yo digo que el talento es como, como cuando sales con alguien, no hay que datear despacito, pero una vez que ya estás ahí, si no funciona, hay que salirte rápido. O sea, si no funciona la persona, yo creo que de los errores más grandes que hacemos en las compañías es darle un año de chance a la persona que ya sabes que no te va a dar el ancho. Yo creo que es un alivio para todas las personas. Si no eres buen fit, pues no eres buen fit para esto, pero seguramente hay una posición fantástica donde tú puedes crecer como, como persona y que puedes ayudar a la compañía a crecer. Entonces hicimos ese turnaround rapidísimo y luego nos enfocamos en romper esos tabús y en generar este upper funnel y Llega un momento que es exponencial. ¿Quiénes crees que eran nuestros mejores vendedores?

En los dueños de Tesla.

O sea, yo le vendía un coche a alguien y la semana siguiente quedaban tan impresionados con la experiencia que me traían a la mamá, me traían al hermano, me traían al primo, me traían al amigo. Entonces empezamos a hacer mucha actividad y ese es el efecto exponencial. Llegó un punto donde era tanta la referencia de un cliente tan satisfecho con otro cliente. Claro que mejoramos. Por ejemplo, cuando yo Llegué, un coche lo entregábamos en meses y hoy tú puedes ir a Tesla y lo puedes tener el mismo día. Entonces hay cosas de los fundamentales que cambiamos profundamente. El cliente siempre en el centro de todo, pero es este ecosistema, es este flywheel que, que al principio tomó un poco de tiempo, pero que empezó a tomar este crecimiento exponencial. Y entonces adivina qué, ya cuando habíamos una tienda pues ya la abres sobre las eficiencias gigantescas de las otras y los retornos de la inversión pues eran maravillosos.

¿Cómo cambia para ti entonces? Y si cambió de manera fundamental mi manera de trabajar, ¿qué aprendes ahí que sí te llevas?

No, mil cosas, o sea, mil cosas. Lo primero es, bueno, como te decía, lo primero es que hay ciertos pensamientos que son limitados, son objetivos tuyos. A mí me parece que, no sé, cuando es un proceso de planeación de estrategia en tu compañía y pones cierto objetivo, sí es cierto que casi te toma la misma energía crecer 15% que crecer al doble. Sí es cierto, porque los fundamentales son básicamente los mismos. Y digo, aquí muchas cosas, pero hay 5% de las compañías en el mundo que truenan porque no tienen un product fit. Hicieron un mal assessment. 45% de las compañías truenan porque no tienen el talento correcto, pero el 50% de las compañías truenan porque no llegan a la escala que necesitan para tener ese círculo virtuoso del cash flow, para que te alcance para poder seguir invirtiendo. Entonces, al final sí es una carrera de tiempo. O sea, no tienes tiempo que perder porque cada día que pierdes es un día. Y de hecho Qué chistoso, ahorita que lo pienso, es un poco también como piensa Elon. Entonces, por ejemplo, Elon no paga, no paga, no paga comisiones variables. Por ejemplo, no hay prestación de coche para nadie en la compañía. O sea, son cosas que no lo puedes creer. Yo llegué a Tesla diciendo, ¿cuándo me dan el mío? Nunca, no, o sea, cómpratelo, no. Pero, pero cuando lo ves en el compounding, de decir, claro, porque si tú a 100,000 personas en el mundo les tienes que dar un Tesla, pues entonces tu estructura de costos empieza a volver pues bastante robusta para poder tener esta flexibilidad. Y lo que él decía, entonces había muchas cosas que no pagaba él, pero de repente te das cuenta que es un caso muy famoso, no, le dicen oye, hay una pieza que cuesta $5,000, no, para la ingeniería del coche, no. Y él dice no está aprobado porque es un dineral. Pero de repente le dicen oye, este, una persona tiene que ir a firmar unos planos y tiene que ir a tomar un vuelo privado que cuesta $20,000, y dice que sí, no. Y la pregunta es por qué, o sea, por qué los $5,000 para una pieza de ingeniería no Pero los $20,000 para firmar unos planos sí. Dice, porque esa firma de los planos me va a adelantar 60 días en la venta de un producto que me genera 60 días de cash flow futuro. Entonces, al final todo es un juego de cash flow, ¿no? Eso es lo primero. Entonces, lo primero es que hay paradigmas que son fijos en tu cabeza, que son tuyos. Y la pregunta que yo los invito a todos, desde que yo tuve esta experiencia, es pensar, si tú tienes una meta a 5 años pregúntate qué necesitarías para que fuera realidad en 18 meses. Yo estoy segura que Elon no pensaba que yo iba a lograrlo en 18 meses, pero tampoco eran 5 años. Entonces nos ganamos 3, 3 años de un cash flow fantástico y de resultados que trajimos a la compañía. Eso es lo primero. Lo segundo es que en Tesla los managers operan. No hay la fila de managers que están en su oficina viendo dashboards y dando instrucciones y haciendo coordinación. Si no estás en el piso de venta, y eso la verdad es que yo soy una ingeniera, yo empecé rolando turnos en una fábrica, amo operar, viví en plataformas petroleras y soy muy hands-on. Pero sí es cierto que además, en un mundo cada vez más conectado y cada vez más rápido, La innovación que necesitas no te va a llegar en el tablón en tu oficina, ni en el agente que tienes que te va a decir, oye, tienes que innovar acá. Pasa en el punto de venta. O sea, mis mejores insights para recortar, mejorar, incrementar el CSAT vinieron de estar en el piso de venta, de que mi gente no me contaba lo que era pasar horas vendiendo, de las objeciones, de ir los domingos a entregar coches. Y es donde tienes la riqueza más grande. Y si tú no estás operando tu negocio, Si tú no pasas horas ensuciándote en la operación, si no has hablado con tus clientes más importantes y entiendes qué es lo que les duele, cuáles son tus prioridades, por qué te siguen comprando, si tú no te tomas ese tiempo, pues la realidad es que pierdes conexión y feeling directamente del negocio. Entonces, este, pues esa delicia pues de poder operar, y luego duermen las, literal duerme.

Quería preguntarte un poco de eso porque tú vienes de grandes corporativos en los que todos son comités y y todos son procesos y todos son presentaciones trimestrales. Y aquí un tuitazo a las 3 de la mañana te cambia la estrategia. ¿Cómo lo vivías?

100%. A ver, yo viví la primera gran parte de mi carrera así, muy corporativa. Pero después viene COVID, emprendimos primero con mi mamá y con Mecha, mi hermana. Entonces todo el proceso de levantar capital, de organizarte, de estructurar, de hacerle de todo, de contratar gente, pero ser el financiero, pero un poco de todo. De ahí viene Rappi, que Rappi, qué barbaridad, qué compañía. Simón es un crack, o sea, la energía. Y eso, qué cañón, el privilegio de estar cerca de los fundadores es impresionante lo que aprendes de cómo toman decisiones, de la energía que se requiere para aventarte al riesgo aunque tengas miedo, aunque no tengas la data. La prisa de operar con esa, con esa pasión y con esa hambre es impresionante. Y yo creo que además contratas como quién eres, ¿no? Entonces eso fue una experiencia fantástica. Y luego Tesla, ¿qué pasa? Que claro, yo vengo de hacer una planeación estratégica donde nos juntábamos una semana divina en un hotel precioso, hacer la planeación del año, a planear cada 10 semanas porque Claro, tú tienes que tener la visualización de lo que quieres lograr en 12 meses, en 3 años y lo que sea, pero es tanto lo que cambia hoy en día con la tecnología, con la competencia, con lo que está pasando en la bolsa, con un tweet, que son cosas que no las puedes integrar en tu día a día. Y lo que tienes que tener más, yo creo que las compañías que lo están haciendo muy bien son aquellas que son capaces de iterar más rápido para aprender y reaplicar. Ese para mí me parece, entonces claro, nosotros teníamos una planeación, híjole, yo te diría un objetivo trimestral. O sea, claro que tenemos el objetivo del año, no, pero claro que en esa visualización del cash flow, por ejemplo, una de las métricas más importantes pues era el yield, no. Nosotros no te puedes quedar con un solo coche sin entregar, o sea, de lo que pides lo que no entregas es cash flow que alguien más lo pudo haber entregado, que hubiera podido facturar, que hubiera quedado en el resultado, que no se entregó en algún lado. Entonces ese era el pecado mortal más grande, quedarte con inventario, quedarte con inventario, porque si lo puedes desplazar en alguna otra ubicación, entonces, o sea, como que la manera de operar pues es, no, y ahí estás en el fino detalle de decir no me quiero quedar corto Porque sí puedo maximizar mi resultado, no me quiero quedar corto, pero tampoco me quiero pasar porque no me quiero quedar con una sola pieza. Entonces ese es un poco como el equilibrio. Entonces bueno, ¿qué te diría? Bueno, en resumen, bueno, uno, romper las reglas del juego de la industria completa, de operar completamente distinto de cómo pensábamos que se podría operar. Lo segundo, en romper estos esquemas mentales de decir Pues esos objetivos te los pones tú, pero hay que hacer ese ejercicio de pensar el reverse engineering de qué significaría que tú pudieras crecer al doble o al triple. O sea, Elon no piensa nunca jamás en cómo crecer 10%, él piensa en cómo crecer 10x. Y eso, ¿qué significaría para ti, para tu negocio? A mí me parece un ejercicio fantástico. Lo tercero es operar. Si no operas, te estás perdiendo muchísimo valor, porque si no lo tocas, si no lo sientes, si no estás en contacto con tus clientes, te va a costar muchísimo trabajo simplificar tu operación para poder ser más eficiente. Y entonces, en esta nueva era, poder poner algo de tecnología encima que realmente te ayude a capitalizar las eficiencias que tienes.

Estás hablando de un— querías calmarte y estar más presente con tu familia y amigos, y todo lo que me estás contando es precisamente lo opuesto, ¿no? Y creo que mucha gente que piensa en Elon Musk piensa en este genio de nuestra época, el emprendedor más exitoso de la historia, el hombre más rico del mundo, un trabajador incansable. Pero al mismo tiempo también piensa en todo eso que lo ves como positivo, lo puedes ver como negativo, ¿no? ¿Qué son estas cosas que te rompió? Si es tal vez la palabra nos rompió, pero que ya me dijiste que si te llevas ¿Qué aprendiste ahí que funciona pero que no te llevas, que no usarías?

