Ya os avisé: con motivo del 20º aniversario ibamos a daros algunas sorpresas en las entrevistas. En esta ocasión tenemos al gran Sergio Álvarez-Teleña, que si hubiera que definirlo con una palabra sería… ¡disrupción!
X-Trader (XT): Hola Sergio, ante todo muchísimas gracias por dejarte entrevistar en nuestro 20º aniversario. Lo primero, la pregunta de rigor, ¿por qué el trading y no la pesca del salmón en Yemen? ¿Qué tiene esa culebrilla del gráfico que a todo el mundo nos fascina y maravilla?
Sergio Álvarez-Teleña (SAT): Un gran placer, Alberto. Creo que nos conocimos en mi primera charla de Robotrader hace unos cuantos años ya… 2 horas de chapa improvisada que aguantasteis estoicamente.
¿Por qué el trading? Por las circunstancias. Nunca probé la pesca del salmón en Yemen pero sí la ebanistería y no me convencía. Volví de Japón, donde estuve estudiando el rol de los robots en finanzas en la Kyoto University allá por 2005 (una larga historia), para pasar a trabajar en la sala de trading del Santander. No de trader. Montando la mesa -en retrospectiva, interesante expresión para un ebanista :D- de Notas Estructuradas. Era una suerte de renta fija con cupones exóticos y un trabajo muy intenso en todas las dimensiones de la palabra. Mucho más que trading. Y sin embargo, pronto me enteré de que se pagaba peor. Miré a los traders y no vi ninguna estrella de rock por ninguna parte, así que pensé: “¿Menos trabajo, más glam y más dinero? ¿Qué broma es ésta? A por ello”. Al año estaba trabajando en uno de los puestos más “rápidos” de la sala de trading de Morgan Stanley en Londres: índices a medida… a medida de los hedge funds más agresivos del mundo.
Con respecto al gráfico… he de confesar que nunca he sido muy amigo suyo. Es muy fácil acabar haciéndote trampas al solitario al interpretarlos (lo llamamos story-overfitting). Es una tara que tenemos como humanos, sin más. Pronto aprendí que la gente (no toda, desde luego, pero sí una parte preocupantemente alta) lo usaba más como marketing que como herramienta. Lo mismo para el número de pantallas, que era un tema de estatus. Había mucho postureo también para parecer ocupado y estresado… No sé, es una cultura, tampoco hay que darle más vueltas -de hecho, a veces lo mejor es adaptarse en vez de ir en contra. Eso sí, yo iba en contra. Porque no tenía sentido y porque siempre me ha gustado eso de la intensidad en el trabajo -los que me han visto en alguna sala de trading lo saben. Para que te hagas una idea, cuando empecé en el Santander, en 2006, lo que se llevaba eran las corbatas de Hermès. Y luego tenías un outlier por ahí, un junior que procuraba ir en camiseta y vaqueros a pesar de los comentarios del jefe de la sala -fui bastante pionero en esto de la cultura digital.
Y es que, más que los gráficos, me gustaba el software. Había poco en front office (más en middle y back) así que te permitía tener una ventaja competitiva. Te lo tenías que hacer tú, a medida. En Morgan Stanley empecé a programar mis algoritmos. En menos de un año cuadrupliqué el beneficio junto a Matthew Tagliani (gran mentor) añadiendo a la eficiencia tecnológica una buena base microeconómica (algo que aún falta en el mundo digital) y el aprovechamiento temprano de los datos que volaban por la sala (y que a nadie parecían importar demasiado).
Son esta cultura y este nivel de obsesión por el impacto en P&L lo que ha llevado al éxito de SciTheWorld.
XT: Dice la leyenda que un buen día te plantaste en la puerta de Renaissance Technologies y dijiste que de allí no te movías hasta que Jim Simons te invitara a un café. ¿Cómo fue aquello?
SAT: Leyendas… Lo hice, pero fue en Londres así que con quien quería hablar era con todo un tipazo del mundo financiero: Stefano Russo, el CEO de RenTech en Europa. La cosa salió bien, y pasé a ser el único doctorando supervisado por ellos hasta la fecha. Stefano, himself, pasó a ser mi supervisor industrial. A eso le siguió mi momento de gloria en Canary Wharf y UCL. Las noticias vuelan por allí y un evento como aquel no podía pasar desapercibido. En cualquier caso, ¿cómo lo logré? Descifrando, entre líneas, aspectos clave de sus protocolos dentro de su discurso comercial estándar. Del resto, me encantaría, pero no puedo hablar… Aunque quizás lo haga entre líneas.
