1
00:00:09,680 --> 00:00:17,950
Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

2
00:00:20,350 --> 00:00:27,230
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y construcción.

3
00:00:28,950 --> 00:00:29,630
¡Empezamos!

4
00:00:37,050 --> 00:00:43,190
Imagina la escena, un desayuno familiar, un domingo cualquiera, y de repente alguien suelta.

5
00:00:43,190 --> 00:00:48,550
Oye, ¿qué he pensado que voy a montar una empresa? Para competir con Google.

6
00:00:48,930 --> 00:00:52,230
Las carcajadas se oirían, no sé, a un kilómetro a la redonda.

7
00:00:52,570 --> 00:00:58,650
Sería una broma fantástica, claro. Pues bien, esa es la historia real de Aravind Srinivas,

8
00:00:59,030 --> 00:01:06,150
un científico brillante sin ninguna experiencia empresarial que un día decidió desafiar al mayor gigante tecnológico del planeta.

9
00:01:06,510 --> 00:01:11,570
Y lo más increíble de todo es que contra todo pronóstico parece que podría estar consiguiéndolo.

10
00:01:11,570 --> 00:01:13,170
Hoy vamos a meternos de lleno.

11
00:01:13,190 --> 00:01:22,090
En la historia de Perplexity AI, la fuente principal que tenemos sobre la mesa es un análisis muy, muy completo del canal de YouTube Gustavo Entrala.

12
00:01:22,130 --> 00:01:31,850
Y nuestra misión es desgranar cómo una idea que, a ver, sonaba a suicidio empresarial, se está convirtiendo en un competidor muy serio.

13
00:01:32,690 --> 00:01:38,530
Vamos a ver la estrategia, la mentalidad de su fundador y un crecimiento que, la verdad, desafía toda lógica.

14
00:01:38,530 --> 00:01:42,230
Es que, para que nos hagamos una idea de la locura que es esto,

15
00:01:42,230 --> 00:01:45,230
hay que entender primero la magnitud del monstruo.

16
00:01:45,490 --> 00:01:45,510
Claro.

17
00:01:45,970 --> 00:01:46,910
Google no es una empresa.

18
00:01:47,590 --> 00:01:49,590
Es, es un verbo.

19
00:01:50,550 --> 00:01:55,930
Es el dueño absoluto de la puerta de entrada a Internet para 5.000 millones de personas.

20
00:01:56,290 --> 00:01:58,350
5.000 millones, es que la cifra marea.

21
00:01:58,570 --> 00:01:59,190
Totalmente.

22
00:01:59,690 --> 00:02:06,850
En 2024, sus ingresos solo por anuncios de búsqueda se acercaron a los 200.000 millones de dólares.

23
00:02:07,490 --> 00:02:08,450
Es una mina de oro.

24
00:02:09,230 --> 00:02:09,870
Inagotable.

25
00:02:09,870 --> 00:02:12,130
Y en medio de todo eso llega Perplexity.

26
00:02:12,350 --> 00:02:14,990
Con una idea que es, bueno, radicalmente opuesta.

27
00:02:15,110 --> 00:02:15,590
Justo.

28
00:02:16,010 --> 00:02:22,010
En lugar de la lista de 10 enlaces azules, que ya conocemos, rodeados de publicidad,

29
00:02:22,730 --> 00:02:26,270
te doy una respuesta directa, concisa.

30
00:02:26,830 --> 00:02:29,410
Y esto es clave, con sus fuentes.

31
00:02:29,890 --> 00:02:32,670
Como si te la estuviera dando una experta en el tema.

32
00:02:33,370 --> 00:02:36,690
Y claro, la primera pregunta que a uno se le viene a la cabeza es,

33
00:02:37,470 --> 00:02:38,730
¿por qué no hace esto Google?

34
00:02:38,730 --> 00:02:42,190
O sea, tiene la tecnología, el talento, el dinero.

35
00:02:42,370 --> 00:02:45,490
¿Podría aplastar a Perplexity mañana mismo si quisiera?

36
00:02:45,730 --> 00:02:47,170
Y esa es la pregunta al Millén.

37
00:02:47,810 --> 00:02:52,070
Nos lleva directos a lo que en estrategia se llama el dilema del innovador.

38
00:02:52,790 --> 00:02:57,510
Google podría hacer exactamente lo mismo que Perplexity, sin ninguna duda.

39
00:02:58,250 --> 00:03:02,110
Pero si lo hiciera, canibalizaría su negocio actual.

40
00:03:02,310 --> 00:03:03,570
¿Se estaría disparando en el P?

41
00:03:03,850 --> 00:03:04,410
Exacto.

42
00:03:04,890 --> 00:03:07,150
Destruiría su propia máquina de hacer dinero,

43
00:03:07,450 --> 00:03:10,870
que son los anuncios que rodean a esos 10 enlaces azules.

44
00:03:10,870 --> 00:03:12,830
Es un dilema clásico.

45
00:03:13,150 --> 00:03:15,450
O proteges el negocio que te da de comer hoy,

46
00:03:15,850 --> 00:03:19,170
o apuestas por una innovación que podría destruirlo,

47
00:03:19,370 --> 00:03:20,650
pero que sabes que es el futuro.

48
00:03:21,030 --> 00:03:24,170
Y ese dilema es como una especie de maldición del éxito, ¿no?

49
00:03:24,530 --> 00:03:27,870
Cuanto más ganas, más tienes que perder, y eso te paraliza.

50
00:03:28,270 --> 00:03:28,750
Totalmente.

51
00:03:29,230 --> 00:03:33,230
Perplexity, al no tener nada que perder, pues tenía la libertad de ser radical.

52
00:03:33,850 --> 00:03:37,730
Pero, más allá del dinero, ¿no es también un problema de mentalidad?

53
00:03:37,990 --> 00:03:38,790
¿A qué te refieres?

54
00:03:38,790 --> 00:03:39,230
A ver.

55
00:03:39,230 --> 00:03:43,390
Una empresa construida durante 20 años sobre 10 enlaces azules.

56
00:03:43,770 --> 00:03:45,910
¿Puede realmente pensar en un mundo sin ellos?

57
00:03:46,270 --> 00:03:49,090
¿Qué pasaría con los miles de ingenieros y comerciales

58
00:03:49,090 --> 00:03:51,090
cuyo trabajo gira en torno a ese modelo?

59
00:03:51,350 --> 00:03:52,450
Has dado en el clavo.

60
00:03:52,610 --> 00:03:56,090
Es un problema cultural y organizativo profundísimo.

61
00:03:56,770 --> 00:04:00,390
La inercia de una organización tan gigantesca es brutal.

62
00:04:00,970 --> 00:04:04,650
Cambiar el rumbo de ese transatlántico no es solo una decisión de negocio,

63
00:04:04,750 --> 00:04:07,210
es una batalla cultural interna.

64
00:04:07,270 --> 00:04:07,610
Claro.

65
00:04:08,390 --> 00:04:08,950
Perplexity.

66
00:04:08,950 --> 00:04:10,210
Sí, no tenía ese problema.

67
00:04:10,750 --> 00:04:12,630
Pero es que tenía todos los demás.

68
00:04:13,170 --> 00:04:15,950
La receta para el fracaso era, vamos, casi perfecta.

69
00:04:16,770 --> 00:04:19,570
Es que si lo pones en un papel de verdad parece una broma.

70
00:04:20,190 --> 00:04:21,150
Vamos a desglosarlo.

71
00:04:21,370 --> 00:04:21,670
Venga.

72
00:04:22,030 --> 00:04:23,590
Primero, el competidor.

73
00:04:24,210 --> 00:04:24,730
Invencible.

74
00:04:25,310 --> 00:04:25,590
Google.

75
00:04:25,890 --> 00:04:27,510
El Goliath definitivo, sí.

76
00:04:27,790 --> 00:04:29,850
Segundo, el modelo de negocio.

77
00:04:30,310 --> 00:04:31,350
Bueno, suicida.

78
00:04:31,950 --> 00:04:35,670
Sin anuncios, que es la única forma conocida de monetizar la búsqueda.

79
00:04:35,870 --> 00:04:36,450
Uf, sí.

80
00:04:36,730 --> 00:04:38,110
Tercero, los costes.

81
00:04:38,110 --> 00:04:39,390
Desorbitados.

82
00:04:39,390 --> 00:04:43,810
Por el almacenamiento de datos y sobre todo por los carísimos chips de envidia.

83
00:04:43,930 --> 00:04:44,870
Una barbaridad.

84
00:04:45,210 --> 00:04:48,650
Y para rematar el fundador, un académico puro,

85
00:04:49,070 --> 00:04:53,850
un investigador sin la más mínima experiencia en rondas de financiación

86
00:04:53,850 --> 00:04:56,270
o estrategias de mercado.

87
00:04:56,850 --> 00:04:59,290
Parecía la receta perfecta para el desastre.

88
00:04:59,690 --> 00:05:00,330
Totalmente.

89
00:05:00,790 --> 00:05:03,030
Y sin embargo, aquí estamos hablando de ellos.

90
00:05:03,450 --> 00:05:07,370
Lo que nos obliga a preguntarnos qué pieza del puzzle nos estamos perdiendo.

91
00:05:07,370 --> 00:05:07,450
¿Qué pieza?

92
00:05:07,450 --> 00:05:07,470
¿Qué pieza?

93
00:05:07,470 --> 00:05:07,530
¿Qué pieza?

94
00:05:07,530 --> 00:05:07,590
¿Qué pieza?

