a16z Podcast
Summary & Insights
Could a financial system built on stablecoins and AI actually make the “unsexy” plumbing of global banking a competitive advantage? Dalip Tasman, founder and CEO of Jeeves, argues that the answer is yes. By rebuilding the financial stack from the ground up, Jeeves has evolved from a Latin American corporate card company into a global financial operating system. The company’s strategy hinges on the idea that “difficulty is defensible”—by doing the hard work of securing local licenses and building their own ledger and issuing infrastructure across 25 countries, they’ve created a moat that allows them to offer a seamless, localized experience for enterprise clients.
The shift toward stablecoins has fundamentally changed the economics of cross-border payments. In regions like Argentina, where currency volatility is a daily reality and 60% of the population already uses stablecoins, this isn’t a theoretical experiment but a lived experience. By using stablecoins as the invisible infrastructure beneath their “Instant Pay” product, Jeeves has slashed settlement times from days to hours and drastically reduced the cost of entering new markets. This allows them to economically launch in smaller markets, like Peru, that were previously too expensive for traditional fintechs to target.
AI is the other critical pillar enabling this scale. Tasman describes a lean operational model where AI handles high-volume document ingestion, KYB, and underwriting. Specifically, a four-person underwriting team is now managing 2-3 billion in total payment volume (TPV)—a task that would have required 15 people just a few years ago. As the company looks forward, the goal is a total convergence of programmable money and AI agents, moving the entire company stack on-chain to eliminate the need for maintaining expensive capital pools in multiple local currencies.
Surprising Insights
- The “Invisible” Stablecoin: Jeeves doesn’t pitch “stablecoins” to CFOs; they pitch “Instant Pay.” Enterprise clients care about trust and speed, not the underlying blockchain technology.
- Difficulty as a Moat: While many startups seek the path of least resistance, Jeeves believes that the most tedious parts of fintech—regulatory licenses and infrastructure plumbing—are the most defensible assets.
- Inverse Scaling: The company has grown its revenue 10x and volume 8x while actually reducing its headcount from 200 to 140 employees, driven almost entirely by AI integration.
- Localization Nuances: AI models had to be specifically trained for regional quirks, such as the fact that in Brazil, commas and dots in financial documents are used interchangeably compared to U.S. standards.
Practical Takeaways
- Focus on a Single Metric Early: Avoid the temptation to optimize everything at once. In the early stages, identify the one or two metrics that truly matter (e.g., “spend” for Jeeves) and obsess over moving them before worrying about margin or revenue.
- The “Founder Rotation” Strategy: A CEO must be willing to “reinvent” their superpower every six months, acting as the head of product, then finance, then sales, depending on what the company needs to reach the next stage of growth.
- Build “AI-Native” Workflows: Don’t just add a chatbot to an old process. Use AI to fundamentally restructure how a department operates (like underwriting or KYB) to achieve massive efficiency gains and margin expansion.
- Hire for Relentlessness: In high-growth, ambiguous environments, prioritize “high motor” talent over a specific playbook, as the requirements of the business evolve too quickly for a static set of skills.
Liệu một hệ thống tài chính xây dựng trên stablecoin và AI có thực sự biến những “nội hàm” vận hành khô khan của ngân hàng toàn cầu trở thành một lợi thế cạnh tranh? Dalip Tasman, người sáng lập và CEO của Jeeves, khẳng định câu trả lời là có. Bằng cách xây dựng lại toàn bộ cấu trúc tài chính từ con số không, Jeeves đã tiến hóa từ một công ty thẻ doanh nghiệp tại Mỹ Latinh thành một hệ điều hành tài chính toàn cầu. Chiến lược của công ty dựa trên tư duy “khó khăn chính là rào cản phòng thủ” — bằng cách chấp nhận làm những công việc khó nhằn như xin giấy phép địa phương, tự xây dựng sổ cái và cơ sở hạ tầng phát hành tại 25 quốc gia, họ đã tạo ra một “con hào” ngăn cách đối thủ, cho phép cung cấp trải nghiệm bản địa hóa mượt mà cho các khách hàng doanh nghiệp.
