YT YouTube2Text

YouTube2Text → Transcripts → CEO Globant: La IA Rompió el Modelo de Outsourcing

CEO Globant: La IA Rompió el Modelo de Outsourcing — Transcript

by Startupeable con Enzo Cavalie · 10,831 words · 1,698 segments · language en · Watch on YouTube

Open in transcriber Summarize with AI Download SRT/VTT

Full transcript

0:00Los AP Pods compañía que yo hubiese
0:02fundado empezando de cero de nuevo.
0:04¿Cuál crees que es ese mayor desacuerdo?
0:06Todo está golpeado porque es como que se
0:08piensa que AI va a servir para
0:09reemplazar absolutamente todo. Es fácil
0:11los primeros 100 m, pero después cuando
0:13querés hacer algo repetitivo
0:14con agentes de esa línea se vuelve más
0:16borrosa.
0:17Va a seguir siendo extremadamente
0:18complejo la implementación de estas
0:20cosas escala y con calidad enterprise
0:23que no es lo mismo que calidad Mateur en
0:25frente a tu computadora. está pasando en
0:28el SAS mismo. El mercado está dudando
0:30cuál es la sostenibilidad.
0:31A veces me da gracia cuando dicen la
0:32compañía de software van a tener un
0:34problema terrible. Okay, fantástico.
0:35¿Quién se va a animar a desarrollar un
0:37SAP?
0:38Martín Migoya es cofundador y SEO de
0:40Glob, una de las mayores empresas de
0:43servicios de tecnología del mundo.
0:45Nacida en Argentina y hoy listada en la
0:48bolsa de Nueva York. La arrancó en una
0:50servilleta con tres amigos hace más de
0:5220 años y hoy Glob tiene más de 30,000
0:55empleados y factura 2,500 millones
0:59dólares al año. Hoy hablamos de por qué
1:01todos creen que la inteligencia
1:02artificial mata a los servicios y al
1:05software y por qué Martín está apostando
1:07todo a exactamente lo contrario.
1:11No solo eres el SEO de una empresa
1:13pública. Me contaron que eres un gran eh
1:16fan de la música o un gran músico
1:19incluso que tienes guitarras, estudio,
1:22una banda y hasta que en una vez te tocó
1:25eh comparar tu setup con Dch de YouTube
1:30en una llamada de Zoom.
1:32¿Qué lugar ocupa la música en tu vida
1:35hoy? Bueno, la música, a ver, la música
1:37significa mucho para mí, tiene mucho que
1:39ver con la eh uno cuando hace música es
1:43como muy parecido a emprender, ¿no? Te
1:45te topá contra una página en blanco y
1:47tenés que decir, "Bueno, ¿qué hago? ¿No
1:49puedo hacer todo lo que puedo? Tengo
1:51todas las notas a mi disposición, todos
1:52los sonidos a a mi disposición, ¿qué
1:54hago?" Y y ese y ese sentido de del
1:58gusto de poder definir qué hacer y qué
2:00no. Eh, es algo que es muy parecido
2:03emprender, ¿no? Cuando vos emprendés
2:04algo, empezá con una página en blanco. Y
2:07muchas de las cosas de la música siempre
2:09son transmitidas a al a a cuando uno
2:13emprende definitivamente de crear
2:15música, ¿no? De crear música, pero
2:16también de escuchar y de interpretar y
2:18de y de pensar y de hacer tus propias
2:20versiones. Pero es un muy lindo hobby.
2:23Eh, lamentablemente con muy poco tiempo,
2:26pero es un muy lindo hobby. Eh, que me
2:28gustaría tener más. Sí, sí, una vez tuve
2:30la suerte de de estar con D, también con
2:33Peter Gabriel en Estados Unidos en un en
2:35un Founders Forum,
2:37eh, y nos pusimos a charlar y él me
2:41mostró las canciones que estaban por
2:42salir y yo le mostré mis canciones. Fue
2:44muy gracioso. Fue muy gracioso. Pero
2:45bueno, nada, es un muy lindo hobby. Muy
2:48lindo hobby.
2:50Mencionaste el el gusto de crear con la
2:53música y y los paralelos con emprender.
2:57¿Cómo crees que eso se se impacta con
2:59EAI?
3:00E bueno, a ver, la creación siempre fue
3:03un lugar en el cual las ideas es una
3:06especie de destilación de ideas, ¿no?
3:08Las ideas que nacen pueden ser muchas
3:10y después pasan por un momento de
3:12análisis, un momento de de de digerirlas
3:15hasta que se ven eh hasta que se ven eh
3:18como mejor expresadas, ¿no? Eh, en el
3:21emprendedorismo pasa exactamente lo
3:23mismo. Yo y yo creo lo que Yay viene a
3:24hacer en ese sentido es como a construir
3:27un puente entre las dos, ¿no? como que
3:29aquella idea que
3:31eh que es buena eh con AI brilla más y
3:34aquella idea que es mala con AI es mucho
3:37más rápido para descartar, ¿no? Yo lo
3:39veo como un catalizador, eh, no no es
3:42algo que específicamente te ayuda a
3:45tener nuevas ideas o ver por dónde ir,
3:47pero sí es una herramienta espectacular
3:49para poder acelerar ideas, eh, viste,
3:52cuando tenés una idea y no la puedes
3:54desarrollar porque, bueno, ahora todo
3:55eso se puede acelerar, pero no no deja
3:59de existir la diferencia entre idea
4:02buena e mala y no deja y no deja de
4:05existir la la diferencia entre capacidad
4:08de ejecutar una idea y y no capacidad de
4:09ejecutar una idea, ¿no? Así que
4:12eh esas cosas no cambian lo sí cambian
4:15[carraspeo] la forma en la que uno lo
4:16hace.
4:19Hablando de ideas, Glob nace como una
4:22idea en una servilleta, en un encuentro
4:24de de ti con tres amigos tuyos, tus tus
4:26socios. Eh, si no me equivoco, la idea
4:29era vender tecnología o software desde
4:32Latinoamérica al resto del mundo y 23
4:35años a prox después, los cuatro siguen
4:37en la compañía. Eso es bastante raro.
4:40¿Qué los ha mantenido juntos tanto
4:42tiempo.
4:43Bueno, yo creo que somos un equipo ser
4:44sólido, ¿no? Y y somos un equipo que
4:49para nosotros está siempre primero el
4:50cliente, lo que opina el cliente. Colgué
4:52recién he llamado con uno de los de mis
4:55CFers que venía a hablar con un cliente
4:57y venía a estar con un en una reunión
4:58larguísima, 2 horas y media y ideas
5:01nuevas y eso nos nos une mucho, ¿no? La
5:03idea de estar cerca de los clientes,
5:05cerca de las cosas que pasan. eh y en
5:07una industria como la nuestra, que es
5:09muy humanos
5:13de relaciones, ¿no? Eh, creo que eso fue
5:18una una fortaleza para nosotros durante
5:20mucho tiempo, siempre desde distintos
5:22roles, eh pero siempre tuvimos eso como
5:25muy presente eh en nosotros y
5:29definitivamente
5:31eh creo que es una de las de las de las
5:33fortalezas nuestras, ¿no? poder armar
5:35equipos y poder hacer que esos equipos
5:38eh tengan éxito. Y nosotros como
5:40founders no somos la excepción de un
5:41buen equipo, eh, y eso lo seguimos lo
5:44seguimos cultivando, ¿no?
5:48Martín, antes de grabar estas
5:51mencionando de que hoy están pasando una
5:52transformación profunda.
5:54Eh, pues globalmente es una empresa que
5:56que empezó hace más de 20 años. llegaron
6:00antes de la pandemia a una evaluación de
6:02casi 10,000 millones de dólares y hoy la
6:04acción ha llegado
6:0615. Wow. Y hoy la acción está más cerca
6:08de pues niveles prepandemia, ¿no? Aunque
6:10la empresa es mucho más grande, eh han
6:12crecido, si no me equivoco, ventas
6:14varias veces, se han multiplicado en
6:15tamaño. ¿Cómo vives ese esa digamos
6:19dicotomía?
6:21Bueno, a veces los mercados eh van hacia
6:25lugares que no necesariamente son eh eh
6:31están bien, ¿no? Ni cuando estaba en 15
6:33estaba bien, ni cuando estaban
6:36en en
6:37lo que está ahora está bien. Yo creo que
6:39hay momentos
6:43en los cuales el mercado entiende que
6:45hay que hacer transformaciones y va a
6:47premiar aquellas compañías que realmente
6:48las haran y creo que Globan es un una
6:53compañía de ese tipo, ¿no? la compañía
6:55que está en una transformación,
6:57en que estamos proponiendo una forma
6:59nueva de negocios, en la que igual
7:01sabemos que tamb bien la la forma
7:03antigua de hacer negocios o la forma
7:06tradicional, no antigua, la forma
7:08tradicional de hacer negocios es una
7:09forma que va a seguir existiendo porque
7:12nuestros clientes necesitan muchísimas
7:14cosas por más que exista y hay entonces
7:18pero también entendemos que hay una
7:19nueva forma que es mucho más sofisticada
7:22y que está dando lugar a la creación de
7:23una nueva industria.
7:25Entonces, para mí eh esto que está
7:28pasando es una es una situación eh
7:31circunstancial que tiene que ver mucho
7:34con la interpretación
7:36de que el mercado entiende que se va a
7:37hacer lo mismo con menos con menos
7:40tiempo y con menos plata, lo cual es
7:42verdad esa parte, pero no es verdad que
7:44va a ser lo mismo,
7:45sino que va a ser eh muchísimo más que
7:48antes.