95
00:05:07,590 --> 00:05:07,650
¿Qué pieza?

96
00:05:07,650 --> 00:05:07,690
¿Qué pieza?

97
00:05:07,690 --> 00:05:07,710
¿Qué pieza?

98
00:05:07,710 --> 00:05:07,730
¿Qué pieza?

99
00:05:07,730 --> 00:05:07,750
¿Qué pieza?

100
00:05:07,750 --> 00:05:07,770
¿Qué pieza?

101
00:05:07,770 --> 00:05:07,790
¿Qué pieza?

102
00:05:07,790 --> 00:05:07,890
¿Qué pieza?

103
00:05:08,110 --> 00:05:08,590
¿Qué pieza es?

104
00:05:08,770 --> 00:05:12,410
Sin duda, la mentalidad y la historia personal de Aravind Srinivas.

105
00:05:12,590 --> 00:05:15,050
Es que para creer que alguien puede asumir este reto,

106
00:05:15,490 --> 00:05:18,310
casi hay que entender de dónde viene, cuál es su motor.

107
00:05:19,010 --> 00:05:23,450
Y el suyo se forjó a miles de kilómetros de Silicon Valley, en Chennai, India.

108
00:05:24,010 --> 00:05:27,890
Creció en una familia donde el conocimiento se valoraba por encima de la riqueza.

109
00:05:28,610 --> 00:05:31,510
Su madre trabajaba para el gobierno, su padre era contable.

110
00:05:31,910 --> 00:05:34,390
Y la educación era el fin último de la vida.

111
00:05:34,890 --> 00:05:35,090
Ya.

112
00:05:35,090 --> 00:05:38,090
La fuente cuenta una anécdota que lo dice todo.

113
00:05:38,570 --> 00:05:44,030
A día de hoy, sus padres están más orgullosos de que tenga un doctorado por la Universidad de Berkeley

114
00:05:44,030 --> 00:05:47,370
que de que su empresa esté valorada en miles de millones de dólares.

115
00:05:47,990 --> 00:05:50,130
Esa anécdota es fantástica.

116
00:05:50,550 --> 00:05:51,810
Te pinta el personaje entero.

117
00:05:52,710 --> 00:05:55,510
Y esa ambición por el conocimiento se la inculcó su madre,

118
00:05:56,110 --> 00:06:00,670
que desde pequeño le señalaba el prestigioso campus del IIT de Madras y le decía

119
00:06:00,670 --> 00:06:02,410
¡Ahí es donde vas a estudiar!

120
00:06:02,550 --> 00:06:03,670
Y claro, lo consiguió.

121
00:06:03,890 --> 00:06:04,350
Por supuesto.

122
00:06:04,750 --> 00:06:07,750
Pero lo fascinante es cómo una experiencia casi casualmente,

123
00:06:08,090 --> 00:06:10,450
por lo cual forjó su filosofía de trabajo.

124
00:06:10,850 --> 00:06:15,450
Se apuntó a un concurso de machine learning sin tener, vamos, ni idea del tema.

125
00:06:15,730 --> 00:06:16,230
¿Y qué hizo?

126
00:06:16,610 --> 00:06:18,810
Se empolló 20 libros en una semana.

127
00:06:19,250 --> 00:06:19,930
Todo lo contrario.

128
00:06:20,530 --> 00:06:22,690
Su método fue el antítesis del académico.

129
00:06:23,170 --> 00:06:27,550
En lugar de estudiar la teoría en profundidad, empezó a probar algoritmos a fuerza bruta.

130
00:06:27,850 --> 00:06:28,970
A lo loco, a lo loco.

131
00:06:29,390 --> 00:06:32,150
Uno tras otro, sin saber si era el enfoque correcto.

132
00:06:32,730 --> 00:06:35,870
Era pura ejecución, prueba y error.

133
00:06:36,610 --> 00:06:37,030
Y ganó.

134
00:06:37,030 --> 00:06:38,330
No me digas.

135
00:06:38,410 --> 00:06:38,730
Ganó.

136
00:06:39,430 --> 00:06:43,870
Y esa victoria le enseñó una lección fundamental que marcaría toda su carrera.

137
00:06:44,310 --> 00:06:48,190
El inmenso valor de actuar, de probar cosas, de ejecutar.

138
00:06:48,490 --> 00:06:51,030
Sin tener todas las garantías ni un plan perfecto.

139
00:06:51,890 --> 00:06:53,930
La acción por encima de la planificación.

140
00:06:54,490 --> 00:07:00,410
Esa mentalidad de hacer primero, planificar después, le llevó a Estados Unidos en 2017.

141
00:07:01,210 --> 00:07:04,530
Consiguió una beca para un doctorado en inteligencia artificial en Berkeley.

142
00:07:04,890 --> 00:07:06,650
Uno de los mejores programas del mundo.

