Podcast de Itnig: Historias de startups

Este podcast está patrocinado por Qonto.Si tienes una empresa, sabes que uno de los principales retos es poder mantener el control y ver claras tus finanzas. Pagos por un lado, cobros por otro, facturas en otra plataforma…Con Qonto, centralizas todas las finanzas en un solo lugar: cuenta de empresa remunerada, tarjetas para ti y para tu equipo, gestión de gastos y facturación integradas.Crear tu cuenta, aprobar un gasto, emitir una factura… todo rápido, en una misma solución.Obtén la claridad y el control financiero que necesitas.Abre tu cuenta hoy y empieza gratis.https://qonto.com/es

En esta tertulia volvemos al formato clásico con Jordi para comentar una semana cargada de temas alrededor de la inteligencia artificial, la tecnología y el futuro de las empresas.

Hablamos del viaje a Seattle para un evento de Microsoft con Satya Nadella y CEOs de algunas de las compañías más importantes del mundo, de lo que se respira en la élite empresarial global y de cómo están pensando los grandes líderes sobre IA, ciberseguridad, regulación, geopolítica y transición laboral.

También entramos a fondo en el miedo creciente alrededor de la ciberseguridad con modelos cada vez más capaces, especialmente a raíz de Mythos, el modelo de Anthropic que no se ha lanzado públicamente por su potencia en este campo.

Comentamos por qué Microsoft habría alertado sobre sus capacidades, cómo modelos así podrían encadenar ataques complejos imposibles de ejecutar para un humano medio, y qué implicaciones tiene esto para empresas, GitHub, Cloudflare, supply chain, credenciales y sistemas legacy.

Además, debatimos sobre el futuro del trabajo, la regulación de la IA en Europa y Estados Unidos, el crecimiento explosivo de Anthropic, el papel de Dario Amodei, la carrera por los datacenters y cómo la IA puede transformar campos como la biología, la medicina y la investigación contra el cáncer en los próximos años.

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Hablamos con Marcos Muíño, fundador de YepCode, una startup recién adquirida por Factorial, sobre cómo se construye, se vende y se integra una compañía tecnológica dentro de una empresa en plena fase de escala.

YepCode nace para resolver un problema muy concreto: permitir que las empresas creen integraciones y automatizaciones de forma más rápida, flexible y segura, sin tener que meter cada nuevo desarrollo dentro del core del producto.

Durante la conversación entramos en por qué Factorial decide comprar YepCode, qué papel juegan las integraciones en una compañía SaaS que crece en clientes, países y necesidades operativas, y por qué este tipo de tecnología puede convertirse en una pieza clave para escalar producto.

Hablamos de APIs, automatizaciones, agentes de IA, procesos internos y de cómo pasar de integraciones que antes podían tardar meses a flujos mucho más rápidos y adaptables.También hablamos de la adquisición desde el lado más humano y empresarial: cómo se negocia una operación así, qué significa vender tu startup, por qué no se trata solo de comprar software sino de incorporar talento.

Una conversación muy interesante sobre M&A, producto, timing, cultura y la diferencia entre cerrar una operación y conseguir que la integración funcione.

Además, el episodio marca un nuevo capítulo para Factorial con la apertura de su oficina en A Coruña, impulsada por la incorporación del equipo de YepCode. Una conversación sobre startups, tecnología, integraciones, inteligencia artificial y expansión territorial, con una idea de fondo muy clara: cuando una compañía crece, el verdadero reto no es solo vender más, sino construir la infraestructura que permita seguir escalando.
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Index:
00:00:00 — Trailer
00:01:05 — Intro: Factorial compra YepCode
00:01:32 — Qué es YepCode y cómo nace
00:05:26 — Por qué Factorial necesitaba una nueva capa de integraciones
00:10:14 — El problema de escalar integraciones en una SaaS global
00:12:06 — Comprar software vs incorporar un equipo
00:17:10 — Agentes de IA para crear integraciones
00:22:35 — De meses a semanas: acelerar integraciones
00:40:34 — Integrar herramientas sin API
00:52:48 — Factorial abre oficina en A Coruña
00:56:03 — Cómo se compra una empresa
00:59:58 — Por qué firmar es solo el principio
01:00:08 — Por qué YepCode decide vender a Factorial
01:10:30 — Seguir solos, levantar ronda o integrarse en una empresa mayor
01:18:24 — Cómo se cerró la operación