A ver, hay una parte de cómo se gestiona el talento que es muy transaccional, no, y no hay empatía. Pues es muy transaccional, o sea, sí hay algo de empatía porque al final pues sí tienes que construir equipo y sí tienes que trabajar, pero al final yo sí creo que hay algo que se pierde cuando A ver, todo el mundo está muy emocionado, todo el mundo feliz de colaborar por construir este sueño juntos. Además, bueno, pues obviamente hay una parte de stock que pues al management lo tiene muy emocionado, ¿no? Obviamente las apariciones de Elon y todos los, bueno, todas las noticias que vienen hoy, y sobre todo como esta visión del futuro, pues la verdad es que ser parte de ese sueño es algo fantástico. O sea, sí es algo que da orgullo. Sí, claro, por supuesto. Y como todo, empezamos, este, la sesión escogiendo la pieza de arte, y como cualquier pieza de arte, pues hay claros y hay oscuros. Y para que haya una obra maestra, pues tiene que haber muchas claridades y hay algo de oscuridad, como en todo, ¿no? Pero yo te diría que, este, que dentro de eso Yo creo que no sé si es México por ser una cultura mexicana. Yo creo que también mi propio estilo de liderazgo. Este, a mí me gusta mucho liderar a través del propósito. Entonces claro, nosotros teníamos un— yo siempre le decía a mi equipo, yo pues hay una parte corporativa que tengo que manejar, pero al final la parte de ejecución local pues sí le metíamos pues un sabor distinto, ¿no? Y yo sí tenía sesiones muy cercanas con mi equipo. De hablar el por qué estás aquí, por qué te levantas en la mañana, qué es lo que te enciende tu alma. Yo creo que además soy una fiel convencida, yo en la manera en cómo construyo equipos, que cuando lideras a través del propósito, cuando algo se enciende, algo más se enciende en el equipo que tú tienes, que es mucho más difícil porque no es sentarte a trabajar, vamos a trabajar en la misión de la compañía y la vamos a poner en la pared, eso no es. Pero cuando lideras a través de lo que realmente te mueve, las personas tienen muchísimo mejor desempeño. Al tener mejor desempeño se sienten orgullosos de lo que están haciendo. Al sentirse orgullosos tienen mejor satisfacción, o sea, se sienten más felices, y entonces puedes exigir un poco más. Nosotros mismos vamos levantando la vara de la ejecución. Entonces Para decirte, yo tenía una reunión semanal donde el objetivo, bueno, claro, tenemos una reunión diaria donde revisamos el performance de las tiendas y cómo el ritmo y cómo no tal. Pero en la reunión semanal con todos, en una reunión todo el equipo se juntaba una vez a la semana.

¿Cuánta gente?

Pues el equipo de todo México, no te puedo dar números, pero incluso lo llegamos a hacer regional con el equipo de Colombia y de Chile, a compartir best practices, a decir, oigan, es que estamos en un mes que sabemos que es difícil, estamos en el cierre, yo hice esto que me funcionó cañón, ¿por qué no lo probamos? Y es en esa capacidad de poder iterar y aprender. Semanalmente los 3 que mejor tenían resultados tenían que compartir por qué les fue también como les fue, y los 3 que estaban hasta abajo tenían que compartir qué fue lo que hicieron que les fue tan mal en la semana y cuál era su compromiso para que el equipo tuviera mejor desempeño. Porque yo lo que les decía es, esto es binario, amigos. A mí me vale si no porque yo me fui de vacaciones o me enfermé o mi tía o lo que sea. O llegamos al resultado o no llegamos. Esto es binario y esto es de todo el equipo incompleto. Entonces tanta responsabilidad tienen los que les está yendo increíble para compartir lo que está funcionando como los que están mal, cuál va a ser su compromiso para ponerse al día y no mermar el gran desempeño que tienen los otros.

¿Qué es lo que veías? Y podemos hablar de Tesla o de todo el ecosistema Musk. ¿Qué mueve a la gente que está ahí entregando la vida? O sea, ¿es dinero? ¿Es el potencial de hacerse muy millonarios? Es hacer a la raza humana una especie interplanetaria? ¿Es salvar el planeta con energías limpias? ¿Qué es?

A ver, yo te diría que para mí tiene como dos componentes. El primero tiene que ver, claro, que trabajas para Elon, que eso es suficientemente sexy como para estar en el ecosistema. Pero además él tiene algo cañón. ¿Por qué Elon no está tomando margaritas en un yate en donde tú quieras, en las Maldivas. ¿Por qué?

Lo mismo me pregunto yo.

No, por eso te puede caer bien o te puede caer mal, pero trabajar para un cuate que, y él lo dice, todos los días me levanto a preguntarme cuáles son los grandes problemas de la humanidad y qué tenemos que hacer. Y no solamente eso, estoy dispuesto a poner todo mi capital en riesgo para poder lograrlo. O sea, es fantástico. Y verlo ensuciarse y verlo cruzar en la fábrica.

Y qué fue lo que más, lo más cercano que presenciaste. No sé si hay alguna historia, tú lo viste durmiendo bajo su escritorio, este, o lo viste en una junta haciendo uno de estos cuestionamientos radicales ¿Hubo algo que, o sea, hay una?

A mí me impactó porque aparte estaba casi llegando, no. Bueno, el primer día que yo llegué a Tesla además me tocó tener un call que estaba él, y me acuerdo que me hablan mis hijos y me dicen, ma, ¿cómo vas? O sea, qué emoción Tesla, no. Y les digo, a ver, ¿están listos? Escuchen bien, no. Y les pongo el teléfono así y les digo, acaban de escuchar a Elon Musk, no. No, no puede ser. Así es como arranca un poco mi historia, mi historia en Tesla. Pero lo que me impresionó es poquito tiempo después, digo, es público, no, pero, pero fue todo el tema de su bono, no, claro, que hubo un class action y tal. Y pues bueno, coincide con que recibimos un correo y dice, pues o sea, de antemano gracias a todos, pero pues estamos pasando un momento con muchos retos en la compañía. El 30% de la compañía va a salir en los próximos días. No decía así el mail exactamente, pero un poco como diciéndole, no lo vamos a hacer bien, en el sentido de que si para hacer esta reestructura del 30% hablamos one on one con todos, pues olvídate, nos vamos a tardar 6 meses en ejecutar lo que tenemos. Te va a llegar un correo. Y si tú mañana abres tu computadora y te llega un correo, te agradezco de antemano tus colaboraciones, entrega tu computadora y buena suerte.

¿Qué sentiste cuando viste?

Imagínate el agujero en el estómago. Pero o sea, vivirlo sí está cañón. O sea, por un lado dices, pues sí tenía un sentido de negocio, de eficiencia. O sea, en el sentido de decir, o me tardo 6 meses, pero además esto va atado al precio de la acción, al múltiplo, que también pues si todos tienen un poco de acciones, pues también hay cierto interés, un un poco de todos, que a la compañía le vaya bien. Pero tú no te imaginas al día siguiente la gente entrando a la oficina con la computadora cerrada, llorando, diciendo, es que hasta que no lo vea no es real. Yo llevaba poquísimo en la compañía, no sé si 8 semanas, 12 semanas.

¿Pensaste por un momento que tal vez te tocaba a ti?

No pensaba, porque, porque yo ya para eso tenía el plan de Latam y parecía que estaba bueno. Ahora, también, sí, Sí, no jalaba. Pues ya digo, tengo ahí, este, una historia simpática. O sea, un día antes de entrar yo a Tesla, este, pues publico en mi LinkedIn, no, de que pues ya, este, voy a entrar a Tesla mañana, no. Y nada, pues al día siguiente yo emocionadísima, imagínate, entonces contentísima pensando que luego hacía el equipo, este, No sé, no. Y me estaciono fuera de Tesla y de repente me hablan de Estados Unidos y me dice, no me acuerdo ni el nombre, tipo John, no. Hola, Teres, soy John, the head of security team de US. Y yo, wow, okay, no. How can I help? Me dice, what the fuck are you doing? Y yo pálida, pálida. ¿De qué me estás hablando? O sea, no, ni he entrado, son las 8:45 AM, estoy estacionada afuera de Tesla. ¿De qué hablas? Me dice, hay 350 notas de tu cambio de rol y ya lo tomó Bloomberg, ya lo tomó, y a Elon no le gusta esto. Y me dice, no sé si vas a sobrevivir el día. I don't know if you're gonna make the day. Así, y me cuelga. Y yo pues no había ni entrado, no había ni entrado.

Más rápido de él.

Dejé la mejor chamba de mi vida, que era estar en Rappi con Simón, y te juro que me quedé al lado. Dije, bueno, pues me tocará escribir un libro que diga el día que fui un día CEO de Tesla México. Muy pálida, o sea, entré pálida y no sabía ni qué hacer con mi gente. Y luego una cosa rarísima, porque entonces ya llego y me presento con el equipo, ¿no? Y yo con unos sentimientos encontrados de que neta no sabía si le iba a pasar el día. Este, no sé, a las 2 horas empiezo a ver gente corriendo con caballitos de palo y cascos en la oficina. Y o sea, ¿qué está pasando aquí? O sea, ¿qué hice? Y ya pues no, es que nos tenemos que conectar a la reunión trimestral. Y de repente prenden la reunión de la reunión trimestral y entonces todo mundo hablando de que no sé, de que las carreras, y entonces la carrera del trimestre, y entonces todos disfrazados de caballitos y de tipo jockeys, este. Y de repente se para una directora muy picuda de Estados Unidos y dice, ahora vamos a cabalgar al siguiente cuarto y se para y cabalga afuera. Y diciendo, ¿qué está pasando? O sea, qué cosa más rara. Pero este, pues fue un súper rough start. O sea, sí fue un súper rough start. Ya los 3, fue el día 1, ya sabes. Y pues a los 3 meses me toca, me toca vivir esta experiencia, ¿no? O sea, lo de los caballitos, que es algo como simpático, Después entendí. Esta chava, de las más brillantes que yo conozco, este, con muchísima experiencia en retail. Es muy cansado cuando estás en ventas repetir siempre el mismo mensaje. Entonces lo que ella hizo para una porción de la compañía, que yo en ese momento además no estaba en un muy buen momento ese día, no, pero Este es que ella bautizaba cada trimestre con un tema y al principio me parecía la cosa más, o sea, qué horror, no, pero pues lo tenías que hacer a fuerza, no. Y la realidad es que entendí después que puedes comunicar el mismo mensaje desde distintas historias. Y que eso le da mucha unidad y un sentido de pertenencia. Y sobre todo cuando tienes equipos que son remotos, que tienes que tener una cultura, que tienes que poder cascadear mensajes que son importantes. Entonces, para ponerte un ejemplo, no usamos el mundial, no. Entonces agarras el tema de decir qué hacen los equipos de alto desempeño, no, este, qué sé yo, qué necesitaríamos nosotros como equipo de fútbol para meter goles. El partido se gana en el entrenamiento, no se gana en el partido, porque en el partido no puedes improvisar, cuáles son los procesos del entrenamiento, no. Entonces toda era, todos los días en la reunión diaria tenías que sacar alguna analogía del tema con el desempeño de la gente, no, para construir cultura. Y al final del trimestre todos tenían que estar disfrazados del tema, y pues era muy chistoso porque dabas los resultados y tal, no. Este, pero por ejemplo, después hubo un tema de piratas Por decirte algo. Entonces tenemos que conquistar el tesoro. ¿Cuál es el mapa para llegar al tesoro? ¿Cuáles son esos pasos que construyen? Entonces estás diciendo exactamente lo mismo, lo mismo, nada más que con una historia distinta. Y eso no sabes desde el punto de vista comercial, para equipos que necesitan continuamente estar motivados, el poder dar una retórica y una narrativa, no te imaginas lo poderoso desde el punto de vista de construcción de cultura.

