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2 veces por mes comparto entrevistas exclusivas con líderes de startups y venture capital de Latinoamérica. Me enfoco en las mejores historias, lecciones, errores accionables y consejos reales para crecer más rápido. Además de las entrevistas, incluyo resúmenes y shorts curados para que puedas aprender rápido, incluso si tenés poco tiempo.
¿Te reenviaron el correo o primera vez por acá?
Con gran alegría aquí va InspirAcción #29 junto a Axel Abulafia, de Argentina

Axel Abulafia entró en los comienzos de Globant, desde que eran 80 empleados y se abrió después de que llegaron a ser 27 mil empleados. 18 años pasó en la compañía e incluso la lideró para Latinoamérica completa como Managing Director, siendo responsable de más de 1200 personas en sus equipos. Hoy es Chief Business Officer en CloudX (compañía con +300 personas AI-native), Board Member en AI in LatAm, Advisor de múltiples startups de Inteligencia Artificial, Ángel Inversionista y Profesor de Startups en la Escuela ORT Argentina.
Foco entrevista
De liderar +1200 personas en Globant a CBO en CloudX (+300 empleados AI-native), asesorar e invertir en startups de AI
⚡ 7 Top Shorts @YouTube
🧠 Mentalidad de compañías AI First (operan inteligencia artificial en el centro de todo lo que pueden)
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Temas clave
Lecciones de escalar Globant de 80 a +20.000 Globers durante sus 18 años en Globant (también habiendo liderado Globant LatAm con +1200 personas).
Razones por las que fallan enorme mayoría de pilotos de inteligencia artificial.
Agentes de IA: potencial, adopción, ejecución y supervisión
5 habilidades claves para la Era de la IA
Uno de los principales errores de su carrea y cuáles fueron sus lecciones
Cómo construir defendibilidad y ventajas competitivas hoy en startups de AI
Primer filtro como ángel inversionista es una inteligencia artificial.
Y mucho, mucho más…
Capítulos
(00:00) Intro
(09:21) Camino recorrido y experiencias que lo llevaron hacia la inteligencia artificial
(11:38) ¿Mejores lecciones de escalar Globant y su cultura?
(15:30) ¿Cómo pensar cómo compañías AI-First?
(20:48) ¿Porqué mayoría de empresas falla al ejecutar proyectos de valor y rentables de AI?
(25:36) Agentes de AI: potencial, adopción, ejecución y supervisión
(30:42) ¿Cómo construir defendibilidad y ventajas competitivas en startups de AI?
(36:12) ¿Cómo han evolucionado las ventas con AI y cuáles son habilidades humanas claves actualmente en ventas B2B?
(38:33) ¿Cuáles son 5 habilidades clave para la Era de la Inteligencia Artificial?
(44:14) ¿Axel Abulafia está de acuerdo que en los sistemas educativos actuales necesitan enseñar más sistemas de pensamientos disruptivos como propone Elon Musk?
(48:42) ¿Cuál fue uno de los principales errores de su carrera profesional y cuáles fueron sus lecciones?
(55:01) Lecciones de enseñar sobre startups a jóvenes de 6° grado de la Escuela ORT?
(59:06) ¿Principios y convicciones sobre liderazgo y management?
(01:02:46) ¿Lecciones contraintuitivas de ser ángel inversionista?
(01:08:23) ¿Problemas actuales claves de LatAm con gran potencial?
(01:11:24) Consejos finales para aspirantes a líderes en la Era de la Inteligencia Artificial?
(01:13:46) Cierre episodio
(*) Antes del resumen, simple recordatorio
Muchos días los vivimos en una especie de modo piloto automático, procesamos información nueva de valor pero no la ejecutamos rápido y a los pocos días la olvidamos.
Quiero recordarte que si aprendés algo nuevo que te sume valor debajo, que enseguida lo anotes donde lo puedas ver de nuevo pronto, empezar a ejecutar y capitalizar.
Por ejemplo, en una App de Notas en tu celular o tu Notion personal (tengo uno, te lo recomiendo).
Resumen: mejores historias, lecciones, errores y consejos accionables
1. La mentalidad de fundador para escalar
Para que uno logre poder escalar y tener una buena cultura y una startup que vaya creciendo es cómo fomentás en cada una de las personas que forman parte de esa startup esa mentalidad de fundador.
