Relaw

Este Lunes 27 de abril, arranca el juicio más grande de la historia del mundo tech. Musk vs. OpenAI. $134 mil millones en juego.💵 Ese mismo día lo analizamos a profundidad y te contamos todo lo que tenes que saber. ⚖️

El patrón es siempre el mismo: una startup con problemas reales, un founder que elige esconderlos en lugar de resolverlos, y una cadena de mentiras que escala hasta volverse imposible de sostener. La era del "fake it till you make it" está llegando a su límite legal. En Relaw acompañamos a founders para que los números que presentan a inversores estén bien documentados y los acuerdos bien estructurados. ⚖️

Tres conceptos legales que dejó el caso: 1/ Securities Fraud: presentar info financiera falsa para captar inversiones es delito federal, incluso en empresas privadas. 2/ Deber fiduciario: un CEO tiene obligaciones legales con sus inversores. Ocultar pérdidas no es "vender la visión". 3/ Decomiso: además de la cárcel, devolvés todo lo obtenido con el fraude. ⬇️

🔥 Caso CaaStle: la startup de moda que le mostraba a sus inversores números 28 veces más grandes que la realidad. Hoy en Legal F*ckups: Christine Hunsicker, fundadora de CaaStle, acaba de declararse culpable de fraude de valores por $300M. 🪡

Nos encanta acompañar proyectos como este! Éxitos en todo lo que está por venir. 💪

El viernes tuvimos la primera edición de las HackTandil Coding Night, con el apoyo de @relaw_io, @cursor_ai y @NodoSerrano. En total recibimos a 29 personas. Desde estudiantes hasta personas con 20 años de experiencia en la industria. Algunos con proyecto y otros buscando ideas.

Juntamos 30 personas a codear un sábado a la madrugada en Tandil. Bullish en @HackTandil y en crear cosas!

@tadeodonegana @HackTandil Felicitaciones! Tremendo evento.

Trabajamos con founders para que esa línea nunca sea un problema. Desde cómo comunicar capacidades tecnológicas en un pitch hasta la estructura legal que sostiene el crecimiento de una startup. Porque construir bien desde el inicio es siempre más barato que corregir después. ⚖️

¿Por qué esto le importa a cualquier founder que está levantando capital? Porque en un pitch deck, cada afirmación sobre tu tecnología es una declaración con consecuencias legales. No hace falta inventar nada. Alcanza con exagerar métricas o describir capacidades que todavía no existen. En la era donde todo se vende como "impulsado por IA", la línea entre marketing agresivo y fraude es más delgada de lo que parece. Y los reguladores lo saben. ⬇️

"AI Washing": el término legal que todo founder debería conocer. El fundador de Nate Inc. levantó 42 millones de dólares prometiendo que su app usaba IA para automatizar compras online. La realidad era otra: cientos de trabajadores en Filipinas y Rumania completaban las órdenes a mano. La tasa de automatización que comunicaba a inversores era del 93% al 97%. La real: esencialmente 0%. Para sostener el engaño, el CEO instruía a empleados a procesar manualmente las demos frente a inversores para simular que la IA funcionaba. También obligó a sus contratistas a borrar cualquier referencia a la empresa en redes sociales. El resultado: la SEC y el Departamento de Justicia presentaron cargos civiles y penales paralelos. Fraude de valores, fraude electrónico. Las penas incluyen prisión, decomiso de bienes y multas. Es el primer caso de AI washing con cargos criminales en EE.UU. ⬇️

OpenAI acaba de adquirir Hiro, una startup de finanzas personales con IA. Lo interesante desde el ángulo legal: OpenAI no tiene licencia de servicios financieros. En EE.UU. el asesoramiento financiero está regulado por la SEC y la FINRA. En Europa, por MiFID II. Operar en ese espacio sin la estructura adecuada trae obligaciones regulatorias importantes. Adicionalmente, el producto cierra el 20 de abril y todos los datos de usuarios se borran el 13 de mayo. La gestión de datos personales en una adquisición es uno de los puntos más críticos a resolver desde el día uno. Vamos a ver cómo lo resuelven. ⚖️

@LoloSacerdoti @CresiumFintech Muy buena data!!

Si sos pyme y venías esperando un RIGI para vos, llegó. Se llama RIMI y salió hoy. En @CresiumFintech trabajamos con más de 500 pymes. Este es el beneficio fiscal más importante que vemos para el segmento en años. Cómo funciona: Invertís en máquinas, equipos o tecnología nueva y pagás menos impuestos los primeros 2 años. • Amortizás en Ganancias en 2 cuotas (o 1 sola si es agro o energía), en vez de 10 años. • Recuperás el IVA de la compra a los 3 meses, en vez de tener ese crédito atrapado como saldo técnico durante años. El impuesto total es el mismo en el largo plazo. Lo que cambia es cuándo lo pagás. Los números, tramo por tramo: 🌾 Micro | Agro con USD 150K en riego → ~USD 80K más de caja en el año 1 🏭 Pequeña | Metalúrgica con USD 600K en máquina nueva → ~USD 300K más de caja en 2 años 🏥 Mediana T1 | Clínica con USD 3.5M en equipamiento médico → ~USD 1.7M más de caja en 2 años 🏗️ Mediana T2 | Industria con USD 9M en expansión de planta → ~USD 4.4M más de caja en 2 años (Estimaciones con Ganancias 35%, IVA 21%, vida útil 10 años.) Las letras chicas: • Hay pisos mínimos por tramo: USD 150K micro, USD 600K pequeña, USD 3.5M mediana T1, USD 9M mediana T2. • No hace falta una sola compra grande: se pueden sumar inversiones a lo largo de 2 años para llegar al piso. • Excepción fuerte: riego, mallas antigranizo, genética y eficiencia energética no tienen piso. Cualquier monto califica. • Solo cuenta 100% nuevo. • Tenés que estar dando ganancias. Si estás en break-even, solo acumulás pérdidas fiscales. • Autos excluidos. • El IVA tiene cupo anual. El que aplica rápido se lleva la mejor parte. • La ventana de 2 años arranca cuando salga la resolución conjunta (plazo: 13 de mayo). Lo que pienso: El RIGI se llevó toda la atención porque trae Vaca Muerta y minería. Pero el RIMI, con los números en la mano, es el incentivo fiscal más concreto para la economía pyme argentina en años y van a ser las empresas que soporten al RIGI en su mayoría. Si venías postergando una inversión grande en maquinaria, tecnología, agro o energía, es el momento de sentarte con tu contador.

