Cómo empoderar a creadores e innovadores con herramientas impulsadas por IA | Joey DeBruin | Glasp Talk #38
¡Esta es la trigésima octava sesión de Glasp Talk!
Glasp Talk profundiza en entrevistas íntimas con luminarias de diversos campos, desentrañando sus emociones genuinas, experiencias y las historias detrás de ellas.
El invitado de hoy es Joey DeBruin, un apasionado emprendedor, creador de productos y escritor dedicado a empoderar a creadores e innovadores para hacer del mundo un lugar mejor. Joey es cofundador y director ejecutivo de Robo, una empresa revolucionaria que simplifica el proceso de creación de productos para los fundadores eliminando las barreras tradicionales con IA. Antes de Robo, Joey cofundó Background, un programa a gran escala que ayudó a más de 10 000 desarrolladores a lanzar más de 1000 proyectos, que luego fue adquirido por Seed Club. La trayectoria de Joey comenzó con experiencia en neurociencia y ha abarcado funciones en empresas como ResearchGate, donde dirigió innovaciones de productos y fomentó el crecimiento en la comunidad científica.
En esta entrevista, Joey comparte su recorrido desde la neurociencia hasta el emprendimiento, sus conocimientos sobre la creación de herramientas escalables con IA y su visión para empoderar a los fundadores no técnicos. Se adentra en los desafíos y las lecciones aprendidas de sus emprendimientos anteriores, su enfoque en el desarrollo y la innovación de productos y la filosofía detrás del enfoque transformador de Robo. Joey también ofrece valiosos consejos para los aspirantes a fundadores y gerentes de productos, enfatizando la importancia de la claridad, la experimentación y un impulso incansable para crear soluciones impactantes.
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Glasp: Hola a todos, bienvenidos a otro episodio de Glasp Talk. Hoy estamos muy emocionados de tener con nosotros a Joey DeBruin. Joey es un emprendedor apasionado, creador de productos y también escritor enfocado en empoderar a creadores e innovadores para mejorar el mundo. Es el cofundador y director ejecutivo de Robo, una empresa que está revolucionando la forma en que los fundadores crean sus productos iniciales al eliminar las barreras tradicionales como, y empresa. Anteriormente, Joy cofundó Background Build, un programa a gran escala que apoya a más de 10,000 desarrolladores en el lanzamiento de más de mil proyectos, que luego fue adquirido por Seed Club. Con experiencia en neurociencia, Joy lleva fondos y objetivos de liderazgo en empresas como ResearchGate, Venturing e History. Así que hoy nos sumergiremos en el viaje de Joy, su visión para crear herramientas innovadoras y sus conocimientos para fomentar el crecimiento y la creatividad en tecnología y más allá. Gracias por acompañarnos hoy, Joy.
Joey: Estoy emocionado de estar aquí, gracias por invitarme.
Glasp: Gracias. En primer lugar, tienes formación en neurociencia y tu primera carrera fue como investigadora en la UCSF, ¿no? Pero ahora estás creando Robo. Es una especie de empresa de inteligencia artificial. Me pregunto qué te inspiró a crear Robo.
Joey: El camino que ha recorrido desde la ciencia hasta la robótica es largo, así que puedo cubrir algunos de los momentos clave. Creo que lo que me inspiró a unirme a la tecnología y dejar la ciencia en primer lugar fue que siempre me ha interesado lo desconocido, ayudar a resolver las cosas, aportar nuevos conocimientos, información e inspiración para la vida. Por eso me atrajo en un principio la neurociencia en concreto, más allá de todas las ciencias, porque, especialmente cuando empecé a estudiar neurociencia en la universidad en 2009, había mucho por descubrir. Había temas enormes que me hacían pensar: "Bueno, ya sabes, la gente sueña y no sabemos por qué". Son este tipo de preguntas fundamentales las que resultan fascinantes. La razón por la que dejé la ciencia fue porque el trabajo de ser científico es muy conocido. Así que los pasos que hay que dar y la progresión de la carrera y el camino están en cierto modo definidos. Así que eso es lo que me atrajo a trabajar en tecnología, donde los problemas que estás intentando resolver son desconocidos, y cómo te comportas como persona y construyes tu carrera también es algo desconocido. Así que es simplemente el tipo de océano azul del trabajo. Eso es lo que me inspiró a empezar a trabajar en empresas emergentes hace una década, y realmente es por eso que también creamos Robo. Así que ahora lo que vemos es la tecnología que tenemos, especialmente con IA, para construir cosas increíblemente rápido, de manera increíblemente rentable, lo que significa que deberíamos ser capaces de conectar a cada vez más personas con una idea para construir esa cosa. Ese es mi objetivo: siempre ayudar a más personas a sumergirse en el océano azul y en este mundo loco, estresante y caótico de la construcción de cosas que creo que es un lugar increíble para estar.
Glasp: Ya veo. Supongo que en Robo os dirigís a fundadores no técnicos, ¿no?
Joey: Ese es uno de los grandes grupos. Así que es interesante. Trabajamos con muchos fundadores no técnicos porque no pueden crear su producto por sí mismos, ya sea porque las herramientas que tienen disponibles, herramientas sin código, no son lo suficientemente buenas, o porque necesitan crear algo un poco más personalizado. Así que poder trabajar con una agencia Robo... en Robo trabajamos con agencias Robo, ¿no? Una agencia Robo es un equipo de personas que usa IA para crear productos mucho, mucho más rápido, mucho, mucho más barato. Los fundadores no técnicos siempre han subcontratado a autónomos, agencias y tiendas de desarrollo, y creo que podemos ofrecerles un producto mucho, mucho mejor. Pero es interesante porque, en realidad, no es el único tipo de personas con las que trabajamos. De hecho, trabajamos con algunos equipos bastante técnicos que incluso tienen empresas existentes y solo quieren crear un nuevo producto muy rápidamente sin tener que contratar a un ingeniero. Existen muchas razones por las que no conviene escribir el código de un producto. Una de ellas es que no se puede porque no se es un fundador técnico, pero también hay muchas otras razones y somos una buena opción para varios de esos casos.
Glasp: Ya veo. De hecho, vi tu tweet y tu cliente dijo: "Oh, obtuve algo así como 50 000 dólares por dos o tres meses de desarrollo", pero con Robo, puedes construirlo rápidamente en una o dos semanas con 5 000 dólares. Es increíble, pero al mismo tiempo me pregunto: hoy en día tenemos Deit, y también Cursor, y un VZ, de Replit. Tengo curiosidad por saber cómo te diferencias de esas herramientas para desarrolladores que tienen funciones de IA.