Una cosa es decirte bueno tengo la camiseta puesta y otra es soy yo, soy dueño de esto.
2. Mentalidad y operaciones AI-First
Tener una compañía AI first es un tema de mindset no es un tema de de herramienta, de tecnología, de plata solamente. Es decir antes de hacer un laburo ¿qué herramientas o qué tecnologías de están disponibles que me puedan ayudar hacer esto.
La realidad es que a veces, no de solo en startups sino también en CEOs de empresas grandes, operan de ciertas maneras porque “siempre lo hicimos así”. Y es complicado cuestionarlo, desafiarlo y cambiarlo. Muchos escuchan y son permeables, pero a veces te encontrás con que no.
La realidad es que ser una compañía AI First no es como el ISO 9000, como me certifiqué y ya está por cierto tiempo, en AI aparecen cosas nuevas todos los días.
3. Por qué fallan los pilotos de IA en corporaciones
Cuando lidera el equipo de tecnología, o sea muchas veces pasa y sigue pasando, que el equipo de tecnología de una organización tiene un presupuesto y lidera, pero tiene que liderar el área de negocio, si no hay un área del negocio que va a liderar un proyecto que va a usar IA puede ser un tema sin fin.
Si no hay objetivos de negocio o KPIs antes de empezar bien definidos o sea ¿cómo vamos a medir el éxito del proyecto para que tenga sentido seguir invirtiendo acá? Entonces no se suele dar con buenos pilotos y resultados a tiempo.
4. Habilidades clave: pensamiento sistémico y orquestación de herramientas
Este pensamiento sistémico que no pensar en tareas, sino más bien diseñar cómo se van a hacer.
Otra habilidad clave es orquestar herramientas así que el cambio real de ese AI first no está en usar una sola herramienta, no está en usar un agente de AI con chat GPT o Claude.
Es por ejemplo ¿qué pasa cuando conectas múltiples herramientas y workflows (flujos de trabajo)? Por ejemplo yo para hacer mi presentación para una conferencia de la semana pasada usé tres herramientas diferentes: Gemini, Gamma y Claude. Lo que antes me llevaba una semana me llevó 2 horas.
5. El desafío de aprender y desaprender con velocidad
La velocidad de aprendizaje hoy es clave... todo está evolucionando muy rápido como para apoyarse en expertise estático.
Lo que lo que uno sabía el año pasado importa menos respecto a que tan rápido podés adaptarte este mes.
Otro concepto importante del tema de la velocidad de aprendizaje es la capacidad que uno pueda tener para desaprender.
6. El criterio humano sigue siendo clave
Tener el criterio, hay un tema de criterio humano que es decidir si la respuesta realmente que te está dando, ese output de un agente de inteligencia artificial es bueno, muy bueno o malo. El criterio humano como filtro sigue siendo clave actualmente.
7. El rol humano en las ventas B2B de alto valor
Donde actualmente la inteligencia artificial no puede reemplazar al humano es en casos como CloudX, donde vendemos desarrollo de software personalizado. El contacto humano, la empatía, generar confianza en lo que tiene que ver con relaciones comerciales de alto valor sigue siendo fundamental.
¿En qué cosas sí nos ayuda? En lo que tiene que ver con el trabajo comercial preventa, presentaciones, propuestas, y contratos.
8. Construir ventajas competitivas en startups de IA
Puede ser datos que yo tenga, por ejemplo soy alguna compañía que tiene un track récord histórico de información, entonces por ahí puedo tener información para poder hacer cosas hiper-personalizadas.
Para mí está claro que hoy hay muchas cosas que la IA no puede hacer sin los humanos, por ejemplo cierto know-how (conocimiento), las experiencias y las relaciones.
Yo puedo tener un producto espectacular pero si después tengo que presentarlo y esto lo compra el C-Level de los bancos y si no yo no tengo ningún contacto ahí espectacular el producto, pero muy difícil venderlo…
9. El arte de liderar equipos de cientas de personas
A escala, cuando tenés equipos de arriba de 500 personas yo creo que ahí en realidad el arte es dejar de hacer. Dejar de hacer para pasar a diseñar el sistema que haga que las cosas sucedan o sea tratar de uno mismo ayudar a preparar una estructura para que las cosas escalen sin ser un cuello de botella.