Hoy estás haciendo algo similar, ¿o no?

Bueno, es que hoy mi rol es completamente distinto, pero, pero lo seguía haciendo. Ella salió de la compañía y yo 100% que seguimos haciendo eso en la compañía. Es algo que tiene una potencia gigantesca. Entonces también, por ejemplo, los concursos, toda la premiación, todo el reconocimiento, pues iba al pirata, al jugador de Fórmula 1, no, por ejemplo, Fórmula 1, ¿qué requerirías para hacer un pit ¿No? En menos de tantos segundos, cómo cada quien tiene que saber la posición que ocupa. Este, o sea, hicimos las olimpiadas, hicimos Fórmula 1, hicimos alquimistas, hicimos este qué necesitarías para generar magia, piratas. O sea, cada trimestre nos dedicábamos a escoger un tema que nos ayudara a comunicar la excelencia operativa, sobre todo a los niveles este pues más bajos de la organización, a todos, pero, pero sobre todo los que necesitan como más reforzamiento de mensajes y de cultura. Eso es algo padre.

Oye, Terry, tú y yo hemos platicado muchas veces y me acuerdo que una vez nos fuimos a cenar y yo le apostaba, bueno, le sigo apostando a la compañía como inversionista, no por el play de los coches, no por el play de los taxis, no por el play de los camiones, O sea, por el play de los robots, por Optimus. Y me invitaste al lanzamiento de Optimus aquí en México. Quedé muy decepcionado porque yo esperaba que salieran a bailar y eran unos maniquíes que ni se movieron. Creo que no fui el único, pero tú pudiste verlo. O sea, tú tienes, tú sí ya ves. A ver, Elon dice que va a haber un billón a mediados de los 30, que va a tener capacidad para construir un millón al año en 2030. Cuéntame un poquito qué es lo que estás viendo tú en el futuro de los humanoides.

A ver, yo creo que es una realidad. O sea, yo lo que digo es vamos a ver más cambios en los próximos 20 años que en los últimos 200, sin duda. No solamente por el tema de manejo autónomo. Hoy creo que yo tengo una hija que tiene 14, tenía 11 la última vez que la vi.

Si hubiera estado viendo si la mandabas a estudiar a ser tenista, ya se fue y regresó.

Ya se fue el verano otra vez. Este, mi hijo está en un torneo ahorita, o sea, metidísimos. Sí, estoy en EE.UU. Y este, pero ella me dice, ma, es que yo ya no voy a aprender a manejar. Tiene razón, tiene razón. O sea, no solamente manejo autónomo, por supuesto que ella haya aplicado a R&D, biología. Bueno, uno de los temas grandes de ella es que la expectativa de vida va a crecer a 150 o 200 años. A los humanos que van a vivir 150 años ya nacieron y están en esta generación. Esta generación es la primera generación en toda la era de la humanidad que va a convivir no solamente con inteligencia artificial y un mundo perfectamente autónomo, sino que por supuesto que va a convivir con, con robots en el día a día. La tesis es fantástica porque primero empieza diciendo hagamos eso que es peligroso para los humanos: ir al espacio, meterte en una cueva, una mina, 500 metros bajo tierra, hacer los trabajos peligrosos, pues que la tesis es fantástica. Lo segundo tiene que ver con actividades repetitivas que no agregan valor, como por qué una persona va a estar sellando un papel, pues eso igual lo puede hacer una máquina o ya ni siquiera lo tiene que hacer. Pero lo que voy es trabajos repetitivos que puedas automatizar para que tu gente se pueda enfocar en cosas que agregan valor. Y lo tercero pues tiene que ver con este acompañamiento. Hay comunidades completas en Japón de personas muy mayores que no hay gente que los cuide. O sea, imagínate si en lugar de tener, no sé, o sea, en términos de cuidado a los mayores, cuidados a los enfermos, o sea, hay un rol muy fantástico de cubrir en necesidades específicas de la población. O sea, en lugar de que pues te digo, no sé, una persona mayor esté sola, pues que pueda tener un acompañamiento que lo lleve al baño, que le dé sus medicinas a tiempo, que le haga conversación, que le dé de comer de manera correcta. O sea, hay una parte de cuidado. Entonces eso te diría que es la primera tesis. Y luego, por supuesto, que está pues el acompañamiento, ¿no? O sea, eso de tener un Optimus en tu casa que te puede ayudar a pasear al perro, a hacer actividades, este, pues que no necesariamente agregan mucho valor. Creo que es una realidad muy cercana. O sea, yo creo que vamos a estar viendo los primeros demos. Lamento la decepción, no estaban para dar mi depósito. Hay gente que me decía, le había puesto nombre, se va a llamar Vladimir. Vladimir, unos drinks. Este, no, pero yo creo que a scale, o sea, los primeros, digo, está el experimento del restaurante de Los Ángeles que es muy fantástico, está divertido. Si van a Los Ángeles, vayan, vale mucho la pena. Este, pero yo creo que a finales del año que entra yo creo que vamos a ver este los primeros, este, los primeros pilotos ya pues en el mundo real, ¿no?

¿Cómo cambió tu percepción de la inteligencia artificial estando metido en una de las empresas? No voy a hablar empresas porque no es Tesla, es el ecosistema, ¿no? XAI, SpaceX, Tesla. Que más pues la están desarrollando en el mundo. ¿Qué piensas? ¿Cómo entraste? ¿Cómo saliste? ¿Qué, cómo cambió tu percepción?

Claro, a ver, Tesla no solamente, como tú dices, en el ecosistema. Algo que a mí me fascina de Tesla en particular es que es, ella tiene una aplicación inmediata en mejorar la vida y la calidad de las personas. Y además tenemos data increíble que es pública, obviamente, donde El manejo autónomo es hasta 8 o 10 veces más seguro que si maneja un humano, y yo te lo digo todavía en un límite. Los aviones, los aviones tienen también autopilot, y hasta por regulación, como es más seguro para los humanos que sea autopilot, pues el piloto no puede decidir manejar el avión él solo. Yo creo que eso eventualmente con el manejo autónomo, si es 10 veces más seguro, pues la regulación tiene que también protegernos y decir, pues eso eventualmente será una regulación de nosotros mismos. Pues sí, sí, literal, sí, no. Entonces a mí lo que me encanta es esa aplicación que es real, que es en el día a día y que mejora la calidad de las personas, no. Elon habla en el ecosistema de este concepto que se llama abundancia sostenible, no, y que es esta hiperabundancia del futuro, del poder tener pues sí, la inteligencia artificial aplicada en todos los sectores de tu vida. Y en ese ecosistema, a mí lo que me pasa este año es que yo en enero de este año me toca ver un panel increíble donde está Darío, el fundador de Anthropic, con un cuate despeinado brillante que se llama Jeff Schumacher, hablando justamente de la orquestación de inteligencia artificial. ¿En dónde fue esto? Este panel fue en Davos. Y la orquestación de inteligencia artificial, pues a ver, el tema es 9K compañías están invirtiendo. Solamente depende el número, pero McKinsey, no, o sea, hay ciertas bases, dicen solamente el 10-12% están viendo beneficios realmente en el P&L. Y pues hay todo un reto para poder escalar. Todos queremos, solamente el 4% de los CEOs a nivel global se sienten que tienen una estrategia lista para poder competir con los challenges que tenemos hoy, ¿no? Estaban hablando de AI orchestration, ¿no? De dónde y cómo competir con inteligencia artificial, que me pareció fantástico. Darío decía, es que nosotros nos vamos a comer toda la automatización y productividad un poco de abajo para arriba, porque al final los LLMs, que son large language models, que son lo que conocemos como Gemini Chat, GPT, Grok, dependiendo lo que uses, o lo que sea, Claude, este Tenemos una potencia gigantesca del lenguaje. Tenemos muchos challenges porque son modelos probabilísticos que hay que darle toda la contextualización y quemamos muchos tokens para poder contextualizar y poder aprender. La otra función que es fantástica de los LLMs es poder conectar con otras aplicaciones y dar instrucciones a otras aplicaciones para hacer ciertas funciones. Pero donde hay un challenge gigantesco que está atado un poco con las discusiones de las últimas semanas es que hay un gran porcentaje de alucinaciones, que no sabes por qué la inteligencia artificial decide tomar esta decisión y este camino, y es un poco como un black box, ¿no? Entonces Jeff decía, bueno, sí, pero, y esto es Gartner en Estados Unidos que audita las nuevas tecnologías, pues hay otros nuevos mercados que se están desarrollando alrededor de la inteligencia artificial, y Jeff maneja una compañía de AI neurosimbólica. AI neurosimbólica significa que agarra la potencia de las redes neurales de los LLMs, pero tiene una parte simbólica determinística matemática que le da esa parametrización a la inteligencia artificial. Y entonces, de ser probabilístico se vuelve determinístico.

Se parece, aterrízamelo, se parece.

Te voy a poner ejemplos para que, para que entonces la gran diferenciación es que, o sea, te voy a poner un ejemplo práctico y es a lo mejor un poco chusco, pero nada más para poder ejemplificar. Cuando tienes un modelo probabilístico, por ejemplo, en California los ataques de tiburón en verano suben y el consumo de helado también. Hay una correlación, pero no es causal. No es causal. Para que, de hecho, Mac arriba el otro día, bueno, hace varios meses, puso otro ejemplo de que tú le preguntabas cuántas R había en strawberry y siempre te decía que 2. Y son 3, ¿no? Los LLMs no pueden aprender. De hecho, tú cada vez que le haces una pregunta tiene que pasar por toda la serie de instrucciones y parametrizaciones cada vez que le haces una pregunta. También por eso el consumo de token se ha subido. De hecho, Uber había hecho un presupuesto de todo el año y se lo comieron en 12 meses, en 12 semanas, con lo cual cancelaron todas las licencias. Y JP Morgan, y hay muchas compañías en el mundo que están cancelando sus licencias Porque el costo total de poder operar—

Sí, dicen que están recontratando humanos porque sale más barato contratar humanos que pagar tokens.