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En este episodio del podcast de Itnig hablamos con Víctor Pérez y Diego Rodríguez, cofundadores de KREA, una de las startups más interesantes en la nueva ola de inteligencia artificial generativa.
KREA nace con una idea muy clara: construir las herramientas creativas del futuro sobre modelos de IA, permitiendo a diseñadores, artistas, equipos de marketing y creadores generar imágenes, vídeo, 3D y contenido visual de una forma mucho más rápida e intuitiva.
Durante la conversación entramos en cómo funciona KREA por dentro: desde la integración de distintos modelos de IA hasta sus propias herramientas de generación en tiempo real, enhancement de imágenes, fine-tuning de estilos y modelos entrenados para casos creativos concretos.
También hablamos de cómo está cambiando el trabajo creativo, qué partes del proceso se pueden automatizar y por qué, para ellos, la IA no sustituye la creatividad, sino que permite dedicar más tiempo a las ideas y menos a la ejecución repetitiva.
Víctor y Diego explican también la historia detrás de la compañía: cómo empezaron experimentando con modelos generativos antes del boom de la IA, cómo encontraron tracción haciendo accesible research muy reciente al gran público, cómo levantaron financiación en Estados Unidos y por qué acabaron construyendo desde San Francisco. Una historia de producto, velocidad, negociación, talento técnico y decisiones difíciles en uno de los mercados más competitivos del mundo.
Además, hablamos del futuro de KREA, de la competencia con gigantes como Google, Meta, Adobe o Canva, del papel del open source, de los costes de computación, de la importancia de los datos y de por qué creen que todavía hay espacio para crear una gran compañía independiente en IA creativa.
Una conversación sobre startups, producto, inteligencia artificial y una idea que resume muy bien el episodio: todo se puede hackear.
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Can AI agents do more than write code?
David Cortés Fulla, Staff Engineer at Shopify, shows how pi-autoresearch lets agents run autonomous engineering experiments against any measurable metric.
The talk follows a real developer pain: slow CI and long feedback loops. Instead of manually trying one-off fixes, autoresearch gives an AI agent a metric — like build time, installspeed, test performance, bundle size, prompts, or skills — and lets it iterate: propose changes, run checks, keep improvements, reject failures, and repeat.
David explains how this approach helped Shopify speed up backend CI, generate multiple performance improvements, and automate the kind ofvaluable but boring optimization work thatengineers rarely prioritize over feature development.
Agents used to code like us, but faster. Autoresearch lets them run the experiments we never had time for.
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⁠00:00:00 Intro & welcome
00:00:05 David introduces himself & his work at Shopify
00:01:16 The problem: slow feedback loops in development
00:04:27 First experiment with pi — tackling build times
00:08:00 First results — 50% faster builds with parallel workers
00:09:24 Live demo: real project walkthrough
00:13:00 How pi researches, iterates and self-improves
00:16:04 Storing ideas for future iterations across model versions
00:18:30 The results go viral: trending on X, 1,000+ stars, 160+ forks
00:20:15 50+ successful internal experiments at Shopify
00:21:11 Beyond speed: running autonomous feature experiments in parallel
00:22:32 Q&A

What happens when you put an LLM on top of a 25-product SaaS company?   Ilya Zayats, CTO at Factorial, shares the story of building Factorial ONE — an AI agent designed to help users work across HR, payroll, time, talent, finance, IT, documents, permissions, and many other product surfaces.   The first approach looked simple: let the model query the product directly. But the product graph was too large, the GraphQL schema did not fit in context, and the model struggled with product entities, permissions, and stable answers.   The talk follows the evolution from “LLM magic” to a production agent harness: semantic tools, skills, smaller schemas, runtime context, deterministic computation, permissions, and browser-based actions.   The main lesson: useful AI agents are not built by giving the model the whole world. They are built by designing the right harness — context, tools, workflows, permissions, and runtime — so the agent can safely understand the product, take actions, and create new work across it.   Recorded at AI Builders Barcelona.   Speaker: Ilya Zayats, CTO at Factorial   Topics: AI agents, Factorial ONE, SaaS, LLMs, context engineering, tool use, skills, GraphQL, product automation, AI platform, agent harness, enterprise AI