«Lo que tratamos de hacer es imposible», dice Paulo Dimas, vicepresidente de Innovación de Productos de Unbabel. La sala, abarrotada de ingenieros, diseñadores y gerentes de producto, se llena de risas ahogadas.

Es una soleada tarde de viernes, momentos antes de la reunión de personal semanal, y el equipo Labs se congrega para repasar los acontecimientos de la semana. Comparten chucherías japonesas que Paulo ha traído de uno de sus recientes viajes a Japón. Algunos de los ingenieros inspeccionan el paquete rojo tratando de descifrar los extraños símbolos. Ningún miembro del equipo habla japonés con fluidez, pero se comen las golosinas de todos modos.

Un joven ingeniero continúa la presentación del prototipo de la aplicación conversacional y repasa los muchos desafíos a los que deben enfrentarse, y Paulo explica que llegará el día en el que la tecnología de esta aplicación podrá utilizarse para transformar la voz y permitir que cualquier persona pueda grabar frases y reproducirlas traducidas con su propia voz. Lo que intentan hacer es imposible, sí. Pero eso no parece detenerlos.

Paulo lleva un polo marrón de manga larga discreto, a juego con su personalidad. No es alguien que llame demasiado la atención, pero tampoco es tímido ni impenetrable. Por el contrario, habla con el entusiasmo infantil de un entrañable profesor. En cuanto le preguntas en qué están trabajando él y su equipo, se le iluminan los ojos. Es obvio que le apasiona su trabajo.

Todos hablan de los proyectos en los que están trabajando actualmente, bots multilingües, transcripción y traducción, y un bot interno que detecta preguntas habituales y las convierte en preguntas frecuentes. Paulo opina sobre todo ello, ofrece consejos e intercala aquí y allá algunos chistes que son muy bien recibidos. Se nota que se acerca el fin de semana.

Paulo tenía claro desde niño que, de mayor, quería ser científico. Recuerda que veía Space: 1999, un programa de televisión de ciencia ficción que se emitió en los años setenta. «Todos querían ser como John Koenig», dice, el héroe con voluntad de hierro que comandaba la Moonbase Alpha, «pero yo quería ser como Victor Bergman, el asesor científico. Y era mayor, tendría unos sesenta años». Así que, ya desde niño, quería ser el típico científico.

Desarrolló su primer producto comercial a los 14 años. A los 16, investigaba sistemas interactivos con INESC, un instituto de investigación y desarrollo dedicado a la investigación y al desarrollo avanzados de tecnologías informáticas, electrónica, comunicaciones y energía. Después, pasó a dedicarse a la cofundación de nuevas empresas, al desarrollo de proyectos galardonados y al registro de patentes. No obstante, se dio cuenta muy pronto de que era frustrante, si no completamente inútil, crear cosas que nadie utilizaba.

Lograr ese equilibrio entre innovación y utilidad se convirtió en una especie de tema subyacente a lo largo de su vida, una fuente importante de tensión y motivación.

Y esta cuestión es especialmente relevante ahora que está a cargo de la innovación de productos en Unbabel, algo a lo que él mismo denomina «inventar el futuro».

Es necesario equilibrar las ideas descabelladas que miran hacia el futuro con el negocio y la necesidad de aportar. En Unbabel, combinamos ambas cosas. Tenemos el espíritu y la visión necesarios para hacer cosas increíbles en el futuro, pero también cosas que resulten útiles para las personas, ya que nos sentimos en la obligación de ser cada vez mejores.

Dirige el equipo Labs, que se encarga de crear nuevas e interesantes aplicaciones que permitan utilizar la tecnología de Unbabel y que sean acordes con su visión. Se dedican a mejorar aplicaciones ya existentes o a crear algo con lo que el consumidor nunca haya soñado.

Labs fue uno de los primeros equipos de Unbabel que se diseñó para ser multidisciplinar. Consta de ingenieros e investigadores de IA (inteligencia artificial), desarrolladores de software para dispositivos móviles, diseñadores, desarrolladores «front-end» y «back-end» y gerentes de producto. «En cierto sentido, combinamos todas las disciplinas de una manera que nos permite llevar a cabo cualquier tipo de experimentos para futuros productos», dice Paulo Dimas.