Sự chuyển dịch sang stablecoin đã thay đổi căn bản kinh tế học của thanh toán xuyên biên giới. Tại những khu vực như Argentina, nơi biến động tiền tệ là thực tế hàng ngày và 60% dân số đã sử dụng stablecoin, đây không còn là một cuộc thử nghiệm lý thuyết mà là một trải nghiệm thực tế. Bằng cách sử dụng stablecoin làm cơ sở hạ tầng “vô hình” bên dưới sản phẩm “Instant Pay”, Jeeves đã cắt giảm thời gian quyết toán từ vài ngày xuống còn vài giờ và giảm đáng kể chi phí thâm nhập thị trường mới. Điều này cho phép họ triển khai một cách kinh tế tại các thị trường nhỏ hơn, như Peru, nơi mà trước đây các công ty fintech truyền thống coi là quá đắt đỏ để tiếp cận.
AI là trụ cột quan trọng thứ hai cho phép mở rộng quy mô này. Tasman mô tả một mô hình vận hành tinh gọn, nơi AI xử lý việc tiếp nhận tài liệu khối lượng lớn, xác thực doanh nghiệp (KYB) và thẩm định tín dụng. Cụ thể, một nhóm thẩm định chỉ bốn người hiện đang quản lý tổng khối lượng thanh toán (TPV) từ 2-3 tỷ USD — một nhiệm vụ mà chỉ vài năm trước cần tới 15 người. Hướng tới tương lai, mục tiêu của công ty là sự hội tụ hoàn toàn giữa tiền lập trình được (programmable money) và các tác nhân AI, chuyển toàn bộ cấu trúc vận hành của công ty lên on-chain để loại bỏ nhu cầu duy trì các bể vốn đắt đỏ bằng nhiều loại tiền tệ địa phương.
Những góc nhìn bất ngờ
- Stablecoin “Vô hình”: Jeeves không chào mời “stablecoin” với các Giám đốc Tài chính (CFO); họ chào mời “Instant Pay”. Khách hàng doanh nghiệp quan tâm đến sự tin cậy và tốc độ, chứ không phải công nghệ blockchain cơ sở.
- Khó khăn là “Con hào”: Trong khi nhiều startup tìm kiếm con đường ít trở ngại nhất, Jeeves tin rằng những phần tẻ nhạt nhất của fintech — như giấy phép pháp lý và hạ tầng vận hành — lại là những tài sản có khả năng phòng thủ cao nhất.
- Quy mô nghịch lý: Công ty đã tăng doanh thu gấp 10 lần và khối lượng giao dịch gấp 8 lần, trong khi thực tế lại giảm số lượng nhân sự từ 200 xuống còn 140 nhân viên, nhờ vào việc tích hợp AI sâu rộng.
- Sắc thái bản địa hóa: Các mô hình AI phải được huấn luyện đặc biệt cho những điểm đặc thù của vùng miền, ví dụ như tại Brazil, dấu phẩy và dấu chấm trong tài liệu tài chính được sử dụng hoán đổi cho nhau so với tiêu chuẩn của Mỹ.
Bài học thực tiễn
- Tập trung vào một chỉ số duy nhất trong giai đoạn đầu: Tránh cám dỗ tối ưu hóa mọi thứ cùng lúc. Ở giai đoạn đầu, hãy xác định một hoặc hai chỉ số thực sự quan trọng (ví dụ: “mức chi tiêu” đối với Jeeves) và tập trung tối đa vào chúng trước khi lo lắng về biên lợi nhuận hay doanh thu.
- Chiến lược “Xoay vòng vai trò Sáng lập”: CEO phải sẵn sàng “tái định nghĩa” siêu năng lực của mình mỗi sáu tháng, đóng vai trò trưởng bộ phận sản phẩm, sau đó là tài chính, rồi đến kinh doanh, tùy thuộc vào việc công ty cần gì để đạt đến giai đoạn tăng trưởng tiếp theo.
- Xây dựng quy trình “Thuần AI” (AI-Native): Đừng chỉ thêm một chatbot vào một quy trình cũ. Hãy sử dụng AI để tái cấu trúc căn bản cách một bộ phận vận hành (như thẩm định hoặc KYB) để đạt được hiệu quả khổng lồ và mở rộng biên lợi nhuận.
- Tuyển dụng sự bền bỉ: Trong môi trường tăng trưởng cao và mơ hồ, hãy ưu tiên những tài năng có “động lực mạnh mẽ” hơn là những người chỉ giỏi theo một kịch bản sẵn có, vì yêu cầu của doanh nghiệp thay đổi quá nhanh đối với một tập hợp kỹ năng tĩnh.