El impacto que uno tiene cuando ya tenés una escala de estos equipos va a estar en algunas pocas decisiones claves y no en todo.
Yo creo que hoy liderar es también diseñar cómo tu organización trabaja con inteligencia artificial".
10. Construir sistemas en lugar de delegar tareas
Para mí delegar no es tanto dar tareas a otros sino es transferir la responsabilidad real y el conocimiento también.
La mayoría de las veces los problemas no son problemas de talento o de seniority, son más de falta de claridad, más de temas de comunicación, lo que tiene que ver con trabajo en equipo.
Para mí no gana el equipo con más talento sino que gana el que mejor funciona como sistema.
11. El pensamiento disruptivo como complemento del estructurado
El pensamiento lineal es muy útil cuando el problema está bien definido y tenés como un camino para resolverlo que es bastante claro. Ahí el pensamiento disruptivo para mí ya no es tanto de che pensá fuera de la caja... sino que en realidad acá pasa a ser cuestionar esa misma caja.
El pensamiento disruptivo no reemplaza pensamiento estructurado sino que lo complementa... primero desafiar al modelo ¿por qué el problema se resuelve así y después tener la capacidad de construir algo que funcione.
12. Error grande cómo ángel inversionista: inversión fuera de su círculo de competencia
13. Tesis de inversión centrada en el equipo
Para mí es más importante el equipo, que el producto, que la facturación, que todo.
A veces vos a una startup la tenés que pivotear varias veces hasta que encajás bien.
A veces necesito 6 meses o un año para conocer a los emprendedores, y no solo eso, sino que agarro mi red de contactos, intento che José ¿qué tal con fito? Sí mira te cuento tuve una experiencia con él. Che Mati, ¿qué tal con fito?
14. Primer filtro actual cómo ángel inversionista
Me ha ido muy bien cómo ángel inversionista, invertí en 5 compañías, 2 lograron el Exit el año pasado y a las otras 3 les va muy bien.
Recibo mails y contactos por Linkedin de un montón de emprendedores constantemente.
Yo tengo en NotebookLM armado prompts, que me pasan investors decks, y enseguida te digo capaz está bueno pero no es para mí, o sea no es algo en lo que yo pueda aportar o me sienta cómodo.
15. Percepción histórica vs actual sobre riesgo de Solo Founders (emprendedores)
Históricamente ser solo founder no está bien visto ¿si te pasa algo qué pasa con la compañía? Mucho riesgo. Por ejemplo Globant tiene 4 founders.
Ahora con la inteligencia artificial no se ve como tan riesgoso, de hecho recientemente invertí en una startup de inteligencia artificial de un solo founder.
Incluso estuve en Austin, Texas, hace algunas semanas con un emprendedor que su CEO y su CMO son agentes de inteligencia artificial, experimento interesante…
16. Enormes oportunidades en LATAM para startups B2B
En Argentina muchos se sorprenderían de saber que más del 99% de de las empresas son pymes en la Argentina y que trabajan con herramientas y y financiamiento muy limitado.
Acceso a financiamiento para pymes es un tema en el que se puede trabajar y de hecho hay una oportunidad para mí enorme en lo que es el tema de tesorería y el crédito con inteligencia artificial.
Las empresas grandes tienen un equipo que lo que hace es ponen la plata a trabajar, las pymes en todos los países de América Latina no tiene ese conocimiento.
17. Cuatro consejos actuales para la Era de la Inteligencia Artificial
No compitas con la inteligencia artificial, aprendé a orquestarla, aprendé a manejarla, pensar en sistemas y no pensar en tareas. Puede sonar un poco abstracto, pero cuando empezás a manejar varias herramientas se entiende por qué tiene sentido.
Después también desarrollar ese criterio, la IA te puede generar de todo, pero aún no tiene ese criterio humano para saber que es lo más importante.
Tratar de aprender más rápido de lo que el contexto va cambiando, tratar de dejarse tiempo para poder jugar con las cosas que van apareciendo que es a diario.
La inteligencia artificial no va a reemplazarte, depende de vos... pero alguien que la domine puede que sí.
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