Joey: Así que la forma en que vemos el panorama en este momento es que hay muchas herramientas increíbles para ingenieros. Las que mencionaste, Cursor, Vzer, Rollet y todas estas, te están haciendo la vida mucho más fácil. Pero si no eres desarrollador, esas herramientas pueden incluso venderse para ti, pero la realidad es que si simplemente intentas, si nunca has creado algo, si nunca has creado un producto antes, y te lanzan a uno de estos productos, es difícil. Muchas de las decisiones que tomas, o las cosas que necesitas entender al crear software que para alguien que nunca lo ha hecho antes, son simplemente difíciles. Creemos que ya hay herramientas que se están diseñando específicamente para personas no técnicas, pero no son tan poderosas, y creo que así será el panorama, creemos, durante años. Entonces, si los ingenieros van a poder, quiero decir, todos van a poder crear más. Por lo tanto, las herramientas sin código van a mejorar, las herramientas para ingenieros van a mejorar, como si todo el mundo pudiera construir más. Pero es más importante pensar en el mercado. Por lo tanto, si tienes $5000 para gastar en la construcción de un producto, eso es mucho mejor de lo que podrías construir tú mismo, ¿no lo harías? Creo que ese mercado va a ser muy duradero e incluso va a crecer, en nuestra opinión, incluso a medida que las herramientas que puedes usar por tu cuenta mejoren.
Glasp: Ya veo. Sí, es emocionante, pero tengo curiosidad por saber cómo funciona en tu caso. ¿El cliente necesita preparar, por ejemplo, un PRD o documentar lo que necesita, y luego tú lo construyes y se lo envías? ¿O tú proporcionas... tal vez no la codificación, verdad? No proporcionas un IDE, pero tengo curiosidad por saber cómo funciona, digamos, si quieres trabajar contigo.
Joey: Entonces, la forma en que funciona es que digamos que vienes a nosotros, tienes una idea. Dices, "Oye, quiero crear una nueva empresa emergente. Tengo una idea". Trabajamos contigo para definir el alcance de ese producto. Tenemos algunas herramientas que hemos creado, usamos IA para hacer parte de eso, pero también hay humanos involucrados. Nos comunicamos contigo y hablamos de ello. Entonces, algunas partes de eso son simplemente, ya sabes, difíciles o no importantes de automatizar. El final de ese proceso es que tenemos un alcance definido para lo que quieres construir, que estimamos. Entonces, decimos, "Oye, creemos que esto va a costar $5,000, nos llevará dos semanas". Podrías decir, "Oh, Dios mío, increíble, pensé que esto iba a ser mucho más caro, mucho más largo". Luego, si se ve bien, realmente lo entregaremos para ti, así que construyéndolo. Entonces, los clientes con los que trabajamos no están... no es como si les estuviéramos dando herramientas para que ellos mismos lo construyan. Como si actuáramos como una agencia, entregamos el producto que usted desea. Nos comunicamos con usted todas las semanas y establecemos canales de comunicación para poder recibir comentarios. Pero no es como si le pidiéramos a los clientes que hagan el trabajo ellos mismos. Por lo tanto, la forma en que podemos entregarlo de manera mucho más económica y más rápida es simplemente el proceso que utilizamos de nuestro lado. Por lo tanto, utilizamos muchas herramientas diferentes y creamos estos flujos de trabajo para entregar productos más rápido, pero eso no es algo que expongamos al cliente directamente.
Glasp: Ya veo. He revisado tu sitio web, pero por el momento es una página sencilla. No hay demostraciones ni vídeos. ¿Prepararás alguna demostración para que la gente pueda entenderla en el futuro?
Joey: Claro, sí, lo haremos. Quiero decir, creo que las mejores demostraciones para nosotros siempre serán simplemente mostrar los productos que construimos. "Esto es lo que costó construir esta cosa". Porque nuestro objetivo no es construir, ya sabes, una de estas demostraciones de IA que te sorprenden sobre cómo funciona el producto, ¿verdad? Porque nuestro objetivo no es que la gente use nuestro producto. Usamos nuestro producto, así que no necesitamos hacer demostraciones. Lo único que te debe importar, como alguien que usa, que trabaja con nosotros como Robo, es que podemos mostrarte un producto que construimos, y decirte, "Vaya, esto se ve increíble. Funciona muy bien, es bastante complicado. Esa es la startup que quiero construir, es así". Y podemos decirte, "Oye, construimos esto en una semana". Esa es la cuestión, esa es la demostración. Así que en las próximas semanas, comenzaremos a lanzar más demostraciones de ese tipo, creo, pero más como estudios de caso.
Glasp: Genial. Y me encanta que ustedes hagan pruebas internas, ¿verdad? Es genial para las pruebas internas. Están creando algo que pueden usar, y ese es el mejor caso de uso. Al mismo tiempo, tengo curiosidad, ahora están trabajando con algunos clientes tal vez, pero ¿cuál es el mayor desafío en este momento para ustedes? Creo que antes, antes del lanzamiento. No sé si ustedes están en modo oculto o no, pero tengo curiosidad por saber qué es lo próximo para ustedes y cuál es el desafío que creen que enfrentan.
