Josh Woodward es una de las figuras centrales de la estrategia de inteligencia artificial de Google. Dirige Google Labs, la aplicación Gemini y AI Studio, la plataforma de la compañía para desarrolladores. Ingresó a Google como pasante y lleva más de 16 años en la empresa.
Su trabajo consiste en encontrar, probar y escalar nuevos productos de IA. Bajo su gestión, Google Labs desarrolló NotebookLM (hoy Gemini Notebook), Flow, Whisk y Google Beam, entre otros proyectos.
Woodward fue el invitado de Lenny’s Podcast, el programa conducido por Lenny Rachitsky, ex gerente de producto de Airbnb. Es uno de los podcasts más escuchados del mundo sobre desarrollo de productos y tecnología. La conversación dura algo más de una hora.
La tesis: todas las empresas deben funcionar como un laboratorio
Rachitsky planteó la idea que da título al episodio. La tecnología sobre la que se construyen los productos cambia tan rápido que cada empresa debe probar los nuevos modelos de IA antes que su competencia, o antes de que una startup le quite el negocio. Woodward coincidió.
Según el ejecutivo, toda compañía necesita un equipo dedicado exclusivamente a seguir la frontera tecnológica. Lo describió como un grupo de personas que paga varias suscripciones de IA y que está al tanto de cada lanzamiento.
Pero advirtió sobre un riesgo histórico. Los laboratorios de las grandes empresas suelen perder impulso a los tres o cuatro años, o bien la compañía no logra convertir sus inventos en negocios. El desafío, dijo, es que ese equipo conecte con el resto de la organización.
De dónde salen las buenas ideas
Woodward afirmó que las mejores ideas casi nunca surgen de sesiones de brainstorming ni de jornadas agendadas para innovar. “No se pueden calentar en el microondas”, resumió.
Aparecen en los pasillos, durante un fin de semana o en proyectos personales de pequeños grupos de personas obsesionadas con un tema. Por eso, explicó, el foco está en las personas y sus proyectos paralelos más que en la idea en sí.
El equipo usa un método concreto: una lista de cosas “casi posibles”. Son experiencias que todavía resultan demasiado lentas, caras o difíciles de lograr. Cuando una de ellas se vuelve viable gracias a un nuevo modelo, arman un equipo y avanzan.
Además, Google Labs mantiene un documento interno con 82 predicciones sobre el futuro. Woodward reconoció que la mayoría probablemente sean erróneas, pero sostuvo que hace falta tener una postura sobre hacia dónde va la tecnología.
Cómo detectar un producto que funciona
Para Woodward, encontrar el encaje entre producto y mercado es más arte que ciencia. En las primeras etapas no mira métricas de usuarios ni de retención. Observa la reacción de la gente cuando prueba un prototipo: si se le iluminan los ojos o si se inclina hacia adelante.
Contó que el primer podcast generado por NotebookLM que escuchó trataba sobre los debates del Parlamento británico. Dos voces artificiales lograban que el tema resultara interesante. Ese momento definió el proyecto.
También recomendó enamorarse del problema y no de la solución. Según su experiencia, un producto pasa por tres, cuatro o cinco cambios de rumbo antes de funcionar o de ser descartado.
Sobre cuándo abandonar una idea, explicó que el equipo suele darse cuenta antes que el líder. La señal aparece cuando se agota el entusiasmo. Relató que una gerente de producto frenó un lanzamiento de Gemini tras ver los primeros datos, y él respaldó la decisión.
Las habilidades que ganan valor
Woodward identificó tres capacidades que busca en las personas:
La velocidad para desaprender: qué tan rápido alguien puede aprender algo y abandonarlo si los resultados indican otro camino.
La “resistencia explosiva”: un concepto tomado de un libro sobre Roger Federer. Describe la capacidad de trabajar con máxima intensidad durante largos períodos sin agotarse.
La capacidad de generar confianza: a medida que bajan los costos de crear productos, más personas formarán equipos cambiantes. Antes, un proyecto de Labs arrancaba con cinco a siete personas. Hoy arranca con dos o tres.
El ejecutivo también se diferenció de una idea extendida en la industria. Sostuvo que los roles no se están fusionando en un único perfil de “constructor”. Cada persona conserva una especialidad, como la carrera principal en la universidad, y perderla implicaría perder experiencia valiosa.
Planificación en ciclos cortos
En Google Labs, la planificación se hace en ventanas móviles de seis meses, al ritmo de los lanzamientos de nuevos modelos. Los mejores equipos pasan de una idea a un avance significativo en 50 a 100 días.
Para quienes quieran crear un laboratorio interno, Woodward dio tres recomendaciones. Primero, darle independencia, idealmente reportando al CEO. Segundo, definir con claridad si su objetivo es mejorar productos existentes o crear nuevas categorías. Tercero, usarlo también para probar nuevas formas de trabajo dentro de la compañía.
Por último, señaló lo que considera sobrevalorado en la industria: los rankings comparativos de modelos de IA. Según dijo, la mayoría de los usuarios nunca prestará atención a esas métricas. Lo que importa es si el producto resuelve un problema real.
La entrevista completa puede verse a continuación: