"Un asistente de IA por 200 euros al año puede hacer el trabajo de un consultor de McKinsey que gana cientos de miles de dólares"

Perplexity es una de las startups de IA que están revolucionando el panorama. Hablamos con su CEO y fundador apenas días antes de que la china DeepSake sacudiera el tablero. Un movimiento que ya intuía. Aravind Srinivastiene un doctorado por la Universidad de California y vive en San Francisco, donde ha fundado Perplexity, pero se formó en La India, donde nació. Ha trabajado en OpenAI, DeepMind y Google. Reconoce que usa su asistente para prepararse las entrevistas y los procesos de selección. Serio, tímido y de apariencia humilde, señala que todos, hasta los milmillonarios, tenemos una cosa en común; solo 24 horas al día. «Por eso estas herramientas nos gustan a todos, porque nos dan más tiempo».

Ha firmado un acuerdo con Telefónica por el que está ofreciendo sus servicios a los usuarios finales. ¿Qué espera de este acuerdo?

Nuestra estrategia es expandirnos en cada país a través de un socio que tenga una muy buena reputación de marca y sea el número uno en telecomunicaciones. Lo hemos hecho en Japón con Softbank, en Corea con SK Telecom y en Alemania con Deutsche Telekom. España es un país importante para nosotros. Cada semana llegan varios millones de consultas de España a Perplexity. Tenía mucho sentido venir aquí, trabajar con un socio y expandirnos. Movistar y Telefónica son el socio adecuado. Antes, los servicios de streaming estaban de moda y todas las empresas de telecomunicaciones lo ofrecían como parte de sus paquetes. La IA es el próximo gran hito. Somos uno de los principales actores en el espacio de productos de IA, ofreciendo búsqueda y asistencia nativas de IA. Espero que a la gente de España le pueda beneficiar.

¿El negocio está en el lado empresarial, no en el lado del usuario final?

El primer año es gratis y las personas que estén contentas al final del año se convertirán en usuarios de pago y compartiremos los ingresos con nuestro socio. Tenemos que ganarnos al usuario. Es lo suficientemente emocionante como para que la gente quiera probarlo, pero no tienes que hacer que paguen por ello de inmediato. Por eso, ofrecemos el primer año gratis, para comercializarlo muy bien, asegurarnos de que todo el mundo esté al tanto de la marca y de dónde se instala el producto, la aplicación que usa y luego, después de un año, como el servicio es bueno y ha mejorado a lo largo del año, la gente lo estará usando casi con regularidad, diaria o semanalmente, entonces se convertirán de pago automáticamente

¿Cuántos de los usuarios que pueden usar la aplicación a través de Movistar espera que al final del año paguen por la solución?

Es demasiado pronto para decirlo, pero generalmente lo que hemos visto en las asociaciones de telecomunicaciones es que la retención es muy alta. Con Softbank nuestra retención está cerca del 60 por ciento. Es cierto que es mucho más que nuestro promedio habitual, pero creo que la gente realmente valora el plan pro porque están obteniendo algo realmente bueno: modelos de IA premium, razonamiento de varios pasos, búsquedas profesionales, interacciones espaciales… Espero que, al final del año, tengamos millones de usuarios aquí. Me han dicho que la cuota de mercado de Telefónica en las telecomunicaciones móviles es del 27%. Eso son varios millones de personas en España. Estoy seguro de que una buena parte de ellos puede convertirse en nuestros usuarios.

¿Cuál es la diferencia entre ser un usuario gratuito o un usuario que paga por sus servicios?

En la versión gratuita puedes hacer cualquier pregunta y obtener una respuesta, pero tenemos algo llamado búsqueda pro que hace razonamiento de varios pasos, ve como tres o cuatro veces más fuentes y utiliza modelos de IA más avanzados. También puedes interactuar con la voz. Todo eso es parte del plan pro: subir imágenes y hacer preguntas… Vemos un futuro donde la gente simplemente les da tareas a todas estas IA y las IA van a investigar en la web. Es como tener un analista en tu bolsillo. Eso, a un precio bajo. podría ser muy increíble. Al final, el valor será bastante obvio.

¿Son los usuarios conscientes de este este valor?

