Durante más de una década, el director ejecutivo de Airtable, Howie Liu, trabajó con la misión de facilitar la creación de software: sus herramientas pueden convertir tablas de datos y documentos en aplicaciones grandes y pequeñas para ahorrar tiempo a los trabajadores. Pero, si bien las herramientas de bajo código de Airtable demostraron ser populares (hasta ahora, 500.000 organizaciones generaron 50 millones de aplicaciones de este tipo), en gran medida requerían horas de tiempo y competencia técnica.
Ahora, Liu cree que Airtable encontró la solución a su mayor obstáculo: la IA generativa. Y con una nueva herramienta lanzada el miércoles, Airtable Cobuilder, su startup está aprovechando una combinación de modelos líderes de IA y sus propias herramientas nuevas para que crear una aplicación que sea tan fácil como escribir un mensaje de texto simple.
“Lo que podría llevar muchas horas se puede hacer en literalmente 30 segundos”, dijo Liu a Forbes. “Vemos esto como un gran desbloqueo que permitirá que se creen muchas más aplicaciones”, agregó.
Cobuilder no es la primera incursión de Airtable en la IA (la empresa comenzó a integrar herramientas de IA en su proceso de creación de aplicaciones el año pasado y agregó más funciones en marzo), pero es la primera en apoyarse en la IA para hacer todo el trabajo pesado, no solo acelerar una parte. Airtable genera la aplicación analizando el rol del usuario, la empresa y la consulta, y realizando una serie de llamadas API a un modelo de lenguaje grande (en este momento, principalmente la familia de modelos GPT-4 de OpenAI) con sus propias indicaciones mejoradas y más específicas.
Por ejemplo, un gerente de efectos visuales de Netflix podría decirle a Cobuilder cuál es su puesto de trabajo y este podría sugerir una aplicación para mantener la programación y los archivos relevantes para un próximo lanzamiento en un solo lugar, extrayendo información de calendarios, Dropbox y Google Sheets. Los usuarios también pueden solicitar herramientas más específicas: un vendedor de comercio electrónico podría solicitar una aplicación que pueda rastrear todos los envíos de un determinado producto, teniendo en cuenta los costos y el tiempo de envío. El resultado: lo que a menudo parece un tablero de mandos o una tabla interactiva, con las variables relevantes (pedidos, fechas de vencimiento, esperas en la aduana) presentadas en una interfaz sencilla para ajustar o activar y desactivar.
Con el tiempo, la empresa ofrecerá a las empresas la opción de incluir sus propios datos dentro del proceso generativo de IA, pero por ahora, los usuarios deben conectarlo manualmente después de que Airtable haya dado marcha atrás su intento de aplicación. (Los que no sean clientes también pueden intentar iniciar aplicaciones en el sitio web de la empresa). El software de Airtable no se entrena a partir de esas aplicaciones generadas por sí mismo, sino que utiliza metadatos, como si el cliente le hubiera pedido que lo intentara de nuevo, no comparte los datos del cliente con OpenAI, dijo Liu.
Aunque el resultado no supone mucho más esfuerzo para el usuario, el proceso para obtener una aplicación que funcione es más complejo que, por ejemplo, formular una pregunta al ChatGPT de OpenAI. "Tenemos que hacer muchas cosas detrás de escena, porque los modelos no son omnipotentes", dijo Liu. Y a diferencia de las solicitudes basadas en hechos, las respuestas de Cobuilder no son simplemente correctas o incorrectas. "Podría haber 50 maneras diferentes de implementar una aplicación y estructurarla, y algunas serán mejores que otras", agregó. Las herramientas de IA de Airtable absorben la retroalimentación de los usuarios y se autocorrigen con el tiempo para encontrar mejores formas de mapear una aplicación a un tipo de solicitud.
Los evaluadores crearon miles de aplicaciones utilizando Cobuilder en las últimas semanas, pero la empresa se negó a nombrar usuarios específicos. Anteriormente, mencionó a Amazon Web Services como uno de los primeros en adoptar Airtable AI y afirmó trabajar con un actor importante tanto en el ámbito legal como en el de los medios de comunicación. Aetna, Nike y Walmart son otros clientes notables de Airtable. Para industrias reguladas como la banca y la atención médica, Airtable también está desarrollando herramientas para gerentes como los directores de información para etiquetar fácilmente qué datos y flujos de trabajo deberían estar disponibles para el uso de la aplicación por parte de los empleados,
El impulso de Airtable hacia la IA representa una nueva fase para una empresa que en los últimos años pasó de ser una prometedora startup a un caso de advertencia. Fundada por Liu y otros dos socios en 2012 y lanzada al año siguiente, Airtable se asemeja a la popular startup de software de diseño Figma en su trayectoria: tardaron años en lanzar un producto, pero encontraron el éxito cuando las personas acudieron al producto de manera orgánica, convirtiéndose en un ejemplo de "crecimiento impulsado por el producto" en la jerga de las startups.
En 2018, firmas de capital de riesgo como CRV, Benchmark, Thrive Capital y Coatue respaldaron a Airtable; como líder de 30 años de un unicornio valorado en 1.100 millones de dólares, Liu se convirtió en el protagonista de perfiles deslumbrantes. En diciembre de 2021, los inversores valoraron Airtable en 11.700 millones de dólares, lo que le dio uno de los precios más elevados de la tecnología. Unos meses más tarde, la empresa se ubicó en el puesto número 6 de la lista Forbes Cloud 100 en 2022.