7:50En ese muchísimo más tiene que ver que
7:54este este tema de poder hacer cosas de
7:57manera más rápida
7:59empieza a liberar primero proyectos y
8:02deuda técnica que viene muy atrás e que
8:05antes no se podían hacer. empieza a
8:07proponer un cambio del 100% de las
8:10interfaces eh que tenemos hoy, ¿no?, en
8:12nuestras aplicaciones móviles que
8:14tenemos en nuestro teléfono. Todas las
8:16aplicaciones funcionan eh sin aprovechar
8:20al máximo lo que podría ser AI para esas
8:22aplicaciones. Entonces, hay un cambio
8:24desde los sistemas operativos hasta el
8:26100% de las aplicaciones que tiene que
8:28pasar y adecuarse a esta nueva
8:30situación.
8:32tiene que haber un proceso de
8:34automatización y repensado de
8:36absolutamente todos los procesos de
8:38todas las compañías, de todo el mundo. Y
8:40cuando digo repensado de los procesos,
8:42digo, son procesos, pero también son
8:44organigramas, son un montón de cosas que
8:47que van a cambiar en las compañías.
8:50Eh, no me meto específicamente en todos
8:53los cambios que va a traer la robótica o
8:55todos los cambios que va a traer eh el
8:58physical AI. Eh, estoy hablando
9:01solamente de información. De repente,
9:03por ejemplo, como cuarto cuarta avenida
9:05violenta de de de cosas que pueden
9:08pasar, podemos hacer sentido de teras y
9:11teras de información que hemos
9:14eh
9:15creo que contamos como 5 petabytes de
9:19informan
9:20dentro de la compañía
9:22y y de repente podemos dar sentido de
9:24eso. Eso antes era prácticamente
9:27imposible. Entonces se abren una
9:30cantidad de avenidas de cambio
9:33en el cual nunca va a ser lo mismo que
9:35antes. Entonces yo creo que la
9:37oportunidad hacia delante nuestra es una
9:39oportunidad fenomenal.
9:42También va a haber un periodo de
9:44transición, un periodo de de que el
9:46mercado entienda esto. Pero déjame
9:48hacerte
9:50un pequeño paralelo.
9:53En el año
9:552000
9:5712, 2011 por ahí,
10:00cuando cuando yo empecé mi carrera era
10:03muy difícil hacer hosting, o sea, tener
10:06computing power disponible para poner un
10:07site al aire. tenía que comprar los
10:10servers. En general, comprábamos de IBM,
10:13de HP o de Del, ¿no? Y comprábamos los
10:16seres físicos. [carraspeo]
10:17Lo segundo que tenías que hacer era
10:18conseguir alguien que te lo hosteara. Lo
10:21tercero que tenías que hacer era
10:22conseguir conectividad y que tuvieses
10:24conectividad muy decente para poder
10:27recibir el tráfico. Lo cuarto que tenías
10:29que hacer era juntar un equipo que
10:30pudiese administrar eso 24x7,
10:33tener energía disponible 24x7. Lo quinto
10:36que tenías que hacer era rogar que no te
10:37viniera un pico de tráfico porque
10:39entonces todo volaba por el aire.
10:41Sí. Lo sexto que tenías que hacer es que
10:43sea un ambiente seguro. Entonces tenías
10:46que elvanar un montón de cosas para
10:48poder hacer hosting que solo las
10:50compañías muy grandes lo podían hacer
10:53hasta que llegó un señor que llama Besos
10:58y dijo, "Tengo algunos servers que me
11:00sobra de Black Friday y los voy a
11:04vender, alquilar en forma." Entonces
11:08agarró tecnología que existía.
11:10Okay. Y la coordinó de manera distinta,
11:13de forma que era extremadamente fácil de
11:15entrar al webpage, comprar los server
11:18que querías y escalar infinitamente,
11:21prácticamente sin ningún costo más que
11:23pagar el consumo de esos servers. Eso
11:27dio lugar a una industria que se llama
11:28el cloud y conectado con el cloud nació
11:32todo un modelo de servicios nuevos que
11:33fue el software a service. entre los dos
11:36suman billones y billones de dólares o
11:39trillones de dólares quizás.
11:42Entonces, de lo que no existía a través
11:45de la coordinación de las tecnologías se
11:46dio lugar a una nueva industria, llamó
11:49el cloud y el software as service. Y en
11:52este momento está pasando algo muy
11:53parecido con la industria de servicios.
11:55La industria de servicios representan 2
11:57trillones de dólares. Depende cómo lo
11:59midas, dos o seis, ¿no? Depende que
12:01incluyas. trillones de dólares. Esa
12:04industria de servicio es una industria
12:06que siempre fue muy friccionada. Tenías
12:08que armar los equipos, tenías que pasar
12:10el RFP, las propuestas. Una vez que
12:13tenías equipo, empezabas a rampear el
12:14equipo. Si se iba alguien de ese equipo,
12:16tenías un problema. y así esa situación
12:19de ida y vuelta que que nos ponemos de
12:21acuerdo en el scope, que no nos ponemos
12:23de acuerdo en el scope, que va
12:25continuamente cambiando, de repente
12:28llegó una tecnología que nos permite
12:29coordinar esos esfuerzos de una manera
12:31totalmente distinta y eso va a dar
12:33lugar, así como en el en el pasado dio
12:36lugar al cloud y al software, va a dar
12:38lugar a lo que a nosotros nos gusta
12:40llamar como AI Native Services o va a
12:43dar lugar a lo que también nos gusta
12:45decir. Depende, depende cómo lo mires.
12:48Es services as a software, ya que
12:51comprar servicios sea extremadamente
12:54fácil, extremadamente escalable,
12:57extremadamente
12:58comprable por un agente.
13:01Y el concepto pasa a ser en cómo
13:05ilvanamos a gentes de y cómo tenemos a
13:08los humanos correctos supervisando para
13:10no hacer consumo excesivo de tokens,
13:13para no hacer cosas que no tengan
13:15sentido, para no generar slop de AI que
13:18tenga que no tenga sentido, para no
13:20gastar tiempo humano vigilando slop.
13:23Entonces,
13:25esa nueva era en la cual la tecnología
13:28se va a meter y los servicios se van a
13:30meter es algo que es eh absolutamente
13:34disruptivo y es el cambio que nosotros
13:35estamos haciendo en Globan. Eso lo
13:38reflejo todos los quarters que he ido
13:40reportando hace tres quer
13:44este va a ser el tercero ahora que vamos
13:46reportando cómo Globan va creciendo en
13:48ese segmento, en el segmento de servicio
13:51nativo de EI, que no se cobran más por
13:53hora,
13:53que no se cobran más por, sino que se
13:56cobran por consumo o se cobran por
13:58output dependiendo el engagement que
14:00tengan.
14:02Entonces, esto, no sé, perdón, me fui
14:05por las ramas, pero la realidad es que
14:07es un cambio muy brutal y quizás sea el
14:09mensaje central.
14:12Esta nueva tecnología está dando lugar a
14:14poder volver a aplicar la teoría de la
14:16coordinación que se aplicó en nuestras
14:17industrias. Pasó antes también con los
14:20containers, pasó con muchas con muchas
14:22cosas, pero ahora nos toca a los
14:24servicios reinventarnos a nosotros
14:26mismos y poder ser la próxima versión de
14:28nosotros mismos.
14:31mencionaste el este cambio brutal.
14:36Me interesa mucho la mentalidad o la
14:39forma en que lo abordas, porque es es un
14:42cambio brutal que no solo está pasando
14:44en servicios, está pasando en el SAS
14:45mismo, está en muchas dudas cuál es su
14:48digamos valor de largo plazo y me y me
14:50gustaría hacer tu opinión más adelante.
14:52Hay muchos, o sea, creo que hay muchos
14:54sectores e industrias donde el mercado
14:56está dudando cuál es la sostenibilidad
14:58dada una tecnología como inteligencia
15:00artificial, incluso startups, ¿no?
15:03que no, o sea, empresas que no son
15:04públicas, que no son grandes empresas,
15:06lo están enfrentando, startups de todos
15:07los tamaños.
15:08Sí.
15:09E y creo, pero creo que al menos en mi
15:12cabeza, una de las uno de los retos que
15:14tiene una empresa pública es que tienes
15:16ese número en pantalla todos los días,
15:18¿no? Que es el precio de la acción, ¿no?
15:20Y hay muchas noticias, hay mucha
15:21narrativa que que a lo mejor es el la
15:24ventaja de ser una empresa, una starta
15:25más pequeña, privada, que no enfrenta
15:28ese digamosle juicio del mercado todos
15:30los días. ¿Cómo vives eso? O sea, tú
15:32miras la acción, la ignoras, cómo juega
15:34en este rol de transformar y de de algún
15:37modo pues empujar a tu equipo, ¿no?, en
15:40en esta nueva dirección.
15:41Mira, acá no se trata de mirar o no
15:43mirar la acción. Yo creo que se trata de
15:44de seguir pensando en el largo plazo.
15:47Eh,
15:49no se puede administrar para el próximo
15:52quarter, eh, hay que administrar para
15:55los próximos 5 años, para los próximos
15:5610 años.
15:58Y yo, yo creo, soy un creyente en eso,
16:00siempre lo fui. El trabajo principal que
16:03tenemos los que los emprendedores que
16:06manejamos empresas o o ejecutivos que
16:09manejan empresas es tener una visión, es
16:12tener una ejecución sobre esa visión y
16:16transmitir nuestro mensaje de qué
16:18queremos hacer. Eh, y con eso se puede
16:21hacer mucho más que mirando la acción.
16:25De hecho, la acción no podemos ni
16:27controlar qué pasa, pero sí podemos
16:29decir, mira, vamos a recomprar acciones.
16:30Sí podemos decir, mira, vamos a mantener
16:33la salud de nuestra compañía. Sí,
16:34podemos decir la reinvención que viene
16:37es esta y esto es lo que queremos hacer
16:39y acá están los resultados de cómo viene
16:41evolucionando.