Sí te puedo decir que hubo un punto donde tuve una conversación con él muy interesante. Cuando me vine de Londres a Madrid para poner en marcha mi demostración práctica de la tesis – “que la algoritmización es una oportunidad para los Tier 2 más que una amenaza” – le tuve que decir que lo sentía pero que mi objetivo no era trabajar en RenTec. Le dije que había llegado a la conclusión de que lo que quería era el viaje full-equipe: enfrentarme a todo, aprender de todo… No ser un eslabón en una cadena ya muy especializada de trabajo. La verdad es que tengo mi propio roadmap de vida profesional. A veces los outsiders lo entienden y otras no. En aquel caso concreto, mi supervisor de UCL, Philip Treleaven – un auténtico visionario de UK – lo vio claro desde el principio; los headhunters, sin embargo, me decían que dejar todo aquello para ir al BBVA era una locura. Lo mejor, la respuesta de Stefano cuando se lo anuncié: “¿Quién te dijo que te estoy ofreciendo trabajo?”. Real time. Un tipo muy rápido, muy inteligente, a quien dediqué mi tesis y que ha sido mi mentor desde entonces. Lucky me.
XT: ¿Qué le dirías a alguien que decide ponerse a hacer trading y se mete en plan discrecional, ignorando el poder de lo cuantitativo?
SAT: Le diría que no pasa nada. Que adelante. Pero que sepa bien moverse en el terreno donde el humano gana a las máquinas. Ese terreno no es pequeño, pero está acotado y hay que conocer sus límites. Si te quedas ahí, competirás con otros humanos y que gane el mejor. Si te sales, las máquinas se alimentarán de ti.
Nosotros somos fans del concepto Máquina Aumentada. Viene de mi tesis de machine learning en University College London. Tenemos claro que la digitalización se está haciendo de manera muy subóptima – conlleva a humanos aumentados por máquinas en lugar de hacerlo al revés. Eso, en el límite, no añade valor nuevo (la eficiencia no es valor nuevo, es “el mismo valor, más barato”). Viniendo de algorithmic trading, tenemos mucho sesgo hacia una base en la que las acciones las piensen y ejecuten las máquinas; pero conocemos demasiado bien machine learning como para pensar que las máquinas también tienen que meterse en los terrenos delimitados para los humanos que te mencioné antes.
De hecho, uno de los productos estrella en SciTheWorld es Algorithmic Portfolio Management que, entre otras cosas, define el protocolo sistemático a seguir por las gestoras para garantizar que las máquinas sean aumentadas correctamente – nada fácil, especialmente con el lío que suelen tener montado alrededor de comités y reuniones varias.
XT: ¿En qué productos operas habitualmente?
SAT: En cualquier cosa, la verdad. Allá donde tengamos views. Siempre he dicho que mientras haya un order book, el producto me da igual – equities, bonds, divisas, cryptos, vacas… Esa percepción fue la que me llevó a montar en el BBVA la primera mesa del sell-side que centralizaba estrategias algorítmicas para todos los activos. Fue bastante disruptivo y muy divertido – llevó a muchas situaciones de esas de película de trading agresivo. Todo era parte de mi tesis doctoral, en la que, como te he dicho, quería demostrar que un banco Tier 2 podría ganar a los bancos Tier 1 si hacía bien su tecnología. La centralización era parte de la estrategia para demostrarlo, y fue la clave en el premio a la mejor plataforma de trading de Europa que nos acabamos llevando. Y es que una tecnología bien hecha te genera ahorros exponenciales en desarrollos e impacto. Pero mal hecha, te genera costes exponenciales. Ha pasado el tiempo y hemos seguido mejorando nuestra plataforma con la misma esencia de aprovechamiento máximo de sinergias, de manera que ahora entre nuestros clientes no solo hay bancos, gestoras y hedge funds, incluso también hay energéticas.
XT: ¿Con qué plataformas de trading trabajas para ejecutar tus estrategias de trading?