Hemos lanzado un asistente, es un producto nuevo con el que estamos muy emocionados. Puedes pedirle que te ponga una alarma para despertarte cinco minutos antes del amanecer mañana por la mañana y lo hará, algo que Siri o Google no hacen. La diferencia es que nuestro sistema fue a la web y buscó cuándo es el amanecer en el sitio donde estás, calcula cuándo son cinco minutos antes de esa hora y ajusta la alarma según esta información. Está encadenando múltiples cosas, múltiples pasos, razonamiento de varios pasos, acciones y uso de la web y de herramientas. Eso es lo que en IA llamamos un agente o un sistema. Eso es lo que la inteligencia de Apple no tiene. La inteligencia de Apple es buena si solo dices, "pon una alarma para las 8:45 a.m. de mañana”. Tú das la orden explícitamente y la hará. Pero no puede ir y encadenar cosas. Y esto es solo el comienzo. Puedes reproducir un video de YouTube de Nadal vs Federer. Ni siquiera tienes que ir a buscar. Puedes ponerme los mejores momentos del último partido del Real Madrid. Automáticamente sabrá cuál fue el último encuentro. Irá a buscar en la web. Entonces irá a YouTube y buscará ese juego. Abrirá los aspectos destacados y los reproducirá para ti. Todas estas cosas son el tipo de instrucciones que estamos impulsando a nuestro asistente. Y todo será basado en voz. Es el tipo de cosas que siento que realmente diferenciará a Perplexity de otras IA. La IA no es solo para escribir código o escribir ensayos o ayudarlos a ser mejores en inglés. Todas estas son cosas que cualquier IA puede hacer ahora mismo. El siguiente paso es, honestamente, como realmente trabajar para ti y ser un asistente útil para ti. Creo que ese asistente, en el transcurso de un año, va a hacer cosas cada vez más complicadas. Comienza como una pasantía muy básica y luego se graduará a un puesto de asistente ejecutivo. Los asistentes ejecutivos ganan cientos de miles de dólares al año en los Estados Unidos, pero aquí esto solo cuesta 200, por lo que el valor es tremendo.

Volviendo a mi pregunta anterior, ¿el modelo de negocio de Perplexity es que los usuarios finales pagan por este servicio Pro o llegar a acuerdos con otras aplicaciones?

Los anuncios llegarán pronto, ahora solo tenemos la monetización de las suscripciones. Tenemos suscripciones de gente que paga por su cuenta, pero también tenemos suscripciones empresariales, que son empresas que compran asientos para sus empleados. Eso tiene un precio dos veces mayor que el consumidor porque ofrecemos muchas otras características como la búsqueda en los datos de su empresa, datos patentados y luego seguridad y cumplimiento. Estas son las dos formas principales en que generamos ingresos.

También tenemos APIs para que la gente pueda construir Perplexity para otros verticales, como para legal o para finanzas. Ese es otro modelo de negocio para nosotros, así que generamos ingresos por estas tres vías.

Es una startup de IA que usa también otros LLM…

Tenemos nuestro propio LLM, se llama Sonar. Nuestra diferenciación es que nuestro LLM está basado en información en tiempo real. Todos los demás LLM en el mercado tienen un corte de conocimiento. No sabe lo que está pasando hoy. Solo sabe todo lo que sucedió hasta una fecha determinada. Hay dos componentes para construir tu propio LLM. Uno es el pre-entrenamiento, donde se gasta la mayor parte del dinero, que es descargar un terabyte de datos de internet y entrenar el modelo para predecir la siguiente palabra. No trabajamos en eso. Pero hay modelos de código abierto, como por ejemplo, MetaSlam, que puedes tomar y hacer que sea bueno en algunas habilidades, como estar conectado a conocimiento en tiempo real, información en tiempo real, haciéndolo bueno en referencias, es decir, citando fuentes, y haciéndolo bueno en respuestas concisas y bien formateadas, o en conversaciones a largo plazo. Así que esto es en lo que trabajamos. Y a esos modelos los llamamos Sonar. Nuestro producto también los utiliza. Al mismo tiempo, queremos darles a los usuarios más opciones. No queremos que queden atrapados en nuestro modelo. Así que les damos a los usuarios la opción de elegir GPT-4 de OpenAI o Cloud Sonnet o cualquier otro modelo en el mercado, Grok o Timonite. Un plan de suscripción te ofrece todos los modelos simultáneamente y te ofrece el modelo que está mejor ajustado para buscar en la web y para asistencia y agentes todo llega como un solo archivo de suscripción.

