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En Startupeable, entrevistamos a los emprendedores, inversionistas y expertos detrás de las compañías de tecnología más exitosas de Latinoamérica como Nubank, Mercado Libre, y Cornershop. Aquí, no hablamos de teoría. Analizamos las estrategias y tácticas que convirtieron a estos negocios digitales en empresas multimillonarias. Conducido por Enzo Cavalie. Para recibir los resúmenes de nuestras entrevistas, suscríbete en www.startupeable.com .

  1. Sep 30

    (ENG) Hilbert: a16z $28M Bet on an AI That Can't Do Math | Nazli Tan

    Presentado por Ashurst Perkins Coie: +3,000 abogados en 23 países para founders que construyen en global 👉 https://www.ashurstperkinscoie.com/en/people/paul-navarro/ Presentado por Jumpstart Immigration: +1,250 founders con visa en EE.UU. Si no te la aprueban, no pagas 👉 https://www.gojumpstart.com/p/startupeable#contact ------------------------------- a16z acaba de liderar una Serie A de $28M en Hilbert, una empresa que pone agentes de IA a trabajar en el crecimiento. Uno de sus primeros clientes es una empresa Fortune 500. Casi todo el que construye con agentes cree que la solución es más contexto. Nazli Tan, cofundadora y CEO, que antes lideró growth en Getir ($12B), piensa lo contrario. Dar contexto suele significar que alguien escribe qué es un "buen cliente" y el agente corre con eso. Pero esas definiciones son casi siempre suposiciones humanas. Su respuesta es que la definición ya está en tus datos. Hilbert entrena modelos de deep learning sobre años de historia, y esos modelos deciden quién es un buen cliente. Mismo cliente, misma respuesta, siempre. Sus agentes ni siquiera pueden hacer cuentas más allá de redondear. También en este episodio: * Por qué "más contexto" empeora a tus agentes de IA * Cómo poner precio a la IA cuando 1% de mejora vale millones * Por qué los playbooks de growth de Silicon Valley no sirven para el 99% de las empresas Más de Startupeable en inglés: [YouTube] | [Sitio Web]

    (ENG) Hilbert: a16z $28M Bet on an AI That Can't Do Math | Nazli Tan
  2. Sep 26

    CEO dLocal: lo que la IA rompió (y lo que no) de su playbook | Pedro Arnt

    Presentado por Ashurst Perkins Coie: +3,000 abogados en 23 países para founders que construyen en global 👉 ashurstperkinscoie.com/professionals/paul-l-navarro ------------------------------- Pedro Arnt pasó 24 años en Mercado Libre y ayudó a convertirla en la empresa más valiosa de Latinoamérica. En el camino aprendió a organizar una empresa para crecer, con sus equipos y sus procesos. Lo invité por segunda vez. La primera charla fue de las más comentadas del podcast, justamente por cómo piensa en construir equipos y empresas. Hoy es CEO de dLocal. La plataforma de pagos para mercados emergentes que factura más de mil millones de dólares al año. Ahí está viendo cómo la IA desarma esa forma de organizarse. También en este episodio: Por qué Pedro mide el éxito de la IA en reducción de headcountCómo cambia sus posiciones junior por senior hasta quedar con un equipo más chicoQué parte de dLocal la IA no puede tocar, aunque su negocio sea puro bits y bytesQué le quita el sueño del futuro: gobiernos dormidos y la brecha entre los países con compute y sin él LinkedIn de Pedro: https://www.linkedin.com/in/pedro-arnt-dlocal-ceo/ LinkedIn de Enzo: https://www.linkedin.com/in/enzo-cavalie/ ------------------------------- Presentado por Jumpstart Immigration: +1,250 founders con visa en EE.UU. Si no te la aprueban, no pagas 👉 https://www.gojumpstart.com/p/startupeable#contact

    CEO dLocal: lo que la IA rompió (y lo que no) de su playbook | Pedro Arnt
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