Se podría pensar que este grupo heterogéneo de programadores-soñadores trabaja de forma totalmente ajena a la parte operativa de la empresa. Pero el trabajo del equipo Labs no consiste únicamente en mirar hacia el futuro.

Labs aborda tres niveles diferentes de innovación. El primero, el que se basa más en el contexto del negocio, es lo que Paulo denomina «superimpulso». Se trata de analizar nuestros productos de traducción dedicados a la atención al cliente ya existentes y pensar en formas de mejorarlos y perfeccionarlos.

El segundo nivel es la innovación: crear nuevos productos y formatos que puedan beneficiarse de la tecnología de Unbabel. El chat multilingüe en tiempo real y la transcripción y traducción de videos, por ejemplo, que ahora forman parte de nuestras soluciones, se crearon a partir de proyectos de Labs. Cuando un proyecto se vuelve viable, cuando deja de ser un experimento con posibilidades y empieza a convertirse en un producto completo con un claro potencial comercial, Paulo comienza a incubar un equipo. Así es como él lo explica:

Nos hemos dado cuenta de la importancia de incubar equipos en Labs. Cuando decidimos que nuestro equipo tiene todas las disciplinas, cuando tenemos el lanzamiento de ese producto en la hoja de ruta y sentimos que va a ser algo realmente importante, entonces comenzamos a incubar un equipo en Labs, un equipo que después se convertirá en autónomo.

El equipo de vídeo, que se incubó en Labs, ahora es más grande que el propio Labs. Algo deben estar haciendo bien.

A mayor riesgo, mayor recompensa

Y por fin, en el tercer nivel, se encuentran los proyectos más ambiciosos, a los que Paulo también denomina revolucionadores del universo. Son ese tipo de cosas que llaman la atención de la gente, entusiasman a los inversores y protagonizan eventos.

«Son objetivos a los que aplicamos la regla de la multiplicación por diez. Se trata de metas que aún no son posibles, pero creemos que van a ayudarnos mucho a avanzar», dice Paulo refiriéndose a un concepto muy extendido en Silicon Valley que afirma que solo llegarás a triunfar si multiplicas por diez tanto los objetivos que crees que son razonables como las acciones que consideras necesarias.

Este concepto se ha puesto muy de moda últimamente, pero no es algo nuevo. Hace casi sesenta años, en 1962, el presidente John F. Kennedy pronunció un conmovedor discurso en la Universidad de Rice durante el apogeo de la carrera espacial entre Estados Unidos y la URSS. «”¿Pero por qué la luna?”, dicen algunos. ¿Por qué elegirla como nuestro objetivo? (…) ¿Por qué escalar la montaña más alta? ¿Por qué, hace treinta y cinco años, sobrevolar el Atlántico? (…) En esta década, hemos elegido ir a la luna y hacer todas las demás cosas no porque fueran fáciles, sino precisamente por lo difíciles que eran».

En ese momento, nadie sabía cómo lograrlo. La NASA solamente había enviado a un astronauta al espacio con un cohete militar, casi como si se tratase de un hombre bala, así que idear un plan para ir a la luna y volver parecía casi imposible. Cuando trabajas para lograr un objetivo difícil de alcanzar, no puedes basarte en las herramientas, la tecnología o las suposiciones que tienes en ese momento. No vas a lograrlo únicamente a base de fuerza de voluntad. Es necesario que cuestiones tus suposiciones y que encuentres soluciones creativas. Siete años después, en 1969, aunque JFK no vivió para verlo, Buzz Aldrin salió del módulo lunar del Apolo y se unió a Neil Armstrong en la superficie de la luna.

Labs pasa por este proceso creativo y de cuestionamiento de las suposiciones a diario. Paulo recuerda cuando Vasco Pedro, primer ejecutivo de Unbabel y doctor en Tecnologías del Lenguaje por la Universidad Carnegie Mellon, se burló sobre su objetivo de transformar la voz: «Necesitarías a veinte doctores para conseguirlo». En Labs no hay veinte doctores, pero combinan distintas piezas del rompecabezas con el trabajo de código abierto de otros investigadores. «Solo se necesita ayuda con los elementos básicos», afirma Paulo.

