Episodio #127: Jacqueline Cheong @ Artie @artie_labs mueve datos entre tus sistemas en tiempo real. Hablamos de por qué es tan importante + tan difícil en la era de la IA (el 95% de los proyectos de streaming fracasan). Comparte el manual de ventas que aprendió durante @ycombinator, cómo consiguieron a todos sus primeros clientes empresariales mediante correos electrónicos en frío, creando sus propias automatizaciones de ventas con IA (¡Artie no tiene BDRs!) y consiguiendo que los clientes usaran Artie incluso después de haber gastado millones en construir el mismo producto internamente. También entramos en la reciente Serie A de 12 millones de dólares de Artie y cómo es trabajar con @Standard_Cap. Gracias a @Numeral y @FlexSuperApp por apoyar este episodio. ¡Mira aquí o los enlaces abajo! Marcas de tiempo: 4:08 Artie: Transmisión de datos en tiempo real 5:13 Por qué es tan difícil mover datos 9:14 Evolución de los almacenes de datos 12:47 La IA necesita datos en tiempo real 18:44 Construcción vs compra de datos streaming 22:51 Cómo construir en un mercado saturado 26:26 Enfoque inicial en un problema difícil específico 30:33 Adquisición de clientes empresariales a partir de correos electrónicos en frío 32:51 Incorporando a su primer cliente sin interfaz de usuario 35:46 Resolución de cumplimiento e implementación 38:50 Cómo automatizar ingeniería interna, marketing y operaciones 44:01 Construcción de una tubería GTM impulsada por IA y movimiento 53:00 Empezar a Artie a resolver su propio problema 59:25 Descubriendo YC a través de un amigo 1:02:20 Todo lo que Jacqueline aprendió sobre ventas 1:06:29 Cómo mejorar tus llamadas de descubrimiento 1:10:08 Dentro de la serie A de 12 millones de dólares de Artie 1:16:44 Cómo es trabajar con Standard Capital 1:22:59 El libro favorito de Jacqueline

Le pregunté a @nathanbenaich si cree que estamos en una burbuja de IA: "Hace 10 años, si le hubieras enseñado a alguien en IA esta caja mágica que te da cualquier respuesta que quieras, todos te habrían dicho que eso es magia absoluta. Eso no es posible en una década. El futuro se adelantó tan rápido. Todavía llevamos solo tres años en este ciclo de acceso a este artefacto mágico alienígena sin manual de instrucciones. Si miras la IA hoy en día, lo que tenemos es el resultado de un número muy reducido de frikis altamente técnicos que se toparon con algo. Ahora tenemos diseñadores de producto, ingenieros de sistemas a gran escala, expertos en optimización en la nube, todos trabajando en esto. Hay tanto dinero, talento y ganas invertidos en mejorar todos estos productos. Creo que hay focos de dinámica tipo burbuja. Pero las empresas que aceleran en IA están realmente imprimiendo dinero, con balances saludables. La tecnología es buena, está mejorando muy rápido y hay mucho más margen de mejora."

Episodio #126: El estado de la IA con Nathan Benaich Durante los últimos ocho años, @nathanbenaich ha publicado el @stateofai, un esfuerzo de un año que cubre las mayores novedades en IA, en investigación, industria, política y seguridad. Esta conversación aborda las principales conclusiones del último informe, como el auge del razonamiento, el auge del código abierto chino, dónde funciona realmente la IA hoy en día, el auge de la IA soberana, por qué Nathan no cree que la IA sea una burbuja, dónde cree Nathan que el valor se acumulará a largo plazo y cómo está invirtiendo en IA hoy en @airstreet. Gracias a @Numeral y @FlexSuperApp por apoyar este episodio. Episodio completo aquí + enlaces abajo. Marcas de tiempo: 3:39 Estado de la IA 2025 6:22 Conclusión #1: Razonamiento y llamada a herramientas 13:01 Conclusión #2: El auge del código abierto chino 15:25 Modelos abiertos vs de código cerrado 26:46 Conclusión #3: Los ingresos por IA son reales 27:51 Conclusión #4: IA soberana 36:44 ¿Estamos en una burbuja de IA? 59:23 Iniciando Air Street Capital 1:05:18 Recaudación de fondos 1 1:16:20 Estrategia de cartera Air Street 1:25:15 Cuándo y a quién Nathan decide invertir 1:35:04 ¿Qué importancia tienen los benchmarks de IA? 1:39:31 Cuándo entrenar tus propios modelos 1:45:56 Auge de la tecnología de defensa europea 2:01:43 La pila personal de IA de Nathan 2:07:32 ¿Es demasiado arriesgado especializarme? 2:16:12 Nadal vs Federer