Ash Ashutosh acaba de ser nombrado CEO de Pinecone, la principal base de datos vectorial, donde se centrará en hacer crecer la empresa y expandir aún más la posición de Pinecone a la vanguardia de la categoría que creó.

Es fundador en tres ocasiones de empresas de infraestructura de almacenamiento y datos: Serano Systems, AppIQ y Actifio, llevando a estas a cientos de millones en ingresos anuales y eventuales adquisiciones por parte de Vitesse, HP y Google, respectivamente. Su trayectoria de 40 años en tecnología también incluye tiempo como CTO de la división de almacenamiento de HP y como socio en la firma de capital riesgo Greylock.

El mercado se mueve rápidamente, pero nuestra estrategia es simple. No perseguimos tendencias; estamos construyendo la infraestructura fundamental en la que cada aplicación de IA con conocimiento confiará en los próximos años.

Más recientemente, Ashutosh se desempeñó como Director Global de Ventas de Soluciones en Google, donde fue responsable de incubar y escalar nuevos negocios y gestionar una cartera que supera los $1B en ingresos. Posee un título en ingeniería eléctrica y una maestría en ciencias de la computación de la Universidad Estatal de Pensilvania.

Has mencionado que 'el ciclo de exageración de la IA está terminando y el ciclo empresarial está comenzando'. ¿Qué cambios específicos estás viendo en cómo las empresas abordan la adopción de bases de datos vectoriales y cómo posicionarás a Pinecone para capturar esta transición?

El mercado está madurando ante nuestros ojos. La conversación ha cambiado de "¿Qué es posible con la IA?" a "¿Qué es práctico y rentable?". Las empresas están superando la construcción de chatbots de prueba de concepto y ahora hacen preguntas mucho más específicas y impulsadas por el ROI, como "¿Cómo podemos usar la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para hacer que nuestros pronósticos de cadena de suministro sean un 30% más precisos?".

El cambio de la fase experimental a la era de la producción exige escala, confiabilidad y seguridad. Pinecone fue diseñado para cargas de trabajo de grado de producción desde el primer día. Pasamos años obsesionándonos con el rendimiento, la precisión y la escala requeridos para aplicaciones de IA de misión crítica. Esa es nuestra ventaja, y es por eso que las empresas más exigentes están construyendo en nuestra plataforma.

Con tu experiencia construyendo tres empresas exitosas de infraestructura de datos con cientos de millones en ingresos, ¿qué estrategias de crecimiento probadas traerás a Pinecone? ¿En qué diferirá tu enfoque de los manuales típicos de hipercrecimiento de Silicon Valley?

He aprendido que el crecimiento sostenible y eficiente en capital es mucho más poderoso que la mentalidad de "crecer a cualquier costo". La visión es esencial, pero debe construirse sobre fundamentos empresariales sólidos. Mi enfoque se centra en tres principios básicos que me han servido bien.

Primero, resuelve un problema real y doloroso tan efectivamente que tus clientes se conviertan en tus mejores evangelistas. Segundo, construye para la empresa desde el principio. Esto significa enfocarse en seguridad, confiabilidad y escala: las cosas que importan a las organizaciones más grandes y complejas del mundo. Pinecone ha estado haciendo esto durante años, y solo profundizaremos ese compromiso. Tercero, prioriza la eficiencia de capital. Quemar efectivo no es un requisito previo para construir una gran empresa perdurable. Continuaremos invirtiendo recursos donde más importan: resolviendo problemas técnicos difíciles y entregando un valor inmenso a nuestros clientes.

Has trazado una clara distinción entre las plataformas empaquetadas 'suficientemente buenas' y el enfoque best-of-breed de Pinecone. ¿Puedes elaborar por qué las empresas deberían elegir una base de datos vectorial especializada sobre plataformas de IA integradas?

La distinción es simple: es la diferencia entre una demostración y un negocio. Una solución empaquetada podría ser "suficientemente buena" para impulsar un chatbot a pequeña escala. Pero cuando estás procesando millones de consultas de clientes con latencia de subsegundo y un SLA de tiempo de actividad del 99,99%, "suficientemente bueno" es una receta para el fracaso.