16:43Así que lo único que podemos controlar
16:46nosotros es operar nuestra compañía, que
16:48nuestros clientes estén felices. Ahora,
16:51seas público o no, y esto es
16:53independiente porque mucha gente que
16:55dice, "No, no, si siendo pública todos
16:57los días en la presión." Yo digo, es lo
16:59mismo que ser privado. ¿Qué vas a
17:01administrar distinto porque sos privado?
17:03Y mi respuesta es no.
17:06No. Entonces, una compañía que no es
17:08pública
17:10tiene que hacer los mismos bets que una
17:12compañía pública y los puede hacer igual
17:15o no que una compañía pública. mirás en
17:18el mercado,
17:20prácticamente nadie o nadie directamente
17:24está viendo este tema de los de los
17:27AIPods y esta forma de entregar
17:29servicios basados en output y en consumo
17:32eh de una manera orquestada, de una
17:34manera articulada como la estamos
17:36pensando nosotros con los CP pods.
17:40Y y bueno, te diría que
17:44eh
17:44cuando hablas de de tu visión del futuro
17:48suena que, o sea, el mercado de
17:50Globoservicios puede ser aún mucho más
17:53grande por lo que habilita el AI, ¿no?
17:56Pero luego está lo que piensa el mercado
17:57hoy. ¿Cuál crees que es ese mayor
17:59desacuerdo entre hacia donde tú crees
18:01que va y lo que el mercado piensa hoy?
18:04Bueno, el mercado el mercado está está
18:07praiseando esto, como te dije antes, es
18:09como que va a ser lo mismo más barato y
18:12yo no creo que vaya a ser lo mismo, yo
18:14creo que va a ser muchísimo más,
18:16eh, y va a haber cambian
18:19del Jevons Paradox de que las empresas
18:22van a consumir más servicios
18:23definitivamente, o sea, van a consumir
18:25más
18:26de todo porque,
18:28a ver, tampoco es que esta tecnología ya
18:31está disponible para todos, no es
18:33la tenemos algunos, está disponible para
18:36todos. Entonces, cada uno tiene que
18:37hacer lo mejor posible con esta
18:39tecnología
18:40y tiene que darle al cliente el mejor
18:42valor posible.
18:43Entonces, por supuesto que es el Jevons
18:45Paradox porque definitivamente hay un
18:49price point que cambia, una factibilidad
18:51de cosas que cambia, entonces quiero
18:53hacer mucho más. Pero no solo eso, acá
18:56pasa otra cosa más que es que compañías
18:59nuevas que vienen
19:02están diseñadas mucho más eficientemente
19:04que las que están ya en el mercado.
19:07Entonces, hay todo un cambio de las
19:08compañías que están en el mercado que
19:09está obligado a pasar.
19:12Entonces, no es solo sí uso AI, no, uso
19:15AI y tengo que transformar mi negocio. A
19:18mí me gusta decir que esta es la
19:20compañía, digamos, eh los EPods, eh son
19:26como la compañía que yo hubiese fundado
19:28empezando de cero de nuevo.
19:31Entonces eh para mí esto es super
19:34importante porque claro, representa ese
19:36pensamiento, ese pensamiento dónde
19:38hubiese empezado, ¿no? Yo creo que los
19:40servicios profesionales van a seguir
19:41siendo necesarios siempre. Siempre vas a
19:44necesitar a alguien que se encargue de
19:45algo para hacer. Como vos dijiste
19:48recién, esto no es algo que vaya a pasar
19:49en una industria, sino que va a pasar en
19:51todas, ¿no? En los servicios
19:53profesionales de tecnología, pero
19:55también los servicios profesionales de
19:56todo tipo contables.
19:58Eh, porque siempre la supervisión humana
20:00y la intención humana va a tener que
20:02estar ahí.
20:03Eh,
20:06pero bueno, es algo que yo es lo que
20:08hubiese hecho si empezara de cero ahora.
20:09Entonces, eh creo que tengo que tengo eh
20:14mucha fe en eso porque es donde veo
20:16además que todo está yendo, que la
20:17demanda está yendo también, ¿no?
20:20Cuando hablas de de esa demanda y te he
20:22escuchado decir que la demanda por
20:24servicios puede crecer hasta en 100
20:26veces, ¿qué eh qué proyectos? O sea, me
20:30da curiosidad, ¿qué estás viendo hoy,
20:32no? Porque todavía estamos en como que
20:35en la yo digo en el minuto uno, ¿no? del
20:37partido de inteligencia artificial. Que
20:39pero qué estás viendo tú de tus clientes
20:41a lo mejor qué proyectos están comprando
20:43hoy que hace 18 meses no hubieran
20:45pedidom. Mira, hay muchos proyectos de
20:48data, hay muchos proyectos de, bueno,
20:51cómo uso este AI. Es una tecnología
20:54complicada usar. fácil los primeros 100
20:56m, pero después cuando querés hacer algo
20:58repetitivo y escalable, a veces me da
21:01gracia cuando dicen, "No,
21:03entonces las compañías de software as
21:05van a tener un problema terrible." Y yo
21:06digo, "Okay, fantástico. Eh, ¿quién se
21:09va a animar a desarrollar un SAP?" Por
21:12dar un ejemplo, ¿no? Que de nuevo, ¿no?
21:14Maneja todo tu sistema contable, que lo
21:16vas a matar y vas a codear un y si te
21:19hace mal la cuenta, ¿quién se va a dar
21:20cuenta? O sea, no no no no hay cosas que
21:23no tienen sentido de las que se dicen y
21:25que son meramente exageraciones,
21:28pero son exageraciones por las cuales
21:30después baja 50 60% en la acción de una
21:33compañía de software de service e
21:35como sales force o
21:37Claro. Entonces digo, no es que la
21:39industria de servicios está golpeada en
21:41general, no, todo está golpeado porque
21:44es como que se piensa que no sé que AI
21:48va a servir para reemplazar
21:49absolutamente todo y yo digo, mira, hay
21:50muchas cosas que no tienen ni sentido
21:52esforzarse.
21:54Entonces, hay muchas tecnologías que
21:57están muy metidas dentro de Entonces,
22:02van a seguir progresando todas las
22:03plataformas de software service ahora
22:05usando tecnología y AI para ser más
22:08efectiva.
22:09Van a seguir eh como te decía hoy eh
22:13todos los proyectos de automatización de
22:15procesos redefiniendo compañías enteras
22:18alrededor de esta nueva tecnología. Eh,
22:21va a existir un montón de plataformas e
22:24interfaces que nosotros ya estamos
22:26viendo que tienen que cambiarse, que vos
22:28lo usas tod decí, "Che, qué manera de
22:30ser burro este sistema, ¿no? No puede
22:32ser como me está contestando." Y vos
22:33decís, "Qué fácil sería, ¿no? Bueno, qué
22:36fácil sería después llevarlo a la
22:38práctica, ¿no? Con 100 millones, 200
22:40millones de usuarios, 300 millones de
22:42usuarios. cambia, cambia el desafío es
22:44distinto. Y en una tecnología que no es
22:47determinística, es una tecnología que
22:50que hay que hacer mucho esfuerzo para
22:51que responda dos veces la misma cosa,
22:54¿no? Entonces, la primera vez te
22:56responde, la segunda vez por te responde
22:57algo distinto, per vos necesitas
22:58consistencia en eso. Entonces,
23:01implementar esta tecnología tiene
23:03desafíos enormes y cualquiera que diga
23:06esto es facilísimo implementar es porque
23:08simplemente nunca lo hizo.
23:09No lo ha hecho.
23:10No lo ha hecho. Haco. Después contame.
23:13Entonces,
23:14nosotros tenemos muchos años de esta
23:15tecnología, muchos años. No sabes que en
23:18el 2020 tuvimos una patente
23:21eh para algo muy parecido a Copilot.
23:24Eh, y bueno, después obviamente que hay
23:29otros que tuvieron más dinero que
23:30nosotros para hacerlo, pero
23:31definitivamente entendemos esta
23:33tecnología en profundidad y creo que lo
23:36que está pasando ahora es fenomenal. no
23:38se debe tanto a los modelos, sino se
23:39debe mucho más al hardness y a la al al
23:42entorno que está pasando para ponerle
23:45contexto a los modelos,
23:48pero eh va a seguir siendo
23:50extremadamente complejo la
23:52implementación de estas cosas escala y
23:54con calidad enterprise, que no es lo
23:56mismo que calidad Mateur enfrente a tu
23:58computadora con con haciendo una
24:01aplicación que se hostea en tu máquina.
24:03Okay, es muy distinto. Entonces,
24:06eh esa industria va a seguir existiendo,
24:09va a ser muy compleja y como te dije,
24:11redefinir procesos, pagar deuda técnica,
24:14redefinir interfaces, eh hacer sentido
24:17de tu información, eh usar modelos de
24:20manera inteligente. Hoy se pueden usar
24:22modelos y rotear modelos y ser modelo
24:24independiente de modelos. Para eso hace,
24:27¿no? Sí, claro. Para eso hace faltan
24:28plataformas que te que te permitan hacer
24:31eso eficientemente, que te pueden hacer
24:32ahorrar millones y millones de dólares
24:34todos los años. Entonces, eh hay muchas
24:37cosas que estamos viendo y que son las
24:39que están pasando hoy, pero bueno,
24:41tampoco dejan de existir los proyectos
24:42que existían antes en el che, tengo que
24:44hacer, no sé, hace poco lanzamos la
24:47nueva aplicación de British Airways. Eh,
24:49tampoco dejan de existir eh las
24:53necesidades tradicionales de poder hacer
24:55una nueva aplicación. Claro, ahora hay
24:56que hacerla con esta nueva metodología,
24:58con esta nueva forma de hacer, con
25:00nuestros IPOSS,
25:02agentes de AI con humanos supervisando y
25:05y que y que el proceso central sea
25:06driveado por AI, pero que el humano esté
25:09guiando las cosas para que pasen en el
25:11entorno enterprise que tienen que pasar.
