Madrid no financia startups. Hace algo mejor

¿Cómo eliges con quién trabajas?

Ayer fui a un evento organizado por Jaime Novoa donde hablaba Margarida Garcia. Trabaja en Poolside, una empresa que ha levantado $600M, valorada en $3B, y ayuda a grandes empresas a implementar AI en sus sistemas core. Lleva trabajando en AI desde antes de que ChatGPT existiera, cuando la conversación no era sobre prompts sino sobre si todo esto era viable.

Empezó su charla hablando de su vida. Que para mí es la mejor forma de conectar con tu audiencia.

Es de Lisboa y estudió finanzas en Segovia, una ciudad a 100 km de Madrid sin mucho movimiento. El aburrimiento, dijo, es el principal motor de la creatividad. Cuando no hay nada alrededor que te distraiga, dejas de consumir y empiezas a construir.

Su carrera empezó ahí, en una ciudad tranquila con demasiado tiempo y poco ruido detrás del que esconderse. Vale la pena dedicarle un momento a pensar en eso. ¿Tu vida es suficientemente aburrida?

Sobre roles técnicos en la era AI

Alguien preguntó si todavía tiene sentido seguir una carrera técnica si la AI puede programar.

La respuesta fue sí. Y no va de output que la gente consigue haciendo prompts, va de cómo los ingenieros están entrenados para pensar. Estructuran información de forma distinta, enmarcan problemas de maneras que extraen más de cualquier herramienta que tocan. Ese modelo mental no viene de un curso. Viene de años pensando en sistemas, de verse forzados a ser precisos cuando la ambigüedad te viene encima.

Toma marketing como ejemplo. Cuando yo uso AI, pienso en los resultados que quiero de audiencias, mensajes y conversión. Pregunto "qué deberíamos decir y a quién." Un ingeniero trabajando en el mismo problema pregunta "qué está haciendo el sistema, dónde se rompe, y qué input produce el mejor output." Ese segundo enfoque extrae respuestas fundamentalmente distintas de la misma herramienta. AI se construyó para código, tenlo en mente mientras la usas.

Esta brecha se va a ampliar conforme las herramientas mejoren. El cuello de botella no será el acceso a AI. Será saber cómo pensar con ella.

Sobre con quién trabajas

Nunca ha trabajado con alguien con quien no pudiera pasar un fin de semana.

Suena a cliché hasta que llevas 18 meses en un proyecto con alguien cuya energía te drena lentamente, y te das cuenta de que la diferencia de habilidad que pensabas que podías tolerar se ha convertido en el menor de tus problemas.

Pensándolo bien, es más fácil mantener ese estándar siendo COO que siendo mando intermedio. Cuando eres suficientemente senior, tienes el poder de elegir. Cuando empiezas, tomas lo que hay y esperas que encaje. Pero el principio aplica a todos los niveles: cuando contratas, no estás sumando un set de habilidades, estás sumando una persona dinámica a tu vida de 8-10-12 horas que ya tiene su propia física.

Equivócate ahí, y ninguna cantidad de competencia cubre el coste de trabajar con la persona equivocada.

Sobre constraints

No puedes jugar bien si no conoces las reglas del juego. Lo dijo pensando en AI, pero funciona a cualquier nivel e industria.

Conoce tus constraints. Equipo, funding, legal, mercado. No puedes encontrar el movimiento correcto si primero no entiendes el tablero en el que estás. Esto aplica tanto si estás construyendo una empresa, escalando un producto, o decidiendo tu siguiente paso profesional. Tener claridad sobre tus límites no es tu constraint. Es el punto de partida para hacer algo significativo dentro de ellos.

Sobre qué significa realmente operaciones

Su objetivo como COO: hacer de ops el equipo más pequeño.

No pequeño por serlo. Pequeño porque la medida de una buena función de operaciones no es cuánta gente tiene, sino cuánto puede mover con la menor fricción. Cada nueva contratación en ops que no necesitaste hacer es un sistema que funciona. La eficiencia no es un objetivo de headcount, es un principio de diseño.

También requiere algo que la mayoría de líderes se saltan: dar a la gente las herramientas y el contexto para no necesitarte. Tu trabajo no es estar involucrado. Es hacer que tu involucración sea innecesaria.

Poolside levantó $600M. La implementación promedio de AI enterprise tarda de uno a dos años. En un mundo que vende velocidad, están apostando por profundidad, por el tipo de trabajo que tarda lo suficiente para cambiar algo de verdad.

Si estás en Madrid y no vas a estos eventos, te estás perdiendo LO que esta ciudad hace mejor que cualquier otro sitio.