Así es Buzzy AI, la startup que combina Wikipedia y ChatGPT para potenciar Google
Perplexity, un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial, cuenta con el respaldo de celebrities tecnológicas como Jeff Bezos y con multimillonarios como el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, entre sus usuarios frecuentes. Ahora, su tracción inicial lo pone en curso de colisión con el gigante de las búsquedas.

En agosto de 2022, Aravind Srinivas y Denis Yarats esperaron frente a la oficina del jefe de Meta AI, Yann LeCun, en el bajo Manhattan, durante cinco largas horas, saltándose el almuerzo para tener la oportunidad de darle al profesor de la Universidad de Nueva York una demostración de su programa de IA. Una vez le mostraron cómo su modelo podía buscar en plataformas como LinkedIn, GitHub y Twitter y mostrar contenido que Google no pudo, como las cuentas que respondieron con mayor frecuencia a los tuits de LeCun, quedó lo suficientemente impresionado con la precisión del programa como para invertir.

Fue uno de varios VIP de la tecnología, incluido el científico jefe de Google, Jeff Dean, el ex director ejecutivo de GitHub, Nat Friedman, el cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, y el destacado inversor ángel Elad Gil, que obtuvieron demostraciones personalizadas similares y, en conjunto, invirtieron 3,1 millones de dólares en una ronda inicial de septiembre de 2022. "Fue muy identificable para ellos buscar en su propio Twitter", dijo Srinivas a Forbes.

El dinero le dio a Srinivas, Yarats y sus compañeros cofundadores Andrew Konwinski y Johnny Ho la pista para encontrar una manera inventiva de llevar la IA a la búsqueda. Después de probar varias ideas, llegaron a lo que ahora es Perplexity, un motor de búsqueda conversacional basado en inteligencia artificial utilizado por alrededor de 15 millones de personas para obtener y resumir información sobre cualquier tema en Internet, desde los mejores restaurantes para citas nocturnas hasta el intercambio de regalos de elefantes blancos. Ideas para las zapatillas más baratas a la venta online. Destacado en la lista AI 50 de 2024 de Forbes, Perplexity proporciona respuestas concisas en cuatro a cinco oraciones junto con citas y enlaces a fuentes al dirigir millones de preguntas a una mezcla de grandes modelos de lenguaje, incluidos Claude de Anthropic, GPT3.5 y GPT-4 de OpenAI y Modelos de código abierto como Meta's Llama y Mistral's Mixtral.

“Es casi como si Wikipedia y ChatGPT tuvieran un hijo”, dijo Srinivas, de 29 años, quien se desempeña como director ejecutivo de Perplexity.

En menos de dos años, la animada startup de IA ha recaudado 102 millones de dólares en capital de riesgo de algunos de los nombres más notables de la tecnología, incluido Jeff Bezos, la ex directora ejecutiva de YouTube, Susan Wojcicki, el inventor de Gmail, Paul Buchheit, Tobi Lütke y el ex Microsoft, Bob Muglia. La lista de patrocinadores destacados ha ayudado a la startup, ahora valorada en mil millones de dólares, a ganar credibilidad e impulso mientras atrae a los mejores talentos, más inversores y, lo más importante, millones de usuarios, entre ellos multimillonarios como el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang.

“Creá efectos de bola de nieve”, dijo Srinivas a Forbes. “La gente te toma más en serio”.

“Nunca se puede lograr recrear todo el índice como lo hace Google. Es demasiado tarde… Es como encontrar el camino en un laberinto en el que empiezas con una gran desventaja”, aseguró Aravind Srinivas, director ejecutivo y cofundador de Perplexity.

Desde su lanzamiento en diciembre de 2022, el uso de Perplexity viene experimentando un fuerte ascenso. Cerca de 100.000 usuarios pagan una cuota de suscripción mensual de 20 dólares para acceder a funciones avanzadas de la plataforma, como buscar sus propios archivos cargados y generar imágenes y texto desde cero. Los usuarios de Perplexity también pueden crear su propio “perfil de IA” agregando información como su ocupación, ubicación, gustos y disgustos para obtener respuestas y sugerencias personalizadas. También permite a las personas restringir sus búsquedas a bases de datos específicas, incluidas revistas académicas, YouTube y Reddit. La startup, que tiene alrededor de 20 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, está considerando agregar anuncios nativos al producto permitiendo que las marcas influyan en algunas de sus sugerencias de “preguntas relacionadas”.

Pero todavía se enfrenta al gigante de un billón de dólares que es Google, el primer lugar al que acuden miles de millones de personas en busca de información. Todavía hay muchas preguntas que Google responde mejor que los motores de búsqueda de inteligencia artificial como Perplexity, como sugerir qué programas o películas ver o responder con precisión preguntas sobre un partido de fútbol reciente. Además, el gigante tecnológico tiene una ventaja de dos décadas en la indexación y el scraping de la web. “Nunca se puede lograr recrear todo el índice como lo hace Google. Es demasiado tarde… Es como encontrar el camino en un laberinto en el que empiezas con una gran desventaja”, dijo Srinivas.

Pero Srinivas es optimista porque no considera que Perplexity compita directamente con Google. En cambio, espera que cada vez más personas recurran a Perplexity para encontrar información del tamaño de una pepita para tomar decisiones rápidas en lugar de recibir 10 filas de enlaces azules. La perplejidad brilla especialmente al recuperar información que está oculta en lo profundo de diferentes sitios web, como instrucciones sobre tareas como cómo renovar un pasaporte o resumir largos pasajes de texto como artículos de noticias.