Esto es justamente el meollo de la orquestación de inteligencia artificial, es poner al humano donde el humano es más eficiente. De hecho, hay otro ejemplo de otra compañía que se gastó 60 millones de dólares en automatizar un proceso que hacían 3 personas de tiempo completo, pero ya puede salir con los inversionistas a decir, ya tengo AI. No tiene ningún impacto en la rentabilidad del negocio. Y así no va, o sea, eso no va a ser escalable en el tiempo. Bueno, entonces a mí me toca ver este panel, me quedo volada, y un par de semanas después estoy en un evento de 50 CEOs y está Jeff hablando, y está Jeff hablando justamente de este tipo de inteligencia artificial que, o sea, si pudiéramos decir, si pudiéramos mapear en un eje de las X nivel de razonamiento, tuvieras probabilístico donde tienes a todos los LLMs, y del lado determinístico compañías que conocemos como un tipo Palantir, que tiene el contrato más grande de inteligencia artificial del gobierno de Estados Unidos. Lo que pasa es que un Palantir también tiene un use case no tan flexible, ¿no? Y si tú quieres trabajar con Palantir tienes que migrar tu data lake a su data lake, y tiene pues otras series de implicaciones, ¿no? Bueno, después de que explica cómo funciona, y ahorita platicamos un poco más de los ejemplos y cómo se aplica y qué resultados hay, qué es lo que está pasando en el mundo, este, termina la sesión y todos en un silencio de decir qué es esto, ¿no? Y entonces, este, pues levanto la mano y le digo, oye, esto está increíble, pero en Latinoamérica no tenemos la data limpia, o sea, no tenemos data como tienen en Estados Unidos. Entonces, ¿cómo operas en un entorno donde no hay data estructurada? Entonces me explica, me dice, estos modelos que son muy flexibles tienen la capacidad de ingerir 4 tipos de informaciones: la información que tu compañía genera, la información que tu compañía usa pero que no genera, como información de proveedores, ¿no? Otro tipo de data, cualquier tipo de data no estructurada, pueden ser desde videos de TikTok, fotos, WhatsApp, correos electrónicos, Excel, cualquier tipo de información que esté en el ecosistema se puede, entonces se puede procesar. Y un cuarto es que nosotros tenemos dentro de este, de esto, esta herramienta se llama que es una plataforma de razonamiento. Entonces un poco la arquitectura es: hay una plataforma de razonamiento que es como el motor, después hay una cosa nueva nueva que se llama ontología, que lo van a empezar a oír muchísimo, La ontología es el traje a la medida de lo que significa para ti días de inventario, que puede ser diferente para la otra persona, y que al definir los días de inventario en específicos no permites que haya alucinaciones en el sistema. Por eso se parece más un tema como determinístico, ¿no? Y ahí se puede filtrar toda la data para sacar solamente lo que es estadísticamente representativo para resolver un problema matemático que es perfectamente auditable. De hecho, además, imagínate esto: en Estados Unidos, a partir del 2 de agosto, industrias reguladas como seguros no pueden usar por regulación ningún tipo de LLM para core functions como puede ser riesgo, claims, underwriting, incluso precio. Porque como no es auditable, si llega el regulador a decirle: a ver, amigo, imagínate que tú— vamos a agarrar este ejemplo, tú tienes que hacer una inversión de 100 millones de dólares y tú cada vez que usas un agente te puede dar una variabilidad del 10 o el 20%, pues no vas a perder 20 millones de dólares. Y cuando le llegas a preguntar, oye, Oso, ¿por qué hiciste eso? Le pregunté a tal, no, a ver, pregúntale, y te da otra respuesta. Pues no es escalable de ninguna manera. Tiene un rol y es fantástico para algunas cosas, pero no sirve para la toma de decisiones. Y entonces Me voy a regresar. En este panel lo que decían es que en 18 meses va a haber un clic total en que todas las compañías van a tener que tener una plataforma de razonamiento determinístico que regule el comportamiento de los LLMs probabilísticos. Eso es lo que cabe, ¿no? Pero bueno, estábamos en esta reunión y entonces ya me contesta y me dice lo de la data. Y yo, bueno, fantástico, ¿no? Y pues ya silencio y nadie pregunta. Dije, bueno, pues así no. Le dije, bueno, pues otra vez, ¿cuánto tiempo te tarda? Porque si me dices que es una integración de 3 años, pues no jala, ¿no? O sea, ¿cuánto tiempo? O sea, ¿qué onda? ¿Cómo es la implementación? Entonces me empieza a explicar, no, esto vive atrás del firewall del cliente. Nosotros no tenemos acceso a sus datos, nosotros ni siquiera aprendemos con los datos. Vive en tu nube o en tu data center, donde estés. O en tus 50 reps, o donde estés. Y me dice, nuestras implementaciones van entre 3 y 5 semanas. Semanas, ok, no, pues silencio así, no. Y no sé qué, bueno, pues no, ¿cuánto cuesta? No, pues si me dices, güey, cuesta 10 millones de dólares, pues está increíble, pero igual no jala, no. O sea, es 80 veces más barato que cualquier modelo a escala, no. Entonces bueno, ya me dio pena seguir preguntando y entonces se acaba el evento. Nadie más preguntó, no. Y después del evento viene y me dice, ¿quién eres? O sea, ¿qué haces? Vamos a platicar. No, pues estoy en Tesla, estoy dirigiendo la expansión para Latinoamérica. Y me dice, pues estamos creciendo muchísimo porque somos la única compañía de inteligencia artificial neurosimbólica que no solamente somos parte de Davos, que en Davos te digo participan 4 o 5 players grandes de inteligencia artificial, y nosotros, sino que somos los únicos que lo estamos haciendo a escala. Y nosotros tenemos dos problemas a resolver, que era tener credibilidad y poder, volvemos al mismo tema, tener la escala suficiente para tener el músculo. Entonces hicimos un beauty contest con JP Morgan en Nueva York donde invitamos a todas las grandes consultoras del mundo pues a auditar el proceso y a dar fe de cómo funciona la tecnología. Y vinieron 12, y luego quedaron 8, y luego quedaron 3. Y EY compró los derechos de la implementación de esta tecnología. Entonces, EY, como parte de su portafolio, te puede ofrecer una optimización de impuestos, o una consultoría estratégica, o la implementación de inteligencia artificial neurosimbólica para encontrar crecimiento y oportunidades donde no se encuentran. Y lo que pasó también es que al hacer eso, pues entonces tenemos, no sé cuántas oficinas tengan, pero vamos a decir que del día a la mañana pues tenemos 200 oficinas a nivel global donde estamos haciendo un deployment de inteligencia artificial.

¿Qué es capacitación para el equipo de implementación?

Pues que ellos pueden ir a vender. Digo, aunque somos dos compañías separadas, Growth Protocol, que es el nombre de la compañía, es una compañía basada en Estados Unidos. El CEO es Miro Dimitrov, que fue head de R&D de SAP y que es una persona O sea, de esos genios que dices, no puede ser la locura que exista gente así. La oficina está en Nueva York, la tecnología está acá, y tenemos un brazo que nos ayuda a la implementación, pero que además nos da mucha credibilidad. Y qué pasa, te voy a dar ejemplos. Entonces, una compañía de Estados Unidos enorme nos dice, hagan un piloto, yo tengo un problema muy grande de pricing porque no tengo muy buena data estando en Estados Unidos. Porque yo vendo a un retailer y el retailer es el que pone el precio en el punto final para los clientes, ¿no? Pero creo que hay muchas oportunidades que podemos hacer. Entonces nos dice agarren el portafolio más chiquito, que era un portafolio de $50 millones de dólares. Entonces imagínate esto, conectamos data a nivel nacional, data por estado, cada estado además.

Pero es la data de quién, del retailer.

Pues hay data de ventas, hay data, tenemos integradores de tarjetas de crédito que nos comparten Share of wallet, o sea, la cartera. Este, tenemos información de la competencia, tenemos información de, de bases de datos de la industria, tenemos, por ejemplo, conectamos bases de datos de clima porque es una compañía de aires acondicionados. Entonces, la elasticidad de precio pues en diciembre no es igual que la elasticidad de precio en junio, no, ni es lo mismo en Nueva York que en Milwaukee, no. Pero además hay otro tema que imagínate que cada estado y cada county tienen como un diario oficial donde publican ciertos incentivos para el ahorro de consumo de energía de los aires acondicionados, y los publican como en el diario oficial, o sea, cero estructurado, es una publicación en un periódico que queda, ¿no? Entonces nosotros agarramos toda esa data a nivel nacional, después la segmentamos por estado, agarramos esta data no estructurada de los incentivos fiscales, del comportamiento. Además es que también cambia por estado y por county y por tienda. Cambia el landscape competitivo, el entorno competitivo, porque a lo mejor en un estado tienes 5 competidores, pero a lo mejor habrá otro donde solamente tienes 2, ¿no? Y a lo mejor el portafolio de productos es distinto. Entonces agarramos todo ese insight con el perfilamiento del cliente y en 3 semanas, o sea, un proceso que ellos además tenían un equipo de 150 ingenieros haciendo pricing en su compañía, encontramos $20 millones de dólares de EBITDA incremental. Ok, y la racionalidad es por ese KU, por ubicación, por tienda, medimos en base al precio competitivo con los incentivos fiscales, con el volumen de ventas, una elasticidad de precio donde les estábamos sugiriendo incrementalidad de precios sin pegarle al volumen, al volumen de ventas. Y entonces ellos llegaron con toda esta tesis y este análisis, y cómo es perfectamente auditable. Esto les encanta a las empresas reguladas. Está perfectamente claro todo el proceso de cómo se calcula. Y es más, en este tipo de sistemas cada vez que haces una pregunta siempre tienes la misma respuesta. Si la haces tú, si la hago yo, si lo hago en un día, en 4 días, como tiene las reglas del juego muy bien, a menos que cambie la data, bueno, a menos de que cambie el contexto, pero bajo el mismo contexto. Lo que pasa es que si tú hoy abrimos cualquier LLM, le ponemos el mismo contexto y hacemos la misma pregunta, y nos una distinta respuesta. Y es más, si tú en tu misma herramienta en media hora se te borra y le vuelves a hacer la pregunta, te va a dar una respuesta completamente distinta. Entonces eso es lo que es muy frustrante a la hora de escalar y poder auditar los resultados. Bueno, resulta que ellos van con este, con este ejercicio a negociar con el retailer y 3 semanas después están capitalizando $20 millones de dólares incrementales en su presupuesto. Y entonces claro que dicen, a ver, espérate, ¿qué es esto? O sea, vamos a seguir conectando más cosas. Y entonces nos dicen, bueno, ok, tengo un problema gigantesco en garantías, me devuelven un porcentaje por arriba del mercado. Y entonces, este, parte de, o sea, hay dos maneras de trabajar en este tipo de inteligencia artificial. Uno es como los workflows, que son cosas que trabajan 24/7, que son cosas automatizadas conectadas con esta ontología, con estas reglas del juego, de tu negocio, son estos procesos core de tu negocio. Y luego hay una interfaz neural que es como tipo un LLM, donde tú le puedes hacer preguntas, pero la interfaz de atrás es simbólica, ok. Entonces no es, no es probabilístico, sino que es 100% determinado. De hecho, un ingeniero fantástico que nosotros tenemos en Estados Unidos me estaba explicando el cómo se programa en vértices de información. No, y cada vértice tiene 8 ejes. Y cómo vas poniendo los límites de, o sea, imagínate que tienes un eje de las X y un eje de las Y y va rotando para la siguiente variable.

