Bhargav Sosale sobre la erradicación de la ceguera evitable con tecnología, ganando contra el crecimiento exponencial de AI y AI de Google - E23
A medida que la compañía se hizo más grande, la visión de la compañía y la visión del CEO no importaban tanto como asegurarse de que los empleados estén contentos donde están, y lo que la compañía está haciendo también debe ser mejor para las carreras de todos los que trabajan para la empresa : Bhargav Sosale
Bhargav Sosale es el cofundador de Medios Technologies , una startup construyendo herramientas de IA para detectar condiciones de retina. Implementa sus algoritmos en cámaras de retina portátiles que cada médico general puede pagar. Utilizando la inteligencia artificial para analizar imágenes del ojo humano, Medios puede detectar de manera segura la retinopatía diabética (DR) en sus primeras etapas para prevenir la pérdida de visión en los pacientes y generar resultados instantáneos para un examen de fotos de fondo. Fundada en 2017 en Entrepreneur First y respaldado por SG Innovate , Medios ha comenzado a trabajar con los principales hospitales para probar su software. Hoy, Medios está siendo utilizado por médicos y programas de salud comunitaria en toda la India, y ha examinado a más de 30k pacientes. En 2019, Medios fue adquirido por Remidio Innovative Solutions , una compañía líder de dispositivos oftálmicos con sede en India.
Anteriormente, Bhargav cofundó Lisn, una aplicación de transmisión de música que proporciona a los usuarios una experiencia de transmisión y audición de música colaborativa en tiempo real. En su apogeo, Lisn tendía en la caza de productos , estaba superando 1000 descargas por semana, se transmitieron más de 120k canciones, y la aplicación fue utilizada por más de 10,000 usuarios.
Bhargav también ha publicado la investigación de aprendizaje automático revisado por pares en Springer , y ha presentado su investigación en la de agentes autónomos y sistemas de múltiples agentes [AAMAS] en Europa. Se ha graduado con un título en informática de la Universidad Tecnológica de Nanyang .
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Jeremy Au: [00:02:03] bueno tenerte, Bhargav.
Bhargav Sosale: [00:02:05] Hola, muchas gracias por invitarme hoy.
Jeremy Au: [00:02:07] Sí, es increíble verte después de la adquisición y verte al otro lado de las cosas.
Bhargav Sosale: [00:02:15] Sí. En realidad ha sido bastante surrealista, para ser honesto. La mitad de mí, creo, parece que nada realmente ha cambiado después de la venta de la compañía, y luego la otra mitad fue como, oh wow, todo es diferente ahora. Probablemente también lo revisaste. Puedes obtener de lo que estoy hablando.
Jeremy Au: [00:02:29] Creo que hay una parte de ti como fundador y operador donde todavía estás administrando el negocio, por lo que eso nunca ha cambiado. La otra parte es que ya no eres el dueño de ella. Entonces, como resultado, no eres un no ejecutivo, y esa es una posición interesante en la que me hiciste reflexionar en los últimos 10 segundos.
Bhargav Sosale: [00:02:46] Lo que es súper interesante es, este es, creo, mi segundo trabajo real. Desde que he estado comenzando una empresa, siempre he sido el fundador y el que está detrás de ella, y excepto por una pequeña temporada justo después de graduarme de la universidad, creo que esta es la primera vez que he empleado en otro lugar después de la adquisición. Eso también ha sido algo a lo que me he estado acostumbrando.
Jeremy Au: [00:03:05] Bueno, definitivamente vamos a sumergirnos en eso, y solo vamos a ir y tener la oportunidad de compartir su viaje a un alto nivel para aquellos que no han tenido la oportunidad de conocerte.
Bhargav Sosale: [00:03:17] Desde que era un niño, siempre he querido hacer felices a las personas y cambiar sus vidas de alguna manera. Entonces, cuando tenía 14 años, comencé en realidad como músico. Me uní a una banda en la escuela secundaria y en realidad crecimos bastante en la India. Estábamos de gira por el país. Estábamos jugando con conciertos agotados frente a miles de personas.
En realidad, ni siquiera había considerado tecnología o startups. No sabía nada al respecto hasta que salió la película, la red social . Vi eso y pensé, espera, así que tienes a este tipo sentado en un dormitorio en Harvard, cambiando la forma en que funciona todo el mundo y está creando como grandes cantidades de impacto. Aquí como músico, todavía puedo hacerlo a pequeña escala, pero con la tecnología, puedo escalarlo incluso a mil millones o 7 mil millones de personas, todos en el mundo.
Eso es lo que despertó mi interés. Así que decidí estudiar informática. Ahora el gobierno de Singapur fue lo suficientemente amable, me dieron una beca y me pidieron que fuera a estudiar a NTU. Vine a Singapur y esa fue la primera vez que aprendí a codificar. Porque sabía que quería entrar en crear impacto a través de la tecnología, y las nuevas empresas eran en realidad uno de los mejores medios para ese fin.
Así que pasé aproximadamente un año después de graduarme, donde también hice una investigación de aprendizaje automático con mi profesor en NTU. Quería que hiciera un doctorado, y fue entonces cuando rechazé esa opción. Me uní a una compañía llamada Feature, que era como un Foursquare para Singapur. Me uní allí porque pensé que el equipo era tremendo. En realidad, el CEO de esa compañía es ahora el presidente de la venta en Indonesia, que es un unicornio.
Aprendí mucho de ese equipo sobre cómo construir productos desde una idea, hasta el lanzamiento y todo lo que lo rodea. ¿Cómo adquiere su primer conjunto de usuarios? ¿Cómo logras el ajuste del mercado de productos? Aprendí mucho de eso.