Joey: Es como si estuviéramos en algún lugar en ese sigilo, ya sabes. Es un sigilo ligero, diría yo. Somos públicos, estamos anunciados, estamos ahí, estamos trabajando con clientes, pero todavía estamos iterando y cambiando mucho. La buena noticia para nosotros es que lo hemos hecho varias veces. Creo que hemos lanzado varios productos en este punto, y hemos pasado por el ciclo completo de construir y vender una empresa o un producto. Así que nos sentimos muy cómodos en este tipo de fase inicial desordenada. Pero lo más difícil para nosotros en este momento es cuando decimos "construir un producto con IA", lo que no queremos decir es simplemente usar Claude o ChatGPT o... quiero decir, todos los ingenieros están usando IA, ¿verdad? O tal vez algunos no, pero esos están estancados en la Edad de Piedra. Entonces, todos... quiero decir, todos en la Tierra probablemente, al menos un alto porcentaje de ellos, usan ChatGPT para escribir algo, ¿verdad? Así que no es de eso de lo que estamos hablando. De lo que estamos hablando es de imaginar realmente todo el flujo de trabajo, de principio a fin. Así que imagina que tienes que crear 100 productos en el próximo mes. ¿Qué harías? ¿Qué necesitarías hacer para poder hacerlo? ¿Qué recursos necesitarías para construir por ti mismo? ¿Qué flujos de trabajo necesitarías automatizar? Se trata de pensar en bloques de construcción. Así que lo que estamos tratando de hacer es pensar en cómo construimos los Legos para que cualquier producto que nos llegue sea algo que podamos armar rápidamente con los Legos que tenemos. No es como... ya sabes, hay un concepto en un producto, como el desarrollo de software, como plantillas, ¿verdad? Es casi como si hicieras el 80% del camino y luego solo hicieras el 20% restante. Así que es algo así, pero el caso es que en la era de la IA, estas plantillas pueden ser mucho más modulares. Así que es más como... es más como piezas de Lego que como un esqueleto, supongo. Por eso, lo más difícil para nosotros ahora mismo es elegir los proyectos con los que trabajar. Intentamos ser muy selectivos con las personas con las que trabajamos, porque todavía no todo se puede robóticar. En algún momento lo será, pero por el momento tenemos que ser muy selectivos con el tipo de productos que aceptamos, porque queremos... queremos trazar una línea dura. Nuestra línea es que solo aceptamos un proyecto en el que creemos que podemos entregarlo diez veces más rápido y diez veces más barato que una agencia promedio. Y si no creemos que sea así, entonces no trabajaremos en él. Por eso tenemos que ser muy selectivos en ese aspecto. También tenemos que ser muy selectivos a la hora de encontrar proyectos en los que podamos seguir ampliando nuestra comprensión de cómo hacerlo mejor, de cómo... no es que queramos hacer el mismo proyecto una y otra vez. Es como si quisiéramos encontrar novedades interesantes para los proyectos que nos permitan seguir ampliando nuestra infraestructura subyacente. Así que esa es la parte difícil ahora mismo. Hemos tenido la suerte de contar con una buena cantidad de personas que se han puesto en contacto con nosotros y quieren trabajar con nosotros. Así que podemos encontrar clientes, pero encontrar a los clientes adecuados es una cuestión mucho más difícil.
Glasp: Ya veo, sí, eso tiene sentido. Pero ¿has descubierto qué espacio, producto o tipo funciona mejor para tu caso de uso? Digamos, ¿es un producto financiero o es más bien... no sé... un producto tecnológico o un tipo B2B, más bien un software de consumo? ¿Has...?
Joey: Entonces, lo que estamos descubriendo, y nuevamente, todavía estamos en las primeras etapas, pero no funciona tan simple como se quisiera, en ese sentido. No es como si se tratara de algo que funciona y no funciona. Es más como si hubiera un conjunto de características que podrían hacer que algo sea fácil de hacer con IA en este momento en lugar de hacerlo más difícil. Por ejemplo, algunos tipos de productos, digamos una herramienta interna. Digamos que eres una gran empresa orientada a las ventas y tienes mil representantes de ventas. Cada uno de esos representantes de ventas tiene un gerente, como un gerente de ventas. Entonces, puedes tener cien gerentes de ventas y tal vez todos los gerentes de ventas estén capacitando manualmente a todos los representantes de ventas sobre cómo hacer algo. Solo te estoy dando un ejemplo teórico. Pero, y tal vez quieras crear un producto que pueda ayudar a los gerentes de los representantes de ventas a capacitar a su equipo. Pero, para ello, si tuviera que contratar a una agencia, lo primero que querría que hiciera la agencia sería hablar con todos los gerentes de los representantes de ventas y comprender: "¿Qué están haciendo ahora? ¿Qué lo hace difícil?". Hable con los propios vendedores y pregúnteles: "¿Cómo están obteniendo esta información en este momento?". Entonces, debe hacer ese descubrimiento de producto, ¿verdad? Esa es la parte difícil. Y luego, cuando implementa ese producto en su enorme organización, hay mucha gestión de las partes interesadas y muchas otras cosas. Entonces, la complejidad de ese producto no es el software, es el tipo de cosas organizativas que lo rodean. Entonces, no puede separar esas cosas. No puede construir eso rápidamente con IA. Entonces, ese es un proyecto que es más difícil para nosotros porque es más difícil de definir por adelantado. Cualquier cosa con la que trabajamos, queremos poder definir el alcance por adelantado, porque ese es el proceso, ¿verdad? Lo delimitamos y luego lo enviamos rápidamente con IA. Entonces, si no podemos definir el alcance porque va a cambiar todos los días a medida que hables con más y más personas, entonces es mejor trabajar de manera diferente. Es mejor trabajar en este tipo de estilo de contrato iterativo, de retención, en el que simplemente te estás integrando a esa organización. Y así no es como trabajamos. Eso es una cosa. Otra cosa podría ser algo que sea muy... Supongo que un buen modelo mental es que la IA se entrena en todo el código y los productos existentes, ¿verdad? Entonces, el tipo de cosas que es más fácil construir con IA es donde hay algo así como tecnología de punta, hay, o hay conceptos existentes. Entonces, si estás construyendo algo que es personalizado y que no se ha construido antes, será mucho más difícil construirlo con IA que algo que tenga más ejemplos. Entonces, un producto de mercado es probablemente más fácil de construir que algo que sea como un diseño gráfico personalizado que tendrás que construir desde cero, o algo con mucho cumplimiento. Por ejemplo, si estás creando una aplicación de atención médica, quizás algunas de esas aplicaciones sean fáciles de crear, pero el cumplimiento de la HIPAA no es algo que se pueda automatizar, ¿verdad? Por lo tanto, son muchas decisiones de ese tipo, y para nosotros, además de eso, puede ser que, "Oye, no tenemos mucha experiencia en la creación", o "Es decir, la mayoría de los productos que nos llegan van a ser aplicaciones web. No queremos dedicar tiempo a crear los bloques de Lego para una aplicación de escritorio", ¿sabes? Por lo tanto, son muchas decisiones de ese tipo, más que "Oh, podemos hacer tecnología financiera y no podemos hacer tecnología de salud, o nuestra tecnología".
Glasp: Ya veo. Sí, sí, eso tiene sentido. Entonces, estás trabajando en Background Build, ¿no? Es como un programa que apoya y ayuda a los constructores a desarrollar proyectos, y que fue adquirido por Seed Club. Tenía curiosidad por saber por qué empezaste ese proyecto y también cómo fue el proceso de fusión y adquisición.