Pero al final del día, o sea, lo que hace esto es simplemente llevar lo que hoy no es tan confiable a un nivel de error prácticamente nulo y auditable y replicable y privado.

Replicable, privado, y tiene otra cosa que es fantástica: tú puedes tener número infinito de usuarios, no consumes tokens, no hay consumo de tokens, y no, entonces no necesitas tanta capacidad de GPUs para poderlo correr.

¿En qué momento decides saltar?

Pues entonces imagínate, tengo esta conversación y digo, qué locura. Y me dice, ve a conocer a mi socio a Nueva York. Entonces pues voy a Nueva York a conocer a Miro, me tomo un café con Miro y le digo, Llevo yo operando negocios 25 años, soy emprendedora. Si tu tecnología hace lo que dice que hace, yo no he visto, o sea, como director de negocio, o sea, y dueño de compañía, tienes una presión gigantesca por crecer, por ser más eficiente, por traer mejor costo, por dar mejor satisfacción a tu cliente. Si tú tienes una herramienta que puede ayudar a todas las compañías a nivel global para encontrar eso y ser más competitivos. O sea, me voló la cabeza, o sea, me voló. Y regresé y claro que la pregunta fue, güey, ¿puedes renunciar a Tesla? ¿Cómo? O sea, qué pantalón. Además, en un momento donde acabas de lograrlo de 5 años en 2, fantástico. Y entonces tengo una persona brillante, o sea, un consejero de mi vida que es mi hermano Alonso Y le hablo y le digo, o sea, güey, ¿qué voy a hacer? Entonces le planteo, le digo, o sea, tengo este rollo y puedo seguir creciendo países y puedo seguir creciendo en la organización, o hay una tipo startup que está creciendo muy consolidada y con los fundamentales correctos, y JP Morgan y EY y todo el rollo, que no nos damos abasto, que estamos creciendo exponencialmente, que estamos redefiniendo el mundo de inteligencia artificial. Y me dice genuinamente, me dice, es que no te entiendo. Y yo, o sea, ¿cómo no me entiendes? ¿Qué te explico? No, me dice, tú estás hoy en un retail muy fancy, muy sexy, muy, estás en Elon y estás en el ecosistema, pero me dice, güey, al final vendes coches. O meterte así profundo en lo que todas las compañías en el mundo van a necesitar. Te vas a volver en el perfil más sexy, más codiciado, más preparado. Me dice de broma, me dice, güey, negocia bien y negocia equity y todo. Si te va bien, como el meme, no habrá señales. A mí sí me van a ver tomando margaritas en Fiji. Pero me dice, güey, si no, si todo sale mal, es el mejor doctorado de tu vida estar en las conversaciones y prepararte para lo que las compañías del futuro van a necesitar para crecer. O sea, llevo 12 semanas, no te puedes imaginar lo que he aprendido, las conversaciones que estoy teniendo, el cómo todos tenemos una hambre y una sed de involucrar inteligencia artificial en nuestra operación, y la realidad es que nadie sabe. Y en tu vida, pues todo, o sea, tiene que ver desde la planeación de la semana, tiene que ver con los menús de mis hijos, los horarios. Tengo una logística ahora, no, no, o sea, te juro que el doctorado de la logística, porque todos mis hijos tienen actividades pues muy complejas, muy diversas, con muchos horarios. Entonces, desde la planeación de la logística, la planeación de los menús, lo que consumimos, el cómo pago mis cuentas, el cómo cobro, el cómo invierto. O sea, pues sí hay una—

¿Cuál es tu stack básico que usas en tu día a día?

Pues depende, depende mucho. Estoy muy concentrada, la verdad, en Claude. Luego tengo otra que me ayuda, por ejemplo, estoy en una nueva fase donde estoy dando muchas conferencias Entonces tengo una parte como de creación de contenido, tengo una de creación de presentaciones, este, pero, pero pues básicamente estoy muy concentrada ahí, la verdad.

Oye, y a ver, estas conversaciones que estás teniendo, muchas son muy deep, muy especializadas, o muy de industria, o muy de big data, vamos a decirlo, o sea, ya de data lakes gigantescos, ¿no? Y por otro lado empezamos a oír estas historias por la que te escribí esta semana, ¿no? El tipo de fin del mundo, el investigador de Anthropic que publica que hay una gran probabilidad de que la AI termine con la humanidad en los próximos 10 años.

¿Qué crees?

¿Qué no crees tú que lo estás viendo? ¿Cómo piensas de esto?

Lo que pasa es que eso viene de unas pruebas de un sandbox de Anthropic que tenía que estar en un ambiente regulado, y solos logran conectarse y logran hacer unos ataques, ¿no? Yo creo que desde el punto de vista de contexto, lo que está pasando es que hay obviamente primero OpenAI versus CloseAI, y Elon Musk dice que es marketing. Pues, y hay otra parte, la verdad, geopolítica de Estados Unidos y Entonces eso es parte de 100% pues del contexto que hay que tomar en cuenta. Lo segundo es que en estos ataques de IA, y un poco yo lo pongo como cuando empezó el internet, cuando empezó el internet pues había unos ciberataques brutales y te metían unos virus, y no, hasta que nos aprendimos a regular. Pero yo creo que la medicina tiene que ver exactamente con eso que lo está generando. Entonces yo no creo, y de hecho un poquito Jensen lo decía la semana pasada, la misma medicina para los ciberataques tiene que ser el desarrollar un tipo firewall como lo desarrollamos con Explorer en su momento, este, para generar esas defensas que se necesitan. Porque, ¿qué crees? O sea, la capacidad de creación, de iteración de las herramientas que hoy existen en ella, y pues no lo vas a poder combatir con human computing. No hay manera. Entonces yo creo que, creo que hay una parte de riesgo donde la infraestructura en el mundo no está lista. O sea, sí estamos en un mundo donde la infraestructura es lineal, donde operamos en CPUs, y claro que si tú sacas un bombazo, pues sí puede haber un riesgo grandísimo. Ahora, yo creo que esto se tiene que regular. Por supuesto que hay una parte de infraestructura que tiene que desarrollarse. Yo sí creo que AI tiene que regular a la propia AI. Hay un concepto muy, este, pues bueno, no sé, interesante, donde, donde hay un comparativo en que la AI se parece un poco a la bomba nuclear, en el sentido que la bomba nuclear generó un mundo más inseguro y más seguro, pero más estable. Entonces, más inseguro porque sí, Hiroshima y Nagasaki, pues sí fue un si le pica a uno, vale, es el fin del mundo, claro. Pero es más estable en los conflictos que estamos viendo hoy. Antes eso hubiera sido la Cuarta y la Quinta Guerra Mundial. Ahora nadie se atreve porque, como todo mundo tiene acceso a la bomba, pues todo mundo lo toma con mucho más cautela de, de no detonarlo. Y un poco en eso se parece también la inteligencia artificial, va a generar un mundo más inseguro pero también mucho más estable porque en algún punto todo mundo va a tener acceso a la misma infraestructura. Y yo creo que el problema grande de todo esto que pasó la semana pasada, donde Elon sí decía, oye, sí hay un riesgo real, sí salió otra noticia que se están poniendo de acuerdo para regularse. Elon salió a decir que desde su perspectiva una manera de poder regularlo es hacer peer reviews. Entonces, que dentro de la misma industria, antes de sacar un modelo, que tus competidores realmente auditen tu modelo para ver que no hay un riesgo grande. Yo creo que tiene que ver también con el tipo de inteligencia que estamos sacando, porque el riesgo grande tiene que ver con las alucinaciones que pasan, el no saber por qué. O sea, si en este sandbox tú no sabes el por qué tuvo la capacidad de salir sin la instrucción, y tiene que ver con esta regulación y este framework de poderse salir, que cuando tú identificas realmente la causa raíz es la única manera donde vas a ponerle estos guardrails. Yo sí creo que va a evolucionar estos modelos híbridos como el que nosotros tenemos, donde si tú realmente pones cuáles son las reglas del juego, pues entonces realmente lo vas a poder regular. Porque como estamos solamente, es una potencia muy grande del lenguaje que está iterando, pero está iterando sobre alucinaciones, y sin un contexto nunca nos van a dar la cantidad de contextos e iteraciones para poder ser finitas la cantidad de escenarios posibles.

La última vez que estuviste aquí decías que veías un futuro brillante. ¿Ha cambiado tu manera de ver el futuro?

No, para nada. Me parece que el futuro, qué chistoso, hablaba igual con mis hijos y me decían, mamá, vivimos en la mejor época. Y ustedes, yo creo que yo vivía en la mejor época, están los 80s, que decías, no tenía celular, no estábamos conectados, estábamos más en contacto con la naturaleza. Pero también es cierto que lo que viene es un futuro pues muy prometedor. O sea, yo creo que la generación de riqueza en los próximos pocos años va a ser exponencial para la humanidad. Y de una manera, imagínate este comparativo, que a mí, imagínate que tú a los cavernícolas les hubieras dicho, tú vas a poder en el futuro ir a una tienda, pagar con dinero, que es algo que no existía, y vas a poder comprar un filete de carne para poder cocinar Mírate que este cavernícola para poder comer carne pues tenía que crecer a la vaca, darle de comer a la vaca, se esperaba un año y medio y entonces mataban a la vaca para por fin comerse un filete de carne. En su mente hubiera sido inconcebible pensar que con un tap en el celular o con un billete tú pudieras comprar el filete ya digerido y yo creo que esa evolución es la que nosotros vamos a ver, o sea, cuando Elon habla de abundancia sostenible si tú tienes acceso infinito a mano de obra a través de los robots, o sea, sin costo, acceso sin costo energía, acceso sin costo a modelos de negocio, en esta hiperabundancia pues lo que Elon y lo que gente muy metida en inteligencia artificial dice es que tú vas a poder ir a comprar tu carne sin tener necesariamente que pagar por lo que estás haciendo, porque va a haber esta súper abundancia en el mundo. Dicen que realmente el único lujo que va a haber son las cosas que las máquinas no van a poder realmente sustituir, como experiencias realmente personalizadas, o sea, como actividades muy puntuales, pero que el lujo como tal ya no va a existir porque va a ser un commodity en el mundo.

A mí me cuesta muchísimo imaginármelo cómo va a ser, O sea, a ver, es que la premisa de que cuando se eliminan todas las restricciones y no hay escasez de ningún tipo, entonces hay para todos, y entonces no hace sentido acumular, y entonces todo el mundo vamos a estar muy bien. Pero no es como que va a pasar de la noche a la mañana. Y lo que sucede de aquí a que eso pasa, los sistemas están, o la infraestructura está preparada para defenderse, o hay una inteligencia artificial que regula la otra inteligencia artificial este periodo de transición es la revolución. Así va a haber revolución social y va a haber disparidad económica y poder. Tal vez. Exacto. Poder. No sé si son las máquinas las que se rebelan o la gente que está harta de que cada vez tienen menos o tienen acceso a menos y hay gente que acumula todo.