25:15Cambia la forma en que el cliente compra
25:19o te pide algo o más cambia cómo tú lo
25:22ejecutas internamente como Glob.
25:25Eso al principio va a pasar la
25:26ejecución,
25:28en el futuro va a pasar que va a cambiar
25:31cómo lo piden. Van a mandar agentes
25:33directamente a comprar servicio las
25:36personas.
25:38O, ¿qué pasa? Vos, vos hoy necesitás
25:41personas que usen AI, está porque si no
25:44las personas usan AI y dependiendo cómo
25:46usen ese AI, puede ser que el proyecto
25:48salga muy bien o muy mal,
25:51eh, que que sean cosas que tienen
25:53sentido o que no tienen sentido.
25:56Entonces esa esa necesidad eh se empaca
26:00en un en una sola cosa diciendo, mira,
26:02ese más los procesos más la gente que
26:05pueda supervisar y que le haga sentido a
26:07esto.
26:08Y todo eso se puede empacar en un solo
26:10valor, en un solo precio por millón de
26:12tokens o un precio por output.
26:15Entonces yo creo que en el futuro eso se
26:19la forma de dar servicios. Eh, nosotros
26:22hoy tenemos e iPods, ayer anunciamos uno
26:25con Versel, hace poquito con Antropic,
26:28eh,
26:29tenemos con Nvidia, tenemos con Selfce,
26:31o sea, la forma de empacar las
26:33necesidades de servicios y de
26:35implementación de esas tecnologías
26:37en un paquete muy simple va a ser que la
26:41compra sea muy simple también,
26:43una productización. Exacto. Entonces,
26:45por eso se dice
26:47software as a services, porque es como
26:49que va a ser tan fácil comprar que vos
26:51vas a poder ir y ver y elegir cuál es tu
26:55mejor proveedor de servicios y después
26:57siempre para las cosas grandes va a
26:58haber otra forma de hacerlo. Pero eh yo
27:00creo que vamos a poder todos acceder a
27:02una calidad de servicios profesionales y
27:05una calidad de ejecución mucho más alta
27:07que antes. Se va a democratizar
27:10muchísimo y se va a pedir, como vos me
27:12preguntaste, de una manera distinta.
27:15Y eso permite a la vez que el mercado
27:18crezca, que el mercado consuma más.
27:19Por supuesto, los que antes no podían
27:21consumir, ahora pueden consumir, ¿no? Y
27:24y bueno, nada, como antes vos decías, no
27:26puedo escalar un servicio de
27:30a que lo usen 5000 usuarios porque se me
27:33caen los servers. Y de repente salió
27:35Amazon y vos hiciste clic, clic, clic,
27:37clic, listo. 5000 está, 100.000 está, 1
27:40millón está. Y bueno, esto es lo mismo,
27:43pero del otro lado, en el lado en los
27:45servicios.
27:46Imagino que la demanda la tienes, pero
27:48no podrías contratar 10,000 personas
27:50mañana.
27:50Sí, yo lo que creo es que tenemos que
27:53tenemos que ver eh todo el proceso de
27:56transición de eso. Lo que sí te puedo
27:58decir, que es lo que ya estoy diciendo,
27:59es que estamos viendo un proceso muy
28:00acelerado de crecimiento en nuestra
28:03nueva oferta. muy acelerado a niveles
28:06que no recuerdo ni siquiera en al
28:08principio de Globan porque además el
28:11delivery se puede escalar de otra manera
28:12también. Entonces, e no sé cuánto tiempo
28:15va a llevar eso, pero pero soy muy
28:18confiado en que es una es un es algo que
28:20empezó y no va no se va a detener.
28:24Mencionaste lo difícil que es
28:27implementar inteligencia artificial,
28:29¿no? Y que si la gente dice que es fácil
28:30es porque no lo ha hecho. Ahora, creo
28:33que algo interesante de ahí es que
28:34también
28:36empodera o habilita a los propios
28:38equipos de de tus de tus posibles
28:40clientes, ¿no? estos corporativos que
28:41tienen acceso a estos coding agents,
28:43¿no? Estas plataformas,
28:45¿cómo piensas en o en qué momento ese
28:47cliente, o sea, e beneficia más a ti
28:50como proveedor o a ese cliente para que
28:51lo pueda hacer ellos mismos? Bueno, eso
28:54es una historia que pasó siempre, ¿no?
28:56Eh, las plataformas de low code
28:59prometían que uno iba a ser todo por sí
29:01mismo, ¿no? Eh,
29:03ahora también todo se puede hacer por
29:05uno mismo hasta que llegas a un entorno
29:06en el cual tenés que acceder a lugares
29:08que no podés o tenés que eh
29:11complejidades de integración que son
29:13mucho más elevadas que la que podés
29:14manejar como una sola persona.
29:18Entonces, yo creo que sí, esta esta
29:20herramienta empodera muchísimo al
29:22usuario
29:24y el usuario para poder usarlo tiene que
29:27empoderar a otra gente para que lo usen.
29:30En ese lugar es donde nacen los
29:31servicios. Los servicios nacen el
29:33momento que vos tenés que hacer algo que
29:34quizás no sea estratégico para vos, pero
29:36es necesario para hacer un cambio y vos
29:39organizacional,
29:40organizacional y lo tenés que hacer y
29:42decís, "Bueno, pero no tengo la gente ni
29:44siquiera para que lo piense." Bueno,
29:45okay. Pum. Ahí.
29:47Entonces, e por eso estoy tan confiado y
29:51soy tan bullish en este negocio. Lo que
29:53sí va a cambiar es la forma en la que lo
29:55das. No va a ser la misma forma que
29:57antes en el largo plazo, pero sí va a
30:01seguir existiendo la necesidad esencial
30:04de poder delegarle tareas a otros
30:07grupos.
30:08Y ahí podrá ser un grupo interno o podrá
30:11ser un grupo externo, ¿no? Y y ahí es
30:13donde históricamente se jugó eh la
30:16industria y por eso la industria existe.
30:18Si no, la industria no existiría.
30:22Hoy muchas empresas necesitan ayuda para
30:25implementar inteligencia artificial por
30:27lo que describes. Una cosa es usar a
30:29nivel individual, otra es transformar
30:31una organización, repensar una
30:32organización.
30:34Y hoy se habla mucho de este rol del
30:35forward deployed engineer, ¿no? Del que
30:38Palantir lo hizo famoso, ¿no? Eh,
30:40obviamente Palantir está creciendo
30:41mucho. Algo que me pregunto es si esta
30:44necesidad o esta complejidad que hay que
30:46enfrentar para adoptar e implementar
30:47inteligencia artificial es algo
30:49permanente o es porque hay como es algo
30:53más temporal que nos falta arreglarle a
30:55nivel de infraestructura, de cómo están
30:56nuestros datos y eventualmente
30:58esta necesidad va a desaparecer.
31:01Mira, las necesidades no están atados a
31:03deuda, están atadas a flujo. ¿Qué quiere
31:06decir esto? No es que solucione un
31:09problema y no van a existir más
31:10problemas. Mientras haya flujo y
31:12creación y y crecimiento, va a haber
31:14necesidades y están asociadas a ese
31:16crecimiento en el cambio de las ofertas,
31:18imaginación, ideas nuevas, productos
31:21nuevos. Entonces, eh yo creo que que
31:24esta dinámica eh eh va a ser un proceso
31:28largo, o sea, las cosas que antes eran
31:31impensables van a ser pensables y van a
31:33ser ejecutables y se van a hacer y se
31:36van a terminar y va a haber muchas cosas
31:38nuevas de las que va a haber que
31:40ocuparse. Entonces, yo no lo veo como un
31:42proceso estacionario con lo cual, mira,
31:45había una deuda, se paga la deuda que
31:46era en cero. Yo lo veo como un flujo
31:49continuo de cosas donde antes quedaban
31:51muchas más cosas para hacer, ahora
31:52quedan menos, pero se generan muchas más
31:54ideas nuevas. Entonces, e lo veo lo veo
31:58así, ¿no? La verdad que los forward
32:01Engineers es un concepto magnífico que
32:03que puso en el mercado eh Palantir. Lo
32:07venimos haciendo. Nuestros ingenieros
32:09van a la casa de nuestros clientes a
32:11entender cómo solucionar el problema
32:13desde que lo marquetearon bien.
32:15Claro, desde que fundloban. Y la verdad
32:17que es un concepto espectacular y que
32:20nosotros también lo usamos. Eh, no se
32:24hace nada sin que los ingenieros sepan
32:27qué es lo que está pasando en la casa
32:28del cliente, ¿no? Entonces, esa dinámica
32:32que propone el Forward Deploy Engineer
32:34es la misma dinámica que nosotros
32:35venimos proponiendo desde siempre y hoy
32:37lo estamos usando más que nunca en
32:39nuestras nuestra plataforma de los AIP
32:42Podods e eh cuando vos podés chatear con
32:45un con con el agente que que te responde
32:49las preguntas sobre cómo va tu iPod,
32:51pero también podés chatear con con tu
32:54deploy engineer y ese forward de deploy
32:56engineer que está al tanto de tu
32:58proyecto que está pasando y demás, eh, y
33:01es el que te puede contestar las
33:03preguntas eh entre humanos que a veces
33:06tenemos, ¿no? Eh, así que sí, me parece
33:09que es algo que es un super concepto eh
33:12y y va a dar mucho para hablar en el
33:14futuro.