Joey: Así que creo que, en comparación con otros procesos de fusiones y adquisiciones, fue genial. Quiero decir, una de las cosas que lo hizo genial fue que tenemos una relación muy estrecha con un equipo de Seed Club, y hemos sido... quiero decir, son una especie de inversores nuestros en cierto modo, o Seed Club Ventures, son el tipo de brazo de riesgo. Son uno de nuestros inversores. Han sido clientes nuestros. Nos han ayudado en cada iteración. Así que somos... conocemos a ese equipo... hay mucha confianza entre nosotros y ellos. Y siempre hemos tenido productos muy complementarios. Así que dirigen un acelerador más tradicional donde seleccionan a varios equipos increíbles, les dan financiación y les ayudan a salir al mercado. Creo que son increíblemente buenos creando canales de distribución y ayudando a la gente a llamar la atención y ese tipo de cosas. Siempre hemos sido buenos creando plataformas y software y resolviendo problemas a escala gracias a eso. Entonces, la razón por la que decidimos vender Build fue que todavía estaba creciendo y funcionando bien, pero estábamos viendo qué se necesitaría para hacerlo 100 veces más grande. Entonces, cuando vendimos Build, estábamos ejecutando un programa cada mes. Estaba mayormente automatizado en términos de infraestructura y cómo funciona realmente, con miles de desarrolladores uniéndose cada mes. Entonces, la pregunta es, bueno, ¿cómo se hace? Y ganar buen dinero, pero ¿cómo se gana 100 veces más dinero? ¿Cómo se hace 100 veces más grande? ¿Cómo se apoya a 100 veces más desarrolladores? Y cuando analizamos las opciones, una de las opciones que analizamos fue que sería increíble tener un fondo tradicional o acelerador asociado a esto, porque vemos todos estos grandes proyectos, y algunos de los mejores, sería increíble tomar capital en ellos y darles más financiación, ¿verdad? Pero entonces la pregunta es, ¿deberíamos salir y comenzar ese acelerador? ¿Deberíamos salir y recaudar los fondos nosotros mismos? Nos pareció mejor asociarnos con alguien que ya lo había hecho, que realmente tenía experiencia en eso. Fue una de esas cosas en las que no sentimos que fuéramos el mejor equipo para llevarlo a la siguiente etapa, y también teníamos una relación muy cercana con Seed Club, y ellos eran sin duda el mejor equipo para llevarlo a la siguiente etapa. Así que fue muy natural.
Glasp: Ya veo. Lo siento, puede que sea una pregunta un poco tonta, pero si pudieras volver a la época de la creación de fondos, ¿cómo lo harías de forma diferente? ¿Tienes algún aprendizaje o alguna idea para hacerlo de forma diferente? ¿O harías lo mismo?
Joey: Interesante. Hay algunas cosas que tal vez pueda hacer... Puedo empezar con lo que yo haría de la misma manera. Así que creo que lo que hicimos bien fue que desde el principio teníamos muy claros los principios que haríamos o en qué nos centraríamos y en qué no. Así que, para ser más específicos, mucha gente, cuando se une a cualquier tipo de programa de aceleración, naturalmente querrá establecer contactos y conocer a otras personas y tener ese tipo de experiencia. Pero al hacer eso, uno de los principios que teníamos desde el principio era que queríamos hacer un programa que fuera mucho, mucho más grande que cualquier otro programa existente. Así que siempre, al iniciarlo, teníamos como objetivo tener miles de personas en cada grupo. Hacer contactos es realmente difícil, especialmente si eres un creador de comunidades, como facilitar las conexiones adecuadas que sean relevantes y quieres encontrar personas con las que estén entusiasmadas por conocerse. Por lo tanto, no queremos estas relaciones unidireccionales en las que las personas populares están más establecidas, tienen más éxito o simplemente reciben toneladas de solicitudes de personas que podrían necesitar su ayuda. Por lo tanto, es difícil lograr que ese tipo de mecánica funcione. Es más fácil si tienes un grupo pequeño de 10 personas en el que seleccionas a mano a todos y se seleccionan cuidadosamente. Sucede de manera natural. Pero teníamos muy claro que este es un problema que va a ser... sabemos que va a ser un problema para nosotros. Sabemos que la gente lo va a querer. Sabemos que no vamos a poder ofrecerlo bien dentro del modelo que tenemos. Así que éramos muy claros en cuanto a que, incluso en la plataforma que construimos, no había capacidad... se podía publicar, se podían compartir actualizaciones, no se podía comentar, ¿verdad? Y la gente siempre dice: "Oh, ¿cómo puedo comentar sobre esto?" Y para nosotros, siempre fue como, "Bueno, en el momento en que habilitemos ese tipo de comentarios entre pares", aunque nos encanta esa energía, queremos que la gente se conecte, pero comenzamos a crear esta expectativa de que esta es una comunidad donde todos deberían estar en red. Queríamos ayudar a las personas a pasar más tiempo enfocadas en construir y obtener el apoyo y obtener el apoyo de nuestros patrocinadores, que es realmente donde sucedió gran parte de la magia. Así que creo que eso es lo que es difícil de hacer. Como cuando tienes personas que te importan que están en tu comunidad y te piden algo, es difícil decir que no, creo que a menos que tengas principios sólidos sobre por qué estás haciendo lo que estás haciendo. Así que creo que lo hicimos bien. Creo que las cosas que probablemente... es como, en retrospectiva, siempre podría haber ido más rápido a través de algunos de los aprendizajes. Creo que lo que dijimos ahora es que probamos un montón de cosas que no funcionaron. Francamente, al principio nos sobreconstruimos, creo que como probablemente todo el mundo. Y estábamos haciendo un montón de cosas que teníamos, como todos estos eventos en los primeros programas, que organizábamos cada semana. Básicamente, éramos como paneles. Teníamos que ir a buscar a los invitados para estos paneles. Así que es como dar consejos a la gente sobre cómo construir. Esos son valiosos, pero hay mucho de ese contenido en el mundo. Así que ofrecer algo único es muy difícil, un montón de trabajo. Así que terminamos eliminando un montón de esas cosas y el programa era igual de bueno. Así que, volviendo atrás, creo que probablemente podríamos habernos quedado con la mecánica simple que sabíamos que funcionaba y habernos centrado más en aumentar el valor de eso añadiendo más gente en lugar de desarrollar el programa para que fuera cada vez más y más y añadirle más capas de complejidad porque simplemente nos ralentizaba. Probablemente perdimos un par de meses al menos haciendo eso.
