La aplicación de notas de IA de Granola se ha convertido en un fenómeno viral en Silicon Valley desde su lanzamiento en 2024. Transcribe automáticamente las reuniones y las convierte en resúmenes útiles. Entre sus clientes hay varias otras empresas de IA muy activas, incluidas Cursor, Lovable y Replit, así como firmas de capital de riesgo como Index Ventures, que lideró una financiación de 125 millones de dólares en marzo, valorando a Granola en 1.500 millones de dólares. La empresa con sede en Londres fue fundada por Chris Pedregal y Sam Stephenson. Pedregal vendió su anterior empresa, la aplicación educativa impulsada por IA Socratic, a Google en 2018.

Aquí habla con el correspondiente global de tecnología de FT, Tim Bradshaw, sobre cómo la IA está percolando a través del lugar de trabajo, qué es como construir encima de modelos que evolucionan rápidamente y las implicaciones de privacidad de los oyentes de IA siempre activos. Tim Bradshaw: ¿Por qué necesitamos un toma de notas con IA? Chris Pedregal: Esto va a sonar ridículo pero si miras la historia de la humanidad... esencialmente lo que los humanos han sido capaces de hacer está definido por las herramientas que usamos. Estoy hablando del lenguaje escrito, la notación matemática y la imprenta. Y sé que es un comienzo un poco ridículo para esta pregunta, pero realmente creo que un cuaderno de notas es una de las mejores herramientas que hemos inventado. Es simple, es confiable, es abierto. Es una forma de nuestra parte para extender nuestra memoria y organizar nuestros pensamientos. La promesa de un cuaderno de notas con IA es que puede escribir toda la parte aburrida por ti, capturar toda la parte rutinaria o detalles específicos que podrían ser importantes cuando vuelvas a revisarlos, pero aún así darte espacio para liderar el pensamiento, decidir qué es importante, tener mejores ideas y mejores pensamientos que sin la herramienta.

TB: Cuando empezaste a usar modelos de lenguaje grande por primera vez, ¿por qué Granola era lo que decidiste construir? CP: Empecé jugando con LLMs ocho o nueve meses antes de que se lanzara Chat GPT [en 2022]. Fue un hermoso momento porque no sentía que todos estuvieran corriendo, así que realmente pude tomar algo de tiempo y jugar. En ese momento, antes de que todos estuvieran hablando de ellos, se volvió muy claro para Sam y yo que todas las herramientas que usamos para el trabajo conocimiento serían reinventadas gracias a estos LLMs. A medida que empecé a construir estos prototipos, se volvió muy claro que las herramientas con una comprensión de quiénes somos, nuestro contexto y lo que estábamos intentando lograr, simplemente llevarían a herramientas mucho más útiles. Incluso hoy en día, [algo como] Microsoft Word, es una experiencia completamente genérica. En dos o tres años, creo que la idea de que tú y yo tengamos la misma experiencia [con] un pedazo de software—que ese software no será personalizado o la experiencia no será adaptada a mí—va a parecer raro. Nuestro primer mazo de presentación era para "el espacio de trabajo consciente del contexto". Luego fuimos como, de acuerdo, ¿dónde empezamos realmente? Resulta que las reuniones son extremadamente ricas en contexto, y la gente hace un muy mal trabajo de capturar y aprovechar ese contexto. Teníamos diferentes ideas que presentamos a la gente, pero sus ojos solo se iluminaron cuando vieron una versión temprana de Granola. La visión siempre ha sido mucho mayor. Era como: ¿cómo podemos realmente usar tu contexto para ayudarte a hacer trabajo? Granola apenas está empezando a hacerlo ahora en los márgenes. Realmente se usa principalmente como una herramienta de captura y recuperación de contexto, menos como una herramienta de acción. Pero eso sigue siendo la visión y sigue siendo lo que trabajamos hacia adelante. Simplemente resulta que capturar notas de reunión es difícil y realmente importante hacerlo bien.

TB: ¿Cómo ha cambiado el mercado de aplicaciones de IA desde que fundaste Granola en 2023? CP: En los primeros días, tuvimos que guiar mucho más para obtener una calidad decente de los modelos tempranos. Los modelos funcionan mucho mejor directamente ahora. También pueden manejar mucho más contexto. Generalmente, la calidad de la salida que vas a obtener sube cuanto más relevante sea el contexto que le das al modelo para realizar la tarea. Diría que en los últimos dos años, muchas empresas, en l...