一個基於穩定幣和人工智慧（AI）建立的金融體系，是否真能將全球銀行業中那些「不性感」的基礎設施（plumbing）轉化為競爭優勢？Jeeves 的創始人兼執行長 Dalip Tasman 認為答案是肯定的。透過從零開始重建金融技術棧（financial stack），Jeeves 已從一家拉丁美洲的企業信用卡公司，演變為一個全球金融操作系統。該公司的策略核心在於「困難即是防線（difficulty is defensible）」——透過完成取得當地牌照、在 25 個國家建立自有帳本（ledger）及發行基礎設施等艱苦工作，他們築起了一道護城河，使其能為企業客戶提供無縫且在地化的體驗。
穩定幣的轉型從根本上改變了跨境支付的經濟邏輯。在阿根廷等貨幣波動是日常、且已有 60% 人口使用穩定幣的地區，這並非理論實驗，而是生活實踐。Jeeves 將穩定幣作為其「即時支付（Instant Pay）」產品背後的無形基礎設施，將結算時間從數天縮短至數小時，並大幅降低了進入新市場的成本。這使他們在經濟上能夠進入如秘魯等較小規模的市場，而這些市場此前對傳統金融科技公司而言成本過高，無法觸及。
AI 是實現此規模化的另一個關鍵支柱。Tasman 描述了一種精簡的營運模型，由 AI 處理海量文件攝取、企業實體認證（KYB）及承保（underwriting）。具體而言，目前僅由四人的承保團隊管理著 20 到 30 億美元的總支付額（TPV）——而就在幾年前，這項工作還需要 15 個人。展望未來，公司的目標是實現可程式化貨幣與 AI 代理（AI agents）的完全融合，將整個公司技術棧移至鏈上（on-chain），從而消除在多個本地貨幣中維持昂貴資本池的需求。
驚人之洞察
- 「無形」的穩定幣： Jeeves 並不向財務長（CFO）推銷「穩定幣」，而是推銷「即時支付」。企業客戶在意的是信任與速度，而非底層的區塊鏈技術。
- 困難即護城河： 許多新創公司追求阻力最小的路徑，但 Jeeves 認為金融科技中最枯燥的部分——監管牌照與基礎設施建設——才是最具防禦力的資產。
- 反向擴張： 在 AI 整合的推動下，該公司的營收增長了 10 倍，交易量增長了 8 倍，而員工人數反而從 200 人減少至 140 人。
- 在地化的細節： AI 模型必須針對地區差異進行專門訓練。例如在巴西，金融文件中的逗號和句點用法與美國標準截然不同。
實務啟示
- 早期專注於單一指標： 避免一次性優化所有項目的誘惑。在早期階段，找出真正關鍵的一兩個指標（例如 Jeeves 關注的「消費額」），在擔心利潤或營收之前，全力推動這些指標的增長。
- 「創辦人輪調」策略： 執行長必須願意每六個月「重新定義」自己的超級能力；根據公司達到下一成長階段的需求，時而扮演產品負責人，時而扮演財務主管，時而扮演銷售主管。
- 構建「AI 原生」工作流： 不要只是在舊流程中加入一個聊天機器人。利用 AI 從根本上重構部門的運作方式（如承保或 KYB），以實現巨大的效率提升和利潤空間擴張。
- 招聘「韌性強」的人才： 在高成長、模糊的環境中，優先考慮具有「高驅動力（high motor）」的人才，而非僅看重特定經驗，因為業務需求演進太快，靜態的技能組合無法跟上。
Un système financier fondé sur les stablecoins et l’IA pourrait-il transformer la « plomberie » peu glamour de la banque mondiale en un avantage concurrentiel ? Dalip Tasman, fondateur et PDG de Jeeves, affirme que la réponse est oui. En reconstruisant la pile financière à partir de zéro, Jeeves est passée d’une société de cartes d’entreprise en Amérique latine à un système d’exploitation financier mondial. La stratégie de l’entreprise repose sur l’idée que « la difficulté est défendable » : en accomplissant le travail ardu consistant à obtenir des licences locales et à construire leur propre grand livre ainsi que leur infrastructure d’émission dans 25 pays, ils ont créé un rempart leur permettant d’offrir une expérience localisée et fluide aux clients entreprises.