Pero como las grandes revoluciones, o sea, yo creo que hay un tema también en las predicciones. Y entonces, por ejemplo, el año pasado decían es que para el año que entra ya no va a haber chamba para los radiólogos porque toda la interpretación de la radiología la va a hacer inteligencia artificial. ¿Qué crees? Sí, pero hoy hay más radiólogos, creo que el doble de lo que había el año pasado. Sí hay una parte que se automatizó, pero hay otra parte que entonces permite abarcar más porcentaje de la humanidad, hacerlo más barato, tener mayor penetración de mercado. Mercado, no. Hay otra parte de las predicciones que decía en 6 a 12 meses el 90% del coding lo va a hacer AI. Mentira. Otra predicción, de 6 a 12 meses el 50% de los entry levels va a ser inteligencia artificial. Mentira. Entonces creo que también hay un tema donde, que también pasó en COVID, que nosotros decíamos bueno, vamos a confiar en los expertos, que el experto nos diga cuál es la predicción. Y entonces el experto biólogo de COVID decía se va a acabar mundo, va a haber 30% de la humanidad que se va a acabar con este virus. Tampoco fue cierto. Y yo creo que es un poco también de las predicciones fatalistas. O sea, Jensen la semana pasada en el Summit de AI, que además si no lo han visto se los recomiendo muchísimo que vean la transmisión del All-In Summit, Jensen decía hay muchísima responsabilidad sobre la hiperfatalización de las predicciones de inteligencia artificial, porque sí es cierto que muchas cosas se van a redefinir. Como por ejemplo con el internet, que decían el retail se va a morir. Hoy retail como industria es 8000 veces más grande de lo que era cuando nosotros éramos chiquitos. Hoy se han redefinido los roles. Claro, hay mucho de última milla, mucho en logística, hay mucho en digital, hay mucho en otras funciones que al final son el ecosistema de retail. Pero eso mismo va a pasar con inteligencia artificial. O sea, lo que se requiere de data centers, de energía, de AI orchestration, a tu punto de prompting. O sea, va a haber otras funciones que van a capitalizar muchísimo valor. Entonces yo sí creo que, a ver, hay muchísima incertidumbre porque sería fantástico tener una bola mágica y decir esto es lo que va a pasar en los 5 años, un poco como con la planeación de negocios. O sea, ni siquiera yo creo que podamos poder, hay tantas cosas que están en el aire que poder planear a un año pues suena difícil. Pero yo creo que el beneficio de lo que estamos viendo en la aplicación real de automatizar ciertas funciones está trayendo muchísimos, cuando se aplica bien, muchísimos beneficios reales en la creación de valor compartido.

Tú eres ingeniera, Terry, y hace rato hablabas de cómo no podemos usar estos modelos de IA generativa probabilísticos porque tienen un rango de error, alucinación muy grande. Este rango que proponen los que están renunciando, los expertos, de 10% de probabilidad, no es trivial. O sea, no es marginal, tiene que ser considerado o no. Y si sí es considerado, entonces aunque sea un caso, un edge case, un cisne negro, es un cisne negro que hay que tomarlo en cuenta, pero que borra el mundo, ¿no? Y que te va a afectar a ti. ¿Qué estás haciendo? O sea, si estás, o sea, como quiero que me digas aquí, y esto no hay, no hay 100,000 personas escuchándote, este, ¿qué estás haciendo? O sea, ¿dónde está tu lana ahorita? ¿Cómo? ¿Dónde está tu búnker? ¿Qué día fuiste por papel de baño? Este, que este tipo de cosas.

A ver, lo primero que yo creo es que tiene que ver justo con este tema de las predicciones. A ver, el único escenario viable para que realmente se dé el fin del mundo como lo predicen, tiene que ver si la inteligencia artificial se apropia del poder militar o de los sistemas financieros. Bueno, sistemas financieros, o como tú decías, no, la energía a nivel global. Bueno, pues hoy, porque el escenario fatalista era en 10 años, no, en 10 años, un día después ya dijeron que en 3, o sea, en una semana nos tumbaron 7 Bueno, eso la verdad mucho DVD, pero a ver, sí creo que hay que tomárselo en serio. Sí creo que sobre todo yo creo que hay esta disparidad entre la infraestructura que hay. O sea, si tú tienes una infraestructura de un gobierno militar que tiene una bomba nuclear que no tiene la robustez de un firewall para poder atacar, además ahí viene a qué vamos a tener que tener todo tipo de AI, no solo, o sea, para poder atacar los hackeos chinos con infraestructura china y los hackeos gringos con los, con infraestructura gringa. O sea, vamos a tener que tener una robustez de poder defender nuestros datos para poder estar ahí. Entonces yo creo que el riesgo real es entre la infraestructura que existe y la potencia. No, no es que, no es que la inteligencia artificial actual sea muy potente, que sí es, pero es más potente que el eslabón más débil. Exactamente, eso es lo que está pasando y ese es el riesgo real. Oye, que hay que tomarle seriedad. Sí, sí hay que tomarle seriedad. Oye, que hay que disminuir el ritmo al cual estamos desarrollando inteligencia artificial, eso no va a pasar. Primero no va a pasar porque además tienes otro competidor que aunque tú te frenes hay otros que no se van a frenar. Entonces tú no vas a poder, es como decir vamos a frenar internet, pues no, no vamos a, vamos a mediar que la gente no compre online, pues no, eso no, eso no va a ser posible. Pero lo que sí es posible desde el punto de vista regulatorio, y que creo que sí hay que tomarlo en cuenta, es cómo vamos a utilizar esta inteligencia. Si esta inteligencia artificial es capaz de generar ataques, pues esta misma inteligencia artificial es capaz de generar esas protecciones y esas defensas necesarias para poder atacar pues esos ataques.

Este, entonces bueno, pues yo creo que sí es una amenaza, pero tal vez te cambio la pregunta porque ya vi que no te gusta pensar en fatalismos, pero ¿Cómo te posicionas entonces para que si el otro 90% de probabilidades es este mundo de abundancia, para que estos momentos de turbulencia caigas mejor parada? O sea, ¿qué estás haciendo? ¿Cómo estás pasando tu tiempo? ¿Qué le dirías, por ejemplo, a tus hijos que van a estudiar, decidir qué van a estudiar ahorita?

O sea, yo sí creo, y ese es un concepto que que lo tengo hace muchos años, que además es parte de las razones por las cuales también la verdad me hizo saltar, que es este tema del retorno de la inversión de tu tiempo. Entonces, ¿cómo estás invirtiendo tu tiempo para prepararte de la mejor manera para lo que venga en el futuro? Yo creo que son varias cosas. Bueno, lo primero, por supuesto, hay que entender qué es lo que está pasando, ¿no? Y a mí algo que sí me impacta es que, no sé, una persona en México pasa entre 12 y 15 horas de pantalla al día, promedio de 6 horas al día en redes sociales. Entonces la pregunta es, pues no sé, igual si le pellizcas un rato a tu Instagram o a tu TikTok o a lo que tú consumas redes en el día a día, pues cómo podrías prepararte mejor para entender lo que está pasando en el ecosistema de inteligencia artificial. Luego yo creo que hay otro tema que, qué cañón, pero fíjate esto qué interesante. De hecho, los millennials, no sé si pasas la raya de los millennials, yo estoy ahí, generación X, pero Me porto como millennial, yo soy chavo ruco básicamente. O sea, los millennials creo que fue la última generación, o sea, por todos los siglos de los siglos las generaciones posteriores habían sido más inteligentes en términos de IQ que la generación anterior. Vaya a ver, los millennials fue la última generación más inteligente que la anterior.

O sea, estás hablando que la generación Z anda medio volando bajo.

Pues es que entre el consumo de plataformas y de no tener tanto pensamiento crítico, no te lo digo yo, te lo dicen los científicos, en el acumulado de la generación tienen menos IQ que los millennials. Entonces yo creo que si ya lo sabes, pues hay un tema de pensar. Qué chistoso, porque vamos a necesitar humanos y personas que tengan capacidad de pensar, de pensamiento crítico. Ahora, si nosotros, y es lo que les decía de broma a mi equipo, la verdad es que a la hora de la hora, si tipo Elon me habla y me hace una pregunta, no le puedo decir, güey, déjamelo, paso en Grok y te traigo una respuesta. Cuando estás en la hora de la hora, solo traes lo que has cultivado y lo que has trabajado. Y si tú dependes al 100% de todas tus respuestas y de todo tu pensamiento crítico delegarlo a la inteligencia artificial, Probablemente vas a ser muy eficiente, pero vas a perder la creación del sentido común y del criterio y del razonamiento crítico que necesitas y vas a necesitar. Son capacidades, por ejemplo, de las cosas que se dice que van a ser de las mejores pagadas son optimizaciones de inteligencia artificial, orquestación de inteligencia artificial. Y para poder estar ahí, pues lo que necesitas es entender el proceso, es entender, es pensar. Entonces, ¿qué? Por ejemplo, yo, ¿qué hago con mis hijos y qué dedicamos el tiempo? Pues sí, apagarnos. Eso sí hacemos muy bien, apagarnos. Es jugar ajedrez, es leer, es pues sí reducir el tiempo de pantalla, sobre todo del consumo que no es eficiente. Digo, si estás haciendo una tarea, si estás viendo una serie, bueno, eso no me parece tan, tan, tan grave pues. Pero sí hay una parte que el ecosistema ya no nos está ayudando a la creación de pensamiento crítico, y eso va a quedar en la responsabilidad de cada una de las personas de hacerse cargo de crear ese pensamiento crítico. La lectura, o sea, no sé si has visto tú los índices de lectura últimamente, te quieres morir. Y la gente que no sabe leer no tiene vocabulario, no sabe escribir, no tiene capacidad de abstracción, no tiene capacidad de storytelling. O sea, estamos perdiendo capacidades que además paradójicamente somos las que vamos a necesitar para no ser reemplazables por esa misma inteligencia artificial. Entonces te voy a poner un ejemplo, un abogado ya no va a hacer contratos. Pero para hacer ese abogado crack que hace estrategia, ¿cómo le va a hacer para tener ese pensamiento crítico y esos kilómetros que no va a tener? Porque no va a tener que ser pasante, porque no va a tener esas horas y kilómetros que a lo mejor los abogados de hoy tuvieron para poder estar y tener ese pensamiento crítico. Entonces, que pues eso sí lo platicamos la vez pasada, pues tengo 2 sesiones a la semana de pluma y papel donde pienso. Pienso en, tengo como 2 espacios, uno donde pienso en el negocio, si estratégicamente estoy logrando lo que quiero lograr, si lo que estoy invirtiendo mi tiempo me está dando los resultados que necesito. Reviso el tema de talento, qué necesito para llegar ahí. O sea, por ejemplo, ahorita tengo la pregunta de decir, si yo quisiera subir la penetración de este tipo de herramientas 10x, pues, ¿cuál es el playbook que quisiera diseñar? Y entonces es una sesión de mucha lluvia de ideas, pero también muy crítica, donde además tengo el registro de los días anteriores y voy haciendo comparaciones y voy haciendo aprendizajes. Y también lo hago pues en mi vida personal, en decir cómo están cada uno de mis hijos, qué es lo que necesitan, este, cuáles son las estrategias, qué ayudas necesitan. Entonces, pues, por lo menos 2 veces a la semana me apago 60, 90 minutos a tener estas sesiones estratégicas. Este, le meto muchas horas en cultivarme, en aprender más inteligencia artificial, en entender qué es lo que está pasando en el mundo, en tener pensamiento crítico y herramientas que me ayuden a tener mejor pensamiento. Y luego la otra que me encanta, que esto siempre lo he hecho desde que estoy en Libero, y mi mamá siempre me decía que yo estaba loca, pero es como que traer conocimiento de otras industrias o de hacer como estos, polinización cruzada, tal cual. Entonces, digo, de Tesla tenemos un ejemplo que es fantástico, pero decir necesitábamos subir el CSAT y no podíamos y no podíamos y no podíamos. El índice de satisfacción del cliente. Y pues tuvimos una sesión estratégica con una cadena de hoteles. Entonces, bueno, tiene nada que ver, claro, pero un concierge se dedica a 100% lo que el cliente quiera, y entonces Entender cómo piensas, cómo estructuras tus procesos, cómo puedes ser muy estructurado pero muy flexible, cómo cobras. Y aprendimos lo que no habíamos aprendido en toda la historia de hacer benchmarks en la misma industria y logramos duplicarlo en tiempo récord. Y como esos ejemplos, yo por ejemplo, si dices bueno, tú cada 12 semanas te sientas a planear tu negocio, y entonces la pregunta: ¿tú cada 12 semanas te sientas a planear tu vida? Hacer una reflexión de si estás llegando a donde quieres llegar, de cuáles son las cosas que tienes que cambiar, de cuáles son esos proyectos importantes. Pues solamente el simple hecho de parar y hacer esa reflexión. Entonces creo que esta cross-polinización de— entonces bueno, esto para decirte que hay que aprender de otras industrias, hay que aprender de otros temas. Yo he estudiado filosofía, pero he estudiado manufactura, estudié manejo de inventarios en Kanban, ahora estudio inteligencia artificial. Pero esto es lo que te permite también tener un criterio como más periférico para poder cruzar ideas que no necesariamente son muy lineales.