Creo que después de eso fue cuando decidí bucear y construir mi propia empresa, ¿verdad? Funcionó como un momento oportuno porque tenía un proyecto paralelo que era una aplicación que te permite escuchar música con tus amigos. Construí eso porque mis amigos y yo queríamos usarlo, y una vez que nos pusimos eso y comenzamos a usarlo, nos encantó. Estábamos como, oye, hagamos esto a tiempo completo. Lo ponemos en la App Store y diría que explotó en los primeros días.
Estábamos obteniendo en realidad alrededor de 1000 a 2.200 descargas cada semana. De hecho, tendimos en tendencia en la búsqueda de productos. Tuvimos un grupo de usuarios en el valle y México y España. Creo que esa fue mi primera muestra, está bien, mira, en realidad estoy creando el impacto en el tipo de escala que quería hacerlo. Si bien esa compañía no funcionó por muchas razones, pero una de ellas, en realidad éramos fundadores muy inexpertos. No sabíamos cómo construir un negocio, solo sabíamos cómo construir productos. Nos afinamos eso, pero fue entonces cuando sabía, está bien, construir una empresa era para mí.
La segunda vez, fue recomendado a EF por un amigo que estaba en la cohorte SG2. Para aquellos de ustedes que no saben, EF es un acelerador/inversor que invierte en personas, no en empresas. Así que me recomendaron a la cohorte SG2, tomé el proceso de la entrevista y entré. Fue entonces cuando construí mi segunda compañía, que era una compañía de atención médica que analiza las fotografías del ojo y diagnostica enfermedades oculares.
Construí eso con mi cofundador, Florian , a quien conocí en EF. Bueno, en resumen, han pasado tres años desde que construimos la compañía. De hecho, hemos vendido esa compañía. Hemos tenido algunas historias de guerra en las que nos enfrentamos a Google , compitiendo directamente contra ellas, pero estamos contentos con la forma en que resultan las cosas. Vivimos en un centenar de clínicas diferentes en India, un programa de detección del gobierno estatal diferente de Akella estatal en un estado de la India, y también estamos siendo utilizados por una ONG muy grande llamada Foundation de la Visión de la India.
Así que hemos venido bastante desde entonces. Creo que nuestro objetivo original comenzó esta compañía era prevenir la ceguera, y creo que estamos en camino de hacerlo realidad. Ahora, después de vender, lo estamos haciendo con nuestra empresa matriz.
Jeremy Au: [00:06:52] Qué viaje tan increíble. ¿Cómo empezaste por primera vez en el viaje de inicio? ¿Cómo atrapaste el error?
Bhargav Sosale: [00:07:00] Bueno, hay dos aspectos en general con nuevas empresas. Creo que se remonta a lo que dije anteriormente, siempre he querido crear impacto y mejorar la vida de las personas. Puedes hacerlo de muchas maneras. Al principio estaba haciendo eso como músico, pero en el camino me di cuenta de que las startups tenían mucha más influencia. Cuando vi que dos personas con computadoras en sus dormitorios podrían crear este tipo de impacto y las nuevas empresas eran la forma de hacerlo, comencé naturalmente inclinándome hacia las startups también. Creo que ese es el punto donde atrapé el error, porque es muy adictivo.
Ojalá pudiera compartir mi pantalla. No sé si puedo. Pero creo que cuando construimos la aplicación de música, Lisn, y lo sacamos para que la gente ve y usamos, comenzamos a recibir un montón de correo de fanáticos. Fue una locura. Creo que fue una aplicación que te permite escuchar música con tus amigos, esa fue la primera aplicación que construimos, y la gente comenzó a enviarnos correos electrónicos diciendo: "¿Sabes qué? Has ayudado a guardar mi relación con mi novio de larga distancia". Y recibíamos docenas de estos correos electrónicos de manera regular. Yo estaba como, wow.
Porque siento que el viaje de inicio se refuerza. Atrapas el error porque tienes una idea de lo que puedes hacer a través de las startups, pero luego, mientras lo haces, comienzas a obtener estos pings de refuerzo, ya sea un cliente realmente feliz o alguien que te diga que su producto ha cambiado su vida, ¿verdad? Esos pings de refuerzo me dieron golpes de dopamina, como si me hicieron querer seguir haciéndolo más.
Jeremy Au: [00:08:19] ¿Quién fue influyente para usted al comenzar el viaje de inicio?
Bhargav Sosale: [00:08:23] Esa es una muy, muy buena pregunta, en realidad. Así que puedo pensar en algunas personas diferentes, pero una persona que puedo decir que tuvo un profundo impacto es un compañero universitario mío. Su nombre es Pulkit Jaiswal, ¿verdad? En realidad no estamos en contacto ahora. Quiero volver a estar en contacto con él en algún momento.
Cuando estábamos en la universidad, él era, diría, el atípico de cada estudiante. Sabes, en Singapur, la universidad se trata principalmente de, oh, tenemos que obtener las mejores calificaciones. Tenemos que hacer todos los ECA para verificar algunas casillas para que obtuviéramos un trabajo en un banco, y yo también estaba en ese camino inicialmente. Pulkit era un completo atípico, ¿verdad? Él fue del tipo que finalmente abandonó la universidad porque un día dijo: "Oye, ¿sabes qué? Quiero mudarme a Silicon Valley y comenzar una compañía".
Para alguien que era, creo que en ese momento, 18 o 19 años, para poder decir y hacer eso, me pareció absolutamente ridículo. Pensé, espera, ¿cómo vas a hacer eso? ¿Tus padres van a apoyarlo? ¿Qué pasa con el dinero? ¿Qué pasa con el resto de tu vida?