L’adoption des stablecoins a fondamentalement modifié l’économie des paiements transfrontaliers. Dans des régions comme l’Argentine, où la volatilité monétaire est une réalité quotidienne et où 60 % de la population utilise déjà des stablecoins, il ne s’agit pas d’une expérience théorique, mais d’une réalité vécue. En utilisant les stablecoins comme infrastructure invisible sous-jacente à son produit « Instant Pay », Jeeves a réduit les délais de règlement de plusieurs jours à quelques heures et a drastiquement diminué le coût d’entrée sur de nouveaux marchés. Cela leur permet de se lancer économiquement sur des marchés plus restreints, comme le Pérou, qui étaient auparavant trop coûteux pour être ciblés par les fintechs traditionnelles.
L’IA constitue l’autre pilier critique permettant ce passage à l’échelle. Tasman décrit un modèle opérationnel allégé où l’IA gère l’ingestion de documents à haut volume, le KYB (Know Your Business) et l’analyse des risques (underwriting). Plus précisément, une équipe de quatre analystes gère désormais un volume total de paiements (TPV) de 2 à 3 milliards de dollars — une tâche qui aurait nécessité 15 personnes il y a seulement quelques années. Pour l’avenir, l’objectif est une convergence totale entre la monnaie programmable et les agents d’IA, en basculant l’intégralité de l’infrastructure de l’entreprise « on-chain » afin d’éliminer la nécessité de maintenir des pools de capitaux coûteux dans plusieurs devises locales.
Perspectives Surprenantes
- Le stablecoin « invisible » : Jeeves ne vend pas des « stablecoins » aux directeurs financiers ; ils vendent « Instant Pay ». Les clients entreprises se soucient de la confiance et de la rapidité, et non de la technologie blockchain sous-jacente.
- La difficulté comme rempart : Alors que nombre de startups recherchent la voie de la moindre résistance, Jeeves estime que les aspects les plus fastidieux de la fintech — les licences réglementaires et la plomberie infrastructurelle — sont les actifs les plus défendables.
- Mise à l’échelle inverse : L’entreprise a multiplié ses revenus par 10 et son volume par 8, tout en réduisant ses effectifs de 200 à 140 employés, une dynamique impulsée presque entièrement par l’intégration de l’IA.
- Nuances de localisation : Les modèles d’IA ont dû être spécifiquement entraînés pour les particularités régionales, comme le fait qu’au Brésil, les virgules et les points dans les documents financiers sont utilisés différemment des normes américaines.
Leçons Pratiques
- Se concentrer sur un seul indicateur au début : Évitez la tentation d’optimiser tout en même temps. Aux débuts, identifiez l’indicateur ou les deux indicateurs qui comptent réellement (par exemple, les « dépenses » pour Jeeves) et concentrez-vous obsessionnellement sur leur progression avant de vous soucier de la marge ou des revenus.
- La stratégie de « rotation du fondateur » : Un PDG doit être prêt à « réinventer » son super-pouvoir tous les six mois, en agissant tour à tour comme responsable produit, puis financier, puis commercial, selon les besoins de l’entreprise pour atteindre l’étape de croissance suivante.
- Bâtir des flux de travail « AI-Native » : Ne vous contentez pas d’ajouter un chatbot à un ancien processus. Utilisez l’IA pour restructurer fondamentalement le fonctionnement d’un département (comme l’analyse des risques ou le KYB) afin de réaliser des gains d’efficacité massifs et d’étendre les marges.
- Recruter l’acharnement : Dans des environnements à forte croissance et ambigus, privilégiez les talents « dynamiques et tenaces » plutôt qu’une méthodologie spécifique, car les exigences de l’entreprise évoluent trop rapidement pour un ensemble de compétences statiques.