¿Qué estás haciendo para posicionarte en términos financieros? Una cosa es lo que estás haciendo con tu tiempo. Ciertamente te has unido a empresas que te pagan bien, te dan upside a través de equity. El patrimonio que has construido, ¿cómo lo posicionas para lo que viene?

Pues a ver, hay una parte que evidentemente tiene que estar pues seguro, o sea, en el sentido de una renta, pues una renta fija. Y otra parte pues que sí estoy en apuestas, ¿no? Entonces pues sí, definitivamente Tesla, algunas, este, Micron, o sea, algunas cosas como—

¿Y esto lo haces tú directamente?

Pues he tenido una mezcla de iteraciones, ¿no? De prueba y error. Yo creo que depende depende de varias cosas. Depende qué tanto tiempo le quieras invertir, depende tu apetito al riesgo, depende si vas a largo plazo o a corto plazo. O sea, como que depende de muchas cosas y he hecho una mezcla de todas. Este, también por supuesto pues muy invertidos en el negocio familiar de tecnología de la salud, este, que esa es una grande apuesta. Y también, este, bueno, ya sabes que somos toda una familia de mucha hambre y así, pues me asocié con con Felipe, mi cuñado Felipe Delgado. Felipe fue el founder de Merama y tenemos un search fund donde estamos invirtiendo en compañías. Entonces la primera es una compañía que de hecho opera María, mi hermana, que es este hospitales veterinarios, pero son los hospitales veterinarios de especialidad, se llama Vetalia. Este, o sea, que ahí la verdad es un poco como hay muy poca trazabilidad de la seriedad de los servicios que se les dan a las mascotas. Entonces, el tema de que sea serio, pero en lo más eficiente, pero lo más barato, y que sea una súper buena experiencia. Y este, y pues buscando oportunidades, traemos ahí un pipeline muy interesante también de proyectos. Entonces, es un fondo que invierte en search funds, o nosotros somos el search fund que invertimos en los emprendedores que operan compañías, ¿no? Entonces, estamos viendo energía, agua, distribución de medicamentos, hospitales veterinarios. Entonces te diría que son como 4 partes. Es una parte que es como inversión fija, hay otra parte pues que es de riesgo en compañías y mucho de tecnología, la verdad. Este, el tercero tiene que ver con la compañía familiar y el cuarto pues tiene que ver en este, pues en este search fund que busca emprendedores fantásticos para poder crecer.

Y más allá del dinero, ¿cómo estás priorizando tu tiempo? O sea, pensando en lo que viene, cada vez pareces meterte a un rol que te requiere todavía más.

Te voy a decir, creo que el rol cambia bastante porque yo, a mí me fascina entender. Entonces ahorita donde paso muchas horas del día pues es entendiendo los modelos y cómo traer valor a las compañías. Pero te diría que la diferencia principal, pues Tesla, yo pasaba 70% de mi tiempo entre piso y gente, coachando gente, entrenando gente, con mi equipo, haciendo, o sea, así muy dedicada. Pues es que además retail es perro, o sea, porque no cierras un día a la semana y resuelves desde no llegó el chavo que trae la llave hasta la presentación, no, con el liderazgo. Y ahora pues paso 70% del tiempo con clientes, clientes muy estratégicos, entendiendo las necesidades de las problemáticas que tenemos las compañías para poder crecer y poder escalar. Entonces las conversaciones son muy distintas. La verdad es que además nosotros pensábamos que de 10 compañías íbamos a tener un hit rate del 30%, o sea, 3 de cada 10, y la realidad es que estamos implementando en 10 de cada 10. Entonces estamos creciendo, estoy contratando equipo, estamos contratando también creciendo el equipo en Estados Unidos. El perfil de los forward deployed engineers está fuera de control. Y el otro 30%, la verdad es que cuando no estoy con clientes, estoy aprendiendo inteligencia artificial.

¿Cómo aprendes? ¿Cuáles son tus fuentes hoy?

Pues a ver, lo que pasa es que esto está muy, digo, hay una parte donde claro, no, pues la parte de prompting y eso, que pues hay una parte que hay que aprender y que hay que hacer uno solo. Pero te diría que en este tema, que es poco más técnico, la realidad es que sí es a través del propio equipo que tenemos de los Forward Deployment Engineers. Y aprendemos, yo que no estoy programando, pero aprendo de los casos específicos de los clientes que tenemos. Entonces tenemos mucha especialización en seguros, en financial institutions, en retail, en compañías de consumo. Y este, y con este rol yo tengo como 2 sombreros. Por una parte soy CEO de Latinoamérica, entonces cualquier industria de cualquier país que tenga que ver con Latinoamérica yo lidero, este, la creación de las soluciones. Pero también soy Global Head de todo lo que tenga que ver con industria de consumo, retail y algo de instituciones financieras a nivel global. Entonces tengo clientes en Israel, en Londres, en Turquía, en Canadá, en Bolivia, lo sabes, ¿no? Entonces, este, aprendo mucho justo de, pues, de los casos de cada uno de los clientes.

Oye, ¿y en tus círculos sigues siendo consejera?

Sí.

En tus círculos, en tus consejos, con tus amigas, este, tus amigos, colegas, esta conversación, o sea, tú ciertamente estás siendo punta de lanza. ¿De qué se está hablando en México?

Híjole, Oso, en pañales. O sea, dicho, me voy a retomar, me tocó ser speaker en un evento en Harvard y MIT, y justo McKinsey vino a presentar unos datos. Y entonces hicieron un benchmark que me pareció súper interesante, que de hecho además sí te lo comparto porque es información pública. Pero haz de cuenta que medían el capability para la migración de inteligencia artificial de los países en desarrollo versus México y Latinoamérica. Estamos por abajo de la mitad en todo. Entonces, por ejemplo, capacidad estratégica para migrar inteligencia artificial, si las compañías en Estados Unidos y en el mundo están en 90, México está en 32. Talento preparado, bueno, yo ahorita de mis challenges más importantes, hablando, es mi cuello de botella más grande es talento. No encuentro el talento que necesito para poder escalar. Escalar. Si hubiera ingenieros fantásticos, data engineers, forward deploy engineers, que tuvieran los capabilities que yo necesito hoy, estaría contratando todos los que hubieran en el mercado. Pero no tenemos talento, capacidad en infraestructura. Todos, todos los índices, que eran como 5, estamos en la tercera parte baja como país en el capability para poder escalar. Y el problema, fíjate, esto que lo dices ahorita, a mí primero me habían ofrecido el rol global y yo lo que les dije es, sí, feliz, pero nadie entiende Latinoamérica como lo entiendo yo. Dame chance de traer esta tecnología a Latinoamérica, especialmente a México, porque si esto no llega rápido a México es que el gap va a ser gigantesco. O sea, si este tipo de tecnología nosotros lo empezamos a implementar como lo estamos implementando en otros países, y nosotros llegamos 5 años atrás, pues es que el gap, además como es exponencial y vas aprendiendo sobre las iteraciones, pues sí se empieza a volver un gap bastante notorio, ¿no? Sí tenemos, bueno, y por el lado positivo hay toda la oportunidad del mundo para poder comernos este pastel y nos tenemos que poner las pilas porque la oportunidad está gigantesca. El momento es ahorita. El momento es ahorita. Como en cualquier grande revolución, los que encuentren oportunidades importantes para poder escalar la van a armar fantástico. Pero hay que entender, y fíjate, en este tema de benchmarks hay que ir y ver qué está haciendo una compañía como yo en Estados Unidos, cómo adquiere usuarios, cómo son sus plataformas de pago, cómo están adquiriendo usuarios, dónde están invirtiendo, qué son las soluciones que están haciendo. Hay que ir y ver, no solamente en tu cuadra, en tu país, sino hay que salir y ver qué es lo que está haciendo el player que está cambiando las reglas del mundo para que tú puedas ser ese player en el ecosistema donde estás.

Háblame del negocio familiar un poquito. Mucho ha pasado, han tenido buenos breakthroughs desde la última vez que platicamos. ¿Cómo van con Preventix?