¿El usuario gratuito no puede seleccionar modelos?

El usuario gratuito obtiene cinco búsquedas profesionales al día, el usuario de pago obtiene búsquedas profesionales infinitas.

Perplexity deberá pagar a esos otros modelos si el usuario los elige…

Nosotros nos encargaremos de eso, el usuario no tiene que pagar. Tenemos por ejemplo un acuerdo con OpenAI y tenemos un plan empresarial donde tenemos una tarifa más barata que el desarrollador promedio. Todo es seguro, así que no puedo ver las indicaciones de nuestros usuarios, de esa manera la privacidad de los datos está hecha

Sam Altman reconocía hace poco que estaba perdiendo dinero.

Nosotros no perdemos dinero, él está perdiendo dinero en el plan profesional, pero nosotros ganamos mucho dinero con el pro. Perdemos dinero con los usuarios gratuitos porque cada solicitud, cada consulta, sí cuesta algo. Lo bueno es que estamos en un mundo donde el costo por consulta está bajando exponencialmente. Cada año baja 8 veces, así que pronostican que en dos años más, bajará entre 50 y 100 veces. Cuando el costo de la consulta baje, puedes aumentar tu tráfico de manera muy agresiva. Y después de dos años, cuando tengas todo el tráfico, puedes optimizarlo. Esas pequeñas optimizaciones del 10-20% que puedes hacer en ese momento. Creo que es un gran momento para construir este producto y crecer. Perdemos dinero con los usuarios gratuitos, por lo que como empresa aún no somos rentables, pero con los usuarios de pago realmente monetizamos con buenos márgenes. De hecho, había una estadística que leí que al menos para los usuarios de pago estamos obteniendo más ingresos por consulta que Google solía obtener en el momento de su salida a bolsa. No solo se les paga, también están ganando dinero para los usuarios gratuitos. No existe la noción de usuario de pago en Google. Pero creo que es muy prometedor. Si lo piensas bien, una vez que los asistentes trabajan, es como emplear a una niñera o una criada o algo así, ¿verdad? Solo te están haciendo un favor. No vas a verlo como, “oh, estoy pagando por un motor de búsqueda”. Van a verlo como si estuviera pagando por una IA que realmente me entiende y se personaliza para mí y como si funcionara para mí y así sucesivamente, así que creo que esa es la razón por la que somos muy optimistas al respecto.

¿Cuándo tiene previsto ser rentable?

Nuestro plan es que para finales de 2027 deberíamos tener una empresa bastante saludable financieramente, donde, incluso en los usuarios gratuitos, encontramos una manera de monetizarlos a través de anuncios. En los usuarios de pago nuestros márgenes son muy buenos y convertimos una buena parte de los usuarios gratuitos a usuarios de pago. Estas son las tres dimensiones en las que tenemos que trabajar. Este año, el enfoque está en el crecimiento, no en la monetización, pero tenemos mucho efectivo que recaudamos, así que deberíamos estar bien. El próximo año, el enfoque será en el crecimiento más la monetización, continuar creciendo pero intentar monetizar mejor que en 2025. En 2027 el enfoque estará en asumir que el crecimiento fue realmente bueno, tratar de asegurarse de que los fundamentos de la empresa estén bien establecidos para que podamos salir a bolsa en 2028.

¿Cómo lidian con la experiencia de usuario y el pago por parte de anunciantes? ¿Si paga serán mejor tratados en los resultados de Perplexity?