Könnte ein Finanzsystem, das auf Stablecoins und KI basiert, die „unsexy“ Infrastruktur des globalen Bankwesens tatsächlich in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln? Dalip Tasman, Gründer und CEO von Jeeves, argumentiert, dass dies der Fall ist. Durch den kompletten Neuaufbau des Finanz-Stacks hat sich Jeeves von einem lateinamerikanischen Anbieter von Firmenkreditkarten zu einem globalen Finanzbetriebssystem entwickelt. Die Strategie des Unternehmens basiert auf der Idee, dass „Schwierigkeit verteidigbar ist“: Indem sie die harte Arbeit übernahmen, lokale Lizenzen zu sichern und eine eigene Ledger- sowie Issuing-Infrastruktur in 25 Ländern aufzubauen, haben sie einen „Burggraben“ geschaffen, der es ihnen ermöglicht, Unternehmenskunden ein nahtloses, lokalisiertes Erlebnis zu bieten.
Der Trend zu Stablecoins hat die Ökonomie grenzüberschreitender Zahlungen grundlegend verändert. In Regionen wie Argentinien, wo Währungsvolatilität zum Alltag gehört und 60 % der Bevölkerung bereits Stablecoins nutzen, ist dies kein theoretisches Experiment, sondern gelebte Realität. Durch den Einsatz von Stablecoins als unsichtbare Infrastruktur unter ihrem Produkt „Instant Pay“ konnte Jeeves die Abrechnungszeiten von Tagen auf Stunden verkürzen und die Kosten für den Eintritt in neue Märkte drastisch senken. Dies ermöglicht es ihnen, auch in kleineren Märkten wie Peru wirtschaftlich zu starten, die für traditionelle Fintechs zuvor zu teuer waren.
KI ist die andere entscheidende Säule, die diese Skalierung ermöglicht. Tasman beschreibt ein schlankes Betriebsmodell, in dem KI die Verarbeitung großer Dokumentenmengen, KYB (Know Your Business) und das Underwriting übernimmt. Konkret verwaltet ein vierköpiges Underwriting-Team nun ein gesamtes Zahlungsvolumen (TPV) von 2 bis 3 Milliarden – eine Aufgabe, für die vor wenigen Jahren noch 15 Personen nötig gewesen wären. Mit Blick auf die Zukunft ist das Ziel eine vollständige Konvergenz von programmierbarem Geld und KI-Agenten, wobei der gesamte Firmen-Stack „on-chain“ verschoben wird, um die Notwendigkeit teurer Kapitalpools in mehreren lokalen Währungen zu eliminieren.
Überraschende Erkenntnisse
- Der „unsichtbare“ Stablecoin: Jeeves verkauft CFOs keine „Stablecoins“, sondern „Instant Pay“. Unternehmenskunden interessieren sich für Vertrauen und Geschwindigkeit, nicht für die zugrunde liegende Blockchain-Technologie.
- Schwierigkeit als Burggraben: Während viele Startups den Weg des geringsten Widerstands suchen, ist Jeeves überzeugt, dass die mühsamsten Teile von Fintech – regulatorische Lizenzen und die infrastrukturelle „Rohrverlegung“ – die am besten verteidigbaren Vermögenswerte sind.
- Inverse Skalierung: Das Unternehmen hat seinen Umsatz verzehnfacht und das Volumen verachtfacht, während die Mitarbeiterzahl von 200 auf 140 gesunken ist – ein Ergebnis, das fast ausschließlich auf die Integration von KI zurückzuführen ist.
- Lokale Nuancen: KI-Modelle mussten speziell auf regionale Besonderheiten trainiert werden, wie zum Beispiel die Tatsache, dass in Brasilien Kommas und Punkte in Finanzdokumenten anders als nach US-Standard verwendet werden.
Praktische Lehren
- Frühzeitig auf eine einzige Metrik konzentrieren: Widerstehen Sie der Versuchung, alles gleichzeitig zu optimieren. Identifizieren Sie in der Anfangsphase die ein oder zwei Metriken, die wirklich zählen (z. B. das „Ausgabenvolumen“ bei Jeeves), und konzentrieren Sie sich obsessiv darauf, diese zu steigern, bevor Sie sich um Margen oder Umsatz kümmern.
- Die Strategie der „Gründer-Rotation“: Ein CEO muss bereit sein, seine „Superkraft“ alle sechs Monate neu zu erfinden und je nach Bedarf des Unternehmens in der nächsten Wachstumsphase als Produktchef, Finanzchef oder Vertriebschef zu agieren.
- „KI-native“ Workflows aufbauen: Fügen Sie nicht einfach einen Chatbot zu einem alten Prozess hinzu. Nutzen Sie KI, um die Arbeitsweise einer Abteilung (wie Underwriting oder KYB) grundlegend neu zu strukturieren, um massive Effizienzsteigerungen und Margenausweitungen zu erreichen.