Era muy indiferente. Él dice: "¿Sabes qué? Voy a hacer esto". Así que fue al valle y en realidad comenzó una compañía allí. Se convirtió en un finalista de Thiel 20 de 20. Regresó a Singapur después de eso, creo, una vez que su visa salió corriendo, porque estaba en visa de turista allí. Así que regresó, y creo que tenía un pueblo y me contó sobre su viaje.
Incluso entonces, todavía era muy, muy escéptico. Yo estaba como, ¿me estás mordiendo? Como si estuvieras parte del Thiel 20 de 20 , solo dejó tu vida habitual, renunciaba, abandona la universidad, hace esto, ¿verdad? Estaba muy sorprendido. Nuevamente dijo: "No, esto es lo mejor para mí, y estoy creando el tipo de impacto que siempre he querido crear". Fue entonces cuando pensé, está bien, hay algo más en esto.
Nuevamente, fueron los pings de refuerzo. Regresó a los Estados Unidos y luego regresó nuevamente después y me puse al día con él. Esta vez se estaba preparando para comenzar otra compañía, que se llamaba Garuda Robotics . En realidad es una compañía bastante grande en Singapur. Él dijo: "Hola, estoy comenzando esta segunda compañía con Drone Tech, y lo estoy haciendo con el profesor Mark Yong ". Pensé, espera, ¿realmente convenciste a un profesor de nuestra escuela para que abandonara y comience una empresa con usted? ¿Por qué haría eso? Él dijo: "No, está entusiasmado con la visión y quiere hacer esto conmigo". Hablé con Mark, y Mark dijo que no estaba abandonando, renunciaba a NTU como profesor para seguir adelante y construir esta compañía.
La tercera vez que sucedió también fue, construyó la compañía por un tiempo, nos volvimos a encontrar unos meses después, y acaba de cerrar una ronda de fondos. No puedo recordar la cantidad exacta de fondos, pero fue entonces cuando me di cuenta, está bien, miré, tengo que salir, para salir de mi trasero y lo que la sociedad te empuja como una forma de vida muy tradicional. Las casillas de verificación sociales tradicionales probablemente no sean la mejor manera de hacer las cosas cuando he visto mucho más éxito con personas como Pulkit que han sido muy atípicas en su pensamiento.
Así que le daría mucho de ese crédito en términos de ayudarme a dar forma a mi mentalidad básicamente diciendo que no debería seguir lo que la sociedad me dice que haga. Por supuesto, otras cosas reforzaron eso. Muchos libros que leí reforzó eso. Pero yo diría que ese fue probablemente el primer momento.
Jeremy Au: [00:11:22] ¿Qué has aprendido sobre el liderazgo en el camino?
Bhargav Sosale: [00:11:25] Esa es una muy buena pregunta. Creo que lo que he aprendido sobre el liderazgo es que no hay una definición singular de liderazgo. Lo que es liderazgo para una persona puede no ser liderazgo para otra persona. Cambia de persona a persona, de contexto a contexto, dependiendo del tipo de empresa, la etapa de la empresa en la que se encuentra.
Una de las cosas que siempre creí cuando era niño era, oye, un líder es alguien que es como el jefe. Él dice algo, todos dicen, wow, si este tipo lo dijo, debemos hacerlo. Ahora que he crecido mucho y con suerte más sabio, siento que el liderazgo es algo contrario, donde veo que los líderes son aquellos que sirven a su gente y actúan en los mejores intereses de su gente y no ellos mismos.
En una startup en la etapa temprana, he visto ese liderazgo, al menos creo que en este momento se trata principalmente de tener una visión tan convincente y emocionante y ser muy apasionado por por qué estás haciendo lo que estás haciendo que es infeccioso para todos los que te rodean que se detienen en esa visión. Creo que eso era lo que creía que el liderazgo era en una compañía de etapas tempranas.
Ahora, a medida que la compañía se hizo más grande y comenzó a tener 10 empleados, 20, 50, 100 empleados, las cosas comenzaron a cambiar allí donde de repente tiene que comenzar a preocuparse por sus empleados y su bienestar. Asegúrate de que estén felices. Asegúrese de estar, yo diría, contentos con sus vidas. Tenemos que asegurarnos de que la visión de la compañía y la visión del CEO ya no importen tanto, ya que se trata de asegurarse de que los empleados estén contentos donde están y lo que la compañía está haciendo también debe ser mejor para las carreras de todos los que trabajan para la compañía , porque ahora esas son preguntas que están surgiendo.
Estoy en el proceso de resolver realmente todo esto, para ser honesto, porque para mí, el liderazgo siempre ha sido accidental. Siempre he sido el tipo de persona que dice, oye, realmente quiero hacer esto. Voy a hacer todo. Soy muy apasionado por eso y lo iré detrás. Creo que hasta ahora ha sido infeccioso y otras personas me han estado apoyando por eso y así. Pero como ahora estoy lidiando con un mayor número de personas que trabajan conmigo, todavía estoy descubriendo cómo es el liderazgo aquí.
Jeremy Au: [00:13:25] ¿Qué obstáculos enfrentaste personalmente y cómo los superaste?
Bhargav Sosale: [00:13:28] Diría que tenía muchos tipos diferentes de obstáculos, por supuesto. Diría que uno de los mayores obstáculos, diría, fue social/parental. Vengo de un fondo bastante tradicional, ¿verdad? Mi papá es médico. En realidad, todos en mi familia son médicos. Me enfrenté a la misma opción cuando estaba en clase. Mis padres eran como, oye, ¿quieres ser ingeniero o quieres ser médico? ¿Qué es lo que quieres hacer? Tenía esas dos opciones frente a mí.