Glasp: Ya veo. Es una pregunta un poco aleatoria, pero creo que tienes experiencia en investigación, ¿no? ¿Crees que tienes alguna ventaja en tener experiencia como investigador y trabajar en una startup? Además, por el contrario, ¿hay algún momento difícil en la transición de investigador a startup? ¿Fue un momento difícil adaptarse a una startup?
Joey: Totalmente, sí. Creo que es una moneda de dos caras. Creo que lo que es una moneda de dos caras es ser investigador. Creo que tienes una fuerte mecánica de búsqueda de la verdad. Así que todo... creo que lo que atrae a la gente a la ciencia es que tienes este... la ciencia es como el mecanismo para establecer la verdad, ¿no? Es como la única forma que hemos encontrado, como humanos, de establecer lo que es verdad. Es la experimentación, todo este tipo de cosas. Creo que muchos científicos se sienten atraídos por la creación de productos y las nuevas empresas porque es casi como... es como encontrar la verdad a través de un tipo diferente de experimentación. Encuentras lo que la gente quiere iterando en diferentes productos hasta que encuentras algo que quieren, y luego has establecido ese conocimiento de que, "Oh, la gente quiere este tipo de cosas". Así que creo que esa es la parte que se traduce bien. Y especialmente la razón por la que siempre nos hemos sentido atraídos por la tecnología de vanguardia. Empezamos con las criptomonedas y ahora estamos desarrollando IA porque la necesidad de encontrar la verdad es muy aguda allí. Es como si nadie supiera qué está pasando, nadie sabe cómo se va a desarrollar el mundo. Por eso, creo que tener esa curiosidad de intentar quitar todas las capas y encontrar la verdad es una ventaja, pero también puede ser una desventaja porque, a veces, sobre todo en las primeras etapas de las startups, se puede aplicar demasiada lógica a todo esto. Siempre hemos caído en esta trampa, en la que es como si tuviéramos que poder ver el mapa de una manera clara y tener una lógica estricta. Leemos todo tipo de artículos sobre estrategia y pasamos todo el tiempo intentando conocer el universo. Y es como que necesitas moverte rápido y tomar un montón de decisiones y confiar en tu intuición y en tu experiencia y seguir a tu cliente y todo ese tipo de cosas que a veces, creo, los fundadores que son un poco menos científicos tienen una ventaja allí porque no pasan tanto tiempo preocupándose por lo que está bien o mal, simplemente lo hacen. Así que creo que es un...
Glasp: Ya veo. Sí, tiene sentido. A veces los fundadores actúan como visionarios y, por lo tanto, se dejan llevar por su intuición, pero a veces no funciona y dedican mucho tiempo. Pero después de investigar y buscar tecnólogos, elegiste un gerente de marketing como tu primer puesto. ¿Cómo aprendiste marketing y cuál fue la transición?
Joey: Creo que me lo propusieron. Básicamente, mi primer trabajo fue en 2013, cuando trabajaba en Johns Hopkins en un laboratorio de neurociencia. Tenía un amigo con el que iba a la universidad y jugaba al tenis. Él empezó una empresa nada más terminar la universidad, una empresa de tecnología publicitaria, básicamente un bloqueador de anuncios que te permite hacer donaciones o una nueva extensión para pestañas. Cada vez que abres una nueva pestaña en tu navegador, aparece una pequeña página con algunos widgets y relojes interesantes y todo eso, puedes personalizarla como quieras, pero hay un pequeño anuncio en la parte inferior. Generas ingresos con ese anuncio y luego tienes que decidir a qué organización benéfica se destinarán los ingresos por publicidad. Es como una forma de hacer publicidad voluntaria para organizaciones benéficas. Ese era el concepto. A la gente no le gustan todos estos anuncios que hay, pero si participas en los ingresos y ayudas a que se destinen a algo que te importa, es más probable que participes o veas el anuncio. Es muy interesante, es una empresa que todavía existe. Pero estaba hablando con él por teléfono y me dijo: "¿Sabes cómo va? ¿Cómo es la vida como neurocientífico?". Había tenido algunas experiencias no tan buenas con la burocracia y el ritmo lento de ser investigador, y me quejaba un poco de eso. Le dije: "Bueno, la ciencia es genial, pero ser científico tal vez no sea tan cortante o no sea tan rápido como me gustaría". Y él me dijo: "Bueno, deberías venir a trabajar para mí. Ya sabes, hay un puesto... creo que lo llamó "crecimiento". Sí, tal vez mi LinkedIn o algo así, mi título terminó siendo gerente de marketing, pero originalmente me lo presentó como: "Podrías ser un científico interno". Me dijo: "Oye, hay un puesto, hay una cosa llamada tecnología, hay un puesto llamado crecimiento. La forma en que funciona el crecimiento es que simplemente puedes realizar experimentos. Pero nadie va a... no hay burocracia, son startups, puedes hacer lo que quieras. Puedes realizar 10 experimentos al mes". Y yo vengo del sector de la investigación, donde realizar dos experimentos al año es mucho. Así que fue una gran propuesta para mí. Pensé: "Vaya, no hay burocracia, hazlo... Sé cómo hacer experimentos, soy científica, eso parece genial, y puedo hacerlos rápido y nadie me va a microgestionar. Suena genial". Así que fue entonces cuando me mudé a San Francisco y comencé a trabajar en tecnología y a entender lo que significaba el crecimiento. De ahí en adelante fui avanzando hasta el producto.
Glasp: Ya veo. Después de esa empresa, creo que te convertiste en coanfitrión de Reforge, en 2017, para la serie de crecimiento. Tenía curiosidad, ¿cómo lo conociste? ¿Te invitó? Tienen un gran contenido y presentan una gran serie. Solo tengo curiosidad por saber cómo sucedió.
Joey: Entonces, pasé por el programa... Reforge es una comunidad increíble. Quiero decir, en este momento, todavía está presente y sigue mejorando cada vez más. Creo que tienen mucho del mejor contenido, el más revelador, sobre productos y crecimiento. Yo mismo pasé por el programa cuando estaba... cuando empecé en el crecimiento, pensé: "No tengo... quiero decir, soy un científico. No tengo idea de cómo funciona esto". Pasé por el programa yo mismo y fue increíble. Fue muy valioso para mí en ese momento. Así que me quedé... así fue como conocí a Brian. Seguí involucrado, y luego trajeron a algunos exalumnos para ayudar a organizar los futuros programas y asesorar a las personas, y pude hacer eso, lo cual fue increíble. Sí, todavía me mantengo conectado con eso. Escribí un montón de artículos para ellos. La gente suele leer uno de esos artículos y se comunica conmigo, y termino reconectándome o ayudando a asesorar a las empresas de esa manera.