@AleRepetto5 @crecimientoar Tremenda iniciativa, suerte con este proyecto.

En Argentina hay más talento del que se ve. El problema es que está fragmentado en comunidades que no se conocen entre sí, en ciudades que nadie mira, y en eventos que te enterás cuando ya pasaron. Hoy lanzo NEXA, una plataforma para descubrir comunidades y eventos tech de toda Argentina, en un solo lugar. Ya hay 14 comunidades adentro representando a +25.000 personas. Y muchas más entrando! Les muestro cómo funciona 👇

👉🏻Vemos esto a diario: productos funcionales, con revenue, pero armados sobre estructuras que no acompañan el crecimiento. Al escalar aparecen las fricciones. Contratos débiles, sociedades mal armadas, cap tables que asustan inversores. La buena noticia: tiene solución. ✅

@AlanDaitch @ViauFranco Excelente hilo!! Un ejemplo a seguir.

Un pibe de 22 años acaba de levantar 2,7 millones de dólares con una IA que detecta incendios antes que la NASA. @ViauFranco tenía 16 años cuando el fuego arrasó Córdoba (Argentina) en la pandemia. Personas cercanas a su familia perdieron sus casas y él decidió no quedarse de brazos cruzados: agarró a dos amigos del ORT de Buenos Aires y armó una startup como proyecto del colegio. Satellites on Fire combina más de ocho satélites de la NASA y otros proveedores, actualiza las imágenes cada cinco minutos y corre sus propios modelos de IA encima para detectar firmas térmicas. El resultado es fantástico: alertan 35 minutos antes que el sistema oficial de la NASA y hay un caso documentado donde detectaron un incendio a la 1:40 de la mañana, ¡siete horas antes! Hoy operan en 21 países, tienen 55.000 usuarios y entre sus clientes hay gobiernos, empresas forestales y aseguradoras. Esto nos deja tres lecciones... 1) No emprendas desde la tecnología: emprendé desde el problema que quieras resolver. Franco no googleó "qué startup hago con satélites". Vio arder las casas de gente que conocía y canalizó eso. 2) La IA no crea la startup: le da superpoderes al emprendedor. El sistema de la NASA existía pero tenía huecos entre pasadas satelitales. Franco combinó más fuentes y metió la IA encima. 3) Estamos en la era de la información. Hoy, podés construir sobre infraestructura que antes era solo de agencias espaciales y gobiernos: satélites, modelos climáticos, datos en tiempo real... todo disponible. En lugar de creerse eso de que en Argentina no se puede hacer nada, a los 22, ya ayudó a responder 600 incendios en cuatro continentes. Así que dejá de darle vueltas a esa idea que tenés en tu cabeza y empezá YA.

¿Puede un proveedor de datos de IA exponerte legalmente sin que siquiera lo sepas? El caso de Mercor es una señal de alerta para todo el ecosistema. La startup, que provee datasets para entrenar modelos de IA a grandes compañías, sufrió un ciberataque a través de un vector cada vez más crítico: un ataque a la cadena de suministro (supply chain attack). El punto de entrada no fue su propia infraestructura, sino una librería open source ampliamente utilizada (LiteLLM), que fue comprometida con código malicioso. Desde lo técnico, ya es grave. Pero desde lo legal, es mucho más interesante: → ¿Quién responde frente a una filtración cuando el incidente ocurre en un proveedor? → ¿Hasta dónde llega la responsabilidad contractual en cadenas de subprocesamiento de datos? → ¿Qué pasa con las cláusulas de confidencialidad (NDA) cuando la fuga no es directa? → ¿Existe incumplimiento si el breach proviene de una dependencia open source? → ¿Cómo se interpreta el estándar de “medidas de seguridad razonables” en estos casos? Mercor no es un actor marginal. Trabaja con algunas de las compañías más importantes en IA, lo que introduce un problema estructural: la externalización del entrenamiento implica también externalizar el riesgo. Este caso vuelve a poner en primer plano conceptos clave: * Third-party risk * Data processing agreements (DPAs) * Due diligence tecnológica * Responsabilidad por subprocesadores * Obligaciones de seguridad y compliance Y deja una conclusión incómoda: No alcanza con auditar a tu proveedor directo. Tenés que entender toda su cadena de dependencias. Porque en la economía de la IA, tu exposición legal es tan fuerte como el eslabón más débil de tu stack. Y ese eslabón, muchas veces, ni siquiera lo elegiste vos.