143
00:07:06,650 --> 00:07:07,010
Ya.

144
00:07:07,030 --> 00:07:07,430
¿Ves?

145
00:07:07,850 --> 00:07:10,070
Cuentan que su capacidad de trabajo era mítica.

146
00:07:10,490 --> 00:07:12,270
Su asesor de doctorado llegó a decirle,

147
00:07:12,670 --> 00:07:15,130
Arabin, ¿te das cuenta de que también hay que dormir?

148
00:07:16,130 --> 00:07:19,210
La pesadilla de cualquier departamento de recursos humanos.

149
00:07:19,370 --> 00:07:19,930
Totalmente.

150
00:07:20,390 --> 00:07:21,930
Pero esa obsesión fue clave.

151
00:07:22,310 --> 00:07:22,910
Desde luego.

152
00:07:23,590 --> 00:07:27,290
Pero el verdadero punto de inflexión, el momento de la revelación,

153
00:07:27,930 --> 00:07:30,590
le llegó durante unas prácticas en OpenAI.

154
00:07:31,210 --> 00:07:33,030
Tuvo una conversación con Ilya Sutskever,

155
00:07:33,030 --> 00:07:36,010
que en aquel momento era el científico jefe,

156
00:07:36,010 --> 00:07:38,170
una figura legendaria en el campo.

157
00:07:39,110 --> 00:07:41,510
Arabin llegó a la reunión lleno de ideas,

158
00:07:41,670 --> 00:07:44,190
de algoritmos, complejos, sofisticados.

159
00:07:44,270 --> 00:07:45,690
Con su carpeta bajo el brazo.

160
00:07:45,950 --> 00:07:46,010
Exacto.

161
00:07:47,010 --> 00:07:49,930
Y la respuesta de Sutskever fue directa y brutal.

162
00:07:50,850 --> 00:07:52,370
Todas tus ideas son basura.

163
00:07:53,130 --> 00:07:54,550
Qué manera de empezar una reunión.

164
00:07:54,990 --> 00:07:56,490
Me lo imagino quedándose blanco.

165
00:07:57,030 --> 00:07:58,870
Pero no fue solo una crítica destructiva.

166
00:07:59,430 --> 00:08:03,230
A continuación, Sutskever le dibujó dos círculos en una pizarra.

167
00:08:03,230 --> 00:08:05,990
Un gráfico muy simple que le cambió la vida.

168
00:08:06,010 --> 00:08:07,010
¿Y qué le dijo?

169
00:08:07,010 --> 00:08:11,750
Le explicó que el futuro de la IA no estaba en diseñar algoritmos elegantes.

170
00:08:11,750 --> 00:08:15,010
El futuro era la combinación de dos conceptos.

171
00:08:15,010 --> 00:08:19,010
El aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

172
00:08:19,010 --> 00:08:20,010
Vale.

173
00:08:20,010 --> 00:08:24,010
Y el motor que alimentaría todo eso sería una cantidad masiva de datos

174
00:08:24,010 --> 00:08:27,010
y una capacidad de computación gigantesca.

175
00:08:27,010 --> 00:08:28,010
Vale.

176
00:08:28,010 --> 00:08:30,010
Esos dos conceptos suenan muy técnicos.

177
00:08:30,010 --> 00:08:31,010
¿Podemos traducirlos?

178
00:08:31,010 --> 00:08:32,010
Claro.

179
00:08:32,010 --> 00:08:35,110
Para que nos entendamos, el aprendizaje no supervisado,

180
00:08:35,110 --> 00:08:39,110
es como darle a un niño una biblioteca entera y decirle

181
00:08:39,110 --> 00:08:41,110
encuentra patrones por tu cuenta.

182
00:08:41,110 --> 00:08:45,110
El niño aprende la estructura, los conceptos, por sí mismo.

183
00:08:45,110 --> 00:08:46,110
Entendido.

184
00:08:46,110 --> 00:08:50,110
Y el aprendizaje por refuerzo es como enseñarle a jugar a un videojuego,

185
00:08:50,110 --> 00:08:54,110
dándole puntos cuando lo hace bien y quitándoselos cuando lo hace mal.

186
00:08:54,110 --> 00:08:56,110
Vale. La combinación de ambos a escala masiva.

187
00:08:56,110 --> 00:09:00,110
Exacto. Con todos los datos de internet y miles de chips.

188
00:09:00,110 --> 00:09:02,110
Eso es lo que crea la magia.

189
00:09:02,110 --> 00:09:04,110
Para Arabin fue una epifanía.

190
00:09:04,110 --> 00:09:08,110
Comprendió que el camino no era programar a las IAS para que fueran inteligentes,

191
00:09:08,110 --> 00:09:12,110
sino crear las condiciones para que aprendieran por sí mismas.

