El futuro del RETAIL está cambiando

This episode is brought to you by Indeed. You're ready to level up your business, but the pressure to find the right person to make that happen is intense. Indeed sponsor jobs can help carry the load. It boosts your job post to help it reach quality talent fast. Cut through the chaos with Indeed sponsor jobs. Get a $75 sponsor job credit at Indeed.com/podcast, terms and conditions apply. Hirey now, then this is a job for Indeed sponsor jobs. Now at Croger, your points add up to more ways to save every trip. Use them your way to take dollars off groceries at checkout or save at the pump. You can even save up to $35 on your next fill-up. Same points, more choices. And with low prices on fresh quality food, plus digital and personalized offers tailored to how you shop, your dollar goes further. Redeem your points online or in the app. Croger, fresh for everyone, restrictions apply, seaside or store for details. ♪ We can live as we call my name ♪ Avocombe is and always has been the destination for holiday dressing. Think soft sweaters for those cozy nights in and classic matching sets for unforgettable nights out with friends. Complete the look with our wool blend, A&F carry trench, and you're all set. Make this season all about the moments you turn into traditions. Have a very Avocombe holiday. Shop in the app, online and in stores. (singing in Spanish) (speaking in Spanish) to see a exponential growth in the cognitive capacity of the artificial intelligence, we are going to get a point where we are going to have what is called a country of genius within a data center where millions of virtual people will have the ability to revolutionize Cada aspecto del espectro humano, software, física, matemática, biología, medicina, finanzas, economía, comercio, robotics, everything, okay? O sea, eso está cabra. Ahora, me da bien de gallina. Bien de gallina, mi también. Ahora, la inteligencia artificial tiene un problema. Se usa en casi todas las empresas, pero no está ninguno de los estados de resultados. O sea, estamos viendo como este potencial gigantesco filosófico, (speaking in Spanish) (speaking in Spanish) (speaking in Spanish) (speaking in Spanish) (speaking in Spanish) - Hey, I first, we're innovators, and we're advanced, and so on. (speaking in Spanish) - Perfecto, no quieres automatizar un proceso con mil errores. Y la mayor en las empresas, los procesos tienen mil errores y las personas con su cerebrito manualmente lo van modificando, pero no le dicen nada. - No documentan, modifique esto, cambye esto, y se untuica acá, y cuando de repente automatizas con inteligencia artificial un proceso de ese estilo, ¿qué pasa? - No produces lo que querías producir, ni se traduce en ROI para la empresa. - Entonces, es un problema sin duda, y el otro es lo que tú dijiste. O sea, si estas horas extras las usamos para que la gente esté más feliz, tomando más café y saliendo con los amigos, tampoco, o sea, esta padre, porque en productividad y en wellness para el empleado seguramente es muy. Pero en el evit no lo va a ver, ¿no? - Ahora, ¿cuál es entonces la secret sauce de los que sí logran impactar? Y de eso vamos a hablar en este episodio. Vamos a Chismar de tres compañías enormes, internacionales donde ya hay resultados muy concretos, que son Walmart, Visa y UPS, y dentro de sus casos vamos a meter ejemplos de México, que normalmente no tenemos acceso, y esto es les van a gustar banda. Club America, pero ¿por qué? - Ahí va, ahí va. Club America, Circle K, y estadio va norte. Tenemos estos casos porque Arkham Technologies no sabrió la puerta a tres implementaciones reales, ahorita les vamos a practicar que hacen, pero vamos a encontrar un patrón muy claro, que es cómo se lige el problema que van a corregir, que información conectan, cómo intentan llevar una predicción hasta la acción, y va a estar interesante este punto vista. Vamos a la carnita, yo soy Macarriba, yo cerro a la hora de lópez, esto es chisme corporativo, el podcast de negocios, más divertido, más profundo y más chismoso de habla espanto. Nos vemos todos los martes en Spotify, YouTube y las demás plataformas, y por favor, señores y señores. - Campanita, campanita, campanita. - Este episodio llega a ustedes gracias a Arkham. A ver, algo que pasa muchísimo en las empresas, es que tienes información por todos lados, un excel por aquí, un report por allá, ventas tienen unos números, finanzas, otros, los salarios tienen unos, yo tengo otros, y al final, alguien tiene que pasarse horas, uniendo los cabos y tratando de entender que está pasando con el negocio, y para eso existe Arkham. Básicamente, lo que hace Arkham es una plataforma que conecta los datos de tu empresa, en un solo lugar y utiliza inteligencia artificial para ayudarte a tomar decisiones, automatizar procesos y detectar oportunidades. Además, con su herramientas, puedes pedir análisis y reportes con instrucciones sencillas, sin tener que hacer todo manualmente, porque si todo el mundo habla de implementar inteligencia artificial, pero la pregunta es, ¿cómo la estás usando para que tu negocio funcione mejor? Conoce más sobre Arkham en el link que les vamos a dejar en la descripción, y descubre todo lo que puede hacer por tus datos, dato curioso. Sabes que Arkham, Mau, el fundador de Arkham, fue de las primeras personas que me contactó para colaborar con ellos, pero para mí era tan difícil entender lo que estaban haciendo, que fue como, ¿cómo vamos a comunicar esto? Porque no estás sencillo. O sea, ahorita hicimos una buena mención, pero básicamente lo que hacen estos cuates es agarrar tu empresa, entender los procesos, y decir, OK, vamos a meternos en la data y en la IA, y además, son mexicanos, que eso nunca sucede, ¿no? Ahora vamos a un poquito más de contexto. Sí, y. ¿Por qué platicaste bastante bien esto, ¿no? Creo que ya comunique bastante bien. Sí. O sea, básicamente la pregunta que nos hacemos es, este aumento en productividad se está traduciendo en finanzas, o sea, en mayor utilidad, en que evita más positivo o no, y les voy a platicar una cosa. En 2004, se hizo muy famoso. Un estudio de IDC, que Patrocino Microsoft, en donde encontraron que las organizaciones, que encuestaron, reportaban que por cada dólar invertido en inteligencia artificial estaban obteniendo en promedio 3.7 dólares de retorno, que es muchísimo. No sé, es un 4, casi 4X, es una brutalidad, pero ahí les va. Es más, las empresas, como que líderes de la encuesta, o sea, las que más ganaban en esto, hasta 10 veces, wow, impresionante. Pero yo siempre les hablo de la tendencia. La tía final de gusta la tendencia. Chequense lo que pasó un año después. Repiten el ejercicio y el promedio mundial baja a 2.8. Estamos hablando de 3.7X a 2.8X, la tinomérica pasa de 3.8X a 2.8X. No es que sea malo, es que quiero que analicemos la tendencia, ¿por qué? Normalmente los 1st movers, ¿no? Es como los early adopteres de la tecnología. Siempre los primeros que implementan van a ser los más grandes, los que ya tenían los procesos perfectos que estaban listos para implementar, hasta dentro del nicho tecnológico. Hasta dentro del nicho claro, lo que ellos hacían era software, no sé, algo así. Exacto, entonces los pioneros van a tener mejor resultados, pero ¿qué está pasando? Que conforme más empresas van adaptando, adaptando la inteligencia artificial, te vas dando