33:15Hoy todos los emprendedores usamos un
33:17Noaker con inteligencia artificial, pero
33:19un Noaker solo captura, no llena tu CRM,
33:23no actualiza el deal, no te dice qué
33:25objeción no manejaste bien. Eso sigue
33:28siendo tu trabajo. Di o resuelve eso.
33:30Entra a cada llamada, a cada WhatsApp y
33:33a cada LinkedIn con tus prospectos y
33:36llena tu CRM por ti. Te avisa que Diles
33:38están en riesgo y le da coaching
33:40específico a tus vendedores. A precio
33:43subió su tasa de cierre en 25% y Toku
33:46duplicó su velocidad de venta. Dio acaba
33:49de estudiar a cientos de empresas en la
33:51TAM y publicar una guía gratis de lo que
33:55sí funciona al meter IA. en ventas.
33:58Descárgalo en dio.com/startupeable.
34:02Dio es di IO.
34:05Ahora sí, volvamos al episodio.
34:09Martín, por tu posición tienes una
34:11visión privilegiada de qué está
34:14bloqueando o limitando la adopción de en
34:17grandes empresas. ¿Qué oportunidades ves
34:20de quizás herramientas, productos,
34:23infraestructura que hace falta para
34:25habilitar más la adopción de EI?
34:28Mira, hasta ahora es como que estamos
34:29viendo un proceso de maduración, ¿no? Lo
34:32primero fue que la gente se sorprendió.
34:34¿Te acuerdas de los teléfonos celulares
34:36que al principio los agarramos, los
34:38adoptamos todos? Después salió el primer
34:40iPhone, lo tenía todo el mundo, las
34:42empresas, "¿Cómo hacemos para estar ahí
34:43adentro?"
34:44Y y mucho tiempo después las empresas
34:46lograron decir, bueno, ahora y empezaron
34:49a aparecer las SAPS de las distintas
34:51compañías, de las mafia que vos querés,
34:52etcétera.
34:54Eh, en AI está pasando algo parecido, la
34:57adoptamos todos, ya no hay nada. Es como
34:59que [carraspeo] digas, "Che, ¿cómo era
35:00mi compañía antes del AI?" Y no, no
35:02existe tu compañía antes de No, no podés
35:04decir, no puedes medir lo que pasaba
35:06antes, lo que pasa ahora, porque ya no
35:08hay más. antes no existe más para
35:10comparar, solo en los números quedó,
35:12pero es muy difícil de de hacer un
35:13paralelismo.
35:15Entonces, yo creo que es una tecnología
35:17que inundó todo,
35:20se hizo pervasive en todos lados.
35:24Muchas compañías dijeron, "Bueno, AI
35:27para todo el mundo, que todo el mundo es
35:28AI y el que más token consume lo
35:31premiamos."
35:32Yo creo es un está bien, es una forma de
35:34hacerlo. Yo creo que es es un error
35:37porque en realidad estás incentivando
35:39algo que tiene que ver con con el uso y
35:41el mal uso. No necesariamente es un buen
35:43uso, un uso y un mal uso.
35:46Eh, el costo de R de la AI empezó a ser
35:49el costo de los tokens más el costo de
35:52supervisión de lo que está bien, más el
35:54costo de supervisión de todas las cosas
35:55que genera mal, ¿no? O sea, vos tenés
35:57como un multiplicador y cuanto peor lo
36:00usas,
36:00te ahorra trabajo, pero te genera
36:02más. Claro, más trabajo te genera
36:03supervis. Entonces es extremadamente
36:05importante que entendamos que el costo
36:08real son los tokens. Perfecto. Los
36:12toques ahí
36:13supervisión
36:13hay una gran discusión que rotear los
36:15vos, hac las preguntas fáciles por un
36:17modelo barato, las preguntas difíciles
36:19por un modelo caro más el costo de
36:22supervisión y si el proceso en el uso
36:26del AI es el correcto, que es nuestro
36:28pitch, exactamente
36:30a al al a la industria, entonces vos vas
36:34a estar usando el costo humano correcto.
36:38Y eso es un poco el value proposition de
36:40nuestros IPS. Vos puedes tirarle a todo
36:43el mundo o dejar que gente que ya lo
36:46hizo y que tiene los procesos correctos
36:48lo use de manera óptima.
36:51Entonces,
36:52y ahí hay un montón de ahorro de dinero
36:54y por eso nuestro caso tiene sentido,
36:57porque usar no es simplemente tirarle a
36:59todo el mundo, sino es hacer procesos
37:02que tengan sentido, usarlo de manera
37:04consciente y y empezar a obtener
37:08resultados reales. No hay estudios que
37:11hace un tiempo salieron, ¿no? De
37:12diciendo, "Mira, muchos proyectos están
37:14fallando." Y bueno, muchos proyectos
37:16fallan porque realmente es una
37:17tecnología compleja. Entonces
37:20hay como una especie de sí, la
37:22tecnología es espectacular, no la
37:25tenemos que usar. Ahora no es tan fácil
37:28como pensábamos usarla, entonces es más
37:30costoso y hay que tener más cuidado en
37:32la implementación.
37:33Eh, pero es todo ese proceso de de pasar
37:36de bueno, no existía, ahora existe, lo
37:39usan todos. Se lo tiramos a toda nuestra
37:41gente para que lo use. Ahora, ahora
37:43construamos agentes indiscriminadamente
37:45para cualquier cosa. O todo eso genera
37:48una cantidad de espuma que no
37:50necesariamente son cosas productivas
37:52para el futuro de la compañía. Entonces,
37:54desde mi perspectiva va a haber muchas
37:55cosas que van a seguir evolucionando en
37:57el sentido correcto. Obviamente para mí
38:02la reinvención profunda que estamos
38:03haciendo de nuestra propia industria
38:06es eso, que una gente corra al proceso y
38:08que el humano entre a supervisar, es
38:11donde están los grandes cambios. Y por
38:14eso lo estamos haciendo así, pues, un
38:15agente de I en donde el humano se mete a
38:17supervisar, pero el proceso viaja a la
38:20velocidad de I.
38:22Eh,
38:22háblanos más de cómo se de eso de cómo
38:25se ve un AIPod.
38:27Me me parece interesante porque antes
38:29hablabas de que históricamente los
38:31servicios humanos tenían mucha fricción
38:34para coordinar y que o es esa tecnología
38:37que te permite coordinarlos, ¿no?
38:39Cuéntame cómo compararías ese un viene
38:42un cliente, no soy cliente de Glob y te
38:44compro un proyecto de la forma digamos
38:46de antes versus el AIPod. ¿Cuáles son
38:48esas diferencias más radicales? La
38:51diferencia, la diferencia principal es
38:53que desde el momento cero ya interactuas
38:56con los agentes. Ah,
38:59okay. No es que no hay un humano
39:01trabajando en eso, sino que interactúas
39:04con agentes y una vez que el problema se
39:07especificó y se crearon los goals o las
39:10épicas del proyecto, ahí a partir de ahí
39:12se disparan agentes a resolver cada una
39:15de esas épicas y en cada una de esas
39:18épicas o de esos goals que hay en el
39:19proyecto,
39:21hay agentes a su vez trabajando en forma
39:24paralela, si es que se puede, a veces no
39:25se puede, pero trabajando en forma
39:27paralela para resolver esas cosas, pero
39:29en todos los casos siempre termina en
39:31una supervisión humana. Eh, entonces
39:36lo que básicamente estamos haciendo es
39:38cada uno de esos iPods
39:41tiene como una especie de receta o lista
39:44para hacer las cosas que es adaptable en
39:47función de cada realidad que se
39:49encontrarse dentro de unas de la empresa
39:53para hacerlo de manera de lo más óptima
39:55posible.
39:57Entonces, hay recetas para hacer
39:59arquitectura, hay recetas para
40:01solucionar BACs, hay recetas que tienen
40:03que ver con, por ejemplo, armar eh
40:06digital twins o recetas que tienen que
40:08ver con eh eh analizar vulnerabilidades
40:12o recetas que tienen y todas esas
40:14recetas son esos iPods. La forma vos te
40:16asegurass que ahí estás usando la mejor
40:19práctica posible para poder resolver
40:22cierto problema a nivel enterprise, ¿ya?
40:26E entonces eso es un AIP. Un Eipod son
40:29agentes de AI que están supervisados por
40:32humanos en distintos actions, que tienen
40:35mucha interacción con vos en una
40:36plataforma en donde queda todo traceado.
40:39Todos los tokens que se consumieron
40:40quedan explicados por qué.
40:44Todas las decisiones quedan en una
40:45bitácora de decisiones.
40:48Ves permanentemente cuál es el progreso
40:50de cada una de tus épicas y de tus goals
40:54que tenés y las tareas que tenés en el
40:57proyecto y podés todo el tiempo
40:59interactuar.
41:01Interactuar con quién? Con una gente que
41:03está trabajando ahí, entendiendo lo que
41:05pasa en el proyecto o directamente con
41:07el humano que lo está supervisando.
41:09Esa es la nueva forma de dar servicios.
41:11Ahora lleva esto, esto es tecnología,
41:13ahora lleváo a, no sé, servicio de
41:16contabilidad.
41:19Entonces, ¿cómo sería la cosa? Bueno,
41:21empieza la gente a trabajar en lo que le
41:23pidió al cliente y los contadores van
41:26mirando si todo va cuadrando y está y
41:28tiene sentido. Entonces, vos estás
41:29seguro que al final de todo ese proceso
41:31vos tenés algo que realmente hace
41:34sentido para vos y confiás en el humano
41:36que está haciéndolo más que solamente en
41:39la Entonces sigue siendo un servicio,
41:42pero es un servicio nativo de Yal.
41:45Entonces este para mí esa va a ser la
41:47próxima,
41:48¿no? Como dijo alguien de Secua, no lo
41:50dije yo.
