Podcast de Itnig: Historias de startups

¿Cómo se pasa de 0 a 6 millones de euros de facturación recurrente en apenas 3 años?
¿Qué hace falta para construir un equipo comercial que realmente funcione? ¿Y hasta qué punto la inteligencia artificial cambiará el futuro de las ventas?
En este primer episodio de GTM Playbook hablamos con Kai, CEO de Enginy, una startup que ha conseguido crecer hasta casi 100 empleados en solo tres años, revolucionando la forma en la que las empresas encuentran clientes y automatizan sus procesos comerciales.
Durante la conversación profundizamos en cómo construir y escalar un equipo de ventas desde cero, qué buscar al contratar comerciales, cómo estructurar los equipos de SDRs y closers y qué estrategias de captación funcionan mejor.
También hablamos de prospección outbound, llamadas en frío, comisiones e incentivos, marca personal en LinkedIn, expansión internacional y el impacto real de la IA en los procesos de venta.Este pódcast está patrocinado por Hostinger.
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Index:00:00:00
Intro 00:02:36 ¿La IA sustituirá a los comerciales?
00:06:27 El futuro de los CRM
00:08:05 De consultor a emprendedor
00:12:20 Cómo contratar buenos vendedores
00:17:01 Qué es Enginy y cómo funciona
00:18:41 De 0 a 6M€ en 3 años
00:19:51 Cuándo empezar a escalar ventas
00:23:17 Cómo construir el motor comercial
00:29:00 Cómo estructurar el equipo de ventas
00:34:00 Comisiones e incentivos comerciales
00:44:00 Partnerships y captación de clientes
00:52:00 ¿Sigue funcionando la llamada en frío?
01:00:00 LinkedIn y marca personal
01:06:00 SDR vs. Closer
01:18:00 Expansión internacional
01:27:00 El futuro de Enginy
01:32:00 Herramientas para vender más

Los agentes de inteligencia artificial ya no se limitan a responder preguntas. Ahora pueden leer tus emails, gestionar tu calendario, negociar contratos, reservar hoteles, hablar con otras personas e incluso tomar decisiones sin esperar a que se lo pidas.

En esta tertulia hablamos con César sobre la nueva generación de personal agents y la carrera que se está formando alrededor de ellos: Instinct, Muse de Meta, Dots de OpenAI, Idem y el resto de herramientas que quieren convertirse en la capa que gestione nuestra vida digital.

Analizamos qué diferencia realmente a estos agentes, cuánto cuesta utilizarlos, por qué la proactividad es tan importante y dónde está el límite entre comodidad, privacidad y seguridad. También contamos varios casos reales en los que los agentes han conseguido resolver tareas sorprendentemente complejas… y otros en los que se han pasado de autonomía.

Además, hablamos de la batalla entre OpenAI y Anthropic, el posible IPO de Anthropic, el riesgo de la superinteligencia, el nuevo modelo de Mistral, los world models y la guerra por el talento entre Cognition y Factory.

Y terminamos entrando en una cuestión todavía más profunda: si un agente puede crear dinámicamente la interfaz, las reglas y hasta el backend que necesita para resolver un problema, ¿seguiremos utilizando el software como lo hacemos hoy?

Una tertulia sobre agentes de IA, modelos fundacionales y cómo puede cambiar por completo nuestra relación con el software.

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Índice
00:00:00 Intro
00:03:03 La explosión de los agentes personales de IA
00:12:37 Instinct y la nueva generación de personal agents
00:19:38 Meta entra en la guerra de los agentes
00:24:02 OpenAI lanza su propio agente personal
00:32:36 Lo que un agente ya puede hacer por ti
00:38:35 El peligro de conectar agentes entre sí
00:45:27 La guerra entre modelos de IA
01:03:08 ¿Puede la IA acabar siendo realmente peligrosa?
01:05:10 Mistral y la batalla europea por la IA
01:13:31 Cognition vs Factory
01:20:30 Cómo empezar a utilizar un agente personal
01:25:11 ¿Las interfaces y las apps tienen los días contados?
01:33:28 Cómo evitar que un agente actúe sin permiso
01:36:34 ¿Cuántos grandes modelos de IA sobrevivirán?
01:39:39 El futuro del software: frontend y backend generativos