192
00:09:12,110 --> 00:09:17,110
Y con esa revelación en la cabeza, Arabin, mientras trabajaba en Google,

193
00:09:17,110 --> 00:09:21,110
se obsesionó con la figura de su cofundador, de Larry Page.

194
00:09:21,110 --> 00:09:22,110
Se empapó de su historia.

195
00:09:22,110 --> 00:09:25,110
Devoró libros sobre la historia de la compañía.

196
00:09:25,110 --> 00:09:27,110
Quedó fascinado.

197
00:09:27,110 --> 00:09:30,110
Se dio cuenta de que Google también nació de una tesis doctoral.

198
00:09:30,110 --> 00:09:32,110
Pero le marcó una idea de Page.

199
00:09:32,110 --> 00:09:37,110
Si quieres ejecutar una visión súper ambiciosa, solo hay dos caminos.

200
00:09:37,110 --> 00:09:38,110
¿Cuáles?

201
00:09:38,110 --> 00:09:41,110
O eres profesor universitario o eres emprendedor.

202
00:09:41,110 --> 00:09:43,110
Arabin descogió el segundo.

203
00:09:43,110 --> 00:09:46,110
Y lo que me parece increíble es que no solo se inspiró en Page,

204
00:09:46,110 --> 00:09:50,110
sino que literalmente creó una lista de verificación, como si fuera una receta.

205
00:09:50,110 --> 00:09:52,110
Es casi un calco, ¿es verdad?

206
00:09:52,110 --> 00:09:56,110
Modeló Perplexity siguiendo meticulosamente la fórmula de Page.

207
00:09:56,110 --> 00:10:02,110
El primer paso que copió, saltar directamente de la tesis doctoral a crear una compañía.

208
00:10:02,110 --> 00:10:04,110
De la academia a la empresa, sin más.

209
00:10:04,110 --> 00:10:06,110
Sin pasos intermedios.

210
00:10:06,110 --> 00:10:10,110
El segundo, y esto es una obsesión en Perplexity, el producto.

211
00:10:10,110 --> 00:10:14,110
Concretamente, la velocidad, la latencia y la precisión.

212
00:10:14,110 --> 00:10:18,110
Está obsesionado con reducir cada milisegundo en el tiempo de respuesta.

213
00:10:18,110 --> 00:10:22,110
Sabe que en la búsqueda, la velocidad no es una característica más.

214
00:10:22,110 --> 00:10:24,110
Es la característica.

215
00:10:24,110 --> 00:10:25,110
Exacto.

216
00:10:25,110 --> 00:10:29,110
Y el tercer punto que importa de Page es el rigor académico.

217
00:10:29,110 --> 00:10:31,110
Esto es fundamental para entender Perplexity.

218
00:10:31,110 --> 00:10:36,110
Las respuestas siempre, siempre incluyen citas y enlaces a las fuentes.

219
00:10:36,110 --> 00:10:38,110
Como en un artículo científico.

220
00:10:38,110 --> 00:10:39,110
Que no es un capricho.

221
00:10:39,110 --> 00:10:40,110
Para nada.

222
00:10:40,110 --> 00:10:44,110
Es el mecanismo fundamental para minimizar las famosas alucinaciones de la IA.

223
00:10:44,110 --> 00:10:47,110
Y construir confianza con quien usa el producto.

224
00:10:47,110 --> 00:10:51,110
Es decir, no te fíes de mí, fíjate en mis fuentes.

225
00:10:51,110 --> 00:10:55,110
El cuarto punto es la máxima de que el usuario nunca se equivoca.

226
00:10:55,110 --> 00:10:57,110
Si alguien formula mal una pregunta,

227
00:10:57,110 --> 00:11:01,110
es el producto el que debe ser lo bastante inteligente para entender la intención real.

228
00:11:01,110 --> 00:11:02,110
Ya.

229
00:11:02,110 --> 00:11:05,110
Y el último, una velocidad de iteración demencial.

230
00:11:05,110 --> 00:11:10,110
Lanzar, mejorar, descartar y recuperar ideas de producto constantemente.

231
00:11:10,110 --> 00:11:11,110
Sin miedo a equivocarse.

232
00:11:11,110 --> 00:11:13,110
Vio en Page un espejo.

233
00:11:13,110 --> 00:11:16,110
Un académico que había logrado algo monumental.

234
00:11:16,110 --> 00:11:19,110
Pero necesitaba una chispa final para dar el salto.

235
00:11:19,110 --> 00:11:24,110
Y esa chispa fue el éxito de GitHub Copilot a finales de 2022.

236
00:11:24,110 --> 00:11:26,110
La herramienta para programadores.

237
00:11:26,110 --> 00:11:27,110
Eso es.

238
00:11:27,110 --> 00:11:29,110
Esta herramienta de Microsoft le demostró que la IA

239
00:11:29,110 --> 00:11:30,110
no era sólo un campo de estudio,

240
00:11:30,110 --> 00:11:32,110
era sólo un campo de estudio teórico.