41:53The next tr [carraspeo]
41:55company. The next trillion dollar
41:56company, ¿no?
41:59¿Cómo se ve una factura de un APod
42:02comparada a una factura tradicional de
42:04globo? Y bueno, mientras la factura
42:06tradicional era o un piso precio fijo
42:08con un cierto milestone que eso va a
42:10seguir existiendo
42:12o horas de de de ingeniería, de
42:15arquitecto, los distintos perfiles,
42:17hoy pasa a ser eh una factura que es por
42:22story points o por eh user story de
42:26distintos tamaños, small, medium, large
42:29o por cantidad, millones de tokens eh
42:31consumidos o por, por ejemplo, tenemos
42:34iPod para hacer supervisión de canales
42:37de streaming. Los canales de streaming
42:39tienen el problema de decir, "Che, mira,
42:40está al aire o no está al aire. Que está
42:42al aire, está pasando las publicidades
42:44correctas o no. Si pasan las
42:46publicidades correctas, están en la
42:47localidad que la tiene que mirar o no.
42:50Hay tantos solidez, digamos,
42:52que tiene que haber equipos a veces
42:54mirando los canales. Bueno, de eso se
42:55puede hacer muy bien con y se puede
42:57supervisar muy fácilmente por humano.
42:59Entonces, yo te cobro por hora
43:00streameada en vez de cobrarte por la
43:03cantidad de de gente que estuvo
43:05haciéndolo. Entonces, pasa de hacer
43:08equipos para cada proyecto individual
43:10hacer más una especie de línea de
43:12montaje la cuales las distintas personas
43:15van teniendo roles distintos y mucho más
43:17especializados. Eh, y obviamente en los
43:19clientes específicos hay gente que tiene
43:21que saber de lo que está pasando en ese
43:22proyecto, en ese cliente, ¿no?
43:24Definitivamente eso no va a cambiar,
43:25pero este el modelo de delivery, el
43:28modelo de de cómo se cobra cambia
43:30radicalmente.
43:31Interesante.
43:32Y qué interesante
43:33más parecido una suscripción, a un
43:35servicio de ingeniería en nuestro caso
43:37que a una a una a una factura
43:40tradicional.
43:42Qué interesante este caso de streaming,
43:44porque además te alíneas en la unidad de
43:48valor del cliente.
43:49Correcto. Output.
43:51Exacto. O sea, porque el cliente sabe
43:54que por cada hora streaming gana cierto
43:55dinero, entonces puedo invertir cierta
43:57cantidad en una empresa que me ayuda a
43:59garantizar que ese servicio se da de la
44:00forma correcta.
44:02Y hemos hablado bastante de cómo que
44:05este esta transformación en los
44:06servicios no solo va a pasar en
44:08tecnología, en ingeniería, sino va a
44:10pasar en legal, consultoría,
44:12contabilidad. ¿Te imaginas que esas
44:14formas de monetizar se repliquen en
44:16otros tipos de trabajo?
44:18Sí, claro que sí. Este, por eso por eso
44:21tiene que
44:22esto [carraspeo] para los emprendedores
44:23es la mejor noticia que puede pasar.
44:27Esto para un emprendedor que tenga ganas
44:29de hacer alguna disrupción es lo mejor
44:32que puede pasar. Eh, se abren infinito
44:35frentes, o sea, uno por industria,
44:40o sea, elegí, o sea, es es interminable
44:43esto, Eno, es interminable. Entonces, lo
44:46que pasa que todavía, como te dije al
44:48principio, ¿no? Esto es un proceso de
44:50educación y de entendimiento que es
44:52bastante más largo y para y lleva
44:54bastante más tecnología que que lo que
44:57lo que llevaba a ser una una compañía
44:59tradicional de servicios. Está.
45:03Entonces es algo que todavía hay que
45:06que requiere un montón de cosas, pero
45:08pero para mí a nivel de emprendedorismo
45:10es uno de los mejores momentos de la
45:13historia para emprender.
45:16Esta idea de cobrar por resultados,
45:20¿crees que o sea van hacia allí va
45:23digamos definitivamente la forma de
45:25cobrar o va a haber más un punto medio?
45:27Porque es difícil a veces medir los
45:29resultados.
45:30Bueno, cuando es muy difícil medir los
45:32resultados, entonces puede ser consumo,
45:35ya.
45:35Pero ese consumo va a ser difícil que
45:37sea horas, sino que es un
45:39un consumo que se va a parecer más al
45:41millón de tokens de cómo te cobran los
45:42modelos LLM. Yo hoy puedo saber cuánto
45:46me cuesta supervisar un millón de tokens
45:48dependiendo qué tarea estoy haciendo y
45:50ese es el empaque de nuestros IPS.
45:52Entonces,
45:54los pod vienen como en dos flavor, ¿no?
45:55Un flavor en el cual yo te puedo cobrar
45:59por output porque es un para hacer ese,
46:01por ejemplo, media streaming
46:04eh eh supervision
46:07cobrar por hora de supervisión, por hora
46:09de canal streameado en realidad, no de
46:11supervisión, de canal streameado.
46:14O puede ser algo que sea muy genérico,
46:16como por ejemplo
46:18solucionar eh o desarrollar una nueva
46:21aplicación que ni siquiera sé,
46:25pero sí quiero ser sí sé que quiero
46:27empezar a hacerla y quiero ir dándome
46:29cuenta y aprendiendo y eso es muy
46:31difícil de estimar. Antes eso se pagaba
46:33por hora, eso ahora se va a pagar por
46:35millón de tokens eh supervisados, no los
46:38tokens normales, sino los tokens eh
46:40supervisados.
46:42Martín, está este libro, el Innovators
46:44Dilema,
46:46eh, que estoy seguro que lo has lo has
46:47leído. Y hoy una startup que nace con AI
46:50nace con la ventaja de una hoja en
46:53blanco, ¿no? Tú tienes un negocio
46:54grande, rentable, que funciona. ¿Qué hay
46:58algo que hayas tenido que sacrificar
46:59para poder realmente hacer esa empujar
47:01esa transformación de verdad?
47:04Mira, eh, no, no, no, la verdad que
47:08cuando los clientes le explicass esto
47:10mismo que yo te estoy explicando a vos,
47:13eh, todo cae como muy natural, todo cae
47:17extremadamente natural. Yo creo que es
47:19una migración natural. Hay migraciones
47:21que son forzosas y hay migraciones que
47:22son naturales. Yo creo que esta es una
47:24de las naturales
47:26eh en la que no hay que dejar mucho. Los
47:28clientes lo entienden rápido y tienen y
47:30tienen como hasta una necesidad de de
47:34evolucionar el modelo, ¿no? Después sí
47:36vas a tener que educar a distintos
47:39actores dentro de las de las compañías,
47:41de las empresas. Eso va a llevar un
47:44tiempo, eh, pero no no no veo que
47:47estemos, al contrario, creo que esto nos
47:50está sirviendo para ganar un montón de
47:52clientes nuevos. Entonces, eh, para mí
47:55es una transformación muy virtuosa,
47:57muy virtuosa, eh, y y te diría que va a
48:01ser obligada para todos, para todos,
48:03¿no? No, no. O sea, pero y por otro lado
48:07también hay muchas compañías que
48:10van a preferir seguir como antes y yo
48:13estoy okay con eso. Está todo bien y
48:15está perfecto.
48:16Eh, pero bueno, eh, creo que hay modelos
48:19más sofisticados para proponerles a los
48:21clientes. Los clientes están muy
48:22abiertos a pensarlos y a recibirlos.
48:24Algo que me da curiosidad y tu
48:27perspectiva es esta idea de de del
48:30trabajo, ¿no? Y del sobre todo el futuro
48:32del rol de los de los ingenieros. Eh,
48:35hoy pues mucha gente dice, "Oye, no, en
48:37verdad nadie creo que hay como una un
48:40dilema, al menos en la narrativa de que
48:42por un lado la data parece mostrar de
48:45que en verdad no se están despidiendo
48:46ingenieros que se están contratando más,
48:48pero siento que hablas con gente de a
48:49pie y gente no cree esa data, ¿no?
48:52Porque en paralelo se ven pues historias
48:53de de empresas de inteligencia
48:54artificial, pues hacer crecer mucho más
48:57rápido con menos gente, ¿no? O algunas
48:59hacer despidos. ¿Cómo crees que conviven
49:02esas dos narrativas solados de de la
49:04moneda?
49:06Eh,
49:08el el los ingenieros pasaron de escribir
49:13líneas de código a supervisar a gente,
49:14¿no? Y ese cambio tiene muchas
49:18implicancias.
49:19Eh, la tiene implicancias buenas, que es
49:22que hay gente que entiende que eh
49:26supervisar te da más tiempo para pensar
49:28de manera estratégica y hay que hacerlo
49:30y es el y el tiempo lo tenés que usar
49:32para eso, para pensar de una estratégica
49:34en cómo guiar esos agentes y qué es lo
49:36que querés hacer en profundidad.