Pero cuando el flujo de capitales de un mercado alcista de riesgo impulsado en parte por las bajas tasas de interés dejó de fluir abruptamente ese año, Liu se vio sorprendido. Los empleados pagaron el precio de la contratación inflada y las visiones poco realistas de crecimiento, ya que Airtable despidió al 20% de su personal ese diciembre, luego a otro 27% en septiembre de 2023, un total de casi 500 personas. "Es una sensación repugnante", dijo Liu entonces. "Tomé las decisiones que nos trajeron hasta acá", completó.
Un año después, Liu admitió que Airtable se había “desorientado” por su propio impulso. “La espuma oscureció la verdadera naturaleza y calidad de prácticamente todos los negocios que estaban en modo de hipercrecimiento e hiperfinanciamiento”, reflexionó Liu. “Nadie tuvo que mostrar lo bueno que era realmente su negocio”, agregó.
Durante ese período, Liu cenó con el inversor de Coatue, David Schneider, ex director de ingresos y presidente de ServiceNow, preparado en la escuela clásica de ventas empresariales. Schneider le pidió a Liu que nombrara a sus 25 clientes principales y cómo utilizaban Airtable; Liu no pudo. El mensaje fue claro: salí a la calle. “Me presionó para que me reuniera con ellos, y lo hice”, dijo Liu en un viaje reciente a Nueva York para hacer precisamente eso. “Acá es donde los diferentes modelos de negocios requieren un estilo diferente de CEO”, agregó.
Esas reuniones con los clientes dieron a Liu y a su equipo motivos de esperanza, incluso cuando la moral se resintió con la partida de colegas y varios ejecutivos. “Howie era como el arquitecto de una casa que nunca vio la casa terminada”, dijo Schneider. “Así que fue y vio las hermosas casas que se estaban construyendo sobre sus dibujos arquitectónicos”, agregó.
Airtable no estaba ni cerca de quedarse sin dinero: aún tenía alrededor de 1.000 millones de dólares en el banco, incluyendo todos los 735 millones de su Serie F recaudados en 2021, y la mayor parte de los 270 millones de su Serie E de unos meses antes, recaudados para darle "libertad financiera", según dijo Liu en ese momento. Sin embargo, el ajuste estabilizó su posición, comentó Liu, con flujos de caja positivos. Con eso hecho, la empresa pudo reinvertir en su producto nuevamente, especialmente en Airtable AI. "No se trata solo de recortar y optimizar", dijo Vince Hankes, socio de Thrive Capital que también trabajó de cerca con Liu. "En última instancia, estamos en tecnología, un negocio de crecimiento, y necesitás encontrar un camino para volver a eso", agregó.
Para Liu, la oportunidad de Airtable de expandir su mercado a través de la IA (tanto en términos de cómo se puede utilizar como de quién la puede utilizar) proporcionó esa respuesta. “Seremos ganadores en este nuevo orden mundial. Si no lo creyera, probablemente habría explorado opciones para una venta”, afirmó.
En cambio, Liu realizó adquisiciones propias que resultaron cruciales para el desarrollo de Cobuilder: Airplane, que ofrecía flujos de trabajo personalizados para desarrolladores, y Balsa, que creó una herramienta de seguimiento para proyectos de software. Airtable compró ambas principalmente por su gente, que se convirtió en miembros fundamentales del impulso de Cobuilder. “Tenemos un punto de vista muy claro sobre en qué capa de la pila de IA queremos participar”, dijo Liu.
Eso significa que Airtable no creará sus propios modelos ni dedicará recursos a adaptar los existentes. Cobuilder aprovecha OpenAI en la actualidad, dijo Liu, pero la empresa es "agnóstica" con respecto a cualquier proveedor de modelos en el futuro. Y aunque Airtable está al tanto de los modelos de código abierto, como el modelo Llama 3.1 de Meta, presentado recientemente, Liu dijo que sigue siendo escéptico sobre la necesidad de abandonar OpenAI en el corto plazo, dadas sus presiones para enviar más modelos a precios competitivos: "Estas cosas serán más baratas, mejores y más rápidas", completó.
Mientras tanto, los inversores se alegran de que no haya llamado todavía a las empresas de capital privado. Más de la mitad de las 500 empresas más grandes de Estados Unidos por ingresos son clientes de pago, dijo Airtable; más de 25 clientes gastan al menos un millón de dólares al año, y varios al menos cinco millones. La empresa tiene "cientos de millones" de ingresos y supera la "Regla del 40", un parámetro muy utilizado por las empresas de software que buscan que el crecimiento de los ingresos y el margen de beneficio se combinen al menos en un 40%, según Liu, quien agregó que las cifras de Airtable la colocarían en el decil superior de pares de nube pública en el índice BVP Nasdaq Emerging Cloud Index.
Se está volviendo a hablar de una oferta pública inicial, aunque el director ejecutivo de Airtable dijo que él, como muchos de sus colegas, está “esperando a ver cómo evolucionan los mercados”. Airtable ya anuncia sus resultados trimestrales internamente para la práctica, agregó, por lo que puede “ser capaz de salir a bolsa en cualquier momento”, completó.