Comenzar una empresa era algo que simplemente no estaba sobre la mesa, ¿verdad? Ni siquiera fue considerado. Cuando les dije a mis padres, oye, ¿sabes qué? No quiero trabajar. Tuve mi primer trabajo después de la universidad, y les dije a mis padres que no quiero hacer esto. Quiero comenzar mi propia empresa y ver a dónde va.
Mis padres pensaron, bueno, creo que al principio, pensaron que era una broma. Entonces dicen, oh, ¿hablas en serio? ¿Pero qué hay de tu futuro? Tienes un título de NTU, ¿y qué hay de todo esto? Puedes conseguir un excelente trabajo de pago, ¿por qué no te relajas y disfrutas la vida? ¿Por qué quieres comenzar una empresa?
Es interesante, porque tenían muchas preocupaciones diferentes. Creo que Financial fue una parte de eso. Siempre escucho de mi madre: "Oh, deberías disfrutar de la vida. Puedes ganar tanto dinero, ¿por qué quieres seguir adelante y tomar todos estos riesgos construyendo una empresa?" ¿Bien? Entonces esa fue una parte de eso.
Creo que la segunda cosa fue la inestabilidad general. Muchas personas que prueban empresas, el 99% de las empresas fallan. Incluso aquellos que les va bien todavía corren el riesgo de cerrar en caso de que tengamos una recesión económica, por ejemplo. Entonces siempre están como: ¿no querrías algo que no sea tan lucrativo financieramente como construir una empresa, pero ¿preferirías tener algo que sea mucho más estable? ¿Bien?
A veces le decía a mi madre: "Oye, ¿sabes qué? Tengo un 1% de posibilidades de convertirme en multimillonario al construir una empresa". Mi madre dice: "¿Quieres un 1% de posibilidades de ser multimillonario, o preferirías tener un techo sobre tu cabeza todos los días por el resto de tu vida, y hay un 99% de posibilidades de eso".
Definitivamente enfrentaría mucha presión de mis padres con respecto a eso. Creo que, curiosamente, también veo un nuevo ángulo ahora. Cuando comencé a construir la compañía y comencé a ampliarlo, una cosa que nos dimos cuenta de que mi madre y mi papá están muy preocupados por cuánto poco tiempo me queda. Así que ahora es como, "Está bien, así que has hecho esto, has vendido tu empresa, pero ¿por qué todavía quieres seguir haciendo esto? Mira cuánto tiempo tienes. No tienes tiempo para tu familia. Porque ahora la preocupación financiera es mucho menor, pero sí, ahora han encontrado este nuevo ángulo.
Siento que tenemos que seguir administrando las expectativas de la sociedad sobre nosotros. Si no fueran mis padres, podría haber dicho fácilmente, sí, no me importa, voy a hacer lo que quiero de todos modos. Pero debido a que me han criado desde que era niño, siento que un obstáculo es que tengo que manejar sus expectativas para ellos, y de manera similar con mi esposa también . Quiero decir, pero han sido extremadamente solidarios, han estado comprendidos, pero sigue siendo algo que ha sido un obstáculo.
Jeremy Au: [00:16:09] ¿Qué apoyo o recursos recomendaría para otros que miran un viaje similar al suyo?
Bhargav Sosale: [00:16:16] Definitivamente puedo compartir algunos recursos que me ayudaron mucho cuando estaba comenzando, ¿verdad? Creo que una de las primeras cosas que me metió en este viaje, o ayudó, fue básicamente Paul Graham y todos los ensayos en su sitio web. Creo que sus ensayos, hoy, son algo en lo que todavía reflexiono, los relego mucho. Hubo un ensayo particular sobre cómo generar riqueza. De hecho, le debo mucho a esas lecturas.
Aparte de eso, hay alrededor de tres libros más que definitivamente puedo recomendar. Entonces, en realidad, cuatro libros más que definitivamente recomendaría. Entonces, uno de ellos es de cero a uno, de Peter Thiel . Creo que hace un gran trabajo para hablar sobre el panorama general de la economía y cómo eso se relaciona con los edificios de la compañía. Realmente habla sobre cómo las empresas realmente pueden cambiar el mundo y qué separa a las mejores empresas de las peores.
Me gusta que también toque mucho sobre la psicología y ciertas creencias que él, como el pensamiento contrario, que fueron muy nuevos para mí hasta que leí el libro. Siento que eso me ayuda a ser un mejor fundador y ser una mejor startup, si es una palabra, ¿verdad? Definitivamente, seguro, cero a uno de Peter Thiel.
Otro libro que realmente me gustó fue que no eres tan inteligente por David McRaney . Para mí, vengo de un fondo puramente tecnológico, ¿verdad? Creo que durante mucho tiempo, soy introvertido, fui un nerd muy estereotípico que se sentó frente a su computadora y codificó todo el tiempo. Comprender a las personas y empatizar con ellas, comprender por qué actuamos como lo hacemos, por qué pensamos como lo hacemos, fue muy, muy nuevo para mí. Muchas veces, creo que tiene sentido, ¿verdad?
Para mí, en realidad tuve una ruptura donde una chica había dicho algo como: "No eres tú, soy yo". Pensé, si no soy yo, ¿por qué estás rompiendo conmigo? Eso no tiene sentido lógicamente. Nunca entendí a la gente, ¿verdad? En absoluto.