Glasp: ¿Aún sigues en contacto con ellos, como Brian y otras personas?
Joey: Lo hago, sí.
Glasp: Genial, agradable. Por cierto, vi que fuiste a On Deck Fellowship y yo también fui a On Deck. Te vi, lo vi en tu perfil de Twitter. Veo amigos en común, interesante. También fui una especie de investigador antes, no "antes", pero estaba investigando, era químico antes, en el programa de maestría. Así que publiqué un artículo de investigación antes, luego usé ResearchGate para rastrear mis artículos de investigación y cuántas citas obtuve, y cuántas vistas obtuve. Me gustó. Es una empresa genial. Tuve suerte de trabajar allí. Tengo curiosidad por el aspecto comunitario de ResearchGate. ¿Cómo... cómo... como eras el director de gestión de productos, y también jefe de gestión de productos, cómo... en qué trabajaste? ¿Qué experimentos funcionaron bien para la comunidad y el producto? ¿Podrías compartir algunas ideas e historias detrás de ResearchGate?
Joey: Es interesante. Por un lado, mucha gente, creo que con razón, probablemente me llama un creador de productos comunitarios. Pero es curioso, porque nunca me considero así, creo que porque tal vez tengo un concepto de lo que es crear una comunidad que no parece ser exactamente lo que he hecho. Pero tal vez la mejor manera de enmarcarlo es que creo que he aprendido que muchas empresas, especialmente las empresas de tecnología con comunidades muy fuertes, la comunidad en realidad se construye en torno a un producto que simplemente ofrece una gran cantidad de utilidades a las personas. Así que no trabajas en absoluto en la comunidad. La comunidad es como una propiedad emergente de la calidad del producto que entregas a las personas. Por lo tanto, la comunidad ocurre de manera muy orgánica y no requiere mucho trabajo. Lo que requiere mucho trabajo es construir el producto. En ResearchGate, hay algunos... el producto es enorme, hace muchas cosas. Creo que para las personas que no están familiarizadas, ResearchGate es una especie de LinkedIn para el mundo académico. Entonces, el 60 o 70% de todos los científicos del mundo tienen un perfil en ResearchGate y están activos allí. Por lo tanto, es una plataforma enorme dentro de la ciencia. No es que la ciencia sea tan masiva, pero son como 10 millones de científicos, algo así. Y la forma en que está construida es, en realidad, un producto de datos muy complejo bajo el capó porque el problema no resuelto antes de ResearchGate era que tienes todas estas publicaciones, ¿verdad? Entonces, si publico, si publicas algo sobre química, es como un PDF. Lo que ResearchGate hizo fue, muy al principio, antes de que hubiera mucho, como cómo se puede usar ChatGPT para hacer la extracción de PDF, ¿verdad? En realidad, ese era un problema sin resolver hace años. Entonces, en lo que ResearchGate comenzó a trabajar originalmente fue en "¿Puedes extraer información de estos PDF?", como "¿Quiénes son los autores? ¿De qué instituciones son? ¿Cuáles son todas las citas en la publicación? ¿Qué otros?" Y luego tienes que hacer mucho aprendizaje automático básicamente para saber eso. Entonces, digamos que uno de los autores es Steve Brown. No sé, probablemente haya docenas de Steve Browns que están publicando. Entonces, tienes que saber: "Bien, ¿cuál es este Steve Brown?". Básicamente, haces mucho aprendizaje automático para intentar crear lo que llamamos este "gráfico de investigación profesional". Es decir, este gráfico de información que representa la investigación desde el punto de vista del investigador para que podamos decir: "Bien, tú, Joey, tienes 10 publicaciones y las conocemos todas. Sabemos todas las publicaciones que te citan", y todo ese tipo de cosas. Así que mucho de lo que trabajamos allí es simplemente extender el gráfico de investigación profesional porque ese es realmente el activo principal que impulsa todo ese ciclo. Así que algunas de las cosas en las que trabajamos fueron: "¿Podemos usar el aprendizaje automático para extraer información del método de un artículo?". Así que estamos tratando de entender: "¿Cuál es el protocolo que usaste para ejecutar este experimento?" ¿Podemos extraer eso de millones de publicaciones para poder crear una página que diga: “Oye, si estás buscando usar este método CRISPR en particular, estas son las publicaciones que podrías necesitar usar?” Y cuanto más desarrolles ese gráfico de investigación, más productos podrás crear. Por ejemplo, durante la COVID, pudimos crear un producto completo para ayudar a las personas a navegar por esta avalancha de preimpresiones que se estaban creando. Porque cuando llegó la COVID, todo el mundo publicaba, pero nadie publicaba en revistas, porque nadie tenía tiempo para pasar por el proceso de revisión de revistas. Hay una enorme cantidad de información. Así que creamos un producto completo para ayudar.
La gente entiende: “¿Quién publica qué?”. Intentan darle sentido a todo ese ruido, pero todo está construido sobre el mismo tipo de gráfico subyacente de información. Por eso creo que la gente no entiende a esa empresa ni lo técnico que es su producto. En realidad, es como una gran cantidad de datos, aprendizaje automático en segundo plano y, luego, la red social es solo un pequeño detalle que se encuentra por encima.
Glasp: Interesante. Y, además, ¿cómo intentaron diferenciarse de Google Scholar? Porque en Google Scholar, la gente puede ver sus actividades de investigación, ¿no? No tienen el aspecto social. No sé si Google estaba haciendo cosas de aprendizaje automático, pero ¿eso era lo mismo que a ustedes les interesaba?
