De co-CEO de Salesforce a Sierra: el recorrido de Bret Taylor en la innovación tecnológica | TechCrunch Disrupt 2024
- Aisha Washington
- hace 8 horas
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La carrera de Bret Taylor ha alternado repetidamente entre crear startups y liderar algunas de las empresas más influyentes de Silicon Valley. Ayudó a crear Google Maps, fundó FriendFeed antes de que Facebook la adquiriera, fue director de tecnología de Facebook, creó Quip y finalmente se convirtió en co-CEO de Salesforce después de que esta adquiriera la empresa de software de productividad.
En TechCrunch Disrupt 2024, Taylor explicó por qué dejó ese cargo ejecutivo para cofundar Sierra, una empresa que desarrolla agentes de IA de cara al cliente. Su conversación también abordó el consejo de liderazgo que cambió su carrera, su decisión de unirse a la junta directiva de OpenAI durante una crisis y su visión de cómo la IA generativa podría reorganizar el mercado del software empresarial.
Por qué Taylor dejó Salesforce para crear otra startup
Taylor describió su salida de Salesforce como el resultado de varias consideraciones superpuestas. La decisión fue en parte personal: tras años dentro de grandes organizaciones, sintió que volvía a atraerle el emprendimiento. También fue una decisión intelectual y tecnológica. El rápido desarrollo de los grandes modelos de lenguaje sugería que estaba surgiendo una nueva categoría de software, y él quería participar directamente en su creación.
Según Taylor, los períodos de grandes cambios tecnológicos favorecen a los equipos dispuestos a replantearse las suposiciones establecidas. Las startups pueden comenzar con las capacidades de una nueva plataforma, en lugar de adaptar productos, estructuras organizativas y modelos de negocio creados para una era anterior. Señaló a empresas como Amazon, Google y Salesforce, todas surgidas cuando el navegador y el internet transformaron la informática.
Eso no hizo que dejar Salesforce fuera un rechazo fácil de la empresa. Taylor dijo que, si las circunstancias lo hubieran convertido en su único CEO, habría mantenido un compromiso total. Sigue sintiéndose cercano a Salesforce y describió a Marc Benioff como un mentor importante y una figura paterna en su vida empresarial.
Taylor sugirió que su trayectoria profesional más amplia ha sido moldeada por el aprendizaje dentro de varias culturas de liderazgo distintas. Trabajar para Marissa Mayer, Mark Zuckerberg y Benioff lo expuso a diferentes formas de crear productos, gestionar organizaciones y perseguir objetivos ambiciosos. En vez de presentar sus etapas en startups y corporaciones como opuestas, trató cada una como preparación para la siguiente.
El consejo que cambió su enfoque del liderazgo
Una de las lecciones más decisivas para Taylor provino de Sheryl Sandberg durante su etapa en Facebook. Según Taylor, ella lo desafió a esperar más de los líderes que le reportaban y a dejar de tratar su propia capacidad para completar el trabajo como la medida de una gestión eficaz.
La observación lo obligó a confrontar una identidad construida en torno a la producción personal. Como muchos fundadores técnicamente exitosos, Taylor estaba acostumbrado a resolver los problemas por sí mismo. Ese enfoque puede funcionar en un equipo pequeño, pero se vuelve limitante cuando la responsabilidad de un líder se extiende por toda una organización. A escala, hacer más trabajo individual puede impedir que otros líderes asuman la responsabilidad.
Taylor respondió haciéndose una pregunta diferente cada mañana: ¿qué podía hacer ese día para tener el mayor efecto positivo en Facebook? La respuesta no siempre era escribir código o asumir un proyecto. Podía implicar aclarar una decisión, facilitar el trabajo de otro ejecutivo, resolver un obstáculo organizativo o dirigir la atención hacia una oportunidad descuidada.
Dijo que este cambio lo hizo más eficaz y también más feliz. Para cuando se incorporó a Salesforce a través de la adquisición de Quip, había aprendido a definir su función por el impacto en lugar de por un conjunto fijo de tareas. También adoptó una actitud inusualmente abierta hacia nuevas responsabilidades, procurando aceptar las oportunidades que Benioff le ofrecía.