241
00:11:32,110 --> 00:11:35,110
Podía generar productos rentables, útiles.

242
00:11:35,110 --> 00:11:37,110
Que cambiaran la forma en que trabajamos.

243
00:11:37,110 --> 00:11:40,110
Y eso fue lo que le convenció para crear su empresa.

244
00:11:40,110 --> 00:11:45,110
Vale. Tenía la visión, la revelación técnica y el modelo a seguir.

245
00:11:45,110 --> 00:11:47,110
Pero volvemos a los problemas prácticos.

246
00:11:47,110 --> 00:11:50,110
¿Cómo superó esos obstáculos que parecían insalvables?

247
00:11:50,110 --> 00:11:52,110
Empecemos por la financiación.

248
00:11:52,110 --> 00:11:54,110
No sabía hacer una presentación para inversores.

249
00:11:54,110 --> 00:11:56,110
No venía de ese mundo.

250
00:11:56,110 --> 00:11:58,110
Su solución fue pura ejecución.

251
00:11:58,110 --> 00:12:00,110
Fiel a su estilo.

252
00:12:00,110 --> 00:12:03,110
En lugar de un PowerPoint con proyecciones financieras infladas,

253
00:12:03,110 --> 00:12:06,110
construyó un prototipo funcional.

254
00:12:06,110 --> 00:12:07,110
Un producto.

255
00:12:07,110 --> 00:12:08,110
Un producto.

256
00:12:08,110 --> 00:12:11,110
Creó una demo que permitía hacer búsquedas en lenguaje natural

257
00:12:11,110 --> 00:12:13,110
sobre los datos de Twitter.

258
00:12:13,110 --> 00:12:15,110
Podías preguntarle cosas como

259
00:12:15,110 --> 00:12:20,110
¿Qué tweets han retuiteado tanto Jeff Bezos como Elon Musk en el último mes?

260
00:12:20,110 --> 00:12:22,110
Y te daba la respuesta al instante.

261
00:12:22,110 --> 00:12:25,110
Así que, en lugar de un PowerPoint, les dio un juguete.

262
00:12:25,110 --> 00:12:27,110
Me imagino la cara de los inversores.

263
00:12:27,110 --> 00:12:28,110
Exacto.

264
00:12:28,110 --> 00:12:30,110
No les estaba vendiendo una promesa.

265
00:12:30,110 --> 00:12:32,110
Les estaba demostrando una realidad.

266
00:12:32,110 --> 00:12:35,110
En un mundo de proyecciones y humo,

267
00:12:35,110 --> 00:12:40,110
ver algo que funcionaba de forma casi mágica era irresistible.

268
00:12:40,110 --> 00:12:41,110
¿Y funcionó?

269
00:12:41,110 --> 00:12:43,110
Entusiasmó a los primeros inversores

270
00:12:43,110 --> 00:12:46,110
y así consiguió el apoyo de figuras clave de Silicon Valley,

271
00:12:46,110 --> 00:12:50,110
incluido, irónicamente, el propio Jeff Bezos.

272
00:12:50,110 --> 00:12:52,110
Resuelto el primer problema.

273
00:12:52,110 --> 00:12:54,110
Pero quedaba el más gordo.

274
00:12:54,110 --> 00:12:56,110
Los costes de entrenamiento de los modelos,

275
00:12:56,110 --> 00:12:59,110
donde los grandes laboratorios habían invertido miles de millones.

276
00:12:59,110 --> 00:13:02,110
¿Cómo compites con eso siendo una startup?

277
00:13:02,110 --> 00:13:05,110
Aquí es donde su ingenio brilló de nuevo.

278
00:13:05,110 --> 00:13:10,110
La solución fue lo que la fuente llama el modelo del director de orquesta.

279
00:13:10,110 --> 00:13:11,110
Suena bien.

280
00:13:11,110 --> 00:13:15,110
Perplexity no crea sus propios grandes modelos de lenguaje desde cero,

281
00:13:15,110 --> 00:13:19,110
lo que habría supuesto un coste astronómico en chips de envidia.

282
00:13:19,110 --> 00:13:24,110
En su lugar, utiliza y coordina los mejores modelos que ya existen.

283
00:13:24,110 --> 00:13:25,110
¿Los de otras empresas?

284
00:13:25,110 --> 00:13:28,110
Sí, los de OpenA, Antropic, los de Google.

285
00:13:28,110 --> 00:13:31,110
Para diferentes partes de una misma pregunta.

286
00:13:31,110 --> 00:13:34,110
O sea que es como un puzzle, usa una pieza de cada uno.

287
00:13:34,110 --> 00:13:35,110
Justo.