49:39Y hay gente que ese mismo tiempo lo
49:41invierte en cosas que no que no tienen
49:43ningún sentido. Entonces, yo creo que
49:46los que están ganando en esta transición
49:47son aquellos ingenieros senior o junior
49:50y acá no hay un tema de señority, que
49:53tengan esa capacidad de pensar
49:54estratégicamente
49:56con el tiempo libre que da la gente cómo
49:58hacer que el producto final sea mejor y
50:02y ahí puede haber distintas
50:05Es más difícil. Claro, lo más difícil y
50:07puede haber distintos niveles de
50:09preparación. Y de nuevo, no estoy
50:10hablando de señores, tipo mucha gente
50:11está diciendo, "No, solamente esto lo
50:14hacen los sors solamente no." Yo digo,
50:16"No, no, no. Esto es un tema mucho más
50:19eh de qué hacer con la hoja en blanco,
50:22ya
50:22que tiene mucho más que ver con eso que
50:24y este tema de supervisar
50:28es es tricky porque tenés que ver cosas
50:31que hizo la gente, ¿no? Tenés que en el
50:34proceso normal de coding cuando los
50:36ingenieros hacíamos código, hacíamos,
50:37bueno, entendíamos los distintos
50:39módulos. Ahora de repente los módulos
50:40aparecen y hay que entender qué son. Ese
50:42proceso
50:44es un proceso muy complejo. Entonces yo
50:47creo que a la larga todos lo van a
50:50aprender. No todos hoy están listos para
50:53eso. La larga todos lo van a aprender.
50:56Eh, y es un uso distinto de la
50:58ingeniería. O sea, a ver, si vos no
51:01sabés que pedirle a un modelo,
51:04el modelo no te va a responder, o sea,
51:06el modelo carece de intención en sí
51:08misma. Ahora, un ingeniero que sabe que
51:10pedirlo y cómo pedirlo,
51:13transforma lo que puede hacer de una
51:16manera totalmente distinta. Entonces, eh
51:19no basta solo con la intención de decir,
51:21"Mirá, no, hacemme un TikTok."
51:23¿Qué sé yo, puede ser? Ahora, de ahí a
51:25que ese esa cosa escale a 100 millones
51:28de usuarios y tenga 100 millones de
51:29usuarios, TikTok tiene mucho más. Igual
51:32lo que digo es eh es altamente
51:34improbable que pase eh solo con una
51:38intención, sin detalles de poder
51:41abstraer esa idea mucho más compleja y
51:43descomponerla en subideas más
51:46realizables.
51:48Entonces,
51:50creo que ese creo que ese proceso de
51:52entender y de ser ingenieros no
51:54desaparece de ninguna forma, eh, pero sí
51:59que tiene que haber un aprendizaje muy
52:00rápido de cómo es el nuevo rol por parte
52:03de de la gente que trabaja,
52:07de la gente que maneja estos modelos.
52:09[carraspeo]
52:11a través de Globant. sé que has apoyado
52:14eh, o sea, con dinero muchas iniciativas
52:16de educación, de entrenamiento, de
52:19programadores, de ingenieros
52:21que tiene que cambiar para que más gente
52:23desarrolle ese
52:26chip supervisor.
52:27Creo que los cambios que tienen que
52:29hacer es eh
52:32muchos son actitudinales, muchos son de
52:34pensar qué hago con el tiempo ese que me
52:36queda ahora entre entre Switch y Switch,
52:40¿no?
52:41entre envío al modelo y envío al modelo
52:43entre prompt y prompt
52:45e
52:47eh y creo que tiene que ver mucho con eh
52:51niveles de abstracción de pensamiento,
52:52¿no? Eh el pensamiento deja de ser
52:56la resolución de una de un problema
52:58pequeño y pasa a ser la resolución de un
52:59problema más grande. Entonces, en ese
53:02proceso,
53:03el entrenamiento tiene que ser en el
53:06cual uno enseña a pensar con niveles de
53:09abstracción superior, ¿no? Y se
53:11posiciona por encima de lo que la está
53:13haciendo y es capaz de tener una visión
53:16crítica, que acá hay mucho entrenamiento
53:18de visión crítica. Ah, y ese
53:20entrenamiento de visión crítica, che,
53:22pará, me está diciendo cualquier cosa, o
53:24sea, está mirando otro repo, está me
53:27está diciendo una cosa que no tiene nada
53:29que ver con lo que yo le pregunté. Eh,
53:32la verdad que no entendió la esencia de
53:34lo que yo quiero hacer. Lo está haciendo
53:37mal.
53:39El otro día estaba
53:41bcodeando algo, ¿no? Eso es otra otra
53:44otra otra gran tendencia, ¿no? Muchos
53:46bicodean y después cuando lo quieren
53:47llevar al Enterprise explota. Hicimos un
53:50po que se llama
53:52eh que se llama Bide to Enterprise, o
53:54sea, que te deja salir de esa trampa y
53:56llevarlo a un nivel enterprise está muy
53:58buena,
53:59¿eh?
54:01Y yo estaba estaba jugando con unas con
54:04con una haciendo un un software con un
54:07bot para preguntarle cosas y agendar
54:09cosas
54:10y y de repente yo me di cuenta que yo
54:13quería que fuese una interface
54:14conversacional la cual mi respuesta era
54:16interpretada 100% por el bot y metida
54:19encasillada adentro de algunas alguna
54:23opción. De repente me di cuenta que lo
54:25que estaba programando era me estaba
54:26jarcodeando las palabras. me está
54:28diciendo, si vos ponés agenda entonces
54:30que te hacía con if den.
54:33Yo de repente le digo, "Pará, pero estás
54:35harcodeando todo, no es así. y tenés
54:38que, ah, bueno, entonces ahora voy a
54:39llamar un LLM para cada pregunta que me
54:41hagas para poder interpretarla y poder
54:42rotearla para el lugar correcto. Pero
54:45eso es lo que te pedí al principio.
54:46Entonces digo, muchas veces la E termina
54:50haciendo cosas que son subóptimas y que
54:53solo el que entiende el problema la
54:54puede detectar, ¿no? Por eso, bueno,
54:56mucho de visión crítica, de mentalidad
54:59crítica, mucho de entender los problemas
55:01de ingeniería profundos,
55:05mucho la smile de testing se hace
55:08todavía con cerebros humanos y se va a
55:10seguir usando con cerebros humanos
55:13porque es muy difícil de llegar a
55:15lugares donde el humano llega por
55:18creatividad.
55:20Eh, y bueno, yo creo que eh que que ese
55:23cambio es un cambio para tomarlo con
55:25mucha seriedad. Nosotros en los
55:27enteramientos que hacemos en Globan lo
55:29estamos inculcando mucho, ¿no?
55:33Mm.
55:34Martín, algo interesante que hemos
55:36hablado es que durante años se hacía una
55:40distinción fuerte eh en tecnología entre
55:44producto y servicios y siento que con
55:46agentes de II poco lo que nos has
55:48contado es que esa línea se vuelve más
55:49borrosa, ¿no? Los servicios se ven más
55:52como productos, ¿no? Y hay muchos
55:54emprendedores que están haciendo estos
55:55tipos de negocios desde los que son que
55:58han levantado capital, ¿no? para hacerlo
56:00en tecnología o en áreas como legal,
56:03como contabilidad, pero también están
56:04los AI agencies, que son negocios no
56:07gente que está implementando gente, se
56:08una escala más pequeña. Eh, y creo que
56:11en esa transición de no donde los
56:13servicios y productos, yo digo que las
56:15los las los SAS se tienen que ver como
56:17agencias y las agencias tienen que ver
56:18como SAS, eh, pero creo que ahí el
56:21riesgo es terminar usando para vender lo
56:23mismo de solo que más eficiente, ¿no?
56:27¿Cómo distingues alguien que está, oye,
56:30montando una una empresa de tecnología
56:32realmente y usando al máximo esas
56:33capacidades que traen los agentes versus
56:35solo haciendo algo más eficiente con con
56:38EAI? Bu, la primera iniciativa de todo
56:40el mundo es hacer lo más eficiente. Eso,
56:42o sea, es como que vamos a vivir un
56:43proceso, ¿no? La segunda iniciativa es
56:45decir, mira, pongo le en el centro. Y
56:47eso y eso ese ese mismo pensamiento
56:49pasa. Pensa automatización de proceso,
56:51penso tuyo que tengas en tu en tu
56:55compañía o o en tu emprendimiento, lo
56:57que tengas
56:58y pensar cómo lo estás haciendo hoy y
56:59cómo debería ser.
57:01Eh, en general los procesos se piensan
57:05con humanos acelerados por AI, pero es
57:07muy difícil pensar procesos de AI
57:09supervisados por humanos y ese switch
57:12tan simple como lo estoy diciendo es
57:14donde se diferencian las compañías. O,
57:17será más fácil dicho que hecho, ¿no?
57:18Claro, es más fácil dicho que hecho, por
57:20supuesto. Eh, pero pero forzarse a
57:24pensar y a meter en un harness de
57:27ejecución de ciertos agentes de es es el
57:31camino que hace la diferencia, porque
57:32ese camino es el que te deja cobrar de
57:35manera distinta, es el que te deja
57:37entender el proceso con un nivel de
57:38profundidad que cuando solo había
57:40humanos era imposible. Está. Entonces,
57:43yo lo que creo es que e ahí se da ahí se
57:48da la gran diferencia entre las dos,
57:49¿no? Es una pregunta muy profunda la que
57:51me hiciste Eno. Esa es la gran
57:53diferencia entre las dos.
57:55En el
57:57en el límite se pueden ver parecidos o o
58:00si lo ves de arriba se ven parecidos,
58:02pero son dos tipos de servicio
58:03totalmente distintos. Uno es
58:07AI que acelera a humanos y otro es AI en
58:11el centro y humanos que supervisan y que
58:13se aseguran que lo que hizo y las dos
58:15velocidades son extremadamente
58:16distintas. Por eso hace un tiempo
58:19alguien decía, "Mira, agentes de son las
58:21cosas, son los procesos que corren
58:23agenticamente de y los humanos solo
58:26supervisamos porque van a otra velocidad
58:30frente a los procesos que son
58:32inherentemente humanos y están esperando
58:34que vos le mandes un mail de un área a
58:35otra para tomar una decisión,
58:39eh, y ese y ese mail puede tardar una
58:42semana, qué sé yo, cuánto puede tardar,
58:44¿no? A la gente eso no le pasa.