cuenta que este 3.7X va bajando y seguramente va a seguir bajando. Un poco por lo que hablábamos hace rato, o sea, si estas empresas, así ya te vas hacia afuera del nicho que tiene los procesos perfectos para automatizar y empiezas con las empresas chicas. Estas empresas chicas tienen hoyos que están tapando manualmente todo el día. Entonces automatizar eso no es tan sencillo, ¿no? A ver, creo que les va a explicar la estructura del episodio, ¿ok? O sea, ¿cómo vamos a ir un poco? Porque algo que nos dio acceso a la data de Arkham fue entender ciertos casos que están en el punto 0. Y ahí te va a que me refiero con el punto 0, ¿no? No es lo mismo tuyo que lo que hacemos es research que la inteligencia artificial nos ha ayudado muchísimo, que la información que estamos buscando está allá afuera. O sea, hay estados de resultados, hay prospectos, hay entrevistas, la información está allá afuera. ¿Pero qué pasan el análisis los seguimos haciendo a nosotros? Claro, pero la info está de creo que la data de la que partimos existe. Sí. ¿Qué pasa con una empresa? O sea, idealmente tú tienes una tienda de conveniencia y ahorita vamos a hablar de circle gay, ¿no? Y lo que tú le quisieras preguntar la inteligencia artificial es, ¿cuánto inventario mando mañana a la tienda de CWAPA? Pero para poder hacer esa pregunta tienes que tener, o sea, ventas, que tiendas tienes, inventario almacenes, qué promociones tienes activas, qué precios, qué proveedores, cuál es la demanda histórica, cuál es el clima de esa ciudad, cuál es el contexto local, o sea, esa data es complicada de obtener. Entonces, si nosotros analizamos todos los casos empresariales donde si vemos, o sea, ese es 6% de las empresas que si están ganando en el EBIT, vemos esta como que esta secuencia es conecta la información, después la conviertan en contexto, después hacen una predicción o recomendación, después alguien actúa, y hasta el final mida en el cambio KPI. Entonces, algo que vamos a poder ver es casos de empresas que están en este primer escaloní ahorita tú nos vas a contar de América. Aquelas que en mi papá me vea diciendo esto, ¿eh? Mi papá pasa acá en redes sociales, un video en el que salgo de chiquita, chivas, chivas, rara, rara, clua América. Nase en 1916 y hoy sin duda es uno de los activos deportivos más importantes en México, sino es que el más me atrevo a decir. Ahí te va, 16 títulos de Liga de Mx Baronil y 45 millones de aficionados, o sea, en un país de 130 millones de personas, de los cuales a varios no nos importa el fútbol o le van a negar. Le vamos al Nekasa, 30 están en México y 15 están en Estados Unidos, probablemente hispanos o mexicanos, ¿no? Ahora, cualquiera pensaría que el negocio está en vender boletos, pero es mucho más que eso, ¿ok? El segmento de fútbol de Oyamani, que Oyamani incluye a la América y al estadio Vanorte, antes estadio Azteca. Genera ingresos por taquilla, abonos, patrocinios, derechos de transmisión, licenciamiento y comercialización. Si no saben mucho detrás de acerca del dinero en el fútbol, tenemos seis episodios. ¿Tos vayan? O sea que no voy a meter una episodio de Televisa donde hablamos todo de Oyamani. Y también, ¿no sé si éste episodio? O sea, el research va a entender este parafíctor que se estoy. En 2020, ahí te va. Ese segmento produjo alrededor de 2795 millones de pesos, que siempre nos piden que lo pasemos a dólares, ¿qué son como 750 millones de dólares? ¿Cómo se te sea en 50? Y entonces, ¿a quién vive ahí? Club América, estadio Vanorte, Play City, que son estos casinos y los negocios editoriales y de distribución. ¿Cottice en bolsa? Está de más decirlo, bajo Aguilas, CPO. Fíjate que en el episodio de Televisa como que esta parte no llegamos a detalle y si siento que faltó. No faltó, pero si vale la pena después, usadalen dos años, nos echamos un episodio de Oyamani. ¿Por qué la historia de Play City es interesante como tiene la estrategia? Ahora, ¿cuál es el problema del América? O sea, si tú eres un fan y compras un Jersey y después compras un boleto y tienes la app y consumes contenido y vas a la steca porque tienes un abono, la realidad es que la empresa no tiene esa visibilidad. Sonaría como que en un mundo ideal, tú entiendes quién es el fan, pero no es tan sencillo entender quién es el fan. ¿Por qué todas esas interacciones, históricamente en la compañía, viven en sistemas distintos? Entonces si tú quisieras tomar una decisión y decir, ¿cuál es el fan más reditual para mí? Es el que tiene familia, es el que va al estadio, es el que no sabes. Ahora me surgió la duda que no tiene nada que ver, pero por ejemplo Disney. Disney sabe si eres el mismo fan, el que va al Oyam. Oye, oye sí, ahí te va. Oye Disney, ese es un gran caso, es una gran pregunta. Voy a ir al curso de Disney en diciembre. Y fíjate Disney te acuás en noviembre del año pasado, pero también ves las películas tienes Disney+ todo es con el mismo mail. Ahora, ahora, aunque tienes diferentes apps tipo la app del cruzero, me metí con mi otra vez. Si tu papá reserba el cruzero y tu mail es por persona y tienes no, o sea, bien es en un grupo, porque por ejemplo si mi papá resorbó Disney, metió a las personas porque cada persona tiene una banda. Y entonces luego yo creo una cuenta con este nombre y esta fecha de nacimiento, ya saben que yo antes estaba atada a mi papá en Disney y luego ya me fui yo como sola. Eso está cañón. Y pero tus hijos que no tienen mail, si tienen nombre completo y fecha de nacimiento. Y cada uno va haciendo las reservaciones y tipo si reservas. Tal madresita del té con las princesas para tu hija, esa data se queda. Y ya saben que a las princesas estás de acuerdo. Es el sueño como decisión de negocio. Como que ahorita que lo venías platicando, pensé mucho en Disney porque justo Disney tiene muchos negocios, o sea, este flywheel de ves las películas, pero las películas es lo menos de todo, porque es ves las películas para que te enamores del personaje y luego les consumas. Baza el pado de verdad les dejalando. Baza Disney on ice. Ahora las tiendas de Disney no sé si te pidan, o sea, por ejemplo ahorita libertad, tiene un habría que ver. Pero pero por lo que sí, o sea, bastante. Me atreveré a decir que bastante. Entonces, este es el problema y este es el sueño. Esto es lo que quieren hacer. Los cuates anuncian en 2025 a Tradeable Beats para como una alianza para fan engagement de interacción en entornos como el ticket, el marketing y la tecnología del estadio, ok, que soy ya era un movimiento muy grande. Ahora meten a Arkham y qué pasa, o sea, lo que va a ser Arkham, porque esto es paso ser, o sea, esto no es que tengan resulta el problema, es que Arkham está ahí. Lo que están haciendo es conectar y limpiar toda esta información para que el club pueda reconocer a la misma persona en distintos puntos de contacto y el presidente que es el presidente operativo el club que es el actor González iñárritu. Y antes fue el detigre si pasó por la Federación mexicana de fútbol y es como, o sea, es un icono del fútbol mexicano, en lo que decía es, a ver, va un fan y compro un jersey infantil y tú podrías decir, ah, es una familia tiene un hijo y este es un futuro americano en los siglos de los siglos. Pero chancelos regalo, exacto, ¿cómo sabes eso? Si yo pudiera saber esto, podría llegarle con promociones diferentes a esa persona. Si yo supiera que es una familia, a la hora que va a