Para los fundadores, la lección va más allá de delegar. Las empresas cambian a medida que crecen, y la identidad que hizo exitosa a una persona en una etapa puede convertirse en una limitación en la siguiente. Taylor sostuvo que los líderes deben estar dispuestos a revisar cómo se ven a sí mismos a medida que sus organizaciones adquieren nuevas necesidades.
Sierra y la oportunidad en la IA de cara al cliente
El entusiasmo de Taylor por fundar Sierra comenzó con lo que los sistemas modernos de IA podían hacer de repente. Tareas como extraer significado de grandes colecciones de texto, sintetizar información, trabajar entre idiomas, detectar matices y responder de manera conversacional habían pasado de ser problemas de investigación difíciles a capacidades de producto accesibles. Los modelos también comenzaban a demostrar formas limitadas de razonamiento.
Sierra aplica esas capacidades a las interacciones entre empresas y sus clientes. Su plataforma permite a los negocios desplegar agentes de IA que pueden responder preguntas, facilitar compras y ayudar a resolver problemas técnicos o relacionados con cuentas. Taylor presentó la oportunidad como algo más importante que mejorar el conocido chatbot de atención al cliente.
Los chatbots tradicionales por lo general siguen guiones estrechos y a menudo fallan en cuanto una solicitud se sale de una ruta predefinida. Taylor contrastó esa experiencia con los productos más recientes de IA generativa, que pueden interpretar un lenguaje variado y mantener intercambios más naturales. La ambición de Sierra es dar a las empresas un agente que pueda actuar como un representante digital competente, en lugar de limitarse a redirigir a los usuarios a artículos de ayuda.
En el momento de la entrevista, Sierra había anunciado una ronda de financiación de 175 millones de dólares con una valoración de 4.500 millones de dólares. Taylor sostuvo que el valor de la empresa dependería en última instancia de los resultados en producción, no de demostraciones pulidas. Sierra trabajaba con grandes empresas y marcas de consumo, incluida ADT, en agentes destinados a interacciones reales con clientes.
Ese enfoque refleja una prueba práctica para la IA empresarial: ¿puede resolver un problema de forma fiable en un entorno operativo complejo? Para Taylor, la novedad técnica solo importa cuando produce mejoras medibles para los clientes y las empresas que los atienden.
De sitios web y aplicaciones a agentes de IA de marca
Taylor espera que las interfaces conversacionales se conviertan en un canal importante para los negocios digitales. Actualmente, las empresas invierten mucho en sitios web y aplicaciones móviles porque esos productos median gran parte de la relación con el cliente. Él cree que los agentes de IA podrían llegar a captar un nivel comparable de atención e inversión.
El argumento económico es importante. El servicio asistido por personas puede ser costoso, lo que ha alentado a las empresas a dirigir a la gente hacia herramientas estáticas de autoservicio. La IA podría reducir lo suficiente el coste de una conversación como para hacer que la asistencia receptiva esté disponible para muchas más interacciones. Esto podría incluir texto, llamadas telefónicas o experiencias de pulsar para hablar, en lugar de una sola ventana de chat.
En la visión a más largo plazo de Taylor, el agente de una empresa se movería entre interfaces conservando su marca, conocimiento, políticas y capacidad de actuar. Un cliente podría acceder al mismo servicio subyacente a través de WhatsApp, un altavoz inteligente, auriculares, un sitio web u otro dispositivo. El agente representaría más que un departamento de soporte; podría convertirse en una capa unificada de toda la experiencia del cliente.
El desafío consiste en hacer que esa experiencia sea fiable. Un agente que representa a una empresa debe hacer más que generar lenguaje plausible. Necesita seguir las reglas de la compañía, conectarse a sistemas operativos, completar acciones autorizadas y comportarse de forma coherente en distintas situaciones.
Incorporarse a la junta directiva de OpenAI durante una crisis
Taylor también habló de su decisión de incorporarse a la junta directiva de OpenAI después de que la destitución de Sam Altman en noviembre de 2023 desencadenara una crisis institucional. Dijo que consideró cuidadosamente el compromiso, incluido el tiempo que podría requerir, antes de concluir que estaba en posición de ayudar a estabilizar una organización que, de otro modo, podría desintegrarse.