288
00:13:35,110 --> 00:13:39,110
Puede usar un modelo que es muy bueno para entender la intención del usuario,

289
00:13:39,110 --> 00:13:42,110
otro que es excelente para buscar en la web en tiempo real

290
00:13:42,110 --> 00:13:46,110
y un tercero que es el mejor para resumir la información de forma coherente.

291
00:13:46,110 --> 00:13:47,110
Claro.

292
00:13:47,110 --> 00:13:52,110
Y coordinar todo esto para dar una respuesta rápida, precisa y fiable

293
00:13:52,110 --> 00:13:55,110
es un desafío de ingeniería brutal.

294
00:13:55,110 --> 00:13:58,110
Y ahí es donde reside su verdadera ventaja competitiva.

295
00:13:58,110 --> 00:14:02,110
Convertieron una debilidad en su mayor fortaleza.

296
00:14:02,110 --> 00:14:05,110
Y el resultado de toda esta innovación se ve en los números.

297
00:14:05,110 --> 00:14:09,110
A mediados de 2025 el crecimiento es explosivo.

298
00:14:09,110 --> 00:14:12,110
Hace poco más de un año tenían 10 millones de usuarios activos mensuales.

299
00:14:12,110 --> 00:14:13,110
Hoy.

300
00:14:13,110 --> 00:14:14,110
¿Cuántos?

301
00:14:14,110 --> 00:14:17,110
Las cifras hablan de hasta 22 millones.

302
00:14:17,110 --> 00:14:21,110
Pero el dato que a mí me parece más espectacular es el número de consultas.

303
00:14:21,110 --> 00:14:27,110
780 millones al mes, con un crecimiento mensual del 20%.

304
00:14:27,110 --> 00:14:28,110
Es una locura.

305
00:14:28,110 --> 00:14:31,110
Si ese ritmo se mantiene, que es mucho suponer,

306
00:14:31,110 --> 00:14:37,110
pero bueno, si se mantiene, en un año estarían contestando 230 millones de preguntas al día.

307
00:14:37,110 --> 00:14:40,110
Son cifras que ya empiezan a hacer ruido en las oficinas de Google.

308
00:14:40,110 --> 00:14:41,110
Ya ves.

309
00:14:41,110 --> 00:14:44,110
Y claro, la valoración de la empresa se ha disparado.

310
00:14:44,110 --> 00:14:49,110
A principios de 2024 era de unos 520 millones de dólares.

311
00:14:49,110 --> 00:14:54,110
Hoy, tras varias rondas de financiación, se sitúa en los 14 mil millones.

312
00:14:54,110 --> 00:14:56,110
Pero Aravind sabe que un gran producto

313
00:14:56,110 --> 00:14:59,110
no es suficiente, necesita distribución.

314
00:14:59,110 --> 00:15:02,110
Y aquí es donde la historia se pone aún más interesante.

315
00:15:02,110 --> 00:15:05,110
Está empezando a jugar en las grandes ligas.

316
00:15:05,110 --> 00:15:07,110
Alianzas estratégicas.

317
00:15:07,110 --> 00:15:08,110
Exacto.

318
00:15:08,110 --> 00:15:12,110
Ha cerrado acuerdos con Deutsche Telekom en Europa y con Motorola en Estados Unidos,

319
00:15:12,110 --> 00:15:15,110
para que su aplicación venga preinstalada en sus móviles.

320
00:15:15,110 --> 00:15:18,110
Y en Japón, una alianza clave con SoftBank.

321
00:15:18,110 --> 00:15:22,110
Este crecimiento, obviamente, no ha pasado desapercibido.

322
00:15:22,110 --> 00:15:26,110
Es como si una barca de pesca de repente estuviera adelantando a los transatlánticos.

323
00:15:26,110 --> 00:15:32,110
Mark Zuckerberg, por ejemplo, hizo una oferta de compra por Perplexity en mayo de 2025.

324
00:15:32,110 --> 00:15:34,110
¿Para comprar la empresa?

325
00:15:34,110 --> 00:15:40,110
Bueno, su objetivo, más que el producto, era incorporar el talento y la visión de Aravind y su equipo.

326
00:15:40,110 --> 00:15:45,110
Pero lo más interesante ahora mismo son los dos novios que podrían cambiarlo todo.

327
00:15:45,110 --> 00:15:47,110
El primero es Samsung.

328
00:15:47,110 --> 00:15:50,110
Esto ha salido en la prensa, ¿verdad?

329
00:15:50,110 --> 00:15:52,110
Sí, hay negociaciones públicas.

330
00:15:52,110 --> 00:15:55,110
Ambas partes han reconocido que están hablando para que Perplexity

331
00:15:55,110 --> 00:16:00,110
sea la IA por defecto en todos los terminales Galaxy.

332
00:16:00,110 --> 00:16:02,110
Sería un golpe sobre la mesa tremendo.

333
00:16:02,110 --> 00:16:07,110
Totalmente. Millones de teléfonos con Perplexity como opción principal.

