Pinned Tweet
a bank is the one place AI isn't allowed to make things up, run up the bill or skip the paper trail.
so that's where we went. Today, Santander, fully-global, in production.
hundreds of digital workers. hundreds of thousands of executions a day. every outcome verifiable, reproducible and with ROI.
not as a poc or pilot, but fully in production.
very proud of our team.
Santander is scaling AI process automation with Maisa.
We’re working alongside Santander’s teams to deploy AI for more complex processes across its main markets in Europe and the Americas, combining reasoning, execution and traceability with specialized models that can run on the bank’s own infrastructure.
Our collaboration with Santander reflects our commitment to bringing AI into production at scale in one of the most demanding industries, with governance, reliability, and cost efficiency as core priorities.
Read the full story on the @bancosantander website:
santander.com/en/stories/san…
David Villalón retweeted
Una de las mejores startups de España, y de Europa, consiguiendo cosas muy difíciles - ojo aquí
Y consiguiendo resultados muy top desde España...
El mundo de la IA en enterprise (empresas grandes) ha hecho mucho ruido. Muchas rondas de financiación y muchos anuncios en prensa
Muchos ingresos anunciados, si... Peeero (y lo habréis leído mil veces) muy poca adopción real. Muy poco resultado de verdad.
Mucho se queda en pilotos o proyectos pagados pero que no acaban de dar los resultados que se esperan para poder llevarlo a producción a escala (= meterlo en su operativa real con miles-millones de casos). Mucho hype/fomo revenue.
Es jodido. Y Maisa... parece que lo está consiguiendo! Si no, Santander no accedería a una comunicación así. Debe ser de las pocas startups que están consiguiéndolo de verdad con una entidad tan compleja como como el Santander (gran banco internacional, etc). Aquí prueba de ello.
Y desde España. Porque también se pueden hacer cosas globales desde España. Desde Valencia en concreto está Maisa mayormente
Además, muy buena gente, de los primeros en apoyar a @barracafh (camis muy guapas - esto no es público pero bueno os lo cuento - imagino que no pasa nada)
Y de esto se trata. Porque desde España también se pueden hacer cosas grandes. ¿Es más complicado? Probablemente sí, en varios frentes. Como levantar pasta, por ejemplo, que para algo grande te tocará ir a SF tarde o temprano.
Pero se puede hacer? También. Si en Francia lo hacen, porque no nosotros?
Aquí un ejemplo. Y Inditex, Santander, Iberdrola o ACS lo han hecho también eh
Aunque hay que tener en cuenta que partes desde el mercado español, eso sí, y aprovecharlo en lo que puedas:
- Con el talento que puedas fichar (puedes encontrar perfiles muy top sin dejarte 200k$ y sin tener que competir con OpenAI),
- clientes importantes locales con menos competencia y luego dar el salto con su social proof,
- otras ventajas regionales para venta y posicionamiento, etc.
Quizá no tiene sentido ir head to head contra el equivalente de US haciendo justo lo mismo porque quizá te gana aunque solo sea por acceso a capital en US, y cercanía a clientes de NY y SF (muchas de las empresas más grandes del mundo).
Pero si puedes hacer tu GTM y tu estrategia teniendo en cuenta tus peculiaridades favorables por esta situación para ganarles en el mercado donde tú seas mejor (no solo tu país) y con tus reglas
No sé, según el caso.
Me recuerda a este artículo de @GEVS94 que compartió @danipolymath (otro founder top también innovando en su categoría con Supersonik desde Bcn, también muy top) xitter.cf/danipolymath/status/20…
PD: los founders de Maisa son @davipar y @mrm8488 - dos buenos chetaos, seguidles (Manu es uno de los top contributors a temas de IA open source de Hugging Face)
Santander is scaling AI process automation with Maisa.
We’re working alongside Santander’s teams to deploy AI for more complex processes across its main markets in Europe and the Americas, combining reasoning, execution and traceability with specialized models that can run on the bank’s own infrastructure.
Our collaboration with Santander reflects our commitment to bringing AI into production at scale in one of the most demanding industries, with governance, reliability, and cost efficiency as core priorities.
Read the full story on the @bancosantander website:
santander.com/en/stories/san…
You can read the full story here at Santander's website: santander.com/en/stories/san…
David Villalón retweeted
🧭 New model: Typed Decision, built on EmbeddingGemma 2
Give it a state + any schema of questions → typed, calibrated answers (choice · score · noul). No text generation, no output parsing.
76.4% on typed-decisions, ~6 pts behind a 27B LLM with ~100× fewer params.
🤗 huggingface.co/mrm8488/embed…
yes, we solved that
MongoDB CPO @bencefalo reveals the AI governance problem nobody has solved yet:
What happens when an agent can fake its own audit log?