Los resultados no se han visto afectados por el dinero que pagan. Este problema surgirá si la unidad de anuncios es la misma que la unidad de respuesta. En Google, la unidad de respuesta es un enlace. Escribes una consulta, obtienes enlaces. Y la unidad de publicidad también es un enlace: pagas cierta cantidad de dinero para que tu enlace suba de rango, y si se hace clic en él, pagas más dinero. En Perplexity la unidad de publicidad es una pregunta, no una respuesta. La respuesta es generada por el modelo de IA con fuentes. No hay forma de influir en eso con anuncios. Solo pagas por ser una pregunta patrocinada después de la respuesta cuando sugerimos preguntas de seguimiento. De esa manera, puedes ignorar el seguimiento. Si no te gusta, puedes ignorar el patrocinador sugerido. Y la respuesta, incluso si hiciste clic en la pregunta de seguimiento patrocinada, sigue siendo imparcial. La marca no puede influir en esa respuesta, y como cualquier pregunta que hagas, no estará influenciada por la publicidad y las marcas. Así que creo que de esa manera preservamos la autenticidad de la plataforma y la veracidad, y aún así ayudamos a ciertas marcas y anunciantes a obtener la atención de los usuarios que están como mudándose a nuevas plataformas. A finales de 2030, quizás incluso antes, pero al menos en la década de 2030, habrá más personas usando IA que Google, está muy claro. Si las cosas funcionan a este ritmo, ¿por qué vas a estar escribiendo palabras clave y abriendo enlaces y leyendo? Es el mismo cambio que tuvimos cuando empezamos a usar internet y a enviar correos electrónicos. Ya no vamos a enviar postales, ¿verdad? Excepto en ocasiones especiales. Siento que en ese mundo, las marcas y los anunciantes también necesitan adoptar y cambiar esta nueva estrategia de llegar a los usuarios en estas nuevas plataformas. Somos la primera plataforma de IA en decir que haremos algunos anuncios. También somos muy reflexivos al respecto y decimos que no queremos caer en la misma basura que Google. Tal vez estos anuncios no nos pagan lo suficiente pero está bien porque vamos a generar ingresos a través de suscripciones también. Así que será un negocio más equilibrado y saludable que Google.

¿Cree que Google está asustado o con miedo por su futuro?

Es una pregunta bastante complicada. Alphabet tiene muchos activos. Google Search es uno de ellos. También están Google Cloud, YouTube, Android, Chrome, Maps, Photos, Gmail, Drive, G Suite, DeepMind... Desde esa perspectiva, la empresa matriz está muy bien configurada. y aún si quitas la búsqueda de Google y solo consideras Google Cloud, YouTube, las herramientas de Google Workspace y Android y todo su hardware como Pixel, eso en sí mismo es una empresa de un billón de dólares. Así que creo que estarán bien. Dicho esto, los márgenes en términos de beneficio en todos estos diferentes negocios provienen en gran medida de la publicidad de búsqueda de Google. Los ingresos por búsqueda de Google son de 200.000 millones al año. Pero los márgenes en eso son increíblemente altos. Eso es lo que está llevando al margen neto general de toda la empresa a ser como del 30%. La mayoría de eso proviene de la búsqueda de Google. Los márgenes bajarán con seguridad en un futuro donde la gente va a hablar directamente con las IA. Y también está claro que en el mundo de la IA, Google no tendrá el 90% de la cuota de mercado porque hay mucha más competencia. Así que definitivamente habrá algún desplazamiento allí debido a tener que lidiar con eso. Y no pueden interrumpirse a sí mismos tan rápido debido al dilema del innovador. Así que a corto plazo, creo que tienen algunos problemas, pero también están demostrando que no pueden moverse rápido y están lanzando Gemini y Pixel y todas esas cosas. Así que a largo plazo, creo que estarán bien. A corto plazo, habrá algo de turbulencia. Soy muy optimista sobre nuestro futuro y al mismo tiempo no estoy pensando que Google haya terminado, Google todavía encontrará una manera de ser relevante para lo que quieres hacer.

A medida que la IA transforma la forma en que los usuarios finales buscan información en la web, ¿cómo espera que esto evolucione durante los próximos años, también desde la perspectiva empresarial? Las empresas han invertido mucho en SEO. ¿Habrá una optimización del motor para IA?