SAT: Al centralizar estrategias sobre market access providers, en realidad trabajamos con la nuestra -SW Fractal®. En general, lo hacemos sobre los más populares de la industria – ORC (equities), ION (fixed income), Deltix (commodities), Broadway (FX)… y, ¿cómo no? Interactive Brokers (retail). De hecho, todas las pruebas las hacemos sobre Interactive Brokers con nuestro propio dinero. ¿Te imaginas poder trabajar con una plataforma de un Tier 1 avanzado para hacer trading retail? Absurdamente divertido.
XT: ¿Cómo es el día a día en los mercados de alguien como Sergio Álvarez-Teleña?
SAT: Es una muy buena pregunta. Porque en realidad, le dedico muy poco… Bastante menos de media hora al día. Me paso la jornada diseñando software que luego desarrollamos en equipo. Nuestra plataforma es una tarea sin final – todo es siempre mejorable y no paran de ocurrírsenos ideas.
La media hora tampoco es seguida sino que son clips de minutos. Recibo tips de vez en cuando desde nuestra plataforma – ella ya ha hecho el trabajo de máquina. Los analizo e incluyo mis views como “experto”; también Marta (mi co-founder y CEO). Y dejamos que la máquina opere sus views aumentada con los nuestros. La forma en que lo ejecuta es muy avanzada – todo tipo de trade-outs, racionales en varios niveles del order book, hedges muy avanzados, y un largo etc. Así que poco podemos hacer en el mercado más que trackear lo que hacen los algoritmos para ver que no hay nada roto. Pasamos más tiempo en el pre-trade y en el post-trade que en el live trading.
Y esto todo en el contexto de pruebas de la propia plataforma. Tenemos hecho nuestro mini hedge fund, con 50.000 € para que el equipo aprenda poniéndose manos a la obra. Es la forma de que se entrenen y de probarlo todo antes de ofrecérselo a un cliente. La idea era no perder (mucho) dinero pero la cosa pinta tan bien que el año pasado, terrorífico para los quant hedge funds, en vez de perder conseguimos ganar algo más de nuestro objetivo (10%), y el reto es cuadruplicarlo (rondamos el 30% ya). No es cuestión de dinero sino de retos para el equipo y sobre todo, de exposición a la plataforma, a machine learning, a riesgo operacional, a riesgo regulatorio… e incluso a black swans como el incidente reciente del Canal de Suez que nos dio de pleno pero del que ya nos estamos recuperando.
Como puedes ver, no estamos aburridos. Y eso que no te he hablado aún de ciberseguridad y marketing…
XT: ¿Cuáles serían las estadísticas de tu sistema de trading ideal?
SAT: Por pedir, las de una línea exponencial -arriba y arriba, y sin volatilidad :D.
La verdad es que las estadísticas al uso tampoco me importan demasiado. Lo que realmente me interesa es saber por qué he ganado y por qué he perdido. Una estrategia con un buen Sharpe mal entendida es mucho más peligrosa que otra bien entendida y un Sharpe peor. Y así para todas las estadísticas (VaR, cVaR…). Entiendo que los inversores las usen para evitar storytelling pero los traders… deberían despegarse un poco más de ellas.
XT: ¿Qué le aconsejarías a alguien que se pone a operar en los mercados y desea controlar mejor el riesgo?
SAT: Le diría tres cosas:
Primero, que es un arma de doble filo. Bien hecho es absolutamente perfecto. Mal hecho, hace mucho daño -no sólo rompe el alfa sino que añade costes de transacción y market impact. Hay que ser muy fino.
Segundo, que hay mucho por afinar pre-trade. La gestión de riesgo no es solo un tema de live-trading. En SW Fractal® tenemos montado un sistema de realidad virtual, muy complejo y que ha tenido varios reconocimientos (Oliver Wyman, CogX…), solamente para esto.
Y tercero, que ser sistemático te libera mentalmente. Y eso está muy bien. Pero no es un must – la gestión del riesgo operacional, por ejemplo, difícilmente la puedes gestionar sistemáticamente si no tienes una plataforma muy, muy avanzada.
XT: ¿Cuál es tu algoritmo de gestión monetaria preferido?
SAT: Yo ahí me voy a la marginalidad clásica de la microeconomía: mete cada euro donde puedes ganar más (ajustado por riesgo, expectativas humanas, expectativas de la máquina, fees, impacto de mercado…). El algoritmo que usamos es bastante complejo así que, una vez bien definido y desarrollado, se lo dejo por completo a la máquina.