334
00:16:07,110 --> 00:16:09,110
¿Y por qué no se ha cerrado todavía ese acuerdo?

335
00:16:09,110 --> 00:16:11,110
Si parece tan bueno para ambos.

336
00:16:11,110 --> 00:16:13,110
Porque hay otro gran rumor en los mercados.

337
00:16:13,110 --> 00:16:15,110
Un pez mucho más gordo.

338
00:16:15,110 --> 00:16:19,110
Se dice que Apple podría terminar comprando Perplexity.

339
00:16:19,110 --> 00:16:21,110
Y si lo piensas, tiene mucho sentido.

340
00:16:21,110 --> 00:16:25,110
Por un lado, todos sabemos que Siri necesita una mejora urgente.

341
00:16:25,110 --> 00:16:27,110
Es casi un chiste a estas alturas.

342
00:16:27,110 --> 00:16:28,110
Ya ves.

343
00:16:28,110 --> 00:16:31,110
Y por otro, Apple se enfrenta a problemas legales muy serios

344
00:16:31,110 --> 00:16:35,110
por su acuerdo de 20 mil millones de dólares al año con Google.

345
00:16:35,110 --> 00:16:37,110
¿El de ser el buscador por defecto en el iPhone?

346
00:16:37,110 --> 00:16:40,110
Exacto. Un acuerdo que los reguladores consideran monopolístico.

347
00:16:40,110 --> 00:16:44,110
Claro. Comprar Perplexity podría ser una solución elegante para Apple

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a ambos problemas de un solo plomazo.

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Mejorarían por fin a Siri y al mismo tiempo reducirían su dependencia de Google,

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calmando a los reguladores.

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Sería una jugada maestra.

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Exactamente.

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Se convertiría en el arma de Apple en la guerra de la IA

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y resolvería un problema legal multimillonario.

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El futuro de Perplexity podría decidirse en esta partida de ajedrez entre gigantes.

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Es fascinante.

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Y para cerrar el círculo de esta historia,

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hay un último detalle sobre el nombre de la empresa que me encanta.

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Perplexity.

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Perplejidad.

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No es un nombre elegido al azar.

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Es un concepto técnico clave en inteligencia artificial.

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Así es.

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En el campo de los modelos de lenguaje,

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la perplejidad es una medida que cuantifica cómo desordenar

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y cuantifica cómo desorprendido está un modelo ante nueva información que recibe.

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Una puntuación de perplejidad baja significa que el modelo es muy bueno

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para predecir y comprender el lenguaje.

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Una puntuación alta indica más incertidumbre, más sorpresa.

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El objetivo es siempre minimizar la perplejidad.

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Y ese nombre conecta perfectamente con la historia.

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El auge de la inteligencia artificial es un entorno lleno de perplejidad,

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de giros inesperados, de sorpresas.

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Desde luego.

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La historia de Aravind Srinivas y Perplexity demuestra que,

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a veces, una visión audaz y una ejecución metódica pueden, como mínimo,

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hacer que un gigante como Google se tambalee.

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O que al menos note un rasguño serio en su espalda.

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Sin duda.

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Y esto nos deja con una última idea para reflexionar,

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que quizás es la más importante.

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A ver.

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Hasta ahora hemos hablado de Perplexity como un rival para la búsqueda de Google,

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para sustituir los diez enlaces azules.

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Pero la visión original de Srinivas va mucho más allá.

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¿A qué te refieres?

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Perplexity ya está desarrollando lo que llaman agentes,

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IAs especializadas en finanzas o en planificación de viajes.

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Herramientas que no solo buscan,

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sino que actúan en nuestro nombre.

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Que pueden comparar vuelos, hoteles y actividades,

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y reservarnos unas vacaciones completas con una sola instrucción.

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O analizar nuestra cartera de inversión y proponer cambios.

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O sea que el objetivo final no es ser un motor de respuestas,

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sino un motor de acciones.

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Exacto.

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Y esa es la verdadera pregunta que nos deja esta historia.

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La cuestión no es solo si Perplexity puede sustituir a Google Search.

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La verdadera cuestión es,

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si logra crear agentes que actúen por nosotros de forma fiable,

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¿qué significa eso para nuestra relación con Internet en su totalidad?

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Claro.

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Si una IA puede ejecutar tareas complejas por nosotros,

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ya no hablamos de cambiar la búsqueda.

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Hablamos de cambiar la forma en que interactuamos con todo el ecosistema digital.

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Y ese es un futuro mucho más perplejo y revolucionario.

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Que simplemente encontrar una mejor manera de responder preguntas.

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Y hasta aquí el episodio de hoy.

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Muchas gracias por tu atención.

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Esto es BIMPRAXIS.

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00:19:51,020 --> 00:19:54,020
Nos escuchamos en el próximo episodio.