DeepL: cómo fundar una empresa tecnológica en Europa y competirle a Google, por Jaroslaw Kutylowski

En 2016, el científico computacional alemán Jaroslaw o ‘Jarek’ —como prefiere que lo llamen— Kutylowski dirigió el equipo que desarrolló DeepL, un traductor basado en Inteligencia Artificial que fue lanzado al mercado al año siguiente, en 2017.

DeepL es una escisión de Linguee, donde Kutylowski fue director de Tecnología (CTO) entre 2012 y 2017, cuando DeepL surgió como empresa independiente y dos años más tarde, en 2019, se convirtió en el director Ejecutivo (CEO).

TechCrunch reportó que, en enero de este 2023, DeepL levantó una ronda de inversión de alrededor de 100 millones de dólares y alcanzó una valuación superior a los mil millones de euros, aunque DeepL no confirmó esa información. Por lo tanto, se convirtió en un unicornio europeo de Inteligencia Artificial (IA).

En esta entrevista exclusiva con Jaroslaw Kutylowski hablamos sobre cómo liderar un equipo de alto rendimiento y una empresa de tecnología en Europa para desarrollar un traductor basado en redes neuronales e Inteligencia Artificial y competirle a los gigantes tecnológicos globales como Google, hipercrecimiento y su expansión regional por los cinco continentes.

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Babel: el ‘problema’ europeo

Toda startup nace para resolver un problema y, en este caso, Jarek considera que “el problema en el que hemos estado trabajando es bastante europeo. Los idiomas son realmente un problema importante en Europa”, un continente pluricultural y multilingüe donde existen 24 lenguas oficiales y, si se cuentan las lenguas indígenas y extranjeras que se hablan al interior de cada país, en la región el número de lenguas habladas asciende a cientas.

“Creo que es más difícil crear una empresa de traducción de este tipo en Estados Unidos, porque la gente no conoce tan bien el problema. En México se conoce mucho mejor el problema. Y por lo tanto, fue más fácil”, ahonda.

“Hemos visto que existe esta gran tecnología y este enorme problema de que la gente no puede comunicarse en este mundo. Y pensamos que esta tecnología realmente puede cambiar la forma en que funciona: la ventaja de DeepL es que estamos aquí para romper las barreras lingüísticas y hacer algo bueno por este mundo.Y esto es básicamente por lo que el equipo y yo hemos empezado a hacer eso”, detalla.

“En general, cuando quieres contratar a grandes personas, debes de tener una gran visión sobre lo que estás haciendo. Eso atrae mucho a los investigadores. Y también crear un buen ambiente de trabajo, una empresa en la que a la gente le guste trabajar. Eso es muy importante”, sentencia.

La formación de un equipo tecnológico de alto rendimiento

“Al principio era una empresa muy tecnológica. Se trataba principalmente de matemáticos, investigadores, informáticos, un poco de gente de lenguaje también, pero muy, muy centrada en la investigación”, recuerda Kutylowski, un académico devenido emprendedor, ya que él mismo es doctor en Ciencia Computacional por la Universidad de Paderborn, donde también se desempeñó como asistente de investigación.

Luego de que en 2017 DeepL se escindiera como empresa independiente, “tuvimos que empezar muy rápidamente la contratación en diferentes países de Europa. No podíamos encontrar todo el talento que necesitábamos en Colonia [Alemania], donde tenemos la sede. Es una ciudad demasiado pequeña. Así que tenemos oficinas en Londres, Berlín, Amsterdam y algunos países europeos”, detalla. 

Kutylowski rememora que, en 2019, cuando asumió la dirección de la empresa, eran entre 50 y 70 personas, y en la actualidad DeepL tiene más de 500 colaboradores: “Hace tres años se trataba mucho más de hacer las cosas por tu cuenta. Ahora se trata mucho más de hablar con la gente. Es una época difícil, pero también emocionante. Si te gusta el cambio, sin duda es un momento muy interesante”, comenta.

“Así que hay una gran diferencia en la forma de gestionar la empresa. La forma de hacer las cosas es diferente de lo que tenías que hacer hace uno o dos años. Creo que no sólo para mí, sino para todos los que formamos parte de ella: ha habido muchos cambios. Tuvimos que ser capaces de navegar y aprender todo el tiempo”, concluye.  

Crear una empresa tecnológica en Europa

“No hay tantas empresas tan profundamente tecnológicas en Europa. Creo que Estados Unidos es más o menos quien establece los estándares. Hay mucha gente con talento en Europa. Eso no es un problema, lo que nos falta es un poco de este tipo de enfoque y la creencia de que se puede construir algo grande y se puede crear un producto, que se puede crear la tecnología”, reconoce.

“Así que en realidad encontrar a las personas que van a ser capaces de hacer eso es probablemente menos de un problema. Pero también es necesario tener ese espíritu de, ‘Hey, vamos a construir algo grande’. Y creo que nos hemos preparado para un viaje bastante grande, teniendo en cuenta que desde el principio hemos estado compitiendo con Google, Amazon y Microsoft. Probablemente no hay empresas más grandes con las que competir al principio. Fue un gran problema”, ahonda.

“También nos aseguramos de contratar a personas que acepten que las cosas cambien y que haya un gran crecimiento, es decir, personas que acepten que competimos con grandes empresas y que se sienten seguras de sí mismas. Y que les gusta ese reto en lugar de que sea un problema para ellos”, concluye.