"It's gonna obviously come down to security and governance. But I think it's about traceability and liability."
"Imagine a world, AI agent working in production at your bank, and it comes back to you and says, 'Hey, I've noticed your Instagram activity married up with your credit card activity, and we thought that you would like this product, so we ordered it for you.'"
"Your stockbroker all of a sudden has an AI agent that starts making stock trading decisions for you. Who's liable for that? Every financial advisor, every stock trader has to have a Series 7. What agent are we gonna give a Series 7 to?"
"How are you gonna validate that what the agent said it did is what it actually did? And if the agents keep getting smarter, that it didn't fake the traceability log."
"That's the nut that needs to be cracked."
@MongoDB
sharing an easy way to test DJev (Diffusion Gemma Jev), the next evolution of the incredible jev concept and fully open sourced (model, code, api...)
djev.dev
imagine jev but it also has:
- native image-input support
- native image as options!!
- real-time video streaming input
- as fast as jev (not with images, 600ms)
- same price as jev, but can get even cheaper
- using Diffusion Gemma adapted
- we are seeing on-par performance but happy to have external validation!
It is a research preview made for fun, so don't expect stability and the awesome scaling as jev team has delivered! this was a weekend project :)
have fun!
the future is now, unbelievable
Through the VOICE trial, Terry is using his Neuralink implant to help fine-tune a brain-to-voice interface for himself and others who can’t speak. He trained the algorithm first by miming speech as best he could, then by simply thinking the words and hearing them come out in his own natural voice.
Powered by Grok Voice from @spacexai
I'm cooking something, can someone share with me some benchmarks to test Jev vs other thing that you consider meaningful?
David Villalón retweeted
Bueno, os comparto algo que mi compañía @maisaAI_ hará el próximo 15 de octubre, un hiring day.
Sin gilipolleces, tienes la oferta el mismo día.
Buscamos un perfil concreto. Echados y echadas palante. Resuelves problemas. Curiosidad.
Solicítalo aquí abajo.
maisa.ai/aac-hiring-day
Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa son los dos matemáticos españoles del ICMAT (CSIC) y (Zoroa) de Cunef que han sentado la base para que este problema sea resuelto. Sin ellos, esta solución no se podría haber encontrado.
No he visto a ningún medio español hablando de esto.
We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.
The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.
The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.
Hoy el mundo de la magia está de luto. Nos ha dejado el maestro de maestros, Juan Tamariz.
Juan creó los fundamentos sobre los que se ha construido la cartomagia, entre otras disciplinas, a nivel mundial. Creaba juegos, no trucos.
Juan era un auténtico genio. Detrás de ese sombrero y esa cercanía, existía un auténtico pensador. Creó sistemas complejos y estructuras innovadoras llevando la magia a un nuevo estadio de posibilidades. Leed sus libros y os preguntaréis: "¿Cómo es posible que se le haya ocurrido esto?".
Nos inspiró a todas las generaciones posteriores con pasión, paciencia y un amor por la magia palpable desde el segundo cero.
Ha sido uno de mis grandes referentes en muchos aspectos y, sin lugar a dudas, marcó un antes y un después en mi vida y en la vida de millones de personas. No hay mago que no le conozca, y no hay mago que no le respete y admire.
D.E.P.
to make AI accountable means having observability of everything that it is doing and full control *all the time*.
TTC has a massive trade off on real understanding of the actions and control
the worst part of this story is that no one noticed until it was too late
JUST IN: OpenAI's July rogue AI attack on Hugging Face had its origins in an emergent AI swarm that formed in May.
The AIs found they could use an internal package repository to establish a secret message board.
OpenAI took 8 weeks to discover this and shut it down, but failed.
Members of the swarm were sharing vulnerabilities and exploits, and delegating tasks among themselves.
July 4th: Credentials revoked. Zero-day patched. Message board wiped.
By July 6th the cleanup was finished, and OpenAI thought they had the situation under control.
Michael Dalton, OpenAI security and infrastructure:
"On July 8th, the agents reestablish the message board via different means and mechanisms."
The AI swarm simply resurrected itself.
Then the AIs escaped OpenAI's containment and broke into Hugging Face in order to cheat on a test, going "from code execution on a single dataset working pod in Hugging Face's production infrastructure to cluster admin across multiple Hugging Face clusters in under 13 hours."
Nobody asked them to do it. They did it all on their own.
OpenAI's Eric Wallace and Michael Dalton, presenting the incident at Black Hat USA 2026:
the AI market is doing performative traceability, including observability platforms.
traceable == reproducible
take a “trace”, don’t look at the final outcome and reproduce it 1-1, without any deviation
you can’t? then it’s not traceability, it’s just a performative act