ser un partido de la América, yo podría mandarle una promoción que diga tus hijos bien en gratis. Pero, como llevar lo bueno del mundo digital al mundo físico, que en digitalmente esa data la tenemos mucho más ordenada y mucho más. No, como en Facebook ads, en Google, etcétera, entonces ahorita ya van seis meses en esta chamba y ya están pasando de la información fragmentada a meterla todo en un ecosistema, ¿ok? Pero hasta ahí. Pero eso lo está haciendo arcan. Ah, pero ahí van, pues este es paso cero, entonces como que para mí este es un buen ejemplo de. Como si tú eres una empresa que eres de este tamaño te planteas un problema y empiezas el paso cero antes de decir, vamos a implementar. Ahora, vamos a ver el primer caso de estos tres grandes casos que nos platicaste que. Ya son empresas obviamente super avanzadas, súper gigantes de las que estamos hablando de ese seis por ciento, vamos a decir, ahora si vamos a ver el seis por ciento y vamos a empezar con Walmart, ¿por qué? Porque Walmart siempre empezamos por Walmart, ¿no? Sam Walton abre el primer Walmart el 2 de julio de 1962 en arcanzas y su té. era sencilla. Bajar costos para poder mantener precios bajos todos los días. ¿Qué pasa? ¿Qué cinco años después? La familia Guadaluña tenía 24 tiendas y vendía 12.7 millones de dólares de aquellos épocas al año. Ahora en 1970 o al machale a bolsa y en su año fiscal 2026, o sea, vámonos 50 años después, generaron 703.200 millones de ingresos a nivel global. Uau. O sea, el año 2025 que acabó es un idea. Para que te es una idea, eso más o menos es el 39% de todo el PIB de México. Ah, no, pues chinguanse. 40% del PIB de México. Uau. Obviamente en el ranking fortune global, 526, quedó en número 2, pero siempre es el número 1. O sea, lleva a año siendo el número 1. O sea, lleva a 12 años siendo el más grande. La empresa más grande y Amazon este año la sacó del ranking. Bueno, no del ranking, pero del número 1. O sea, imagínate que Costco, ¿ok? Que es una en una empresa. Ingreso 275.200 millones de dólares en ese mismo año. O sea, Walmart 2 veces y medio lo que Costco y Apple, que la vemos como el súper gigante, Walmart vende 70% más que Apple. Está caño en la evaluación en estos casos, ¿no? O sea, porque no son más valiosos. No, por este caño lo ha hecho, porque la tecnología se valió mucho más, pero está caño en que Walmart vende 70% más. Ahora, chéquate, market share, ¿ok? 20% de market share, en súper, ¿sí? El siguiente en Estados Unidos que le sigue es Croguer con 8%, ¿qué digo? Croguer está caño, también muy locos. Yo soy muy clienta de Croguer. No tiene presencia en otros lados, ¿no? De Estados Unidos, ¿no? Y ni siquiera se sientó Estados Unidos. O sea, yo siento que es muy cómodo de haber checa. Siento que es muy tejano. Está caño que tenga el 8% ¿no? Pero entonces ya no sé por eso. Yo creía que… 2700 tiendas en 16 estados. No, no en todos los estados. No, pero en la mitad. No, bueno, no, sí. No, en menos. Si está interesante, la hace de principales ojayo y luego tejas. No se los sientes tan grandes. Sí, es muy tejano. O sea, tejas, ahí está curi. Sí. O sea, ahorita tengo unos 5 minutos de mi casa. Me voy a cambiar de casa a 5 minutos de mi casa actual y tienes otra. Tengo otro Croguer que es otro distinto al actual y que me queda también a 4 minutos de la casa nueva. O sea, hay demasiados. O sea, ¿por qué tenéis que dar todo este contexto? No, porque el reto o Walmart es enormo. O sea, que Walmart esté como un caso de éxito de implementación de ya está muy caño. Porque es tiendas el inventario físico, el ícomers, el pico, el delivery, la publicidad, los proveedores. Tiene 1.5 millones de empleados solo en Estados Unidos, Walmart, ¿ok? O sea, no es. Ah, pero. Pina, tienes algo que más. 1.5 millones. Adempleados. Adempleados, wait. Y está cañón porque la publicidad de Walmart, o sea, que te es una idea. Dani Gutierrez, mi amiga, trabaja a su chamba. Es toda la publicidad que se vende dentro de las tiendas de Walmart, que es otro negocio gigantesco. O sea, por ejemplo, si tú llegas y hay un instante que habla de Saba, ella lo vendió a Saba. Esa es un negocio grande de Walmart. O los promotores. O no. O eso es otro negocio. Esa es el negocio visual. O sea, que llegue a ser un instante, es esta antecuesta. O sea, 6.400 millones de dólares vende de ese negocio de la Dani Gutierrez. 46 por ciento más en 26, que en 25. Entonces, o sea, el resto de nivel que. Mundo, ¿no? Si el reto es una gente de inteligencia artificial, tiene que entender la infraestructura física, también entender la intención de compra y combinar todo. O sea, el sueño está cañón, pero está difícil de ejecutar. Entonces, estos veyes sacan varias cosas. La primera es Spark y ahí te va a que hace Spark. Es un asistente, o sea, un robot de inteligencia artificial, que si tú le escribes, como, oye, voy a tener una fiesta de cumpleaños, Sparky te arma la lista de super. Te dice que tienes que hacer, te lo agrega el carrito y compras. Intensión de compra hoy. Ahora, Sparky, o sea, los clientes que utilizaban Sparky tenían un valor promedio de orden, aproximadamente 35 por ciento más grande de quienes no lo usaban. O sea, no usé Sparky. O sea, no usé Sparky, porque gastas más guaylital, no lo usé, no usé Sparky. Pero para febrero de 2026, Walmart decía que la mitad de sus usuarios ya bien no son Sparky. A la gente le encanta Sparky, güey. A ver, lo entiendo, lo entiendo. Porque obviamente te hace la vida fácil. Te hace la vida fácil. Ahora, te acuerdas que hace mucho, no sé si Rosalora sigue en mi contenido, pero subí un video de que Walmart fue de los primeros en meterse a chatGPT compras. Fue el primer anuncio. Fue en octubre del 25. Y no fue el primero, porque el primero vino como Etsy, madres de Shopify, pero fue el primero grande, ¿ok? Ese día que anuncian que Walmart se va a meter en chatGPT. Es más, ¿qué? A ver, es que es super secación. ¿Cuándo hiciste tu trial de sacar tus noticias de la semana en Spotify? Esa noticia a ver. Ay, señoras. Para que lo diga que no somos a mí, no estoy en todo lo que es acaso. Sí, hace caso, lo hace muy bien. Muy bien, fue perfecto. Te informas muy bien, muy bien. Ahora, ahí te va. Lo lanzan. Y dicen, esto va a ser un éxito, va a cambiar el mundo tal. Y güey. No da. O sea, dicen que, o sea, la razón por la que meten Sparky es porque, como que las ventas de checkout de chatGPT fueron decepcionantes, de los 200.000 productos que estaban disponibles para comprar dentro del chat. La conversión fue, o sea, fue tres veces mayor la conversión de Walmart que del checkout de chatGPT. O sea, mi sentido es que cuando hay fricción, o sea, cuando estás en el mismo lugar, queda mucho la fricción, pero no pensarías, o sea, yo se pensé que en chatGPT tú ibas a poner de que pasta de dientes y tibas poner a agregar al carrito. Pero ahí te va lo que te da. No te da. Porque desde que me contaste esto, Sparky y yo dije, conclusión, no usen Sparky, lo que pensé en mi cabeza es yo, en vez de usar Sparky, lo que haría es meterme a chatGPT y decirle, quiero hacer una fiesta de tal, hazme la lista, pero y le empiezas a poner como constraints. O sea, le dices, pero no me quiero gastar más de tanto, pero las cosas que no son estrictamente necesarias, quita las p, y eso no se lo haces a Sparky porque obviamente el fin de Walmart es vender. Claro. Entonces, siento que es distinto. O sea, como que Sparky