XT: ¿Qué pasos sigues a la hora de buscar patrones e ineficiencias en los mercados? ¿Algún consejo o truco especial para mejorar los resultados de un sistema?
SAT: Yo siempre he buscado un patrón objetivo y he diseccionado los datos hasta encontrarlo. Si lo encuentro, lo exploto. Si no, busco más datos. Lo llamo aproximación expert-driven, data-enhanced como oposición al data-drive que está tan de moda y se queda, para mi gusto, corto y/o lejos.
El mejor consejo, con diferencia, es: empieza por heurística. Si no tienes un prior o tan siquiera un posterior para el patrón que estás a punto de explotar… WTF?!
XT: ¿Qué es lo que más te gusta del trading? ¿Y lo que menos?
SAT: Lo que más me gusta es que siempre está todo por hacer. En trading compiten las empresas más avanzadas y eficientes del mundo, los hedge funds, así que es una buena arena para mantener tu cerebro activo.
Lo que menos, que es carísimo montarse un hedge fund. Económica y psicológicamente – tratar con reguladores, inversores, etc. puede erosionar a cualquiera.
XT: ¿Qué opinas del impacto de la psicología en el trading?
SAT: Que le queda muy poco. Está ocurriendo el cambio de paradigma hacia algoritmos a todos los niveles (Tiers 1 y Tiers 2 en banca y energía). Pronto llegará al retail. Y, aunque no desaparecerá, se minimizará.
XT: Todo trader se ha arruinado alguna vez o ha pasado por un momento realmente difícil, en el que ha estado a punto de perder hasta la camisa. Cuéntanos cómo fue ese momento en tu caso.
SAT: Yo el riesgo que más temo, con diferencia, es el operacional. Una vez, un ventas de Morgan Stanley puso en mi sistema una orden de compra de un índice a medida. Me llegó. Me llamó para verificar si lo veía en pantalla porque había tenido un problema. Le dije que lo veía, que todo bien. Lo tradeé. Perdí medio millón. Estuve viendo todo el día cómo perdía ese medio millón y era incapaz de saber por qué.
Por la tarde, logré saber lo que había pasado. El tipo puso un trade de compra. Pero era de venta. La orden me entró bien y empecé a tradearlo. Mi pantalla hizo freeze justo en ese momento. ¡Freeze! Luego él lo cambió de lado. ¡De lado! Por vergüenza no me contó la historia del todo. Yo estuve casi una hora pensando que no venía casi flujo – el resto del equipo estaba cogiendo los trades así que no había problemas. Hasta que me di cuenta de que mi pantalla estaba congelada. Reseteé el ordenador y vi todos los trades. El polémico en cuestión ya estaba ejecutado – solo que al revés. ¡Al revés! El software no estaba preparado para esta situación, porque es cierto que era absurdamente improbable. El mercado empezó a caer en esa cesta (podía haber subido pero no, ¡cayó!). Y yo la tenía comprada. Así que el software de P&L empezó a indicar que había algo raro pero no por qué. Averiguarlo me llevó ese medio millón.
Ahí me di cuenta de que tener plataformas de software diferentes en trading no era buena praxis. De ahí todo lo de centralizar algoritmos sobre plataformas de proveedores de acceso de mercado.
¿Qué hice? Me fui con Marta a celebrar que tenía un trabajo en el que, a pesar de perder medio millón en horas, no estaba en riesgo porque había ganado decenas de millones más de lo esperado hasta ese momento. Celebrar que en pocos meses había conseguido hedgearme de la lotería que es el riesgo operativo. Perder medio millón y celebrar… fue interesante.
XT: Actualmente estás metido en un montón de proyectos relacionados con inteligencia artificial y computación cuántica. ¿Puedes hablarnos más de estos proyectos? Y ya puestos, ¿hasta qué punto consideras que las máquinas superarán (o ya han superado) al Hombre en los mercados? ¿Llegará un momento en el que el mercado, de la mano de la computación cuántica, se vuelva tan eficiente que no queden ventajas por explotar?
SAT: Siempre he estado metido en varias cosas a la vez. Me permite tener la mente más ágil a nivel de creatividad. Aunque eso sí, es duro, no lo niego.