Pero, cuando te mueves en un territorio desconocido, es difícil tener referencias que te permitan medir el progreso o el éxito. Paulo y su equipo creen firmemente en los objetivos y resultados clave (OKR, por sus siglas en inglés). Los OKR son unas herramientas que comenzó a utilizar Google y que se han vuelto muy populares en el sector de las empresas emergentes. Al establecer los objetivos que deseas lograr ese trimestre y armonizarlos con los de los miembros del equipo y con los de la empresa, puedes lograr que todo el mundo trabaje de forma coordinada y medir el progreso con respecto a objetivos cuantitativos y tangibles. En el caso de Labs, dichos objetivos podrían ser, por ejemplo, la cantidad de prototipos creados o el número de clientes potenciales interesados en un prototipo.

De B2B a cerebro a cerebro

Pocas ideas son tan «revolucionadoras del universo» como la de transmitir pensamientos de un cerebro a otro. Más que una idea emocionante, se ha convertido en una especie de broma interna en Unbabel. Es difícil no pensar en Paulo cuando surge el tema del «cerebro a cerebro»: ha habido demasiadas presentaciones, conversaciones durante las reuniones de personal de los viernes y parodias en los retiros de la empresa como para no hacer la conexión de inmediato.

«Creo que el futuro del lenguaje estará directamente relacionado con el cerebro», dice Paulo. Una visión que él y Vasco comparten. Tim Urban, el peculiar escritor de los extensos artículos del blog Wait but Why, así como creador de las ilustraciones de trazos sencillos que los acompañan, está de acuerdo. En su ensayo de 40 000 palabras sobre la misión de Neuralink, la evolución del conocimiento, el lenguaje y las interfaces cerebro-máquina, señala que el hombre utiliza una tecnología de 50 000 años de antigüedad cuando se comunica. La misma especie que, de media, cambia su móvil por uno nuevo cada dos años.

El lenguaje no es una forma de comunicación rápida ni sin pérdidas. Al comprimir nuestros pensamientos en el habla, perdemos mucha información. Perdemos contexto, intención y muchos metadatos útiles que ayudarían al receptor a entendernos mejor. Es entonces cuando el receptor añade estos datos perdidos basándose en sus propios prejuicios y experiencias, de forma que el mensaje puede adquirir un significado completamente diferente. Con frecuencia, la pérdida de contexto es irrecuperable.

Pero esa no es la única dificultad. Para Paulo, la velocidad es otro problema: «Si lo pensamos bien, la forma en la que los seres humanos nos comunicamos está muy limitada por nuestros músculos. Solo podemos decir 150 palabras por minuto. Si vamos directamente al cerebro, podemos ser mucho más rápidos».

Y es posible que se logre pronto. Paulo cree que podremos comunicarnos directamente de cerebro a cerebro en este mismo siglo. La tecnología aún no se encuentra en ese punto, pero la innovación no ocurre de manera lineal. Sucede gradualmente y, de repente, súbitamente. «La innovación siempre viene representada por una curva en forma de ese», indica haciendo un gesto con el dedo índice. Comienza lentamente, cuando la tecnología todavía está en pañales y aún no ha salido de los laboratorios universitarios y de los departamentos de I+D. Después, empieza a crecer y a desarrollarse. Tal vez porque la potencia de los ordenadores se haya incrementado. Quizá porque el precio de sus componentes acabe de bajar. O puede que haya un nuevo enfoque para el problema, o que alguien invente una nueva tecnología que permita que esta florezca. Entonces, de repente, ¡bum! Ya no es una idea descabellada en un laboratorio de investigación. Es algo que una gran parte de la población adopta y da por sentado rápidamente.

«Estamos viviendo un momento en el que la curva de la ese está comenzando a crecer exponencialmente», dice. El desencadenante está a punto de suceder, y hay tres cosas que van a contribuir a ello.

La primera, son las mejoras en el aprendizaje automático.