Las plataformas que añaden la búsqueda vectorial como una característica inevitablemente hacen compromisos. Optimizan para la amplitud, no para la profundidad. Optimizamos para una cosa y solo una cosa: ser la base de datos vectorial más performante, escalable y confiable del planeta. Cuando tu aplicación de IA tiene un impacto directo en los ingresos, la experiencia del cliente o la eficiencia operativa, esa especialización no es un lujo; es un requisito.

¿Cómo planeas expandir el liderazgo de mercado de Pinecone a medida que más proveedores de nube y empresas de bases de datos añaden capacidades vectoriales? ¿Cuál es tu foso competitivo?

Nuestro foso es tanto técnico como organizacional. Nuestro fundador, Edo Liberty, uno de los principales expertos mundiales en este dominio, es ahora nuestro Chief Scientist a tiempo completo. También tenemos años de implementaciones de producción en nuestro haber, lo que nos ha enseñado lecciones invaluables sobre lo que realmente importa a escala. No puedes comprar ese tipo de experiencia.

Los proveedores de nube y las empresas de bases de datos añaden capacidades vectoriales porque es una característica que sienten que deben ofrecer. Pero su modelo de negocio optimiza para el bloqueo de plataforma, no para empujar los límites de la tecnología de búsqueda y recuperación. Para ellos, es una característica en una lista de verificación; para nosotros, es todo nuestro negocio. Nuestro enfoque obsesivo en resolver este único problema mejor que nadie es nuestra ventaja competitiva definitiva.

Con el fundador Edo Liberty transitando a Chief Scientist, ¿cómo asegurarás que Pinecone mantenga su ventaja técnica mientras escala el negocio? ¿Cuál es el equilibrio entre innovación y comercialización?

Esta transición es una multiplicación estratégica de fuerza. Nos permite tener lo mejor de ambos mundos: un investigador de clase mundial enfocado con láser en pionear el futuro de la infraestructura de IA, y un operador experimentado enfocado en escalar el negocio y entregar esa innovación a los clientes.

La innovación sin comercialización es solo investigación costosa, y la comercialización sin innovación es una carrera hacia la commoditización. Esta nueva estructura crea un poderoso ciclo de retroalimentación donde las necesidades de nuestros clientes más exigentes impulsan las prioridades de investigación, y la investigación innovadora crea nuevas oportunidades de mercado. Con Edo liderando la investigación y yo liderando el negocio, estamos estructurados para dominar ambos.

Has discutido previamente enfocarte en 'personas que construyen silenciosamente cosas reales que cambian cómo funciona su negocio'. ¿Puedes compartir ejemplos de casos de uso transformadores que estás viendo que van más allá de los chatbots?

Las afirmaciones más sensacionalistas a menudo obtienen los titulares, pero la verdadera revolución está ocurriendo silenciosamente dentro de las empresas. Ese es mi enfoque. Los casos de uso que más me emocionan son los que entregan valor empresarial tangible hoy. Por ejemplo:

• Un minorista importante está reduciendo los costos de la cadena de suministro en un 15% al usar la búsqueda vectorial para una predicción de demanda más precisa.
• Una compañía farmacéutica está acelerando el descubrimiento de fármacos al identificar estructuras moleculares similares órdenes de magnitud más rápido que antes.
• Las firmas de servicios financieros están detectando patrones de fraude sofisticados que los motores tradicionales basados en reglas habrían pasado por completo.

Estas aplicaciones pueden no ser llamativas, pero están cambiando fundamentalmente cómo operan estos negocios. Ese es el poder transformador silencioso de la IA con conocimiento.

Viniendo de ventas de soluciones en Google, ¿cómo evolucionarás la estrategia de comercialización de Pinecone? ¿Qué lecciones de vender infraestructura empresarial a escala aplicarás?