Joey: Google Scholar es un gran producto y creo que se ha vuelto cada vez más popular con el tiempo. Lo que Google Scholar siempre tuvo fue solo búsqueda, ¿no? Porque están conectados a Google, así que obviamente van a ser increíbles en la búsqueda. La búsqueda es la forma más común en que la gente encuentra publicaciones de investigación. Así que incluso los científicos, en su mayoría, solo buscan en Google Scholar. Eso es lo que impulsa el ciclo de Google Scholar, es que la gente va a Google Scholar y busca, y eso es lo que hace que ese producto funcione. Tienen muchas de las mismas citas y extracciones y cosas así, y ResearchGate en realidad fue anterior a Google Scholar. Google Scholar llegó después. Pero creo que ResearchGate siempre fue... quiero decir, la respuesta honesta es que nunca fue un enfoque central para Google. Así que nunca... hay muchas cosas que uno quiere como investigador: la capacidad de mostrar su trabajo y conectarse con otras personas y buscar trabajo en diferentes universidades y todas las cosas que se acumulan encima que Google Scholar nunca hizo. Además de eso, una de las cosas que... quiero decir, cuando me fui en 2021, gran parte del trabajo reciente se centró en este tipo de relaciones con los editores, porque durante mucho tiempo... esta es una historia más de fondo... ResearchGate tuvo una relación muy adversa con los editores en algunos aspectos porque los editores estaban molestos por la creación de esta gran plataforma que ahora generaba mucho tráfico, porque lo que los editores siempre tienen es la distribución, ¿no? Como si ese fuera todo su modelo de negocio. Así que estos... de la misma manera que un sello discográfico puede tener algún problema con Spotify, los editores tenían algún problema con ResearchGate. Pero con el tiempo... como antes de que me fuera, creo que la marea cambió un poco y los editores finalmente se dieron cuenta de que así es como va a funcionar el futuro y que también podríamos sumarnos. Así que gran parte de ello fue construir estos canales de contenido entre los editores y la plataforma y hacer informes para ellos y ayudarlos a administrar sus negocios. Así que creo que todo eso es a lo que ResearchGate dedicó mucho tiempo en los últimos años.
Glasp: Pero, ¿llevó tiempo? Porque a veces los editores se enfadan tanto que dicen: “No utilicen nuestro contenido”. ¿Cómo se llevaron?
Joey: Quiero decir, creo que nos llevó mucho tiempo entendernos. Son amigos enemigos, ¿no? Todo esto se puede encontrar en Internet, pero hay demandas judiciales. Eso siempre ha sido así, pero al mismo tiempo, muchos, especialmente los editores con visión de futuro, sabían que no se podía luchar realmente. Se están produciendo cambios más importantes no solo en la investigación, sino en todas las industrias, ¿no? Los consumidores quieren información agregada. La gente quiere usar Spotify. No hay nada que puedas hacer: puede que aparezca un producto diferente, pero se parecerá mucho a Spotify, ¿no? Esa es la experiencia del consumidor que la gente quiere, y no puedes detenerla. Así que creo que la pregunta es, ¿cómo te subes al carro como editor? Creo que es un momento difícil para ser editor, no solo en ciencia, sino en general, ¿no? Incluso los periódicos son... todo eso... es difícil. Es difícil, muchas veces es difícil que la industria no esté teniendo un rendimiento extraordinario, pero creo que los mejores editores son los que han intentado trabajar con las empresas tecnológicas en lugar de enfrentarse a ellas. Así fue siempre: había demandas por un lado y asociaciones por el otro, y simplemente se trataba de llevar a la gente al futuro.
Glasp: Gracias. Y también mencionaste que queremos saber más sobre tu faceta de escritora. Tienes un boletín llamado Flying Penguins. Por cierto, me encanta el nombre. Creo que llevas escribiendo más de cuatro años porque el primer boletín que vi fue en 2020. Tengo curiosidad por saber por qué empezaste a escribir Flying Penguin y cómo te va.
Joey: Diré que he estado escribiendo antes de 2020. Escribía para Reforge. Antes de empezar con un boletín, escribía muchas publicaciones invitadas para diferentes lugares. Creo que terminaron... Conseguí mi trabajo en ResearchGate porque alguien, mi jefe allí, leyó un artículo que escribí. Me pasaron todas estas cosas porque estaba escribiendo. Así que estaba muy convencido de la idea de que poner tus ideas en Internet es una buena manera de que te pasen cosas geniales. Por eso, parte de la razón por la que comencé un boletín es porque creo mucho en crear algo de serendipia para ti mismo, y creo que la señalización es la mejor manera que conozco de hacerlo. Pero también fue una buena excusa: siempre me ha interesado mucho cómo crear volantes de inercia para mi aprendizaje. Una de las cosas que, en ese momento, cuando comenzamos ese boletín, comencé con Rafa, quien se convirtió en mi cofundador años después. Así fue en algunos de los primeros proyectos que hicimos juntos. Comenzamos este boletín. Originalmente se llamaba The Product Kitchen, muy diferente de Flying Penguins. Originalmente se llamaba The Product Kitchen. Lo que hacíamos era revisar productos y hablar sobre ellos, hacer un desmontaje de esos productos y lo bueno que tenían, más centrado en el diseño. Eso era algo que hacíamos dentro de las empresas para las que trabajábamos, pero dentro de tu empresa, puedes hacer un desmontaje completo del producto quizás cada mes porque vas al ritmo de tu ciclo de desarrollo. Solo queríamos una forma de crear ciclos de retroalimentación más rápidos para nosotros mismos para poder revisar más productos y aprender y mejorar en nuestro trabajo. Tal vez también podríamos encontrar algunas personas interesantes que se entusiasmen con las mismas cosas que nosotros en el proceso. Así que por eso lo comenzamos, y luego evolucionó, como lo hacen todos los buenos proyectos. Me hice cargo y lo he estado escribiendo por mi cuenta como... y creo que lo bauticé como Flying Penguins en 2022, solo porque... es un concepto divertido que parecía que encajaba con muchas cosas que me importan.
Glasp: ¿Por qué el nombre Flying Penguin?
Joey: Entonces, hay un ensayo famoso que escribió este tipo, Ronald Coase, creo que a principios del siglo XX o algo así, llamado "La naturaleza de la empresa". Es como si fueras a la escuela de negocios, todos te hicieran leer este artículo. Simplemente habla sobre por qué existen las empresas, por qué se crean las empresas y cuándo es mejor crear una empresa en lugar de simplemente tener algo en el mercado libre, ¿no? Es como un artículo clásico. Luego, este tipo, Yochai Benkler, creo que probablemente en los años 90 o algo así, no recuerdo exactamente la fecha, tal vez a fines de los 80, escribió un artículo llamado "El pingüino de Coase". Hablaba sobre cómo estaba hablando, específicamente sobre Linux porque la mascota de Linux es un pingüino. Entonces Linux es como este marco operativo de código abierto que todavía hoy es el marco operativo más popular para una gran cantidad de infraestructura realmente crítica. Estaba hablando de cómo hay ciertos casos en los que, en Internet, se tiene un tipo diferente de colaboración que puede superar a una empresa en la prestación del mismo bien. En ese momento, en 2022, me interesaba cómo las redes digitales podrían ayudar a crear cosas nuevas. Terminamos creando una empresa en torno a eso. Entonces, supongo que lo que me gustó de eso es que el pingüino es una especie de pájaro lento y que se balancea. Básicamente, cuando Yochai Benkler escribió ese artículo en 1990, estaba diciendo: "Linux existe, pero estas organizaciones son lentas. Son como... estas comunidades en línea son muy escleróticas" o "Son desorganizadas, caóticas". Entonces quería hablar sobre cómo creo que, en el futuro, tendremos estos pingüinos voladores que también son estas organizaciones digitales, pero se verán mucho más sofisticados y podrán volar. Entonces, en términos generales, no es que importe, pero eso es lo que me importa. Solo me interesa saber cómo nos ayudará Internet a crear colectivamente cosas mejores, así que me pareció que era un buen título para eso.