Así que creo que el libro, no eres tan inteligente, me enseñó mucho sobre la psicología. Era la primera vez que escuchaba la palabra de sesgo. No sabía qué era hasta que leí ese libro. Entonces me enseñó mucho sobre las tendencias humanas, nuestros sesgos, nuestras falacias lógicas. Me ayudó a comprender mejor a las personas, lo que me ayudó a construir mejores productos para ellos.
El otro libro que realmente me gustó fueron los principios de Ray Dalio . Entonces, lo que realmente me gustó de este libro fue que reforzó muchas de las cuales aprendí cosas. Personalmente, siempre creí que somos como redes neuronales, nuestros cerebros son como redes neuronales y como algoritmos de aprendizaje automático. Tenemos un cierto conjunto de creencias, tomamos una acción basada en esas creencias. El mundo responderá de una manera que nos dirá que nuestras creencias son correctas o que nuestras creencias son incorrectas, y aprenderemos de eso y cambiaremos esas creencias. Esto es exactamente como funciona la red neuronal, y ese libro esencialmente habla de eso.
Creo que hubo un último libro, que fue titular de Oren Klaff . Lo que ese libro hizo realmente, muy bien para mí fue que fue capaz de desglosar el aspecto emocional de hacer la venta, aspectos emocionales de hacer un lanzamiento. Que yo, nuevamente, como alguien de un entorno completamente tecnológico, creo que necesitaba leer eso para comprender mejor cómo lanzar mejor a los inversores, cómo vender mejor a los empleados. Como fundador, siempre estás vendiendo, ¿verdad? Entonces me enseñó cómo hacer esa venta sin importar a quién vendamos.
Jeremy Au: [00:19:22] En su publicación de Medium viral sobre cómo se enfrentó a Google y ganó en este espacio de IA Health, ¿qué piensa sobre eso? ¿Cómo reflexionas sobre ese viaje de inicio contra un gigante y saliendo del otro lado?
Bhargav Sosale: [00:19:38] Esa es en realidad una muy, muy buena pregunta. En realidad, mucha gente me ha preguntado esto antes. Creo que una de las cosas más importantes que ahora me doy cuenta en retrospectiva es que cuando originalmente estábamos comenzando nuestra empresa y todos dijeron: "Oye, ¿por qué vas a vencer a Google?", Irá a todos nuestros lanzamientos de inversores y diría, sí, Google está haciendo esto, esto, esto, esto, esto mal. Como todo lo que están haciendo está mal. ¿Bien? Tendría tanta confianza en eso. Todo inversor sería como, eso es una mierda. Como cómo puede una empresa con tanto dinero y ese tamaño y son literalmente una de las mejores compañías de IA del mundo, ¿cómo puedes decir que están haciendo todo mal? Creo que gran parte de esto vino de mí las experiencias de mi cofundador y hablar con un grupo de médicos.
Vengo de una familia de médicos, los entiendo mejor, así que lo sabía inherentemente. Pero en el fondo, también tenía muchas dudas. Al igual que Google tiene mucho dinero, todos estos inversores tienen razón. ¿Estoy siendo muy arrogante al pensar que están haciendo todo mal?
Ahora me quedé con mi instinto. Esa es una de las cosas más grandes que aprendimos fue que tuvimos que aprender a seguir con nuestro instinto y tener esa convicción sin importar lo que saliera mal en el exterior. Nos quedamos con nuestro instinto y nuestras creencias sobre por qué estábamos mejores, y ejecutamos en esas mismas decisiones.
Ahora, si me hubieras preguntado, probablemente todavía había solo dos o tres por ciento de posibilidades de éxito, ¿verdad? A pesar de todo. Ahora, salimos del otro lado y estamos muy contentos de que la gente esté eligiendo nuestra solución sobre Google, en realidad me di cuenta de que, está bien, mira, reforzó la lección como fundador, siempre estarás lidiando con un porcentaje muy pequeño de posibilidades de éxito. Tienes que tener convicción en esa posibilidad de que ganes, ¿verdad? Hay 99 razones por las que fracasará, pero habrá una razón por la que tendrá éxito, y debe dar cien por ciento de ustedes en esa probabilidad del 1% de éxito.
Me preguntaste cómo me sentía al respecto. Si bien nunca tuve la oportunidad de poner en práctica esa creencia mía, ahora, en retrospectiva, me doy cuenta de lo importante que es poner un cien por ciento de nosotros mismos en esa probabilidad del 1% de éxito, porque esa es la única forma en que saldrá exitoso el otro extremo.
Jeremy Au: [00:21:33] Ahora hay tantas compañías de IA, y todas son B2B, B2C. Para ti mismo, tuviste el enfoque B2B en el mundo de la salud y compitiste contra la solución de Google y otras soluciones, ¿verdad? ¿Qué crees exactamente que te ejecutaste mejor o se vendiste mejor?
Bhargav Sosale: [00:21:54] Así que esa es una muy buena pregunta. Para mí, siempre miré a la IA como un medio para un fin. Hoy, tiene muchas empresas que usan la palabra IA como una palabra de moda para presentar a los inversores. Dicen que tienen mucha IA, pero realmente no lo hacen. Entonces, lo que hicimos fue siempre que AI es un medio para un fin. Si hay un problema que resolver, si hubiera una manera de resolver este problema sin el aprendizaje automático, sin redes neuronales, lo habríamos hecho, ¿verdad? Sucedió que las redes neuronales eran la mejor manera de resolver el problema. Estábamos obsesionados con el cliente, obsesionados con los problemas que enfrentaron, y utilizamos las herramientas que necesitábamos para resolver ese problema.