Mi tiempo en Google reforzó una lección crucial: las empresas no compran tecnología; compran resultados. Toman decisiones de infraestructura basadas en cómo una plataforma resolverá sus problemas empresariales específicos, ya sea reducir el riesgo, aumentar los ingresos o mejorar la eficiencia.

La lección clave: encuentra a los clientes donde están. Algunos quieren un servicio completamente gestionado, otros necesitan implementación on-premise, muchos quieren híbrido. Algunos necesitan acompañamiento, otros quieren APIs y documentación. No puedes tener una estrategia de comercialización única para todos cuando sirves a todos, desde startups hasta empresas Fortune 10.

¿Qué significa 'hacer que la IA tenga conocimiento' en términos prácticos para tus clientes? ¿Cómo medirás el éxito en esta misión?

Edo impulsará la misión que imaginó para la empresa: hacer que la IA tenga conocimiento.

"Hacer que la IA tenga conocimiento" significa empoderar a las aplicaciones de IA para que entreguen respuestas precisas, conscientes del contexto y actualizadas, basándolas en datos reales y propietarios en lugar de confiar en información genérica o desactualizada. En términos prácticos para nuestros clientes, esto se traduce en desbloquear valor empresarial de datos no estructurados previamente sin explotar, como correos electrónicos, conversaciones, imágenes, contratos y documentos técnicos, que representan más del 80% de los datos del mundo.

También significa permitir que las aplicaciones impulsadas por IA proporcionen información relevante en tiempo real, extraída de datos semánticamente entendidos y organizados, y asegurar que los sistemas de IA no solo estén adivinando, sino que puedan recuperar y sintetizar conocimiento bajo demanda, resultando en salidas más precisas, bien informadas y actualizadas para los usuarios finales.

El éxito no solo se mide en puntos de referencia, se mide en resultados empresariales. Cuando un soporte de IA puede acceder instantáneamente a cada interacción previa con el cliente y resolver problemas sin escalación, eso es IA con conocimiento. Cuando un asistente de investigación puede resurgir hallazgos relevantes de millones de documentos en milisegundos, eso es IA con conocimiento. Mediremos el éxito por cuánto valor extraen nuestros clientes de sus inversiones en IA.

En su artículo de blog anunciando el movimiento, Edo mencionó que era crítico encontrar a alguien que 'encaje en nuestra cultura'. ¿Cómo describirías la cultura de Pinecone y cómo la preservarás mientras escalas la empresa?

La cultura de Pinecone está construida sobre agudeza intelectual, honestidad y excelencia técnica. Este equipo no solo construye características, cuestiona suposiciones, empuja límites y se obsesiona con los resultados del cliente. Me recuerda a los primeros días en Actifio cuando estábamos reimaginando la gestión de datos desde los primeros principios.

Preservar la cultura se trata de decisiones de contratación y principios operativos. Mantendremos nuestro alto listón para el talento técnico, nuestro sesgo hacia la acción y nuestro compromiso con resolver problemas reales.

Con las tecnologías cambiando tan rápidamente, ¿cómo describirías la dirección estratégica de Pinecone en este momento? ¿Qué deberíamos esperar ver en el próximo año?

Nuestro enfoque para el próximo año es triple.

• Primero, excelencia en producción. Redoblaremos las características que importan para implementaciones a escala empresarial: seguridad avanzada, observabilidad más profunda y aún mayor rendimiento y eficiencia de costos.
• Segundo, expansión del ecosistema. Profundizaremos nuestras integraciones en el panorama de IA y datos. Nuestro objetivo es asegurar que los desarrolladores puedan usar Pinecone sin problemas como la mejor fuente de conocimiento best-of-breed para cualquier aplicación, en cualquier plataforma.
• Tercero, pionear lo que viene. Con Edo liderando la investigación, continuaremos empujando los límites de la infraestructura de IA, introduciendo capacidades que resuelven problemas que nuestros clientes ni siquiera saben que tienen todavía.

El mercado se mueve rápidamente, pero nuestra estrategia es simple. No perseguimos tendencias; estamos construyendo la infraestructura fundamental en la que cada aplicación de IA con conocimiento confiará en los próximos años.

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