Glasp: Me encanta. Creo que pondremos el enlace a tu primer boletín. Mencionaste que se trata del economista. Gracias, por cierto. Creo que estás leyendo muchos libros, también boletines, y estás aprendiendo mucho sobre productos. Después de eso, ¿dónde guardas las ideas, los aprendizajes y el conocimiento? ¿Utilizas alguna herramienta que te ayude a trabajar el cerebro de forma independiente o alguna aplicación para tomar notas?
Joey: Soy muy promiscua en lo que se refiere a mi pila de notas. No he encontrado nada que me haga sentir muy religiosa. Utilizo Obsidian como herramienta para tomar notas y me encanta. Una de mis buenas amigas, Sari, tiene una empresa llamada Sublime, que es una especie de forma de guardar cosas que encuentras en Internet. Así que me encanta y la utilizo. Pero diré que soy culpable, tengo un... nunca tomé notas en la universidad. Nunca las tomaba, simplemente me sentaba en clase y escuchaba. Así que soy una de esas personas raras que consumen mejor la información simplemente manteniéndola en su cabeza. Eso tiene sus problemas. Hay cosas que olvido, pero en general, mi verdadera toma de notas... gran parte de mi organización es simplemente lo que puedo mantener en mi cabeza. Si es lo suficientemente bueno, se queda ahí, y si no, se cae.
Glasp: Pero tienes muy buena memoria.
Joey: Supongo que es suficiente para pasar el día.
Glasp: Vaya, eso es increíble. Hoy en día, para escribir, la gente utiliza herramientas de inteligencia artificial. ¿Utilizas alguna herramienta de inteligencia artificial para escribir o para generar ideas?
Joey: Sí, creo que, como muchos escritores, encuentro las mejores herramientas para la creatividad. A menudo trabajo creando estos agentes con ciertas personalidades y luego voy a ese agente. Entonces, tal vez uno de los agentes sea un agente creativo, de lluvia de ideas, y simplemente los construyo en Claude. Voy a ese agente y luego le digo: "Tengo esta idea para un tipo de artículo, y estos son los tipos de puntos que quiero tocar, y este es el público que creo que está interesado". Luego, trabajo con ese agente hasta que tengo una idea, y luego salgo y la escribo. No uso IA para escribir la mayor parte del contenido. Pero luego se la devuelvo, como si tuviera un agente de edición que me dijera qué partes son basura o qué es confuso. Así que hago eso. Entonces, en este momento, en realidad no... solía trabajar más con editores y colaboradores, y creo que la IA ahora es lo suficientemente buena como para que trabaje principalmente por mi cuenta, lo cual es genial. Pero aún así, gran parte de la escritura la hago yo mismo.
Glasp: Ya veo. Gracias. Como el tiempo se acaba, has compartido muchos consejos y lecciones con nosotros, nuestra audiencia, pero ¿tienes algún consejo para ellos? Dado que nuestra audiencia está formada por aspirantes a fundadores y gerentes de productos, ¿tienes algún consejo para ellos?
Joey: Por supuesto que deberíamos usar Robo. Mi consejo para la gente es que muchas veces la gente sobreestima lo difícil que es construir cosas y desarrollar tu idea, darle vida a tu idea. Creo que lo difícil es averiguar exactamente qué es lo que quieres construir. Muchas personas, cuando vas a una cena con ellas, te dicen: “Tengo esta idea para esta empresa. La tengo desde hace seis meses” o “Hace años que quiero construir esto y no tengo los recursos para hacerlo”. Si le preguntas a esa persona, muchas veces: “¿Cómo lo harías? ¿Cuál sería la versión inicial? Literalmente, ¿cómo funcionaría? ¿Cómo se lo venderías a la gente?”, no tienen una respuesta. No es su culpa. Es solo que no necesitas crear esa respuesta hasta que estés en el proceso de hacerlo. Por eso creo que es muy valioso tratar de ser increíblemente específico acerca de tus ideas. Así que lleva todas tus ideas un paso más allá. Esto me pasa todo el tiempo. Es como si tuviera una idea para algo y luego me obligo a explicarla: "¿Cómo funcionaría?" Y luego pienso: "Oh, esta idea es una basura". Así que creo que hay muchas personas que tienen ideas fuertes y tal vez se den cuenta de que ya no necesitan pasar todo su tiempo deseando tener esa cosa porque no es lo correcto. O tal vez lo hagan y se den cuenta de que "Oh, en realidad, esto es fácil, esto es algo que puedo construir mañana". Así que creo que las personas están mucho más cerca de hacer realidad cosas nuevas de lo que imaginan, y la respuesta es simplemente obligarse a uno mismo a ir un paso más allá.
Glasp: Ya veo. Gracias. Es un gran consejo. Esta es la última pregunta. Dado que Glasp es una plataforma donde las personas pueden compartir lo que están aprendiendo como legado digital, queremos hacerte esta pregunta: ¿qué legado o impacto quieres dejar para las generaciones futuras?
Joey: Es una pregunta obvia, teniendo en cuenta todo en lo que he trabajado. Cuando miro hacia atrás, solo quiero haber ayudado a más personas a hacer cosas en las que sientan que pueden invertir todo su ser. Es una respuesta bastante amplia, por lo que no es necesario que sean empresas emergentes ni productos. Solo creo que más personas deberían dedicarse a cosas que sientan que las consumen. Quiero facilitarles a las personas esa tarea. Eso es lo que espero hacer el resto de mi vida y mi carrera, y eso es lo que quiero dejar como legado.
Glasp: Hermoso. Veo, veo desde Robo, lo que estás haciendo, ayudando a las personas a darse cuenta de lo que necesitan y lo que quieren hacer. Es increíble. Gracias por participar hoy. Aprendimos mucho de ti hoy.
Joey: Gracias por invitarme.