“Nuestro éxito no depende en absoluto del fracaso de Google. La gente puede utilizar Google y Perplexity al mismo tiempo”, dijo Srinivas.

Envío rápido

Srinivas y Yarats se conocieron por correo electrónico en 2020 después de publicar artículos de investigación casi idénticos sobre métodos de entrenamiento de IA con dos días de diferencia en UC Berkeley y NYU, respectivamente. Los dos se mantuvieron en contacto a lo largo de los años, enviándose mensajes sobre los avances en IA, mientras Yarats trabajaba como investigador de IA en Facebook y Srinivas realizaba lo que él llama una “gira mundial completa” trabajando para empresas tradicionales como Google DeepMind y OpenAI.

Era julio de 2022 y la IA se encontraba en su era anterior a ChatGPT. Srinivas y Yarats decidieron asociarse con el ex ingeniero de Quora Johnny Ho y el cofundador de Databricks y ex alumno de UC Berkeley, Andrew Konwinski, para crear una aplicación que utilizaba grandes modelos de lenguaje para crear una nueva experiencia de búsqueda. Pero la tecnología no había llegado a la etapa en la que pudiera generar respuestas elaboradas y relevantes por sí sola. Los cofundadores contrataron contratistas de países como India para escribir plantillas de preguntas y respuestas para entrenar la IA.

Su primer producto, llamado Bird SQL, utilizó la herramienta de generación de código Codex de OpenAI para convertir mensajes de lenguaje natural en código y buscar en bases de datos como Twitter. Lanzada públicamente en diciembre de 2022, la herramienta llamó la atención de luminarias como el cofundador de Twitter, Jack Dorsey, y pudo revelar información como "las personas con las que Sam Altman interactúa más" y “publicaciones principales sobre ChatGPT”.

Cuando Twitter puso fin al acceso gratuito a su API en febrero de 2023, se vieron obligados a probar otra idea: un producto de búsqueda de inteligencia artificial empresarial que pudiera hurgar en Salesforce de una empresa y HubSpotbases de datos y generar información útil para los equipos. El trío recordó la experiencia como “dolorosa” y una “pesadilla”, porque las bases de datos internas no estaban bien documentadas y los modelos de IA no estaban lo suficientemente avanzados en ese momento. “Había que disponer de tres o cuatro ingenieros para ir y corregir errores y eso no nos interesaba en absoluto”, dijo Srinivas.

«Les mencionarás una idea y, un día después, tendrán algo construido».Elad Gil, inversor ángel

En ese momento, ChatGPT había explotado. Los cofundadores vieron la oportunidad de crear una aplicación que abordara su tendencia a crear información objetivamente inexacta mediante la adición de citas. “Las citas son una excelente manera de combinar la búsqueda y los LLM”, dijo Srinivas a Forbes. Ahora, cada hecho que escupe Perplexity se atribuye a una fuente que puede proporcionar más contexto y ayudar a verificar si la respuesta es correcta o incorrecta.

Los fundadores estaban convencidos de que esta nueva idea funcionaría y el inversor Friedman señaló que tenían poco que perder. Friedman recuerda haberle dicho a Srinivas: “Bueno, mira, tu producto es algo irrelevante. Lo peor que puede pasar es que sigues siendo irrelevante”.

El producto final, un motor de búsqueda que escaneaba toda la web en busca de respuestas, parecía completamente diferente de las demostraciones iniciales de Twitter ofrecidas a inversores potenciales. Jeff Dean de Google incluso le señaló el hecho a Srinivas mientras lo felicitaba, recuerda Srinivas. “No creo que Jeff hubiera invertido” si los cofundadores hubieran comenzado por abordar la búsqueda impulsada por IA y tratar de perseguir a Google, dijo.

La capacidad de los fundadores para crear prototipos rápidamente se ha traducido en el envío rápido de nuevas funciones de Perplexity, dijeron los inversores a Forbes. “Les mencionarás una idea y, un día después, tendrán algo construido”, dijo Elad Gil, quien escribió el primer y mayor cheque en la ronda previa a la semilla de Perplexity en agosto de 2022. Friedman también elogió el reloj de la compañía. velocidad. “Me enviaban demostraciones dos veces al día”, dijo sobre los primeros días de la startup.

El equipo, formado por 45 empleados, también ha sido prudente a la hora de gastar su capital al tomar la decisión deliberada de no desarrollar internamente un gran modelo fundamental, que requiere computación e infraestructura costosas. En cambio, Perplexity se basa en modelos de inteligencia artificial de proveedores como OpenAI y Anthropic, cuyas aplicaciones probablemente se abaratarán a medida que se vuelvan más eficientes, dijo Srinivas. La compañía se está enfocando en distribuir las capacidades de búsqueda de Perplexity a través de asociaciones con nuevas empresas de hardware de consumo como Rabbit R1, un dispositivo asistente de inteligencia artificial portátil, y la compañía de teléfonos inteligentes Nothing, que ha dicho que vendió 100.000 de sus últimos teléfonos en el primer día. La estrategia "no le permitirá conseguir mil millones de usuarios", afirmó el inversor Friedman, pero este tipo de asociaciones pueden ayudar a que la empresa crezca.

“Creo que mucha gente apoya a Perplexity porque representa el nuevo actor, el nuevo paradigma, el nuevo producto”, dijo a Forbes. Y si su rápido crecimiento y popularidad entre algunas de las personas de más alto perfil de la tecnología indican algo, parece que la novedad tiene cierto poder de permanencia.

 

*Publicada originalmente en Forbes US