Entrevista a John Hennessy: "La innovación depende de las personas"

El cofundador de Google, Larry Page, ha descrito Alphabet como "una colección de empresas". ¿Qué implica eso ahora mismo?

Actualmente tenemos proyectos que se encuentran en una fase de desarrollo temprana –principalmente, en el marco de nuestro centro de I + D, Google– y empresas que están más adelantadas, como Waymo (nuestra empresa de desarrollo de tecnología de automóviles autónomos) y Verily (que se centra en la investigación en sanidad y prevención de enfermedades). Ambas están empezando a comercializar productos y pasando de la fase inicial del prototipo de investigación a la fase del producto.

En 2015 nos vimos motivados para acometer una reestructuración porque sentimos que uno de los desafíos clave que afrontan las empresas exitosas, a medida que llegan a su segunda y tercera década, es diversificar la gama de productos que ofrecen. El producto central –en nuestro caso, el buscador de Google– y las cosas que lo respaldan pueden socavar su capacidad para desarrollar nuevas líneas de productos. El planteamiento que había detrás de Alphabet y Google X era permitir que la empresa se diversificara y creciera no solo a través de adquisiciones, sino que tuviera una estrategia de crecimiento orgánico que la acompañara.

Google ha prometido hacer llegar los beneficios de la inteligencia artificial (IA) a todas las personas, a nivel global. Esa es una promesa audaz. ¿Cómo lo están haciendo?

Es una tarea enorme, y la estamos abordando con una estrategia doble. Primero, invirtiendo y desarrollando la tecnología fundamental. El gran avance en la IA se produjo, básicamente, hace unos cinco años, por lo que todavía estamos en las fases tempranas en términos del desarrollo de la tecnología básica. La estrategia número uno es seguir con ese desarrollo. La segunda parte es ampliar y explorar el conjunto de aplicaciones a las que se podría aplicar esta tecnología, y estamos empezando a ver emerger algunas cosas realmente interesantes. Los coches autónomos son una aplicación importante, pero gracias a las posibilidades en el ámbito sanitario –desde un diagnóstico más rápido hasta la interpretación de rayos X, electrocardiogramas y otros datos complejos– es allí donde veremos algunos primeros adelantos asombrosos.

Otra aplicación que nos entusiasma es el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para reducir el consumo de energía en los centros de dato...