¿Qué es realmente un ordenador cuántico, para qué sirve y por qué hay empresas pagando millones por ellos?En este episodio hablamos con Marta Estarellas y Víctor Canivell, CEO y presidente de Qilimanjaro Quantum Tech, una compañía nacida en 2019 que construye ordenadores cuánticos desde el software hasta el hardware y que hoy cuenta con unas 80 personas.Qilimanjaro ya ha vendido ordenadores cuánticos, trabaja con el Barcelona Supercomputing Center y cerró el último año con 5,5 millones de euros de facturación.Pero antes de hablar de negocio, intentamos entender lo básico: qué es un qubit, qué diferencia hay entre computación clásica y cuántica, qué significa la superposición y por qué esta tecnología podría permitir resolver ciertos problemas que hoy son extremadamente difíciles de abordar.También hablamos de simulación de moléculas, optimización, inteligencia artificial, escalabilidad y del gran reto de convertir una tecnología todavía incipiente en máquinas realmente útiles para empresas y centros de investigación.Una conversación sobre ciencia, ingeniería, negocio y sobre hasta dónde puede llegar la computación cuántica en los próximos años.👉 Suscríbete a Itnig para más conversaciones sobre negocios reales, startups y marcas🎙️ ¿Quieres participar en el podcast de Itnig o patrocinar uno de los episodios?Aparecer en el podcast: https://tally.so/r/wo1PoePatrocinar el podcast: https://tally.so/r/3EERLNSOBRE ITNIG:🐦 X - ⁠https://x.com/itnig💡 LinkedIn -⁠ / itnig 📸 Instagram - ⁠ / itnig 💌 Newsletter - ⁠https://itnig.net/newsletter/⁠🌐 Web -⁠ https://itnig.net/ ⁠ESCUCHA NUESTRO PODCAST EN:🔊 Spotify: ⁠http://bit.ly/itnigspotify⁠🎙️ Apple Podcast: ⁠http://bit.ly/itnigapple⁠Índice00:00:00 Trailer00:01:30 Qué es Kilimanjaro Quantum Tech00:02:36 Qué es realmente un ordenador cuántico00:20:18 De la teoría a los ordenadores cuánticos actuales00:24:43 El reto de trabajar a temperaturas extremas00:27:47 Cómo nace Kilimanjaro y su enfoque tecnológico00:34:42 Para qué sirve: optimización y simulación00:45:39 Inteligencia artificial + computación cuántica00:55:43 El negocio de Kilimanjaro y quién compra estos ordenadores01:02:38 ¿Existe ya una ventaja cuántica real?01:12:19 Cómo se programa un ordenador cuántico01:18:52 Qubits, errores y el reto de escalar01:24:28 Cuánto cuesta un ordenador cuántico01:25:58 El plan de Kilimanjaro para los próximos años01:58:21 Equipo, visión y construcción de una startup cuántica

La IA está obligándonos a replantear cómo construimos software desde cero. En esta tertulia, Jordi y Bernat hablan de por qué el futuro puede tener muchas menos interfaces, menús y configuraciones, y muchas más aplicaciones capaces de entender objetivos, tomar decisiones y actuar por nosotros.
Comentan los últimos lanzamientos de Anthropic y OpenAI, el salto en velocidad y coste de los nuevos modelos especializados y qué ocurre cuando tareas como clasificar emails, priorizar información o tomar pequeñas decisiones pasan a costar prácticamente cero.
También ponen a prueba la promesa de los agentes personales: sistemas capaces de navegar, comprar, hacer check-in o ejecutar tareas de forma autónoma. El potencial es enorme, pero aparecen nuevos problemas alrededor de la confianza, el sentido común, la privacidad y cuánto estamos dispuestos a delegar.
Y detrás de toda esta carrera aparece una pregunta todavía más grande: si los grandes laboratorios están invirtiendo miles de millones en construir los mejores modelos, ¿quién acabará capturando realmente el valor? ¿OpenAI y Anthropic, las compañías con la distribución y la relación con el usuario, o quienes venden la infraestructura que hace posible todo esto?
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Index:00:00 Intro
05:26 El fin del software como lo conocemos
13:50 De construir software a diseñar “arneses”
19:14 OpenAI vs Anthropic: la guerra de modelos
26:00 IA local, Blender y modelos especializados
39:45 IA para clasificar, decidir y automatizar
47:25 Agentes autónomos: comprar, ejecutar y delegar
52:14 ¿Quién captura realmente el valor de la IA?
56:21 Apple, Meta y la batalla por la privacidad

En este episodio del podcast de Itnig hablamos con Antonio Berga y Carlos Serrano, co-CEOs y cofundadores de Embat, la plataforma de tesorería con IA que ya trabaja con cerca de 600 empresas y que acaba de levantar 30 millones de euros liderados por Cathay Innovation.
Durante la conversación entramos en un problema que casi nadie ve: empresas que pierden entre 5 y 7 millones de euros al año por no optimizar su caja, filiales que piden crédito mientras otra filial del mismo grupo tiene medio millón parado, o equipos financieros que dicen "sí a todo" en divisas y descubren que lo que habían vendido vale un 20% menos.
Antonio y Carlos explican cómo funciona Embat por dentro: bancos conectados en más de 75 países, forecast de tesorería, conciliación bancaria automática del 95% y una IA determinista con modelos propios, porque en finanzas lo que el cliente valora es la trazabilidad. Pero la historia de Embat también es personal. Antonio y Carlos cuentan cómo el Covid les quitó el miedo a dejar JP Morgan, cómo montaron una tecnológica sin CTO, cómo quemaron los 200.000€ que pusieron de su bolsillo y cómo han levantado más de 50 millones sin hacer nunca un proceso competitivo.
Una conversación sobre fintech, tesorería, inteligencia artificial, fundraising, venture capital, SaaS B2B y emprendimiento. Suscríbete a Itnig para más conversaciones sobre negocios reales, startups y marcas
👉 Déjanos en los comentarios qué parte de la historia de Embat te ha resultado más interesante.
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Index:
00:00:00 Intro
00:01:24 Empresas que pierden 5-7M€ al año sin saberlo
00:09:23 Divisas: el "sí a todo" que te cuesta un 20%
00:19:59 Cómo venden: outbound, partners e inbound
00:24:15 600 clientes y por qué no publican su ARR
00:31:17 Qué hace Embat: forecast y conciliación con IA
00:42:32 Por qué su IA tiene que ser determinista
00:46:01 "Pasé año y medio con miedo absoluto a la IA"
00:47:41 De JP Morgan a emprender
00:57:25 Montar una tecnológica sin saber programar
01:01:12 De 200.000€ propios a levantar más de 50M€
01:09:07 ¿Venderían Embat a SAP por 500M€?
01:10:59 El plan a 10 años: convertirse en banco