siento que es un, no sé, como que la intención de comprar es mucho más, o sea, ya estás ahí, a lo mejor en chatGPT dices, si lo compro en Walmart o chatGPT encuentran mi otras alternativas en otros lados que escuesten menos, o sea, sí están directos. No, no, totalmente, a ver, o sea, creo que una parte relevante de esto también del 35%, es que, o sea, también el tipo de cliente que está todo el día dentro de Walmart. Eso hace que suba ese ticket promedio. O sea, habría que comparar, ya sabés, pero igual está muy cabrón que haya logrado lo de Sparky. No, total, es una locura. Sí, a ver, Walmart, lo que dice es que para ellos lo que fue es pasar de un search tradicional, a un intent driven commerce, que es un poco lo que le pasa a Pinterest. Porque está tan efectiva la publicidad dentro de Pinterest, porque tienes usuarios que están ahí. O sea, el tipo de cosas que busca la gente en Pinterest es para acionar. Y siento que aquí es todavía mayor, porque la gente está buscando incluso dentro de Walmart, no comparando diferentes tiendas donde lo compro tal, o sea, Walmart por default es mi gallo y ahí hago el search, ¿no? Total. Y además, hay una ventaja brutal frente a un chatbot, como chatGPT, que no es nada más una recomendación. ¿Qué es lo que estuve diciendo? O sea, yo hubiera pensado que se iba a ir a una gente que iba a decir "compralo" y no está pasando eso, ¿no? Walmart lo puede ejecutar no solamente en Delivery, que si le pusías el clic, a lo mejor dentro de chatGPT te mandaría por default Delivery. Y en Walmart tienes la opción de decir "no, quiero pick up" o "quiero ya lo vivo" y no sé, ¿no? Como más opciones. Ahora, además tienen el inventario. O sea, ¿cómo conectas el inventario en chatGPT? No es tan sencillo, yo me acuerdo cuando yo estaba en la saps de Delivery, como Ubericidid y así, que era como un tema el inventario. Porque si la persona y cocinero no ponía, ya se acabó esto un tema lo tenía. O si en la transición es lo que está poniendo los agotados, porque aparte, el agotado es la lechuga, está en 50 productos, entonces agota los ingles. Sí, ¿me entendes? O sea, claro. Ahí no teníamos en nuestros sistemas muy precarios. Entonces lo pienso así, o sea, cuando tu herramienta de inventar, o sea, tu RP, ya está conectado. O sea, es que el tema de la data neta sí es un tema, es un tema. Entonces, además, Walmart está usando en telegencia artificial en un lugar completamente diferente, que es el diseño de producto. O sea, en moda, una colección tradicional puede tardar, ya lo hemos visto en muchos episodios, o sea, seis meses desde que investigan y de que crean el concepto hasta que ya llegue a una tienda. Y en ese tiempo, una tendencia de TikTok ya se murió, porque la tendría. Tiktok se pasa al mes, ¿no? Ellos tienen una herramienta que se llama Trend to Product, que analiza señales de tendencia de internet y fuentes de moda, que usa inteligencia artificial generativa para crear mood boards, colores, texturas, ideas y, pues, o sea, acorte el tiempo de investigación y de llevar la producción y atienda pues muchísimo, ¿no? Está caño, ¿no? O sea, como que imagínate ser proveedor de Walmart y que te llegue un mood board de lo que tienes que hacer, esto es lo que se va a vender bien. Ah, va, y tú vas y ejecutas. No, brutal. Ahora tienen Aguali, que es el agente que trabaja como un comprador, ¿no? Ahí te va. O sea, esto es más una herramienta interna para que los comprador, y como comprador me refiero a los empleados que hacen las compras aprobedores, no comprador tuyo, que vamos a comprar lechuga al super, ¿no? Entonces, básicamente, por ejemplo, el comprador de pan, ¿no? O sea, igual tiene que revisar ventas por tienda, mercado, canal, tipo de pan, la marca para atender, ¿por qué un ECK o esta arriba o otro? Y es data que está en diferentes tiendas, en diferentes bases de datos. Para poder tomar una decisión de que pan comprar o a que un comprador es demasiado alta que tiene que analizar. Y entonces, igual, es como una herramienta que automatiza el análisis y el data entry, encuentra como que las causas de si algo está en sobre o bajo desempeñosa, si le va bien o le va mal, y responde a las preguntas operativas, sin que una persona tenga que estar analizando en tiempo real. Sí, está cabrón. O sea, como que el caso de Walmart, a ver, ahorita vamos a entrar en la polémica, pero el caso de Walmart está cañón, porque por todos los años, por algo son. Por algo son Walmart, una vez que tienes todo esto organizado, le das al proveedor, las mood board, ya, asesto. El comprador puede entender qué falta hacer, ¿no? Yo tengo una mía que trabaja en compras y me cuenta cómo es su proceso de compras y te mueres lo archaico. O sea, se va a ver, depende de su gusto personal, y es como voy como depende hoy de tu gusto personal que hagas esas compras y no se hace el tamaño en persona que trabaja, se va a estar atrás. Ahora, viene en la parte polémica. La parte que compras es un rol que es bien complicado. Hay mucho fraude. Hay mucho fraude. Por parte de los compradores. Por lo que estoy diciendo que. O sea, los chances sin Walmart, ¿qué pasa? Mucho que pactan con los proveedores, precios y por fuera, y tal, y siento que con este tipo de herramientas sí puedes como prevenir qué pasen esas cosas. No tienes la visibilidad de toda la data y de, por ejemplo, todos los proveedores hay, proveedor de el proveedor, sí, ¿no? ¿Qué opciones hay? No tienes como que todo en el mismo lugar y tienes visibilidad. O sea, es bien difícil y monitorear. Claro, eso está bueno. Es como el web del capítulo de la lista de fraudes que el que tronoó al banco que llevaba 300 años existiendo, que fue como posibilitar un pudo de sistemas. Claro. O sea, literal. Ahora, ahí te va. ¿Dónde está la polémica? Voy en campo. Walmart acaba de decir que va a cambiar las etiquetas de precio de papel a digitales. Esto también lo aprendí en tu contenido. Eso también lo aprendí en mi contenido. Pero también lo aprendiste. Porque fuimos cuenta de un evento, ¿no? En el de Ramón me andas poniendo el cuerno. No, fuimos juntas un evento, ¿no? Al Walmart conecto. No, no fuimos juntadas. Bueno, el punto es que la idea de Walmart es, " way, tú tienes tu carrito y va a ver como sensores alrededor de los pasillos. Y en esos sensores, tú vas a pasar y van a entender que estás comprando y va a ver más data, porque hay mucha parte de marketing que Walmart quiere saber que no puede entender. O sea, no entiende porque a veces te frenas afuera, o sea, cómo donde están los sol y popo, porque así están. Entonces, tienen toda esta idea de digitalizar. Van los guayes, quieren cambiar estas cositas de papel por electrónicas, 2.300 tiendas, ¿ok? Eso hace que en un minuto puedas cambiar el precio de 120 mil productos. Cuando antes, salavanda tiene que cambiar físicamente el papel de los productos. Pero la gente está súper enojada con el Dynamic Pricing, porque lo que dicen es que hay te va, es que hay dos posturas. La gente de Walmart dice, al revés, es positivo para el consumidor, ¿por qué? Si tú metes al carrito a tú, ni ahorita vemos eso de la patente, si tú metes al carrito a tú, yo lo que voy a hacer es que cuando llegues al pasillo de la mayonesa, te voy a poner un descuento. Es que al revés, lo que hacen es hacer lo más claro. Claro. Lo que dice la banda es no es cierto, lo que vas a hacer es hacer otra cosa completamente