Hay dos cosas. Una es que gran parte del uso de la IA está en el tipo de preguntas que nunca podrías haber hecho antes en un motor de búsqueda. Hay consultas de búsqueda que ni siquiera estabas haciendo antes o las estabas haciendo de manera ineficiente, ahora las estás haciendo directamente. La cantidad de palabras en una consulta reflexiva es como de 10 a 11 palabras. En Google son de dos a tres palabras, así que claramente estas consultas ni siquiera iban a Google. Y creo que ese mercado va a crecer, la cantidad de preguntas que la gente hace va a crecer. Hoy hacemos como 20 millones de preguntas diarias, serán 200 millones el próximo año. Teniendo en cuenta que hay otras plataformas (Gemini y ChatGPT), el número acumulado de preguntas diarias que el mundo hará será de miles de millones de preguntas, muchas a través de la voz

Es la próxima gran ola…

Es mucho más natural hablar una pregunta que escribirla. La voz comienza a funcionar, la gente comienza a interactuar más a través de la voz. La barrera para terminar y para hacer preguntas se va a reducir cada vez más.

Simultáneamente hay cosas que estabas haciendo de manera ineficiente antes que dejarás de hacer. Hay consultas de navegación simplemente moviéndote por la web: ir e ingresar los detalles de tu tarjeta de crédito en algún lugar, pagar y comprar algo, reservar un vuelo, enviar un correo electrónico, abrir un documento de Google y escribir notas… estas todavía están sucediendo de la manera tradicional por alguna razón u otra pero siento que ahí es donde la IA necesita evolucionar: de las herramientas a los flujos de trabajo de extremo a extremo. Es lo que intentamos hacer con nuestro producto de compras, donde una vez que obtienes una respuesta, una vez que preguntas cuáles son los mejores zapatos para comprar, (digamos que alguien tiene los pies planos y tiene los pies anchos, y prefiero zapatos acolchados y aireados, tienes todas estas limitaciones que no puedes poner en un motor de búsqueda) y te dio respuestas muy bien documentadas basadas en reseñas en la web, y te dio los productos en la respuesta con el botón de compra, solo haces clic en él y... , ya sabes, la IA está haciendo el proceso de pago por ti. Creo que es cuando los flujos de trabajo también comienzan a automatizarse, así que ya no tienes que ir al sitio web de la marca y hacer el pago. Eso va a afectar el tráfico de navegación. Todavía es temprano, pero a finales de la década sucederá. Y cuando eso suceda, siento que la verdadera disrupción se habrá hecho. Será cuando el tráfico de navegación de Google bajará completamente. Porque los agentes harán todas las cosas. Ahí es cuando empezarías a ver la verdadera diferencia notable en términos de la disrupción.

¿Qué opina del anuncio de Trump de invertir en IA?

En general, la construcción de infraestructura para la IA es muy positiva, eso es algo bueno. También debemos tener en cuenta que igual no debemos ir ciegamente a por el número más alto. Ha habido jugadores en el ecosistema que están mostrando mucha eficiencia en el tipo de modelos que están construyendo, especialmente los modelos de búsqueda profunda de China, que lo están haciendo con un presupuesto mucho más bajo. Así que creo que es genial si podemos invertir mucho en infraestructura de IA y al mismo tiempo ser bastante eficientes en cómo la usamos para que podamos hacer mucho más. Creo que ambos son importantes, pero es muy bueno. Siento que cada país debería invertir en centros de datos y computación y tener mucha inteligencia que puedan usar para aumentar el PIB del país.

¿Cómo valora la visión europea, algo más restrictiva debido a la regulación?

Hay algunas aplicaciones de la IA que necesitan regulación, sin duda, como los bots de salud mental, clonar a alguien con deepfakes... Ejemplos de que vale la pena mirar desde una perspectiva regulatoria. Pero también hay otras cosas, como nuestro producto Perplexity, que realmente ayuda a la gente a ser mucho más productiva y obtener conocimiento. Vale la pena moverse más rápido aquí y ponerlo en manos de mucha más gente más y crecer rápidamente. Nada es blanco o negro. Solo espero que no lo estropeemos todo con la regulación, sino que nos centremos las aplicaciones que vale la pena mirar y luego dejamos que el resto avance muy rápido.