Pues te diría que La verdad ha sido una odisea, o sea, con todas las grandes aventuras y con muchos retos. La verdad te diría que con un orgullo grandísimo logramos terminar de hacer el desarrollo. Tuvimos que hacer la transferencia de tecnología fuera de México, este, nos lo llevamos a Canadá, terminamos ya la transferencia de tecnología, el producto está O sea, nosotros empezamos con, o sea, el portafolio es bastante amplio, pero empezamos, tenemos un medicamento pulmonar que ya tenemos un socio estratégico fantástico que está desarrollando la estrategia y el escalamiento para 14 países, y eso va volando, ¿no? Tenemos la prueba de detección de cáncer, que esa empezamos como una prueba de laboratorio para que, además es una locura porque no ha habido innovación desde 1930. A nivel global. La alternativa es súper poco exacta. 70% de las mujeres prefieren morirse que hacerse la prueba todos los años. Y nosotros empezamos con una prueba de laboratorio que es como el antígeno prostático pero en sangre. Y para poder escalarlo decidimos hacer un dispositivo médico. Ese dispositivo médico, porque nosotros éramos como una biomédica de referencia donde íbamos por las muestras y las procesábamos dentro de nuestro laboratorio, un poco para tener el control del proceso, pero también pues por un tema de protección de propiedad intelectual. Pero decidimos hacer esa transferencia de tecnología, este, entre Canadá y Estados Unidos. Y hoy, o sea, te diría que literal esta semana tenemos el producto terminado, lo estamos ingresando a Cofepris y también corriendo al mismo tiempo.

¿Es un dispositivo para casa, o sea, para uso personal?

Pues tiene dos variantes, Tenemos uno que es el que usan los laboratorios, pero ya no se necesita ser un laboratorio de referencia, ya cada laboratorio lo puede ejecutar. Es un kit que pueden, cualquier laboratorio en México va a poder sacar sangre. Y es más, en cualquier check-up para cualquier mujer va a poder sacarse hierro, insulina, lípidos y prueba de cáncer como un indicador más de la prueba, que me parece fantástico. Lo que esto tiene es que si tú tienes un indicador de inflamación, pues ve y chécate, como lo mismo que sería en el antígeno prostático. Y tenemos otro formato que es una prueba rápida, que eso está pensado para jornadas médicas, está pensado realmente, y mi mamá que es la fundadora, con un foco muy social de realmente salvar vida de mujeres, el poder llegar a las mujeres marginadas, a las que están en la sierra, en las que no tienen acceso a infraestructura, que con una prueba rápida puedan checarse y que si están en riesgo de muerte pues que vayan y tomen lo que se necesita. Además pasa otra cosa fantástica, porque entonces en lugar de usar la poca infraestructura que tenemos para checar a mujeres que están sanas, que esa infraestructura que tengamos tenga un screening anterior para que las mujeres que lleguen y esa infraestructura se use para curar a las mujeres que realmente están enfermas. Entonces te diría que estamos en fase de lanzamiento, estamos levantando capital, estamos a 3, 2, 1 de cerrar una ronda importantísima para poder escalar, tenemos la patente en 90 países. Estamos, la verdad, los players más grandes de EE.UU., compañías muy grandes con apetito muy grande para poder comprar los derechos comerciales, para poder distribuir la prueba. Y lo mismo en Europa, Japón, y pues los mercados que son importantes. Entonces te diría que emocionadísimos, o sea, después de esta odisea de la verdad sentirnos muy solos en el proceso.

¿Cuánto tiempo llevan?

No, pues 15 años, o sea, 8 de la fundación. Porque la compañía se llama Team Ser, que mi mamá se llama Terry también. Y ya sabes, cuando teníamos que hacer la compañía, mandamos este Salud de la Mujer Mexicana S.A.S.B., rechazado, 100, 100, 100 nombres, no. Hasta que mandamos Team Ser, y Team Ser significa Terry insistió mucho sobre este rollo. Y quedó. Entonces, Timzer, que es la holding, este, ya con 8 años. Pero la verdad es que no existe el ecosistema para innovar, no existen los mecanismos financieros de fondeo, no existe el acompañamiento. Por ejemplo, cuando fuimos a EE.UU. con FDA, con Dr. Oz, este, el indicador de desempeño del chavo que está revisando la patente es el retorno de la inversión del capital en Estados Unidos al aprobar la patente. Fantástico, porque entonces tienes un, claro, tienes que tener la ciencia, o sea, no te van a aprobar algo que no haga sentido, pero el indicador es 100% financiero en proporción a la creación de valor y de empleo en Estados Unidos. Pues sería fantástico que los procesos en México tuvieran esa visión de rama económica y de incentivos alineados. Entonces bueno, creo que lo que hemos hecho es un como outliers, o sea, nos sentimos de repente medio vaqueras, pero lo logramos. Yo creo que es la innovación más importante. Hubo un investigador mexicano que inventó la píldora anticonceptiva, que se fue a Estados Unidos porque no encontró el fondeo y el ecosistema. Yo te diría que no ha existido otra innovación en el mundo biotecnológico que sea tan relevante para México. Entonces, la verdad, como mujeres mexicanas orgullosísimas. Y pues también tenemos un apetito, ONU Mujeres, somos la única compañía privada con la que tiene firmado un MOU. Este, queremos exportar esta tecnología y estamos ahí. Entonces, la verdad, muy emocionadas, muy orgullosas, muy contentas, y pues listas para seguir invirtiendo en pues en más proyectos, ojalá en México.

Y además te pusiste a dar conferencias, como si no fuera poco. ¿De qué estás hablando?

Pues mira, Oso, la verdad de lo que sé, de lo que he hecho toda mi vida. O sea, tengo una conferencia que se llama El Algoritmo del Líder, en que hablo qué necesitan los líderes para competir, para prepararse, para escalar, para manejar la presión en un mundo tan competitivo y tan conectado como el día de hoy. Entonces hablo de algunos fundamentales, ¿no? Y este, y hablo pues del tema que me apasiona brutal, que es el propósito, que yo creo que puedes tener. Y hablo también de, yo pongo un ejemplo, por ejemplo, de este Satella, ¿no? De Microsoft. Y digo, cuando él entró, ¿cómo puede ser que una persona entra a una organización y vamos a decir que el 99% de años está Y de repente el precio de la acción, ¿qué hace ese líder? ¿Qué trae ese líder? Que vamos a decir que más o menos con los mismos procesos, que más o menos con el mismo talento, ¿cuál es esa magia? ¿Qué es ese algo más que el poder de una persona puede hacer para impactar toda la organización? Y soy una apasionada para estudiar, para analizar, para poder desmenuzar, ¿no? ¿Cuáles son como esos hacks del líder que necesitas para competir hoy? Y hay cosas que son, pues digo, no, pues ojalá que hubiera atajos, no. Pues hay una parte donde pues son horas vuelo, no, y pues tienes que hacer la parte difícil. Un poco una historia que a mí me gusta mucho es este de Cristiano Ronaldo, que un día llega a un evento con sus fans, con la gente que lo ha acompañado en toda su carrera, y se levanta. Y imagínate un estadio lleno de gente que lo adora, y agarra el micrófono y lo primero que dice es nadie quiere ser Ronaldo. ¿Cómo nadie? Yo quiero ser Ronaldo, imagínate. Entonces dice, es muy fácil ver las luces, pero es difícil ver todo lo que significa atrás. Y dice él, yo te doy el mapa, yo te doy la receta secreta, te digo a qué hora tienes que levantar, cuántas horas tienes que entrenar, qué tienes que comer, cuántos sacrificios familiares, cuántas horas a la semana de viajes, partidos, Yo te doy la receta secreta, ¿estás dispuesto a cumplirla? Entonces yo creo que hay una parte de, pues, de hacer el trabajo, que ahí no hay, no hay atajos, hay que hacer el trabajo, hay que meterle las horas. Ahora, yo creo que hay un layer adicional que es cómo le metes horas a lo que más valor te genera, que en eso tiene que ver como el retorno a la inversión, en cómo defines esas prioridades y cómo le metes, es dónde metes tus calorías para que tus calorías del día estén enfocadas en aquellas cosas que sistemáticamente te agregan más valor en la chamba, en la vida. Porque además, en esta vida de locura que no existe balance, pues tienes que escoger esas batallas de una manera muy, muy estratégica.

Pues Terry, para cerrar, si pudieras escribir un mensaje en el cielo para que millones de personas lo vieran, ¿qué diría.

Aviéntate con todo, sin miedo. Nos espera una era maravillosa y al final solo tenemos una vida. Así que entre prepararnos, no tener miedo y aventarnos, también garantizar que lo que es importante en tu vida realmente sea lo importante en tu vida.

Pues qué crack, la verdad es que me encanta platicar contigo. No lo hacemos tan seguido como me gustaría. Siempre me dejas con ganas de más, de, pero no solo de oírte más, sino de hacer más. Es increíble todo lo que estás haciendo y estoy seguro que va a ser muy exitosa en todo lo que estás haciendo y con tu familia también. ¿Dónde puede la gente saber más de Growth Protocol, de tus conferencias, contactarte hoy?

Bueno, tengo mi Instagram que tenía un nombre más divertido porque era La Terrible, pero luego me dijeron, güey, tienes que poner algo más, más profesional. Entonces bueno, @teresagutierrezsmith, está de flojera, pero bueno, mi nombre completo, alias La Terrible. Exactamente, exacto. En Instagram, en LinkedIn igual estoy como Teresa Gutiérrez. Este, Growth Protocol, si quisieran saber más, igual te puedo compartir, hay un súper artículo de Harvard que vale la pena leer.

Hoy la empresa, tu tipo, tu target de ahorita, ¿quién sería en México? O sea, ¿qué tamaño? ¿Qué hace?

Pues a ver, son compañías, hay un triángulo que es fantástico para nosotros, que es obviamente compañías grandes de alta frecuencia, alta complejidad, y sobre todo donde no esté la data muy estructurada. Lo que es fantástico de esto es que nos ha pasado de compañías de hoy estoy invirtiendo millones de dólares en limpiar mi data y hacer un data lake, y yo le digo no, no la limpies, te la limpio. O sea, no necesitamos esa limpia y mejor hay que invertir en esta infraestructura que necesitas para crecer. Entonces sí son, por ahora, en esta primera etapa, sería un retailer, distribuidores, aseguradoras, compañías de consumo, este, industriales, este, compañías industriales grandes, compañías de logística, este. Entonces bueno, creo que el scope es bastante, bastante amplio. Protocol, no, www.growthprotocol.ai.

¿Algo que quieras agregar, Terry?

Nada, Oso, gracias. Qué placer estar aquí otra vez contigo.

Igualmente, Terry. Muchas gracias por escuchar este episodio. Y antes de irme, no olvides que si quieres recibir un correo muy corto pero cargado de valor de mi parte todos los días, de lunes a viernes, puedes registrarte para recibir Oso Trava Daily. Todos los días estaré compartiendo alguna noticia, alguna lección, alguna herramienta que pueden ayudarte a ti a mejorar tu negocio, a crecer tu empresa, a ser más productivo y a tener una vida más plena en general. Así que si no te quieres perder de esta información cargada de valor para ti, simplemente ve a cracks.la/correo, déjame tu mail y muy pronto voy a estar en tu inbox. Eso es todo por hoy. Yo soy Oso Trava y espero que tengas una semana de cracks.