Cada día, se producen impulsos eléctricos que recorren los casi 100 000 kilómetros que componen nuestro sistema nervioso y controlan todo lo que hacemos: los botones fríos que pulsamos cada mañana mientras la cafetera se calienta para saludarnos, el ligero ajuste que hacemos para que no se nos deslicen las gafas negras y cuadradas por la nariz o la risa nerviosa cuando nos presentamos ante un auditorio lleno de investigadores. Sabemos desde hace mucho tiempo que estas órdenes proceden de nuestros cerebros, aunque son extremadamente difíciles de descodificar.

Los neurocientíficos llevan tiempo esforzándose arduamente, y han logrado importantes avances en la mejora de la resolución de estas señales mediante métodos no invasivos. Ningún método es ideal, pero hay uno que es bastante sencillo y accesible, el electroencefalograma o EEG. Los EEG utilizan un pequeño número de electrodos, generalmente entre catorce y cincuenta, que se colocan por toda la superficie del cuero cabelludo (normalmente en un gorro muy característico que recuerda muchísimo a los gorros de baño de los años ochenta) para registrar la actividad cerebral. En la pantalla, se muestran ondas erráticas (al menos para los ojos no entrenados) que representan nuestros patrones cerebrales y los diversos estados de conciencia. Dichas ondas pueden servir para detectar una gran cantidad de afecciones, desde trastornos de ansiedad y depresión hasta epilepsia o diabetes.

Su resolución no es la mejor, ya que los EEG solo pueden detectar la suma de las cargas de millones y millones de neuronas. Pero, gracias a los recientes avances en el aprendizaje profundo y el reconocimiento de patrones, ahora podemos descodificar mejor las señales de nuestras redes neuronales mediante el uso de redes artificiales.

La segunda razón es el número cada vez mayor de neuronas que se escanean simultáneamente. Los electrodos solían fabricarse a mano. Pero, gracias a los avances en las tecnologías de semiconductores, se pudo pasar de electrodos simples a conjuntos de multielectrodos, lo cual permite escanear muchas más neuronas de una sola vez.

Tal y como explica el neurocirujano Ben Rapoport a Tim Urban, «el paso de electrodos de fabricación manual a conjuntos de electrodos Utah fue el primer indicio de que las interfaces cerebro-máquina se estaban introduciendo en un ámbito en el que la ley de Moore podía cobrar relevancia». En los últimos cincuenta años, hemos visto que el número se ha duplicado cada siete años, aproximadamente. En los años ochenta, solo podían escanearse unas docenas. Actualmente, tal y como Paulo averiguó en una conferencia reciente en la NYU, este número está cerca de mil.

«Al escanear más partes del cerebro en tiempo real con resolución, vamos a generar muchos más datos, una información que el aprendizaje automático podrá descodificar para comprender lo que estamos pensando o meditando en términos de lenguaje imaginado. Ahí es donde creemos que las cosas van a avanzar», añade Paulo.

El último factor es el desarrollo de técnicas no invasivas. Hasta ahora, las técnicas que podían obtener un alto nivel de resolución a nivel neuronal solían implicar la utilización de neurocirugía e implantes cerebrales, algo que, bromea Paulo, no todo el mundo está dispuesto a hacer. Se están desarrollando nuevas técnicas que tratan de adoptar nuevos enfoques a la hora de escanear el cerebro de manera no invasiva, y Paulo enumera de forma rápida algunas de ellas: «Algunos están utilizando óptica, luz infrarroja cercana. Otros están experimentando con una especie de red de malla de nanopartículas que se inyectan en el cerebro y crean una red que puede interactuar con distintas neuronas».

Así que, al parecer, Neuralink utiliza «hilos» flexibles. Hace un par de semanas, el 16 de julio, Elon Musk reveló su tecnología al público por primera vez. Estos hilos son más delgados que el cabello humano y pueden contener «hasta 3072 electrodos por conjunto distribuidos en 96 hilos». Además, son mucho más seguros. Musk espera implantar el sistema de Neuralink en un paciente humano a finales del año próximo.