Ahora, muchas otras compañías, no miran eso. Miran a la IA como: "Oye, ya sabes, es lo que nos dará el dinero de los inversores". ¿Bien? O están entusiasmados con la tecnología en sí, pero no lo suficiente por el problema, por lo que tiene muchas de estas compañías de IA que construyen mucha tecnología que nadie realmente quiere. Vemos que eso sucede mucho. Creo que si puedes dibujar la separación entre la tecnología y el problema, eso es lo que eventualmente sería una buena compañía de IA. Donde tienes que darte cuenta de que la tecnología es solo un medio para un fin.
Ahora tengo un punto más para agregar a eso. Así que empiezo a que AI sea un medio para un fin y muchas personas están muy obsesionadas con la tecnología. Quiero decir, muchas personas están muy entusiasmadas con la tecnología en sí y no con el problema. Veo que esto sucede más con los científicos de datos, y las personas que hacen su doctorado realmente lo ven mucho, donde están muy entusiasmados. Uno de los aprendizajes clave que tuvimos es la IA en la academia es muy, muy, muy, muy diferente de la IA en el mundo real, ¿verdad?
En realidad, un amigo mío leyó esa publicación, y creo que para citar lo que dijo, dijo algo como: "No puedo creer que hayas tenido que decir eso. Si conozco a otro científico de datos que piensa que el mundo real es como Kaggle, quiero golpearlo en la cara". ¿Bien? Era algo en ese sentido.
Vemos que esto sucede mucho, donde todos piensan que el mundo real es como una especie de de Kaggle . Pero el mundo real no es como un concurso Kaggle más que la programación de la vida real no es como un concurso de programación competitivo. Son dos cosas muy diferentes. Muchas compañías de IA que veo también se equivocan, donde continúan y piensan en el mundo real como un concurso de Kaggle e intentan hacerlo. Muchas veces, no siempre se trata de precisión, muchas veces, los conjuntos de datos que estás trabajando con una muy diferente.
Sí, concéntrese en el problema y resuelva el problema para el usuario y tendrá una mejor oportunidad de éxito de esa manera.
Jeremy Au: [00:24:14] La IA parece ser esta solución maravillosa que lo hace 100% correcto en un instante, ¿verdad? Todos sabemos que la IA es borrosa y hay límites de precisión a los que pueden subir. También pensamos mucho en los datos que deben recolectarse para que podamos capacitar a la IA para mejorar con el tiempo, ¿verdad? ¿Cómo crees que las empresas que usan AI deberían abordar ese problema en términos de que parece ser una captura 22, verdad? Como necesitamos más datos para obtener los resultados, pero debido a que no tenemos los resultados, no podemos obtener los datos que necesitamos. Entonces, ¿cómo les aconsejaría que lo piensen?
Bhargav Sosale: [00:24:56] Esa es una muy buena pregunta. Creo que he visto muchos enfoques tener éxito con respecto a la recopilación de datos que necesitamos para resolver esa situación de atrapar 22. Para nosotros, nunca tuvimos un producto fuera. En la atención médica, tenemos que ser casi 100% precisos desde el primer día, por lo que no podemos sacar un producto y mejorar con el tiempo, a diferencia de muchas otras compañías. Entonces nos apresuramos, ¿verdad? Fuimos, construimos relaciones con muchos médicos, utilizamos mucho nuestras redes y pudimos lograr que los médicos nos apoyen y nuestra misión. Tuvimos mucha suerte de esa manera. ¿Bien? Les debo a ellos.
En algunos casos hicimos mucho trueque. Había un médico que quería una herramienta para capacitar a sus alumnos para aprender a diagnosticar algunas enfermedades, como un software muy estándar. Yo y mi cofundador, los dos, pasamos dos semanas construyendo ese software porque dijo que nos daría datos a cambio de ello. Así que seguimos adelante e hicimos todas estas cosas en términos de trueque, y veo que muchas compañías lo hacen. En la atención médica, ese es un enfoque que casi siempre funciona.
Otra cosa que funciona es que encuentras otro problema que no esté relacionado, quiero decir que no necesita AI para resolver, pero que te permite recopilar datos. Entonces podría, por ejemplo, en la atención médica, simplemente construir una herramienta de flujo de trabajo. Podrías construir un software EMR, ¿verdad? Un EMR es un software electrónico de registro médico. Puede construir eso para que los hospitales los usen, pero debido a que ahora lo vincularán toda esa información del paciente y esos datos se almacenarán en sus servidores, ahora tiene datos para trabajar en el próximo problema.
Así que ese es otro enfoque que veo que funciona bien. Comience con una herramienta de flujo de trabajo que resuelva otro problema, pero obtiene los datos que necesita.
Jeremy Au: [00:26:29] Sí, vemos eso con la Google Waymo versus Tesla de autos autónomos, ¿verdad? Google tiene una flota de automóviles que si se construye con fuerza con el tiempo para escanear las carreteras, mientras que Tesla está resolviendo un problema muy diferente en el que solo tienen autos que tienen sensores automáticos y acumulan un crecimiento exponencial de las millas impulsadas y les permite que puedan aprender las condiciones de la carretera real para conducir autos. Así que definitivamente es interesante ver esos dos enfoques diferentes.