58:47Entonces, el proceso tiene que ser
58:49pensado con la idea del centro
58:52y articulado con los humanos para
58:54llevarlos al nivel de supervisión que
58:56hace falta y para proveer lo más
58:58importante en eso que es la intención.
59:01La intención sigue siendo humana y va a
59:03seguir siendo humana por muchos años.
59:06Eh, seguramente venga alguien que me
59:07diga que estoy equivocado, pero
59:10Y eso también abre un abanico de nuevas
59:13interfaces, ¿no? Donde el trabajo ya no
59:15es yo, para dar un ejemplo muy simple,
59:17¿no? Yo escribiendo el documento, sino
59:19yo revisando los múltiples documentos
59:21que creó mi agente.
59:22Exactamente. Exactamente.
59:24Ya no es yo subrayando, poniendo letra
59:26bold del punto que quiero resaltar, sino
59:28como esta interfaz me permite hacer más
59:29rápido eso. Sí, pero ahora fíjate que
59:31tenés que moverte a leer el documento y
59:33entender si está diciendo lo que vos
59:35querés decir.
59:37Ah, y eso es muy es una actividad muy
59:39superior,
59:41eh, y es más compleja a veces y te lleva
59:43casi igual de tiempo. A veces muchas
59:45veces escribís y después lo pasás y
59:47decís para ver y lo lees de nuevo decir
59:49para lo hubiese hecho más rápido si lo
59:50escribo y directo. Exacto. Bueno, ahí
59:53estás en el límite, jugando el límite,
59:54pero no, cuando vos no llevas a los
59:55procesos, las eficiencias reales
59:56aparecen y cuando hacés que los LI esté
59:59en el proceso central aparece. Pero
1:00:01bueno, nada es tan fácil como suela.
1:00:06Martín, ya para ir cerrando, como dije
1:00:08al inicio, una de tus misiones
1:00:10personales con Globant era demostrar que
1:00:12en Latinoamérica se podría hacer eh se
1:00:15podía producir y vender tecnología eh de
1:00:17al mundo, ¿no? A escala mundial y de
1:00:19calidad mundial.
1:00:21E eso claramente lo lo lograste hoy. Eh,
1:00:26si estuvieras empezando hoy de cero con
1:00:28esa con esa misma misión, pero con AI,
1:00:31¿qué repetirías en la forma en que
1:00:33hiciste las cosas más allá más allá de
1:00:35cosas específicas de Glob? En la forma
1:00:37en que emprendiste y qué harías
1:00:39diferente.
1:00:41No, a ver, no no no no es una respuesta
1:00:44irrespondible.
1:00:46Yo estoy muy orgulloso de lo que hicimos
1:00:49con Glob.
1:00:50Eh, siempre hay cosas que se podrá hecho
1:00:53distinto, sin duda. Eh, yo creo que el
1:00:55resultado final fue posicionar en la
1:00:58mente todo latinoamericano que se quiere
1:01:00dedicar a la tecnología, que está a la
1:01:02altura del juego, eh, y eso lo
1:01:04demostramos y esa es la base de partida
1:01:06para todo el resto. Entonces, ahora nos
1:01:10podemos dar el lujo de decir, "Che,
1:01:12mira, inauguro un modelo que no existe,
1:01:15pero esta vez lo hago desde acá, ¿no?
1:01:18Entonces creo que eso es algo
1:01:23que que que antes de Globan era más
1:01:25difícil, antes de Globan, antes de
1:01:26Mercado Libre era más difícil. Ahora que
1:01:28ya nos convencimos que podemos jugar en
1:01:30otra liga, ya nos animamos, ¿no?
1:01:33Entonces ese esa plataforma de animarse
1:01:36es lo que crearon compañías como
1:01:37Globano, Mercadolibbre, como tantas
1:01:39otras que son s exitosas desde nuestro
1:01:42país y desde América Latina.
1:01:46Eh, y creo que
1:01:47los hombros de los gigantes sobre los
1:01:49que no. Bueno, el mercado libre no lo
1:01:52voy a decir de nosotros. Lo
1:01:53lo digo, lo digo. Sí, sí. Creo que
1:01:56muchos de los que pasaron por Logan
1:01:58aprendieron
1:01:59eh cómo fugar en en primera a eh
1:02:03haciendo cosas con las marcas más
1:02:05sofisticadas del planeta, desde Google
1:02:08hasta Disney, pasando por Electronic
1:02:10Arts, por Riot Games, por o sea,
1:02:12nombralas. Cualquiera de esas
1:02:15pasó por por y y está como cliente de
1:02:18Globan. Van a seguir siendo clientes de
1:02:19Globan. Eh, y nos enseñan también un
1:02:23fuego que era muy difícil de creérselo.
1:02:26Así que bueno, una vez que eso está
1:02:27listo, yo hoy me siento como un
1:02:29emprendedor que está emprendiendo de
1:02:30nuevo. Hoy estoy emprendiendo de nuevo.
1:02:32Eh, estoy diciendo, mira, el futuro de
1:02:36la industria es otro y hacia ahí vamos.
1:02:38Así que me siento superenergizado,
1:02:41eh, quizá con muchas cosas que
1:02:45eh que hay que eh
1:02:51refundar y repensar. Eh, pero bueno,
1:02:54está buenísimo. Es mucho más divertido
1:02:56así que de otra forma.
1:03:00Martín, una pregunta final. Si tuvieras
1:03:03que agradecer a una o dos personas por
1:03:05empujarte a pensar más en grande,
1:03:08¿quiénes serían y por qué? [carraspeo]
1:03:11Yo que para mí los los héroes eh
1:03:14familiares
1:03:16eh siempre me siempre me vuelco hacia
1:03:18ahí, ¿no? Eh son mi viejo y mi vieja,
1:03:21¿no?
1:03:22y viejo en el año
1:03:2672, qué sé yo por ahí, eh era el primero
1:03:30que pensó que se podía exportar
1:03:35eh telas en ese de desde Argentina al
1:03:38mundo. Y él se pasaba los meses
1:03:40caminando por clientes en Estados
1:03:45Unidos, en Europa,
1:03:47en Latinoamérica, vendiendo las telas de
1:03:49alpargatas y de muchos otros.
1:03:52Y y básicamente no era la época de los
1:03:56celulares, era la época que
1:03:59había que
1:04:00había que llamar una vez por mes a
1:04:02decir, "Che, estoy bien acá, había que
1:04:03irse." Y
1:04:04no había LinkedIn, no había CDMIL.
1:04:06realmente no hablar con la familia, ¿no?
1:04:08Hoy hablamos todos los días cuando
1:04:09estamos de viaje. Eh, y creo que ellos
1:04:13dos eh fueron como una [carraspeo]
1:04:15inspiración grande para ese animarse a
1:04:17salir, ¿no? Eh, viéndolo a mi viejo
1:04:21hacer viajes de un mes, me acuerdo un
1:04:22día me llamó y me dice,
1:04:24"Martín, vendí la producción de dos años
1:04:27de la planta de algodón de corrientes,
1:04:30de la planta de de denin, de tela de
1:04:32jeans,
1:04:33de corrientes y de alpargatas.
1:04:36Y yo no lo voy a creer. Decía, wow, eso
1:04:38se puede hacer desde La Plata. Y y
1:04:41bueno, la respuesta era que sí, ¿no?
1:04:44Y la fundación de Globan y el desarrollo
1:04:46de Globan tiene mucho que ver con ese
1:04:48animarse a a salir y que el mundo
1:04:52termina siendo un lugar muy
1:04:53meritocrático. Si tenés un producto, un
1:04:55servicio que es bueno, la gente te lo va
1:04:57a comprar,
1:04:59¿no? Y hay regiones que son más
1:05:00meritocráticas que otras. Y y bueno,
1:05:04nada, eh como escuché decir en una
1:05:06entrevista hace unos ratito a a Nico se
1:05:09casi, ¿no? En en América Latina nos dan
1:05:12inestabilidad y indefinición para el
1:05:15desayuno, para el almuerzo y para la
1:05:17cena.
1:05:18Y eso genera también un un grupo un
1:05:21grupo de gente muy increíble. Eh, pero
1:05:24bueno, yo creo que demostramos eso,
1:05:26demostramos que se puede, así que ahora
1:05:28hay que comerse el mundo.
1:05:31Martín, gracias por eso. Y de nuevo,
1:05:33como dije antes, yo sí creo que Globo
1:05:36Libre en otras empresas son los hombros
1:05:39de los gigantes sobre lo que otras las
1:05:41nuevas generaciones, la P incluida,
1:05:43estamos haciendo cosas en tecnología,
1:05:45así que es una gran inspiración para cre
1:05:46para para mí y para muchos amigos,
1:05:48muchos amigos que trabajaron en Globant.
1:05:50Así que gracias por eso.
1:05:51Muchísimas gracias a vos, Eno por la
1:05:53entrevista y y bueno, siempre es una
1:05:55alegría hablar con gente inteligente y
1:05:58te agradezco muchísimo las preguntas. M.

About this transcript

This page contains the full transcript of CEO Globant: La IA Rompió el Modelo de Outsourcing by Startupeable con Enzo Cavalie, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 10,831 words across 1,698 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

What you can do with it

Use the transcript to take notes, quote the speaker, build a study guide, generate a summary with ChatGPT or Claude via the YouTube Summary tool, or export it as a timed subtitle file with YouTube to SRT. You can also re-open it in the transcriber to translate the transcript into 100+ languages.

Free YouTube transcript tool

YouTube2Text is a free YouTube transcript generator — no signup, no daily limit. Paste any YouTube link and get the full transcript instantly, with timestamps, click-to-jump, translation to 100+ languages, AI prompts for ChatGPT, Claude, and Gemini, and exports to TXT, SRT, VTT, or Markdown.