La elección fue tanto personal como profesional. Taylor reconoció que el trabajo de Sierra y su propio regreso al emprendimiento habían sido posibles, en parte, gracias a avances asociados con OpenAI. Esa conexión le dio un sentido de responsabilidad cuando la organización afrontaba un futuro incierto.
Taylor no afirmó que su participación por sí sola salvara a OpenAI. En cambio, dijo que actuó con base en la información disponible y que no se arrepentía de la decisión. Desde que se incorporó, había ayudado a conformar una junta directiva sustancialmente diferente y había visto a la organización seguir lanzando nueva tecnología significativa.
Describió a OpenAI como varias entidades a la vez: una organización sin fines de lucro guiada por una misión, un laboratorio de investigación y una empresa tecnológica de crecimiento excepcionalmente rápido. Estas identidades plantean difíciles cuestiones de gobernanza. Su objetivo declarado de garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a la humanidad coexiste con los enormes requisitos de cómputo, necesidades de capital y presiones operativas que implica desarrollar modelos de frontera.
Taylor no ofreció una respuesta sencilla sobre cómo deberían evolucionar las estructuras sin fines de lucro y comerciales de OpenAI. Sus comentarios, en cambio, pusieron de relieve la tensión central: la organización debe financiar y gestionar el desarrollo a una escala extraordinaria mientras sigue rindiendo cuentas ante una misión más amplia.
Cómo el mercado de la IA podría asemejarse a la computación en la nube
Taylor comparó la economía de la IA en desarrollo con el mercado de la computación en la nube. En esa analogía, los proveedores de modelos fundacionales ocupan una posición similar a la de plataformas de infraestructura como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Ambas capas exigen una inmensa inversión de capital y proporcionan bases técnicas sobre las que otras empresas construyen.
Una segunda capa suministra herramientas, servicios de datos e infraestructura de desarrollo. Por encima de ella, las empresas de aplicaciones empaquetan la tecnología en soluciones para usuarios e industrias concretos. Taylor situó a Sierra en la experiencia del cliente, al tiempo que citó como ejemplos de otras categorías especializadas productos centrados en ámbitos como el desarrollo de software y el trabajo jurídico.
Esta estructura importa porque la mayoría de las empresas no quiere en última instancia tecnología en bruto. Quiere una solución fiable para un problema empresarial. Aunque desarrollar internamente puede parecer atractivo al principio, el costo total incluye mantenimiento, integración, seguridad, cambios continuos en los modelos y talento de ingeniería escaso. Por lo tanto, la misma lógica que impulsó la adopción del software como servicio podría aplicarse a las aplicaciones de IA.
Taylor espera que la competencia siga siendo intensa. Comparó el entusiasmo actual con el período de las puntocom, cuando muchas empresas buscaban oportunidades similares, pero solo un número menor creó negocios duraderos. El acceso a un modelo no generará por sí solo una ventaja defendible. La calidad del producto, el empaquetado, la distribución, la ejecución técnica y los resultados para los clientes influirán en qué empresas perduran.
Para Sierra, eso significa que su ventaja competitiva no puede basarse en la amplia popularidad de la IA. Debe provenir de atender bien a clientes complejos y de mejorar las interacciones de los consumidores que a esos clientes les importan.
Construir Sierra como una empresa independiente
Taylor ha vendido dos startups anteriores: FriendFeed a Facebook y Quip a Salesforce. Ese historial plantea naturalmente dudas sobre si Sierra se está construyendo para otra adquisición.
Su respuesta en Disrupt fue directa: Sierra tiene la intención de seguir siendo independiente. La afirmación encaja con la escala de la oportunidad que describió. Si los agentes conversacionales se convierten en una interfaz principal entre las empresas y los clientes, la categoría podría sostener una importante empresa de software independiente.
El recorrido de Taylor también revela un patrón consistente bajo sus títulos cambiantes. Le atraen los momentos en que una nueva plataforma informática vuelve inestables los supuestos establecidos. Por lo tanto, su paso de Salesforce a Sierra fue menos una ruptura con su carrera anterior que un regreso a su tema recurrente: entrar pronto en una transición tecnológica, aprender qué hace posible el nuevo medio y construir para el mercado que podría seguir.