- Auf Unbeirrbarkeit einstellen: Priorisieren Sie in wachstumsstarken, ambivalenten Umgebungen Talente mit einem „hohen Tempo“ (High Motor) gegenüber einem spezifischen Lehrbuchwissen, da sich die Anforderungen des Geschäfts zu schnell für einen statischen Skill-Satz entwickeln.
Angela Strange speaks with Dileep Thazhmon, founder and CEO of Jeeves, about building a global financial operating system for enterprises across Latin America using stablecoins and AI.
The conversation covers the challenges of building localized financial infrastructure across 25 countries, from regulation and payments to underwriting and compliance. They also discuss why stablecoin adoption is accelerating in Latin America, and how AI is helping Jeeves scale billions in payment volume while automating underwriting, customer support, reconciliation, and KYB workflows.
Resources:
Follow Dileep Thazhmon on X: https://x.com/thazhmon
Follow Angela Strange on X: https://x.com/astrange
Stay Updated:
Find a16z on YouTube: YouTube
Find a16z on X
Find a16z on LinkedIn
Listen to the a16z Show on Spotify
Listen to the a16z Show on Apple Podcasts
Follow our host: https://twitter.com/eriktorenberg
Please note that the content here is for informational purposes only; should NOT be taken as legal, business, tax, or investment advice or be used to evaluate any investment or security; and is not directed at any investors or potential investors in any a16z fund. a16z and its affiliates may maintain investments in the companies discussed. For more details please see a16z.com/disclosures.
Hosted by Simplecast, an AdsWizz company. See pcm.adswizz.com for information about our collection and use of personal data for advertising.
-
The Deepfake Dilemma: The Technology, Policy, and Economy
Deepfakes—AI-generated fake videos and voices—have become a widespread concern across politics, social media, and more. As they become easier to create, the threat grows. But so do the tools to detect them. In this episode,…
-
A Big Week in Tech: NotebookLM, OpenAI’s Speech API, & Custom Audio
Last week was another big week in technology. Google’s NotebookLM introduced its Audio Overview feature, enabling users to create customizable podcasts in over 35 languages. OpenAI followed with their real-time speech-to-speech API, making voice integration…
-
From Swipe to Scale: How Tinder Became #1
In 1995, just 2% of couples met online. Today, that number has surged to over 50%, making online dating the top way couples connect. In this episode, a16z General Partner Andrew Chen chats with Tinder…
-
Human Data is Key to AI: Alex Wang from Scale AI
What if the key to unlocking AI’s full potential lies not just in algorithms or compute, but in data? In this episode, a16z General Partner David George sits down with Alex Wang, founder and CEO…
-
The Frontier of Spatial Intelligence with Fei-Fei Li
Fei-Fei Li and Justin Johnson are pioneers in AI. While the world has only recently witnessed a surge in consumer AI, our guests have long been laying the groundwork for innovations that are transforming industries…
-
Apple’s Big Reveals, OpenAI’s Multi-Step Models, and Firefly Does Video
This week in consumer tech: Apple’s big reveals, OpenAI’s multi-step reasoning, and Adobe Firefly’s video model. Olivia Moore and Justine Moore, Partners on the a16z Consumer team, break down the latest announcements and how these…
-
Grand Challenges in Healthcare AI
Vijay Pande, founding general partner, and Julie Yoo, general partner at a16z Bio + Health, come together to discuss the grand challenges facing healthcare AI today. The talk through the implications of AI integration in…
-
Governing democracy, the internet, and boardrooms
with @NoahRFeldman, @ahall_research, @rhhackett Welcome to web3 with a16z. I’m Robert Hackett and today we have a special episode about governance in many forms — from nation states to corporate boards to internet services and…
-
It’s Time to Build in Healthcare
Half of prescribed medications are never taken, and 88% of Americans are metabolically unhealthy. Despite spending 20% of our GDP on healthcare—twice that of any other developed nation—our outcomes still lag behind. In this episode,…
-
Latin America: A Tech Powerhouse?
Latin America is emerging as a tech powerhouse, but it’s not a one-size-fits-all market. In this episode, we explore why what works in Argentina won’t necessarily fly in Brazil or Mexico, and how companies are…