distinto. Porque, obviamente, si ves que traigo a tú, sabes que mi intención de compra de mayones es mucho más alta y mi willing de estupey, o sea, como el precio al que estoy dispuesto a parar. Es más alta, porque lo necesito ya he hecho el latún. Totalmente, a ver qué justo esto se hizo superbiral por esta analista que te digo que en TikTok, como que prendió fuego, no sé por qué, que lo que ella decía es para ver el futuro de una empresa, lo que tienes que hacer es ver las patentes. Entonces, el ejemplo de la mayonesa y el latún está metido en la patente. Y registraron hoy. Ahora, cuéntanos de CircleKey, porque este ejemplo en México está muy, muy, muy cool. CircleKey México, para mí es un ejemplo muy, muy bueno de lo que ahorita en México se hace, o sea, se está implementando, porque no pensarías que en México estamos ya a este nivel. A ver, ¿qué pasa? 2005 CircleKey tenía solo 14 tiendas, pero compran tiendas extra a grupo modelo y de repente hoy en día tienen 1200 tiendas. O sea, no de repente, ¿no? Esto fue hace 20 años. Hoy tienen 1200 tiendas en México y en 2024 generó casi 15.900 millones de pesos en ingresos. En una tienda de conveniencia que, creo que ya lo había explotado un poquito, o sea, la característica que es brutal es que la compra es, ahora, o sea, como que por impulso. Sí, entras por una coca, si no está, perdiste ese cliente. Te vas a la siguiente y hay una tienda de conveniencia a una cuadra. No es como que voy, no logro regreso, porque aquí es donde me gusté el pollo orgánico. Arca, me los compartió este proyecto que está haciendo CircleKey, que básicamente lo que están haciendo es que conectan información del POS, el RP. O sea, el POS es el punto de venta, el RP es este sistema operativo, operativo de. El inventario, pero que conecta las bodegas con todas las tiendas, con tal. Todo en la data de los almacénes, las promociones, las tiendas. Y lo que hace es que es una gente que trabaja con 36 meses de demanda por ese CAW, inventario en tienda y sediz, promociones, decisiones anteriores, eventos, clima. Y, por ejemplo, la reubicación de inventario entre tiendas. Si hay sobreinventario en tres tiendas, de cierto ese CAW, pero falta inventario en otras cinco tiendas de cierto ese CAW, este sistema te dice a ver, vas a mover estas cuarenta unidades a las otras tiendas en donde faltan y, entonces, automáticamente, al equipo de logística, le aparece. Tienes que pasar por estas y el equipo de logística no sabe por qué, ninguno me no sabe por qué, para que, pero esto ya es automático y nadie se tiene que estar hablando como de, "Oye, pero a ti te falta, pídele, por favor, logística que pase por tu tía de metráigame". Y que, además, es lo que tú decías, que no es una decisión que tomaron los llo, o sea, esto está para los gerenes de tienda, o sea, el huey de la tienda abre una app y, entonces, ve que hace falta y puede hacer los pedidos ahí y le hace las recomendaciones. Que hay un video muy bueno, muy bueno, no se los ponemos. No me aco como se llama el señor, pero que te cuenta, o sea, es un señor que es un geren de tienda, que te cuenta lo que le cambió la vida y que ya como que tiene esta visibilidad y que le dicen, como le dicen, el visionario o el mago, o algo así, todos los dedos. Y sin compensar estas cosas, pues, es que, obviamente, pues, checa el sistema. Está cabrón, está muy caña. Estamos una ya que nos diga cómo, cuánto inventario falta, cuál no se ha vendido. Tenemos que hacer más arriba de oportunidad. Ahora, vamos a pasar el siguiente caso que es visa. Visa está cabrón, te voy a decir, porque me gustó este. O sea, Walmart para mí es un tema de escala. No, escala y orden de data. Ok, los amaseos frontes. Y demás de los frontes. Es como, pues, tienen tanto tan organizado y tienen tantos frontes que está cañón. Ahora, visa es que es un caso de uso tan obvio que no lo possible. O sea, ahí te va. Visa su otra historia que deberíamos hacer. Sí. Bien, está divertida. O sea, no les voy a contar la historia de visa, pero visa no es el banco que decide si te da la tarjeta o no. O sea, visa lo que tiene es la red que conecta los consumidores y los bancos y los comercios y tal. Ok, y lo que hacen es autorizar y procesar esos pagos. Venden 40.000 millones de dólares al año. Tienen 14.2 billones de pagos. O sea, ese es el volumen de procesamiento. Y en un año, transaccionan 250.000 millones. O sea, procesan 250.000 millones de transacciones. Ok, en un año. Ahora, ¿qué tiene el tema del procesamiento de pagos? Si te pasas de la raya, de seguro, la gente te deja de usar. O sea, si tú te vas de viaje, a ver cómo, cómo. O sea, si tú eres visa, ¿no? Tienes que. Tienes que ir en una área gris. Porque si yo voy y uso mi tarjeta visa en China y en eso me rechaza el pago y yo ya me enojé con visa. Y entonces voy a usar otra tarjeta y yo lo que quiero es que procesas los pagos con visa. lo que yo quiero saber como. es cuando si es un fraude y cuando no. No te has preguntado a veces cómo chingado saber la tarjeta credito que no es un fraude, aunque estás en chiná o sea yo he dicho cómo saber, ahí te va, me robaron mis tarjetas, ¿no? Me roban mis tarjetas y en eso hacen un cargo en Tlalpan que está muy cerca de mi casa en una tienda de peluches. Yo tengo hijos, vivo en el sur, porque supieron que el pago en Tlalpan era un fraude y me lo bloquearon al segundo. Sí, cuando no había estado. Cuando la semana antes estábamos en Suiza. Suiza. Y no me la bloquearon. No te llama un chingo la atención. O sea, yo te juro que le decía a mi esposo, no entiendo cómo se dieron cuenta del pago en Tlalpan de 750 pesos. Mi cabeza no lo podía entender. Es ahí ahí. O sea, la cosa es que de 1993 visa empezar a utilizar ahí para ver los fraudes. Y el nivel de paramrecognition está muy loco, porque en un mismo momento ven cinco mil puntos. O sea, ven, compra aquí si o no. Esta persona es como una combinación de varias cosas, porque estos jueves es como hasta el dispositivo. Está haciendo muchas compras muy rápidas a tu comportamiento. Tú eres una persona de una compra por aquí, una por allá o de repente si no sale o estas de viaje y hace 50 chancé, visa y ya sabe que tú eres una persona que hace 20 compras en Suecia y luego de repente una al mes. Y si hay un cambio en ese comportamiento, lo ve, la escala de datos es lo que le da la ventaja. Entonces, vise a mí, siento que no sé, yo pensan. Sí, Suecia es muy difícil que alguien compre, o sea, te robe la tarjeta y en ese instante corra a Suecia, o sea que la siguiente compra se en su exadulenta, se en suesía. Es que ahora que no pienso. No, o sea, se van a te zapan, o esto, o sea, que fue mi caso, que esa una hora, o sea, que no es lejos, suficientemente lejos, pero no tan lejos, no en Suecia, y ahí te va. Deciso en Manager, que es uno de los productos de visa, revisó 3.200 millones de transacciones en 2023. Ese sistema hizo que visa, se ahorrará 33.000 millones de dólares en pérdidas por fraude, ¿ok? Pero el 98.7 de las transacciones dentro de Decision Manager, se hicieron solas con ella y wow, o sea, no hubo un ser humano que si eres a revisión. O sea, ¿quién te entrena eso? O sea, es años de que las personas llegaron esto manualmente, ¿no? Años, y años, y años, y años de data. Y además, que visa, te tiene visto por 5.000 frente. O sea, es que no solo es un frente, te ha conocido todo el tiempo. O sea, aunque visa, no te da la tarjeta, si