Expansión global de DeepL

“Europa fue nuestro primer mercado. Luego vino Asia. Japón es un mercado muy fuerte para nosotros. Y ahora también otros países asiáticos están creciendo muy fuerte. Creo que eso también se debe a que son países con economías muy fuertes. DeepL se utiliza sobre todo en el contexto empresarial.

“Por lo tanto, cada vez que las empresas quieren salir al extranjero, quieren ser internacionales o quieren ser globales, utilizan DeepL. Y por eso hemos visto un gran crecimiento en Asia. Y ahora estamos viendo más y más que este crecimiento también está sucediendo en las Américas, no sólo en EE. UU., sino también en México. Es un buen ejemplo de los países de América Latina.

“México es uno de los países con mayor crecimiento. Y esta es también la razón por la que hemos decidido en algún momento también proporcionar nuestros servicios empresariales allí y vender a clientes mexicanos”, explica.

Subirse a la ola de la IA y a las redes neuronales a tiempo

“Ahora, en 2022, 2023, la IA o las redes neuronales para idiomas se han vuelto bastante potentes. Vemos más IA”, cuenta Kutylowski.

“Antes de eso, en lo que respecta a la traducción y al lenguaje, los años decisivos fueron 2016, 2017, ya que fue cuando estas tecnologías comenzaron. Aquí es cuando nos subimos a bordo. Y creo que fue un buen momento”, rememora.

Jarek señala que, a nivel general, desde una perspectiva tecnológica, los modelos como ChatGPT de OpenAI, otros están saliendo de Google, como Translate o Bard, y los que utilizan en DeepL, son muy similares. Explica que, en la parte superior hay una capa común que es muy similar para todos y enseguida viene una especialización que se preocupa por una tarea en particular, que para DeepL es la traducción.

“Aquí es donde tienes que preocuparte un poco más por los detalles: cómo se ve el entrenamiento de la Inteligencia Artificial. Y también cómo la IA y las redes neuronales que están haciendo la traducción están diseñadas para que puedan comprenderlo bien y hacer la traducción mejor”, explica.

“Este tipo de diseño y la arquitectura de esas redes neuronales es básicamente lo que hacen los investigadores. Y si te preocupas mucho y quieres hacer el producto que tiene la mejor calidad, entonces es importante innovar de verdad en eso y asegurarse de que todos los detalles están bien ajustados para que la máquina pueda entender nuestro lenguaje lo mejor posible”, detalla, y asegura que es el mismo tipo de trabajo que todas las demás empresas también están tratando de hacer.

Un traductor basado en IA

Respecto al tema del año: la IA Generativa, Jarek explica que los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) se entrenan en todo Internet y han leído todo para ‘entender el mundo y cómo escribir a partir de lo que se ha escrito en este mundo’.

Y enseguida viene el aprendizaje por refuerzo, donde “tenemos que decirle al modelo exactamente lo que queremos que haga en este momento, porque ha visto un montón de cosas muy diferentes en Internet, buenas y malas, que tal vez no te gusta que escriba. Básicamente el modelo puede hacer todo, pero debes guiarlo para que sea productivo y eficiente”, explica.

Y eso es un poco lo mismo para DeepL y lo que estamos haciendo en términos de traducción. Hay muchas traducciones diferentes en el mundo. Algunas son buenas, otras son malas. Y entonces tenemos que decirle al modelo cómo queremos que traduzca en este momento: ‘Por favor, crea buenas traducciones’ y cómo lo hacemos exactamente es también nuestro secreto”.

Enseguida, Kutylowski destaca el papel de la entrada humana en la IA.

“Proporcionar información de alta calidad al modelo para que pueda aprender de las personas adecuadas sobre cómo traducir es muy importante. La aportación humana siempre ha sido importante en la IA de varias maneras. En primer lugar, todos los modelos se entrenan básicamente al principio con contenido generado por humanos. Nuestros modelos de traducción aprenden a traducir a partir de información recogida en Internet o de otras fuentes. Eso les enseña a traducir. Y sólo a partir de ahí podemos entrenarlos”.

La cuestión financiera

Finalmente, Jarek señala que DeepL siempre ha sido una empresa muy ‘eficiente en efectivo’ y han tenido un enfoque híbrido de financiamiento, ya que han tenido tanto rondas de inversión —una en 2018 y la segunda de enero de 2023— como autofinanciamiento.

“Somos rentables desde hace algunos años, por lo que siempre hemos estado tratando de asegurarnos de que nuestros ingresos crezcan con nuestros costos todo el tiempo. En ese sentido, tal vez seamos un poco diferentes a muchas empresas estadounidenses que están recaudando mucho dinero y sin preocuparse por la rentabilidad”.

Kutylowski explica que DeepL lo ha operado de manera distinta para mantener su independencia: “Si es rentable, es más independiente de los inversores, pero también puede validar si el producto realmente funciona, si puede monetizarlo y, por ende, si hay un negocio rentable detrás de eso”.

“Esa ha sido la estrategia desde los inicios de la empresa y creo que nos ha funcionado muy bien. Hemos estado creciendo muy, muy rápido, siempre hemos sido rentables”, agrega.

“Para la propia empresa, nuestros planes en este momento son dos. En primer lugar, estamos trabajando junto con empresas cada vez más grandes y por eso es importante para nosotros poder apoyarlas, tanto desde la perspectiva del producto como desde la perspectiva comercial.

“El segundo punto es que lanzamos nuestro segundo producto, DeepL Write, justo a principios de este año, por lo que también estamos tratando de asegurarnos de que nuestra cartera de productos, no sea sólo traducción, sino en general IA que pueda usarse para ayudar a personas a comunicarse”, concluye.