Bhargav Sosale: [00:27:00] Sí, seguro. En realidad, lo interesante es que ahora recordé otro enfoque que pensé que era muy creativo para los autos autónomos. Creo que esto fue en Stanford. Lo que hicieron fue que usaron GTA 5, ¿verdad? Porque muchas veces no puedes tener suficientes escenarios del mundo real capturados. ¿Qué pasa si necesitas recrear un escenario en el que un peatón salga como un maníaco al otro lado de la carretera cuando conduces? No tienes ese tipo de datos de entrenamiento. Así que sé que muchas personas usan GTA 5 para simular varias condiciones climáticas diferentes, condiciones que normalmente no ve en el día a día en la carretera, simulan ciertos tipos de accidentes y usan un motor de juego. Eso se convirtió en los datos comerciales para el modelo de automóvil autónomo, y en realidad funcionó muy bien.
Hay otra compañía que conozco, en realidad con sede en Singapur, llamada Bifrost que también está resolviendo este problema. Están usando, al menos la última vez que hablé con el fundador, hace unos seis meses, sobre la tecnología, estaban usando un motor irreal o unidad para crear mundos artificiales para entrenar modelos. ¿Bien? Los casos de uso son locos.
Entonces, cuando hablé con él, le pregunté cuál sería un caso de uso hipotético. Él dijo: "Mira, todos hoy están usando el aprendizaje automático. ¿Qué pasa si el sistema de metro de Singapur quiere colocar cámaras en las estaciones y quieren detectar si un tren está dañado? Tal vez tengas una abolladura en la puerta, tal vez una ventana está agrietada, tal vez una puerta no se cierre correctamente. Estos incidentes raramente, pero no tienen como si puedan obtener los datos del tren. Pero quieren mantener las cámaras y prevenir esto de suceder. Internet al respecto.
Así que ese es un enfoque muy creativo, creo. Sí, veo que eso sucede ahora. Es una tendencia próxima.
Jeremy Au: [00:28:49] Increíble. Creo que es muy cierto ver cómo las simulaciones y las soluciones analógicas realmente pueden transferirse de una situación a otra. qué estás personalmente emocionado de ver más IA? ¿Ves eso en más el campo de la medicina? ¿Lo ves como aplicaciones del mundo real?
Bhargav Sosale: [00:29:08] No creo que la IA esté emocionada en una aplicación específica. Creo que en el fondo todavía estoy emocionado por la tecnología en general misma, y estoy entusiasmado con la IA como campo, como un campo científico. Así que ahora estoy, revelación completa, estoy siendo parcial por GPT-3 que acaba de salir y todos están hablando de eso. He estado tratando de obtener acceso durante la última semana más o menos. No lo tengo. Pero estoy emocionado por eso.
Cada vez que pienso, está bien, estamos un poco saturados en lo que la IA de hoy puede hacer y el conjunto de redes neuronales de hoy puede hacer, surge algo nuevo que me sorprende. Eso en sí mismo me emociona fundamentalmente porque me dice, mira, no sé tanto, y potencialmente todavía estoy subestimando el potencial que existe. Estoy subestimando el potencial de la tecnología. Si mañana podríamos tomar GPT-3 incluso tres pasos, cinco pasos más allá, estaré muy fascinado al ver cómo se ve. Incluso existe una parte de ese futuro imaginario, eso es lo que me emociona.
En términos de aplicaciones, lo veo como, nuevamente, un medio para el fin de resolver problemas, y creo que puede resolver ciertos problemas mejor que otros. Pero sí, eso no me excita tanto como la tecnología misma.
Jeremy Au: [00:30:17] Sí, definitivamente. Creo que es difícil incluso para mí comprender como si fuera de AI Resolviendo el ajedrez, para ir, y ahora poder ser el mejor automovilístico para los textos muy genéricos del mundo con GPT-3. Creo que obviamente estoy tan entusiasmado con GPT-3, pero creo que la parte loca es lo rápido que hemos evolucionado desde el punto A al punto B al punto C. Como dije, ahora será el punto D, E, F en los próximos 10 años, ¿a dónde fuimos del ajedrez a GPT-3 es lo que vamos a ver en 10 años a partir de ahora qué GPT-3 es 2030, 2040, ¿verdad? Creo que es más difícil incluso pensar en lo que ahora nos deja reinventar.
Bhargav Sosale: [00:31:05] Seguro. Una de las cosas que es cierto con casi cualquier tipo de tecnología es los primeros días, se ve un progreso muy pequeño, pero con el tiempo comienza a agravarse porque la cantidad de conocimiento que las personas tienen compuestos técnicamente. Las soluciones se basan en soluciones previamente existentes, por lo que las cosas comienzan a evolucionar a un ritmo exponencial. Cuál es el primer algoritmo de juego de ajedrez si lo miras hoy, no fue tan avanzado en términos de tecnología, que es según los estándares modernos, pero la velocidad a la que hemos pasado de eso a GPT-3 es una locura.
Florian y yo, mi cofundador en Medios, estábamos sentados y jugando sin nada, estábamos mirando a un montón de demostraciones en línea sobre GPT-3, y nos topamos con una donde GPT-3 generó su propia arquitectura de redes neuronales. Estaba muy sorprendido. Estaba como, así que ahora tenemos AI construyendo IA. ¿Es solo un problema de optimización? Como, ¿es algo que hacemos esto por un par de iteraciones más y tenemos Skynet, ¿verdad? De hecho, me hice esa pregunta. Probablemente no. Probablemente no llegaremos a Skynet de manera realista, pero creo que dónde llegaremos seremos muy, muy impresionantes. Esa tasa es asombrosa.
Jeremy Au: [00:32:16] Sí. Creo que es interesante ver algo como lo que hemos visto en la industria de los semiconductores, donde es casi como una comprensión inevitable de la ley del mundo. Ya sabes, cómo lo describiría donde existe esta inevitable marcha de aumentar, mejorar la potencia computacional, la densidad, el consumo de energía, la confiabilidad, todos estos otros atributos que no ve en muchas otras industrias, y lo estamos viendo ahora por IA. Simplemente ha sido interesante ver eso en nuestra generación.