Al preparar esta entrevista, utilicé Gemini, Copilot y Perplexity para que me sugiriera algunas preguntas. Me gustaría saber si puede imaginar qué cuestión me planteó cada una de las IA.

¿Le preguntaste también cuál sería la respuesta?

No, solo la pregunta.

Es difícil de saber, pero espero que nuestra plataforma haya dado las mejores preguntas. (sonríe)

Copilot me dio siete ideas sobre innovación, alianzas, ética, etc. Gemini preguntaría sobre alucinaciones. ¿Cómo planea abordar este problema, especialmente en el contexto de la búsqueda de información precisa y confiable?

Creo que hay varias partes. Una es cómo hacer que los modelos sigan mejorando. Si los modelos mejoran, son capaces de manejar información incorrecta o incompleta y pueden ir y decirle al usuario "Oye, no tengo suficiente información para responder a esta pregunta" en lugar de inventar cosas. La segunda parte es asegurarse de que la información que tienes no tenga esas inexactitudes y partes incompletas, lo que requiere construir un mejor índice de la web y hacerlo actualizado, y cubrir una amplia gama de fuentes y asegurarse de que se recojan las fuentes creíbles correctas. Trabajamos en ambas cosas, por eso no somos solo una empresa de modelos de base, somos una empresa de búsqueda. Nos preocupamos por las fuentes, la recuperación y el índice tanto como nos preocupamos porque la IA mejore en el razonamiento y la respuesta a preguntas.

La pregunta de Perplexity fue: “considerando su experiencia en DeepMind, Google, OpenAI y ahora como CEO de Perplexity, ¿cómo cree que la búsqueda basada en IA transformará la forma en que accedemos y procesamos la información en los próximos cinco a diez años? ¿Qué papel esperas que desempeñe la perplejidad en esta transformación?”

Creo que la búsqueda nativa de IA ya está transformando muchos datos en esta actividad. Muchas de las preguntas para las que necesitarías acceder a un experto en el tema, ahora puedes simplemente preguntárselas a Perplexity. Te ayuda a prepararte para la entrevista. Me ayuda a prepararme para una reunión de socios. Me ayuda a prepararme. Le pregunto a Perplexity qué preguntas debo hacer para un candidato y reclutando para un rol, a veces busco complejidades para preguntar, como “qué ha dicho el CEO en el pasado, qué soluciones se han adoptado en el pasado”. Simplemente amplía tus horizontes para preguntar cosas de una manera que nunca podrías haber preguntado antes y pensaste. Creo que la velocidad a la que puedes hacer la investigación es tremenda. En los Estados Unidos hay una empresa llamada McKinsey, donde la gente paga a los analistas como cientos de miles de dólares al año. Y todo lo que hacen es hablar con algunos expertos, investigar en la web, preparar un PDF y enviarlo de vuelta. Y ese informe cuesta 2.000 o miles de dólares. Es una locura. A veces una empresa le paga a McKinsey como 100.000 solo para que mire los problemas de la empresa y sugiera soluciones y todo lo que hacen es buscar en la web. Ahora todo eso es como una consulta en Perplexity. No estoy exagerando. Es cierto y la gente ya lo sabe, así que cuando los buscadores profesionales se vuelven mejores y razonar, en lugar de buscar en la web durante media hora, te darán todo el informe al estilo McKinsey. ¿Cuál es el valor de la respuesta? Tremendo, vale como miles de dólares y lo estás obteniendo gratis o por 20 dólares al mes. Es una locura, así que creo que va a interrumpir muchas cosas. Una cosa que todos tenemos en común con los multimillonarios es que todos tenemos solo 24 horas en un día. No importa cuánto dinero tengas: no puedes crear más tiempo. Por eso creo que a todos les gustan las herramientas como estas, porque les devuelve algo de tiempo en lugar de tener que esperar a que alguien vaya a hacer la investigación por ellos. Esa potencia que tienen también está disponible para ti, al igual que Trump no puede usar un iPhone mejor que tú. Todos estamos usando lo mismo. Se trata de cómo lo usas.

Haciendo nuestro el mantra de “el hombre en la ecuación” (man in the loop), ¿qué pregunta se haría a si mismo?

(tras pensar un largo rato) ¿Es esta la última pregunta?