Pero no solo participan las empresas o los laboratorios de investigación. DARPA, la agencia del gobierno de EE. UU. responsable del desarrollo de estas nuevas tecnologías emergentes, también está interesada en el «cerebro a cerebro». Uno de sus objetivos es lograr escanear un millón de neuronas antes de que finalice el 2020. Teniendo en cuenta que estamos a mitad del 2019 y ni siquiera estamos cerca del millón, no parece que eso vaya a suceder. El «cerebro a cerebro» es un objetivo muy ambicioso. Y, se mire por donde se mire, no tiene ningún tipo de aplicación comercial, al menos por ahora. Pero, al igual que ocurre en el caso de DARPA, a Labs también le gusta marcarse objetivos a largo plazo.

Contemplando el cielo nocturno

Inventar el futuro forma parte de la experiencia de Labs. Es una historia tan antigua como la propia ciencia. A lo largo de la historia de la humanidad, muchos hombres se han detenido a contemplar el cielo nocturno y se han hecho preguntas acerca de lo desconocido. Uno de estos hombres fue Galileo.

Hace 400 años, en 1609, Galileo Galilei, un valor en alza en la comunidad científica italiana, escuchó rumores sobre un peculiar instrumento que acababan de inventar los fabricantes de gafas holandeses y que permitía observar objetos lejanos como si estuviesen cerca. Comenzó a trabajar inmediatamente en su propia versión y a experimentar con diferentes lentes y distancias para tratar de averiguar cómo incrementar la capacidad de aumento y crear telescopios cada vez más potentes. Unos meses más tarde, presentó su telescopio ante el senado veneciano para que se utilizase como catalejo y poder detectar naves enemigas sin ser visto.

Pero entonces, Galileo giró su telescopio y dejó de apuntar a la tierra para hacerlo hacia el cielo. Ese año, dibujó la Luna, su superficie rugosa característica y todas sus fases. Unos días después, descubrió cuatro lunas que giraban alrededor de Júpiter. Observó que Venus pasaba por fases, como le ocurría a la Luna. Vio el anillo de Saturno. Encontró estrellas que nadie había visto antes, estrellas invisibles a simple vista. Había un vasto mundo esperando a ser descubierto.

Reconocer a un único individuo por sus logros en la historia de la innovación es absurdo. La innovación se produce mucho más a menudo a partir del esfuerzo colectivo de inventores que basan su trabajo en el de otros investigadores de generaciones anteriores que como resultado de un único momento de genialidad. Esto ha ocurrido en la revolución científica iniciada en la época de Galileo y durante el desarrollo intelectual de la Ilustración, la fiebre mecánica de la Revolución Industrial y la revolución digital de finales del siglo XX.

Galileo desarrolló su trabajo basándose en el de Copérnico, René Descartes y Francis Bacon, quienes, a su vez, tomaron como referencia el de Roger Bacon y Robert Grosseteste. Estos últimos basaron sus descubrimientos en los de Ibn al-Haytham, Al-Biruni e Ibn Sina, quienes se basaron a su vez en el trabajo desarrollado por Aristóteles, Arquímedes y Epicuro. Galileo no inventó el método científico. Lo heredó.

Sin embargo, fue un embajador perfecto, y su enfoque empírico fue la razón por la que fue elegido para encarnar uno de los principios de Labs. En lugar de buscar pruebas que confirmaran una creencia concreta, estaba abierto a seguir cualquier conclusión a la que le condujesen sus experimentos. «Hay que olvidarse de los prejuicios y trabajar con datos, con hechos, con la realidad», dice Paulo.

I+D según las enseñanzas del mundo antiguo

La experimentación es uno de los principios de Labs. Eligieron principios para representar los tres valores de su equipo, valores que les guiarían en los procesos de contratación, las incorporaciones, las sesiones de intercambio de ideas y los esprints de diseño.

Pero el primer principio que escogieron fue precisamente el de los «primeros principios», que se remonta a Aristóteles. Todas sus contribuciones intelectuales provienen de verdades evidentes: la base de todo conocimiento.

Aristóteles creía que debíamos comenzar con nuestras creencias y, a partir de ahí, retroceder hasta encontrar las verdades subyacentes en las que se basan dichas creencias. Los primeros principios nos ayudan a dividir las ideas complejas en partes más pequeñas, que se dividen a su vez en otras más pequeñas, y así sucesivamente hasta llegar a los componentes básicos. Hacerlo puede abrir nuevas perspectivas y soluciones a problemas que, de otra forma, serían muy complejos.