Al margen de SciTheWorld, tengo dos proyectos basados en la misma tecnología, Himitsu. El primero es 41OPS, donde realizamos estrategias digitales para gestión de arquitectura de hardware y ciberseguridad. Surgió porque nuestros clientes comenzaron a interesarse en lo que estábamos haciendo para generar una plataforma robusta. El segundo es CREa.i.TIVES; es más un moonshot sobre la forma de hacer marketing a futuro – interactivo a través de agentes digitales. Estamos avanzando mucho más rápido de lo que pensaba, pero tiene menos prioridad que las otras dos.
Después tengo una participación en Quantum Mads, una empresa de quantum computing donde queremos alejarnos del hype para encontrar soluciones realistas, comercialmente viables en diferentes campos (empezamos arbitraje quantum en las crypto). Y otra en Forctis, una empresa suiza con una tecnología muy flexible para digitalizar activos – en esta no soy co-fundador así que es un orgullo que me hayan hecho accionista como miembro del consejo. El proyecto me lleva a campos muy interesantes, con ciberseguridad a nivel militar y muy próximos al ecosistema de HNWI (High Net Worth Individuals).
Y finalmente tengo UCL, donde superviso tesis doctorales para hacerlas más realistas como te dije antes, y un programa de la OCDE para llevar la IA a nivel comercial de pymes. Afortunadamente, hemos avanzado en la relación con Oliver Wyman hacia un partnership estratégico con SciTheWorld – lo que me ha dado un mínimo extra de libertad en mi agenda con respecto a pre-COVID, cuando era sr advisor.
Con respecto a que las máquinas superen a los humanos en el mercado… difícil. Las distribuciones tras los patrones financieros son tan dinámicas (cambian tanto con el famoso Ω que representa el conjunto de información) que no es nada fácil que una máquina pueda gestionar este nivel de complejidad de forma autónoma. SciTheWorld tiene una tech que nos permite seguir anidando complejidad en una estrategia hasta hacerla tan racional como humanamente sea posible; pero aun así, le damos mucha importancia al protocolo de incorporar nuestros views como expertos.
Y del quantum en finanzas, ¿qué decir? Que es muy importante tener más memoria y oportunidades de paralelización en tu ordenador para ser más rápido y greedy en las calibraciones o en el descubrimiento de patrones data-driven. Me encantan los avances que nos va a permitir por ahí. Pero se sigue necesitando a un humano que diseñe bien el problema y su resolución desde un punto de vista clásico. Esa es la clave por encima de todas las cosas en algo trading. Y ahí de nuevo nos topamos con la falta de expertos en la convergencia entre trading, machine learning y tecnología. Ahí está la clave de todo a día de hoy. Y debe de haber media docena de personas que lo cumplan en toda Europa – por ser optimista – con galones en los tres. Con big data me gustaba decir que small data matters too; con quantum me tocará decir que human brains matters too.
XT: ¿Cómo te ves dentro de 10 años en tu relación con el trading, los mercados financieros y el resto de cientos de cosas que haces?
SAT: Me veo haciendo varias cosas a la vez. Ojalá. Y puestos a ojalás, me veo habiendo hecho un partial exit significativo sobre alguna de las apuestas de arriba y gestionándolo en los mercados con Himitsu.
Y es que toda esta aventura empezó con un claro VaR: a las malas, si el moonshot del trading algorítmico “as a Service” no cuajaba en la industria, lo usaríamos nosotros para gestionar nuestros propios ahorros.
Hay algo interesante: el benchmark de los próximos 10 años me lo pongo en RenTec. Si Stefano hubiese tenido preparada una oferta de trabajo para mí en aquella conversación, en realidad no habría estado renunciando a un salario estratosférico. Habría estado renunciando a un fondo estratosférico en el que gestionar mis ahorros normales (no pagan más que el resto). Así que, si quería que mi aventura superase al benchmark, sólo había una forma de hacerlo: ganar bastante más nocional y gestionarlo un poco peor – porque gestionarlo igual… va a ser imposible por mucho tiempo (son muy buenos y siguen avanzando). O dicho de otra manera: con aquel partial exit y con Himitsu.
Al menos, eso es lo que siempre me he dicho a nivel económico. Pero lo cierto es que una parte muy importante de la aventura es el salario no monetario: no renunciaría a una vida llena de retos interesantes por trabajar en un sitio más rentable pero menos entretenido. Y es que la utilidad marginal del dinero hace tope -y eso es clave para gestionar tu vida como un buen trader.
XT: ¿Cuáles son tus películas y libros de trading favoritos?