Bhargav Sosale: [00:32:44] Seguro. Creo que para agregar a eso, una de las cosas que también creo que significa que es bueno para la IA en esta industria es que hay tantas industrias auxiliares que ahora están alimentando el desarrollo de la industria de la IA. Por ejemplo, cada industria ahora está en línea, ¿verdad? Hace 10 años, incluso hace 10 años en 2010, no creo que ese fuera el caso. Pero ahora todos están en línea. Eso significa que se generan tantos datos.
Ahora, esto es cierto para las industrias como si tiene PYME tradicionales, como pequeñas panaderías, que tienen sus propios sitios web. Pero ahora también miro la última población de millas. Cuando vas a como un pueblo en la India, y esto realmente sucedió. Estaba en un pequeño pueblo de la India y la gente usaba Tik Tok allí. Estaba muy, muy sorprendido. Por lo tanto, ahora tiene tantas personas que nunca han estado en línea antes de ahora conectarse a un ritmo exponencial que genera el tipo de datos que deben estar allí. Muchas otras industrias están adoptando tecnología, y nuevamente, eso está generando una tonelada más de datos que deben estar allí para que la IA crezca. Esto ahora se está desarrollando mejor y mejor IA, y por lo tanto, en general, mejores productos en línea y mejores soluciones, lo que hace que más personas digitalicen mucho más rápido nuevamente.
Entonces es casi como un círculo vicioso, ¿verdad? Donde las personas se enlaman, la IA mejora, más personas se ponen en línea como resultado de eso, la IA mejora aún más y luego, sí, veo que eso sucede.
Jeremy Au: [00:34:04] Eso es fascinante. Eso se relaciona con el punto anterior sobre cómo Tesla puede tener autos que generan datos, a pesar de que están vendiendo autos y luego los datos son como un subproducto gigantesco. Pero creo que lo que estás diciendo aquí es que los esfuerzos de digitalización de todos en cada industria, supongo, desde cámaras de nido, hasta nuestros autos, a nuestro IoT y aire acondicionado, y todo está escupiendo datos, y eso genera un montón de conjuntos de datos para que la IA realmente juegue.
Bhargav Sosale: [00:34:37] Sí, seguro.
Jeremy Au: [00:34:38] Entonces, ¿cómo se mantiene al tanto del campo en términos de tendencias de la industria en términos de tecnología? Parece que has estado jugando con diferentes tecnologías. ¿Cómo te mantienes al tanto de eso?
Bhargav Sosale: [00:34:49] Muy bien. Creo que ha sido principalmente una combinación de Internet y las personas con las que me rodeo. Florian, en realidad, mi cofundador, en realidad es un genio de la visión por computadora, ¿verdad? Ha pasado toda su vida haciendo visión por computadora desde que regresó a la universidad, incluso antes de que fuera realmente un campo propio. Por lo tanto, generalmente me cuenta sobre las últimas cosas en el espacio de la visión.
Ahora, de manera similar, EF tiene una gran comunidad. Entonces, cuando todos tenemos nuestras reuniones EF y nos ponemos al día, a pesar de que han pasado un par de años, la tecnología es probablemente el punto central de discusión. Ese es mi momento en el que aprendo mucho sobre cosas que no he descubierto previamente. Eso está en el mundo fuera de línea.
En el mundo en línea, diría que casi siempre es Twitter . No sabía sobre GPT-3, hasta que me enteré en Twitter, y fue entonces cuando hice más Google, leí el periódico. Pero sí, Twitter probablemente sea el número uno, y luego Reddit probablemente sería un segundo cercano. Al igual que Reddit tiene algunos de los mejores subreddits. Como todo está en Reddit. Entonces, sí.
Jeremy Au: También soy fanático de Reddit ¿Podrías compartir algunos de tus favoritos?
Bhargav Sosale: [00:35:46] Probablemente no. El tipo de persona con la que estoy con Reddit es Google para cosas y luego Reddit está en el enlace superior. Así que no voy a buscar activamente los canales de Reddit.
Sí. Diría que el de aprendizaje automático es donde probablemente obtengo mis actualizaciones de IA, pero no me viene a la mente nada específico.
Jeremy Au: [00:36:07] Última pregunta. ¿Cómo se desestima un fundador, CEO y ahora desastres ejecutivos posteriores a la adquisición?
Bhargav Sosale: [00:36:16] ¿Cómo me divertiría? Esa es una muy buena pregunta. Bueno, tengo mi Xbox justo a mi lado. Encuentro jugando videojuegos algo que me desestima mucho. Fuera de eso, mi esposa me ha estado enseñando a nadar en las últimas semanas. Me da vergüenza decir que nunca he sido una buena nadadora, por lo que me ha estado enseñando mucho. Creo que ambas cosas están probablemente en la parte superior de esa lista que me viene a la mente.
Hay otras cosas que hago fuera del trabajo. Intento pasar un tiempo leyendo. Me gusta escribir. Me gusta perder el tiempo en Internet y desgarrando y Netflix. A veces me estoy desplazando por cosas en Twitter. Hay esas cosas, no las llamaría particularmente útiles para desestresarme. Sí, como si explique Internet porque estoy aburrido, pero no encuentro que el estrés alivie. Jugando videojuegos y ejercicio, seguro. Sí.
Intento meditar de vez en cuando. Cuando tengo la paciencia y medito, es maravilloso. Cuando no lo hago, sí, es una de las cosas, la meditación es, si lo hago, es muy útil.