Pero, para que se produzca innovación real, se necesita algo más que definir las bases de nuestro conocimiento y comenzar a crear sobre ellas mediante la realización de experimentos, la recopilación de datos y el seguimiento del experimento hacia donde este se dirija. Se necesita una combinación perfecta de amor por el riesgo (o quizá de aversión a la monotonía), una cierta animosidad hacia el «statu quo» y, tal vez, incluso una muy necesaria pizca de autoengaño para creer que puedes tener éxito donde otros, y posiblemente incluso tú mismo, han fallado.

Uno de los principios que la historia de la innovación nos ha enseñado es que la innovación siempre llega. Y esta es una cita de Eric Schmidt, ex primer ejecutivo de Google: «La innovación proviene de pequeños equipos que tienen ideas nuevas que los gerentes y ejecutivos no entienden».

Paulo y su equipo creen que todas las personas que innovan desafían los supuestos e ideas preconcebidas de la época en la que viven. Deben tener cierto espíritu rebelde. Así que esta es la característica que eligieron como último principio. Para representarlo, eligieron a Gandhi, una elección que no es tan unánime como el principio mismo.

Paulo me muestra una imagen específica de Gandhi. En ella, aparece caminando por una calle de aspecto ordinario, rodeado de hombres con traje, corbata y zapatos elegantes, mientras que Gandhi solo lleva una sencilla túnica blanca y unas sandalias sucias. Parece que está lloviendo. El suelo está brillante, y los hombres con traje, corbata y zapatos elegantes llevan también paraguas. Y sin embargo, si Gandhi se sentía incómodo por la falta de ropa adecuada para la situación, la foto no lo demuestra. Se le ve tranquilo y sereno. Como si no necesitara ningún paraguas.

Para Paulo, esa imagen en concreto ilustra el espíritu de la innovación. Las ideas que los gerentes y ejecutivos no entienden. Cada persona ve a Gandhi de una forma diferente, ya sea como un pacifista idealista, como un mártir revolucionario, como un incitador político o incluso como un apologista del sistema de castas de la India. Era un ser humano complejo, como la mayoría de nosotros, e incluso los eruditos y expertos no son capaces de llegar a una conclusión sobre qué era en realidad Gandhi, o sobre si una persona debe ser una sola cosa.

Programa de descubrimiento

Continuamos la presentación de la demo en esa reunión del viernes, y aparece un proceso de configuración de cuenta. Paulo interrumpe, agitando los brazos en el aire. «¡No, nada de cuentas la primera vez! Que empiecen a utilizar la aplicación, ya crearán una cuenta más tarde».

La experiencia del usuario es algo que el equipo de Labs tiene en cuenta desde las primeras etapas. Su proceso de creación funciona mediante programas de descubrimiento para los clientes, procesos que se inician en la etapa de descubrimiento del producto. Seleccionan a cuatro o cinco clientes potenciales (clientes de referencia, como ellos los denominan) con los que comienzan a trabajar para probar ideas y prototipos. A veces, esos clientes llegan a través de una sugerencia del equipo de ventas. Otras veces, vienen solos, pero la idea en ambos casos es tratar de saber más cosas sobre sus necesidades y dificultades para averiguar cómo satisfacerles.

«Al involucrar al cliente en estos programas de descubrimiento, que duran de tres a seis meses, podemos ofrecerle una solución centrada en sus problemas», dice Paulo. Una vez que ha transcurrido este periodo de tiempo, vuelven a entrevistar a los clientes de referencia para ver si el prototipo satisface realmente sus necesidades. La idea que subyace detrás de todo esto es la de comprobar la viabilidad de mercado de la solución y, después, iterarla rápidamente.

Durante este proceso, Labs siempre aborda los cuatro vectores principales de la concepción de productos:

Paulo explica que ven estos cuatro vectores como los riesgos del producto:

En un programa de descubrimiento para clientes, tratamos de eliminar el riesgo de cada uno de estos vectores. Si es algo que el mercado va a querer, que el cliente va a utilizar, que se puede crear y resulta viable para Unbabel como empresa, entonces pasa a la fase de entrega.