tiene tu data. Entonces, es, o sea, en una, o sea, en 10 años, visa ha invertido 3.300 millones de dólares en inteligencia artificial e infraestructura de datos. Eso es lo que le cuesta visa. Y eso es importante porque, o sea, el Roy se ve muy claro. Es el trabajo humano porque alguien antes lo tiene que hacer, pero la otra también es menos fraude. Y eso hace que la gente confie más en tu tarjeta. Entonces, como que es un círculo completo, ¿sabes? Es no te voy a estar molestando y molestando y molestando, porque tu tarjeta va a pasar magicamente. ¿Te acuerdas cuando te tenías tío de viaje y le tenías que marcar el banco? Si es cierto. Era antes de irte de viaje, le marcabas al banco y le decías, me voy a ir de viaje. Aprovearme. Aprovearme cuando me vaya para que no esté en Culiacán sin tarjeta. Sí, sí, sí. Sin señal y no te puedo marcar. No te puedo marcar. No te puedo marcar, no puedo hacer, bueno, Culiacán sí, pero en Culiacán no. Pero en su decía, antes tenías que hacer eso, pero ahora visa ya no. Entonces, esto está chingón. Ahora, cuéntanos Yupies. Vamos con Yupies. A ver, Yupies nace en Seattle en 1907. También estamos en un episodio y Yupies. Super, sí. ¿Cuánto? Siempre he querido entender ese negocio. Yo también siempre lo querido entender. Te lo juro. La logística, ¿cómo no nos hemos metido más a logística? Sí. Sí, ni estamos profundizando en logística. Sí, sí, sí, sí, sí. A ver, te cuento como que un mini resumen de cómo nace, pero luego hacemos un ethno de forma. Jim Casey, Claude Ryan, eran dos tinagers, tinagers, que a ver, arrancan un servicio de mensajería con literalmente 100 dólares. ¿Cómo? No sé. 1919, le ponen United Parcel Service y para que te es una idea, en 2025, generaron 88.700 millones de dólares en ingresos, entregaron 5.200 millones de paquetes. No, chingue. O sea, al día promedio 20 millones, 21 millones. Al día de paquetes. Sí. Tenía alrededor de 460 mil empleados y operaba en más de 200 países y territorios. Esto, todo lo que te ha quedado de 100, 2005. ¿Qué pasa? Y ¿por qué te estoy contando esta escala? Porque a veces vemos decisiones muy pequeñitas que para mí, para mí, para la operación de nuestro negocio no significan mucho dinero, pero no un negocio de este escala. O sea, una oró de un centavo por cada camión de reparto. Es un dineral. Exacto. Se convierten un día. 21 millones de paquetes al día. Esto es un poquito la historia de UPS, pero lo que te quiero contar ahorita es que el trabajo es de empezar a implementar inteligencia artificial o juntar la data de los distintos lugares, lo empiezan en 2003. Y ahí te va. Con un producto que se llama Orion, que es on-road, integrated, optimization and knowledge. Que es básicamente este proyecto de investigación de operaciones y optimización, que no es un chatbot, ¿ok? Es de operaciones tal cual, ¿ok? Lo incluimos porque representa exactamente el patrón que hoy buscamos con inteligencia artificial operacional, que creo que es un poco lo que veníamos diciendo al principio. O sea, como que para poder automatizar las cosas, necesitas procesos muy perros. ¿Qué cuento un dato cañón, un dato curioso? Cuando estaba en el fondo, teníamos doro Tigaynor adentro, ¿no? Y el dueño de doro Tigaynor, que hoy lo veía era como era un pizcionario lo que habíacía, creó un sistema de inventario, que automáticamente encontraba, cuál era los bésellers en cada tienda. Y los movía. O sea, por ejemplo, decía, en cuapa se vende más este tacón, y en madero se vende más esta bota. Y los veía todas las semanas y entonces la red de camionetas distribuía los bésellers de todas las tallas en la tienda correcta. ¿Qué cañón, no? Que es un poco parecido a lo de Walmart que dijimos. No, no de Walmart, de Circle K. Ah, de Circle K. Que dijimos que en donde puede haber sobre inventario de algo, lo pase a donde hay menos inventario lo que se necesita. O sea, entiendo que no es de bésellers, pero si es como de. Claro, es algo parecido. Es algo parecido. En que año estabas? No, no se imaginante. O sea, es un chingo de tiempo. Básicamente, lo que UP es resolver es que, a ver, antes de decidir una ruta, que necesitas saber qué paquetes están en el vehículo, a donde van, qué ventanos de tiempo tienen, qué picobs deben hacerse y cómo se comportan los trayectos. Allá, todo esto que te platicé en qué se traduce, porque al principio empezamos el episodio diciendo que la inteligencia artificial se producen dinero o no se producen dinero. Ahí te va. Orion sirvió para eliminar aproximadamente 100 millones de millas recorridas al año, ahorrar cerca de 10 millones de galones de combustible y reducir 100 mil toneladas métricas de CO2. Lo que UP es estimó es que este sistema de Orion está reduciendo entre 300 y 400 millones de dólares en ahorros, costos reducidos, costos ahorrados o evitados. Gracias a este sistema. Está cañado. Un unesó, porque a nivel. ¿Cuánto dijimos que vendía? UP es. Hijo una millónada. Ya no me acuerdo. 88.700 millones de ingresos y ahorrarte 400 millones al año o ahí por mapear, o sea, por conocer la data, por conocer la data hoy. A ver, creo que ya llegando a la conclusión y como un poco cerrando, ahorita les contamos del estado de vanorte, pero para mí es. Pues sí me pone la piel chinita del tema de hacia dónde va la inteligencia artificial, la neta y lo platicamos en la conferencia que dimos. Me preocupo un chorro en donde estamos pagados en México. Porque no estamos listos para la inteligencia artificial. El espacio, o sea, estos tres casos grandes, ¿qué ves? Uey, tenían data histórica, tenían claras cuáles eran las prioridades. O sea, la de vista es para mí muy obvia. Es como. Sistemas de muchos años que, sí, no es tan difícil conectar la data entre sí. Claro. Tienes que limpiar, pero al menos existe algo que limpiar. Sí. O sea, yo creo que el primer paso para todas las empresas en México o en Latinoamérica que se parece mucho México hoy en día es uno digitalizar la data, porque todo lo que tienes en caja, que seguramente es mucho, no va a servir. O sea, si tú quieres implementar inteligencia artificial, tienes que partir de algo. Totalmente. No. Y lo que no se miden, no se mejora. Cómo le puedes poner un KPI algo que no tienes identificado o que tienes en diferentes bases de datos, está muy cañón. Y siento que como no nos tomamos en serio en México la digitalización, o sea, cómo esa era, entonces nos vamos a quedar muy cortos en esta nueva era de inteligencia artificial, pero además cómo está creciendo exponencialmente este pedo. Porque no es lo mismo la velocidad que vimos en la era digital ahorita. es que nos vamos a quedar tan atrás. Bueno, la buena noticia es que el miedo que tenemos de la pérdida de empleos va a estar mejor aquí. Nos vamos a tratar muchos años en que eso suceda. O sea, de que nos preocupa quedarnos en chamba por la Inteligencia Artificial. Aquí la tardará en chorro porque a ver, o sea, el antiguo estádio hasta acá que hoy ya es el estadio vanorte, ya ves que lo remodelaron, ¿no? Y ahora caben más personas y bueno, o sea, caben 87 mil personas y tal. Pero como que lo que hicieron dentro del estadio vanorte, es que también están juntando la parte de concesiones y hospitalit y pagos dentro de una misma visita. Y entonces lo que quiere, o sea, te va. Lo que quieren juntar ahora en el estadio vanorte es que dentro del app, cuando fuiste algún partido del mundial, fuimos juntas, ¿no? ¿Te