SAT: Para esto soy un romántico. De películas, sin duda Wall Street de Oliver Stone (1987). Gekko ha sido el espejo en el que se han mirado muchos de los gestores de hedge funds que ahora son los capos más senior de la industria. El personaje ha sido por un lado el reflejo de una generación que dejaba bastante que desear, y por otro, la aspiración de “imagen social” de la siguiente. Ahora, lamentablemente, hay otros influencers que tampoco nos llevarán muy lejos a nivel cultural en trading.
De libros, me quedo con Liar’s Poker de Michael Lewis (1989). Me lo regaló el primer jefe que tuve en la industria – un holandés que entró como un bulldog en el Santander y del que, a pesar de que chocaba muchísimo con él, aprendí de todo. El libro muestra las vacas gordas del trading. Y, si lo lees bien, te enseña que los más senior de trading hoy eran a menudo una panda de privilegiados a nivel de oportunidades. De vacas gordísimas. Puedes ver vídeos de los 80s donde los juniors duplicaban sus salarios de un mes a otro a base de moverse en en Wall Street. Muchos de aquellos juniors son precisamente los que lo han echado todo a perder en las últimas décadas. La siguiente generación, la que ha crecido en un contexto mucho más adverso, es la que está por fin dando paso a los nuevos avances de trading – a ellos no les compensa meramente “cortar cupón” mientras el negocio hace aguas.
Es interesante también ver cómo el trading se ha vuelto a poner muy de moda en los últimos años con el auge de Robinhood, meme trading y, ¿cómo no? los nuevos ricos de las criptodivisas… Aunque interesante no sea necesariamente bueno.
XT: Hablando de libros, hace unos años publicaste Trading 2.0: Learning-Adaptive Machines. ¿Qué destacarías de ese libro? ¿Por qué debería leerlo todo aquel que se aproxime al trading cuantitativo?
SAT: Destacaría que si leen mi tesis tendrán un 80% de lo que ahí digo mucho más barato -creo que ya se acerca a las 5.000 descargas así que no serán los primeros. El libro lo publiqué como borrador de la tesis porque la acabé demasiado rápido según los protocolos de UCL (mi deal con RenTec tenía como objetivo acabar la tesis lo antes posible). Y quería que la industria la aprovechase antes de su defensa formal. Pronto, y sin ninguna publicidad, apareció en varias mesas de Goldman Sachs, Morgan Stanley, JP Morgan… Hay mucho concepto clave que entender entre líneas – casi como cuando escuché el discurso de Stefano que te mencioné. Ahora soy supervisor de tesis doctorales en UCL -los alumnos suelen haberse leído el libro y/o la tesis y quieren que les ayude a hacer las suyas más realistas. Al principio a los profesores no les hacía mucha gracia tenerme ahí de outlier, contradiciendo lo que estaban intentando. Ahora, me llaman para hacer consultoría con ellos -las dinámicas de los contrarians son bastante interesantes.
Hay algo muy bonito también de lo que estoy muy orgulloso en mi fuero interno, y es que si miras el libro desde el punto de vista de trading te descubre unas cosas, desde machine learning te descubre otras, también desde la Economía (lo he llegado a discutir con premios Nobel de Economía), lo mismo desde transformación… Tanto es así, que sigo usándolo para mandar mensajes bastante potentes en todas sus vertientes tanto a clientes como al equipo de SciTheWorld.
XT: Danos una recomendación especial para los lectores de X-Trader.net.
SAT: Pensad antes de leer. Hay demasiado por descubrir como para aceptar sin más los legacies de la literatura. Y cuando leáis, no os dejéis lo que hay que aprender entre líneas.
XT: Tus pensamientos finales sobre el trading y la despedida de rigor.
SAT: El trading ha ido perdiendo sexappeal en las últimas dos décadas debido a la regulación y la falta de liderazgo capaz de conducir el cambio. Ahora, los nuevos senior están tomando el relevo y vienen más convencidos de la necesidad de transformar las cosas si quieren aprovechar alguna de las mieles en las que nadaron sus mayores. También tienen mejores skills – no en vano les tocó pasar unos filtros mucho más duros – así que son más conscientes de la necesidad de adaptarse (o morir).
Ha llegado el momento de que la industria renazca con tecnología – de que sea RenTec.
XT: Muchísimas gracias Sergio por esta excelente a la par que disruptiva entrevista 😉