Y lo ideal es hacerlo muy rápido. Labs utiliza a menudo esprints de diseño, una metodología creada por Google Ventures hace unos años que se basa en principios de diseño centrados en el ser humano, la ciencia del comportamiento y la estrategia comercial, todo ello perfectamente empaquetado para que puedas comprimir meses de debates interminables en una sola semana y pasar por todas las etapas de concepción, creación de prototipos, decisión y prueba por parte del usuario.

En lugar de seguir un ciclo de producto normal, donde después de meses de hacer diversas modificaciones lanzas un producto mínimo viable y lo pruebas en el mercado, sigues uno más corto en el que avanzas gracias a las ideas aportadas por el cliente y a los datos claros de las iteraciones del prototipo. Los esprints de diseño también originan mucha tensión creativa en el equipo, lo que termina generando muchas ideas.

Los esprints de diseño tienen incluso su propia guía para que puedas hacer el tuyo.

El lunes, determinarás el problema y elegirás un punto concreto importante en el que centrarte. El martes, esbozarás soluciones competitivas sobre el papel. El miércoles, tomarás decisiones difíciles y convertirás tus ideas en una hipótesis comprobable. El jueves, elaborarás un prototipo de alta fidelidad. Y el viernes, lo probarás con personas reales.

Google Ventures

Todos estos procesos ayudan a Labs a mantener los pies en el suelo y a trabajar de forma armónica con las necesidades de la empresa y del mercado. Aporta un valor tangible y concreto a esta noción de innovación. Les permite mirar hacia arriba y soñar con lo imposible, aunque siempre con los pies en el suelo.

El canto de sirena de la innovación

Pero no es fácil presentar los proyectos en los que están trabajando al resto de Unbabel, a los equipos de ingeniería, marketing de productos o ventas. «Diría que trasladar la innovación al resto de la empresa siempre supone un desafío, sea la empresa que sea», explica. Es crucial disponer de procesos para lograr que el prototipo pase a fase de producción, así como para comunicar el trabajo que están desarrollando y lo que significa para Unbabel y los demás equipos. Lo cual, según él mismo admite, a veces no resulta fácil.

Para abordar esta falta de visibilidad, Labs está creando su propia página para que todos los empleados de la empresa puedan ver en qué están trabajando actualmente, así como para ofrecer información sobre proyectos pasados y futuros.

No importa lo rápido que se muevan las cosas. Siempre da la impresión de que se podría experimentar más y más rápidamente. De eso trata «El dilema de los innovadores», un libro fundamental que narra por qué los líderes del mercado fallan cuando se enfrentan a un nuevo paradigma tecnológico.

De forma innata, las empresas tienden a dedicar sus recursos a las necesidades tangibles de los clientes, a incrementar los beneficios o a funciones o integraciones con las que recuperen rápidamente la inversión. Pero cuando surgen nuevas tecnologías, no tienen cuidadosamente estudiada la adaptación del producto al mercado. Ni los mercados ni el retorno de la inversión son lo suficientemente grandes. Estas nuevas tecnologías no pueden evaluarse en los mismos términos que las que ya han madurado.

Reinventar tus propios productos constantemente, o incluso competir contigo mismo, es algo fundamental en el sector tecnológico. Es por este motivo por el que Paulo siempre recuerda el libro de cultura de Facebook: «Si alguien va a acabar con Facebook, será el propio Facebook».

Es por eso por lo que Labs tiene tres niveles diferentes de innovación, y el motivo por el cual los objetivos a largo plazo, como el de «cerebro a cerebro», son importantes. Aunque estén alejados de la vida diaria y de las responsabilidades de todos los demás empleados, y a veces se les vea como el último elemento de la lista operativa, contribuyen de forma clave a la ventaja competitiva de Unbabel.

Algunas ideas fallarán, está claro. Y, seguramente, algunas ya han fallado. Pero eso no le preocupa demasiado a Paulo.

«Una de las cosas de las que hablamos en Labs es de que el 50 % de las ideas deben fallar. Si no fallan, no estamos arriesgándonos lo suficiente».