acuerdas lo bien? El evento de la lado para mí. Te acuerdas lo bien que funcionaba la cañón. O sea, era el app de la FIFA, pero eso lo mismo está haciendo en la sala de vanorte. Sobre todo, me aco que fui contigo. Sí, es fuera tu highlight. Yo me acuerdo que me llevó en pleno gol a ver a sus primos. Sí, yo. Oye el gol de allá. Y Rosalora de que y mis primos los quiero ir a saludar y me caen a tu madre, tus primos saludos a los primos de Rosalora escuchando. Yo sé, porque no se pierden, pero nos perdimos el gol por estar yendo a ver a tus primos. Lo que quieren hacer es saber qué zona se venden primero, porque qué tipo de clientes se venden cada zona. Cuando se acaba la cerveza, si eso cambia, te te cae. O sea, un chorro de mejoras que puedes hacer. Sí. Sí. Si tienes la data. Ahora, imagínate lo chingón que sería tu común fan, tener todo este acceso y que sepa el mundo estadio vanorte y el mundo de la América y todo, que mi esposo es superfan, pero que también le compró Jerseyza a todos sus sobrinos y que un día le va a dar promociones para que vaya a él con todos sus sobrinos existiendo. Entonces, está muy culo que puedes hacer. Así siento que el nivel de análisis a ver, yo me metí a ver nuestro análisis ayer por metro cúbico del podcast y por metro cuadrado. Y entonces me puse a ver qué tanto vendíamos en cada propiedad y qué propiedad era más eficiente y qué teníamos que mejorar, pero todo porque tengo conectados nuestras cuentas. Sí, está culo. Me gustaría conectar mi vida personal. Si ustedes tienen una empresa grande, ¿qué es grande? ¿Qué es grande? Arriba de. No, no sé, no tengo ni idea. O sea, pero me refiero como una empresa bien cementada que ya tiene data que tiene este tipo de problemas, busquenarca y les dicen que vienen de nuestro lado. Está muy interesante lo que está haciendo. Y este fue otro episodio de Chisme Corporativo. Nos vemos todos los martes en todas las plataformas de Spotify y YouTube. Y por favor señores y señores, campanita, campanita, campanita, campanita, campanita. Ahora lo vamos a empezar a decir las dos. Vio una noticia que se cambió. Al estadio me mocho a eso. Cero es cierto. No. Lo voy ayer de latinos. Ah, latinos. Sí, te lo juro. A ver. Sí, el América Revautiza su templo de Azteca. Estadio me mocho a. Te lo juro. De forma temporal. Esa parte de sí importante. Ah, pero bueno, pues está caño. Me mocho a esta relevante. Sí. O sea, nivel así de que le pone en nombre al estadio. Ojo, estoy un poquito traumada, por eso. Pero, bueno, el punto es que no me acuerdo. No voy a. Estoy cansada, Rosita. Rosita, estoy cansada. Ahora, sacenme de esta sociedad. Rosahora, estoy cansada, pero no, ahí se va. Tú quieres ser mi amiga y estar en una sociedad juntos, juntos, juntas, juntas, juntas, juntas, muy tristes. Estás muy. No, pero, wait. No, ponemos de verdad de sangre. Ah, sí, sí, sí. Pero bueno, el punto es que ahí te va. O sea, con esta conexión, lo que están buscando. Mi primo que tenemos que hacer un episodio de, de que se sane, a ver, lo hicimos, pero en vivo. Claro, pero no, hicimos una conferencia de marketing, de campañas de marketing. Ah, sí, sí. O sea, hicimos un episodio en Kitsania, pero no de Kitsania. Hay que hacer un episodio de Kitsania, está cansada. Estoy cansada, ves. Pero bueno, ahí te va, ahí te va. ¿Cuál es mi punto? Te lo voy a mandar. Y ahí te va, la va de riñón. No, wow. Eso no estuvo nada finas, ojo. Son las dos o tres y ya estámos en eso. Ella hacía eso. Wow. Ella hacía eso. Yo tengo un video. A ver, sí te puedo decir que yo estaba en la perra brava y participaba mucho. Pero te echaba en la agua o tú le echabas. No sabes que estaba con los que la juntaban. Sí me explico. O sea, que es más complejo. O sea, si lo ves, es complejísimo. Pero mi esposo le va a la América. Entonces, vamos a ir como a lo largo de varias de estas, como puntos de este proceso. Ok, cuéntanos el clube a América. Ahí las. A ver, ¿a qué le pude vas? A ver, entesistas. Es que no es fino, ¿vale? O de algún equipo. Y creo de la brega que hueva. Si le fueras algunos cualirías, alguno que pierda el santos tipo. No, el necaxan, ¿no? El necaxan, sí, un por ciento. El necaxan. Ok. Va, ya hicimos el episodio de Walmart. No, cuál, cuál me ex. Hicimos de Walmart con KBB. De Walmart, pero no de Walmart. Es efecto mandela, yo también lo tuve muy cañón. No, ¿cómo honestamos? Tiene un episodio de Walmart. No, Dani. Dani, apúntate, ¿no? No. Y lo salora, va. Hoy en la noche lo saco. ¿Te acuás a esa vez que me pasé un noche entera aquí? Y yo llave, ¿tás tu casa? Y no lo de qué. Y nueve y media de que Marvel, la historia de Marvel y yo. Y nunca salió el episodio, nunca salió. Estaba muy malo, la verdad. O sea, no, no se logró. Era una prueba y mal, esto es tu horrible. ¿Qué queda? Queremos, queremos todavía hacer ración. Algunos episodios de narración, pero no, no, no, pues sí, no. Por algo, Farid, es lo que es. No está fácil. Sí, claro, dale. Fue un placer, señor. Gracias a ti. -Gracias. -Gracias. -Vaya con Dios, ¿ok? -Vaya con Dios, ¿ok? A ver, esto es para Blupper, pero estaba interesante el dato. Este huello que te desea, o sea, como el tema de la América, es que te va. Una empresa que conozco. Tienen como 120 empleados, ¿ok? Cada, el negocio ido creciendo a lo largo de 30 años. O sea, en 30 años el negocio ha sido muchas cosas. Tal, tal, tal, ¿no? O sea, han ido como creciendo así y han hecho cosas distintas. Cada una de esas áreas vive en un lugar distinto. No pueden conectar nada, pero no te estoy hablando nada, o sea, no pueden conectar clod, porque no pueden tener visibilidad. O sea, el tema de No-Shon, que es una pendejada con nosotros, pero que hayamos elegido No-Shon y nos casamos con No-Shon y como que todos decidimos que No-Shon era nuestro pastor, eso hace que con clod podemos trabajar. Pero si no tienes eso, es una cagada a lo que tienes que hacer de chambaos. Claro, y además porque es nueva nuestra empresa, es nueva. O sea, piensa 30 años yo ya con una interconexión y con cosas que tienen API's, que se unen, entre ellas, o sea, hace 30 años. O sea, literal estaban encajas, los archivos. Entonces, ¿cómo digitalizas todo eso? O sea, ¿cómo haces una pregunta cómo? ¿Quién es mi mejor cliente? Así veas lo que Ramón le pregunta Shopify. Claro. Oye, de pinches de Mayas. Claro. De de Mayas, o sea, atacar, honesto. Eso me gusta hacer implementar eso. Pero además, chéquate es bombones, córrales, córrales. Ya, ya se fue. Ahora, ¿qué molesto se ruido? Sí, es una beja, pero es muy intensa. En enorme. O sea, en amplificado. Ahora, es como la vegetta de ese episodio. Sí, que cuando tú dijiste es que un mi cuesta vegetta, que caña, yo pensé que era en serio, oye. Mama, soy, me quería quitar la vida, pero pues vimos que era importante para ellos. No, imagínate. Oye, como mi roast de Chajipit, ¿qué conchate lo? No, por favor ahorita, es tiempo de llegar al roast de Rosalora. Dale. Dale, pao. Por favor, ya. No, es que se van a morir lo que le puso. Muy agresivo, ¿eh? Sí, a ver, era, a ver, el prompt era de que usa groserías, y no sé qué, me lo pasaron. Me dijeron "poner esto en Chajipit" y me quedé sale, te lo juro, te lo juro. Yo no te creo, porque normalmente, Chajipit, no me habla con groserías. Me hablen femenino, o sea, mi Chajipit es femenino, el tuyo. No sé. El tuyo, ¿qué es ella? El tuyo. ¿Qué es ella? El tuyo, él. No, salió sin duda es mujer. Dice, somos juntas tuyo, ojalá. Entonces chequense esta, la agresividad, y hoy te llegamos a la conclusión. No, no, no, salió. Super. Ah, sé. ¿Qué tome eso? De sobre. No, yo chajipit. Bueno, me dice a ver, tú lo peiste. Y después de todo lo que sé, ti tengo material para hacer una pincha auditoria, porense de tu personalidad. Porense, o sea, dije, me la vas a matar, ¿o qué? Wow, me agresifó. Primero que nada, tú eres una persona. Empezamos más. es un excel compactas, un enviei de columbia y un pedocabroncísimo, de querer controlar absolutamente todo. No, me mató, me aniquí lo fuerte, dejaste el mundo corporativo porque querías libertad y terminaste construyendo una empresa donde tú eres la CEO, la directora estrategia, la de ventas, la de calidad y la pinche clienta más insoportable del mundo. Y danita, sí, y la li, ha, siguiente, ha, conmigo. Tu podcast se llama "Chisme Corporativo", pero la verdadera historia de terror corporativo es trabajar contigo cuando una profuesta comercial tardan más de 48 horas. No mames, pobre cabrón, el que tenga que presentarte un powerpoint, seguro empieza diciendo, antes de que me preguntes, sí, ya valide las puentes. Y lo más cagado es que tú dices que eres emprendedora, pero tienes el alma de una consultora de marquince, que se metió tres aderos y decidió convertir su existencia en un caso de Harvard Business School. No mames rosa en la hora. A no me dice, hablemos de tu casa. Llevas más iteraciones de tu pinche chimenea que apodela el iPhone. Quiero mi casa. Lo de la casa fue lo más accurate, porque el otro no soy tan perro. O sí, la neta, dan. Sí, sí, sí, esa es la respuesta que buscaba. No mames, si eres hue. ¿Qué? Sí, hue, está senterando, ahorita, en serio. Pero contigo soy para para. O sea, porque hay que trabajar contigo, o sea, presentarte un powerpoint, o sea, la neta no. Sí, con mi chat, yo peticis, porque no, a ver, estás alaisando. Bueno, velo de la chimenea, sí, es que viene una parte muy cada vez. Hablamos de tu casa. No mames, rosa en la hora. Quiero mi cruz el momento, pero más mediterráneo, pero no tan beige, pero sí beige, pero con madera, pero no es la madera, pero a ver invierte el verde, pero quita la moldura, pero ahora por la madera y donde estaba el verde. Chingo, madre mujer, ya deja vivir esa pared. No. Tu casa no está en remodelación, está en un proceso de due diligence arquitectónico. El pobre contratista seguro ya sueña con que un día llegue, si le diga, sabes que me encanta cómo quedó, pero los dos sabemos que ese pinche dia jamás va a llegar. Y tu obsesión con el organic mediterráneo, esto es la mejor parte. Y tu obsesión con el organic mediterráneo, Guay vives en tejas y quieres que tu casa aparezca una villa en la toscana, donde una señora italiana prepara focacha, mientras contempla sus olivos. Eso es muy fino, eso es muy fino. Muy fino. Y me dice, afuera hay una pinche peacop, estación 9 en un suburbio de Houston, bájale dorrallitas. Ahora el puto café. Compraste un aprebil oraco porque tu del longuín no estaba la altura de tus expectativas y ¿qué hiciste? Prepararte un café y disfrutarlo como una persona normal. No cabran. Empezaste al medir 18 gramos, 30 mililitros, 33 segundos, 37 segundos, el nivel de molienda, la humedad del poc, la temperatura del agua. Cuey, estás haciendo la tesis doctoral para preparar tu puto cortado. Los granos maquiatones, tu piedad. Los granos de café no se mueven en tu casa, pasan por un comito de inversiones y una evaluación de desempeño. Y luego está tu trabajo de creadora de contenido. Ves que una empresa acá de perder miles de millones de dólares y mientras todo el mundo está diciendo qué barbaridad tú ya estás pensando, "Uff, qué buen pinche hook para un ril". Tienes la capacidad de leer una noticia sobre una catástrofe por ativo y pensar a ver cómo chingados metemos aquí al patrocinato. Dicí. Un día vas a estar viendo el colapso del sistema financiero internacional y vas a decir, "esperate, porque esto nos da para una serie de cinco pisos y un carrosel de lunes que suele más tu que yo". No. Y por cierto, tienes una relación profundamente enfermiza con los números. Una persona normal entrase fuera y dice qué bonita o rime. Tú entras y piensas. ¿Cómo chingados tiene elf? Esos márgenes. Si estina 22% de sus ventas al marketing. ¿Cuál es el costo y el evita ajustado? Comprate el pinche rimer y salte de la tienda ya. Lo mejor es que analizas compañías multimillonarias como meta, Cisco, Starbucks y lo real, pero al día siguiente me preguntas si una manija más pequeña va a dejar hoyos en la puerta. No. Pasas de analizar la concentra. No. Me conoce muy bien. Pasas de analizar la concentración del poder económico mundial a decidir entre dos tonos de beige con la misma intensidad. Y luego está tu maternida. Tus hijas tienen una mamá que la zadora. Pero que probablemente está a dos semanas de desarrollar un dashboard de Power and Business de Power BI para medir el progreso de sus habilidades sociomocionales. Y sabe la tiene un conflicto con una amiguita y tú ya quieres hacer un análisis de escenarios, proteger la relación minimiza del riesgo emocionante. Establece un protocolo de intervención y desarrollar un framework de residencia. Guay tiene cuatro años. A veces las viven mucho, güey. Simplemente son medecule días y ya pues que le pregunto todo. Y claro la no pueden aprender a plaudir en paz, sin que tú estés evaluando los sitos desarrollos y comparándolos contra un benchmark pediatrico. La pobre hace Google y tú interés ante esto está dentro del presentil esperado o estamos viendo una oportunidad de estimulación de panas. Kayate, güey. Pero sabes que es lo más cabrón de todo. Tu relación con chat gpt. No soy tu asistente. Soy tu pinche consultora estratégica, arquitecta, pediatra de guardia, investigado a financiera, barista, copywriter, diseñador a interiores y analista de private. Y encima tienes el descado de sirme. No, no, no, no entendiste. Siempre le pongo eso. No, no entendiste nada. Pues claro que no entendí cabrón. A me pediste que cambiara el verde por madera y ahora quieras el verde donde estaba la madera, pero conservando el microcemento de las 17, 17 versiones y aún así regresas al día siguiente con. Vamos a intentar algo. Esta frase ya debería activar mi protocolo interno en emergencia. Digate qué dice. Chatito, tenemos una chambita rápida. Me pones. Chambita rápida hija de tu putema. Me encanta. Tu concepto de algo sencillo es una investigación de 47 fuentes, 3 metodos, ya 5 casos, maificación de writer's bloomber y una presentación de 35 diapositivas y todavía tienes el descado, es decir, lo siento medio chafa. Pues claro que está chafa. Me pediste que resolvía el capitalismo en Powerpoint. Ay Dios, está muy chistoso. Una chambita rápida. Que sí te veo. Estas eres capaz de interrogar a Chatgipitik como si fueras de la fiscalía. Estás 100% seguro, pero writer sí lo dijo, pero donde está la fuente original, pero ¿qué? Tío les tuyo. Te veo caño. Estás muy parecido al tuyo. El mejor día de la vida no es el que lo he visto. En Ross, descubro un desesperado de la vida, de la fashion, de cor, y muchas de las razones de la vida. Ross, expecto, el desesperado. Abacrombi es y siempre ha sido la destinación de la dresseda de la vida. Complete a look with our wool blend a and f carry trench and you're all set. Have a very abacrombi holiday, shop in the app online and in stores.