Mi nueva aventura profesional: Bitext

Hoy, os voy a hablar de unos tipos cualquiera. Unos tipos que trabajan en lo que, según algunas métricas, es una PYME, que es algo que sólo hacen los losers. Algunos de estos tipos incluso estudiaron carreras de letras, filologías y tal, de esas que sólo estudian los fracasados a los que no les da la nota para estudiar otra cosa.

Esos tipos trabajaron aquí y allá, siempre cerca de los ordenadores pero sin alejarse nunca del lenguaje, esa habilidad que los homo sapiens hemos aprovechado y pulido hasta niveles nunca antes vistos en nuestro planeta. Picotearon aquí y allá, en proyectos que seguro fueron muy interesantes y en otros que, también con certeza, lo fueron mucho menos. En su interior, sobre todo en el de uno de ellos, había un pequeño fuego que, quizá, no alumbraba demasiado, pero que ahí estaba, calentando de forma incesante sus pensamientos: hay una forma mejor de hacer esto que hacemos. La lingüística computacional ha estado siempre dominada por conceptos que provienen de su pata computacional, matemática, y, paradójicamente, no se ha prestado la atención debida a su vertiente lingüística. La lingüística computacional es, tradicionalmente, computación aplicada a resolver problemas lingüísticos. A esa tortilla, se le podía dar la vuelta: lingüística aplicada a resolver lo que la informática no es capaz de abarcar plenamente. La informática como herramienta, no como solución.

El concepto, aplicar la lingüística para resolver problemas lingüísticos, resulta tan evidente que es casi tautológico. Sin embargo, nadie lo había conseguido antes. ¿Por qué? Seguramente, porque no creían que fuera posible y trataban de evitar el problema, buscando la mera mejora incremental en lugar de atacarlo en su base. No lo habían logrado ni los departamentos de lingüística computacional de las universidades más prestigiosas del mundo, como el MIT o Stanford, así que no había razón para pensar que el enfoque puramente lingüístico fuera a dar resultados. Menos aún si quienes lo intentaban eran cuatro desconocidos en una oficina en Madrid, alejados de los grandes centros internacionales del conocimiento universitario y carentes de sus abultados presupuestos. Una mezcla de filólogos e ingenieros que se lanzaron a perseguir una visión: lograr que una máquina no se limite a encontrar palabras en un texto, sino que sea capaz de entender la estructura de la frase, las relaciones verdaderas entre unas palabras y otras, los giros de significado introducidos por ciertos elementos y que, de esa forma, sea capaz de interpretar su sentido de forma más precisa y exacta.

Y lo lograron. Contra todo pronóstico, lo lograron. Quienes les dijeron que se equivocaban estaban equivocados. Incluso después de lograrlo, aún hoy se tienen que enfrentar al escepticismo de quienes no lo consideran posible, a pesar de las evidencias, sólo porque su alma mater no es una universidad prestigiosa o porque el equipo inicial cabía en un monovolumen. Esta gente hace ciencia, quizá no de la que cura el cáncer ni de la que manda sondas a cometas, pero ciencia, al fin y al cabo. Y también hacen ingeniería, porque aplican esa ciencia a resolver problemas reales de negocio (por ejemplo, convertir en información consumible y accionable por el negocio la ingente cantidad de texto que se genera alrededor de una marca) . Y saben sacarle rentabilidad, eso que siempre decimos que los españoles no sabemos hacer, porque ahora venden sus servicios a empresas de todo el planeta, quienes pagan las mismas cantidades que le pagarían a una spin-off del MIT.

A esa empresa, Bitext, me uní a principios de diciembre como director de Marketing. Ahora, trabajo con unos tipos que, ya hace unos años, consiguieron avances en lingüística computacional que todavía hoy están persiguiendo en Stanford. Nuestro objetivo es no conformarnos con lo logrado hasta ahora, sino catapultar la empresa a un nuevo nivel, penetrando con fuerza en el mercado estadounidense, principalmente alrededor de las empresas tecnológicas de Silicon Valley, luchando contra competidores mejor posicionados (hoy) pero con productos mucho menos eficaces. No estamos solos en esta aventura: quienes escarban mínimamente en Bitext se dan cuenta de su enorme potencial y eso ha hecho que uno de los principales fondos de capital riesgo de nuestro país, Inveready, haya apostado con fuerza por la empresa, inyectando la savia que hace falta para que crezcamos y florezcamos.

Así que ahora trabajo en una semi-startup con base científica cuyo núcleo está formado por unos tipos que se empeñaron en demostrar que eran otros los que se equivocaban. Me encanta, oye.

Post scríptum

Muchas cosas en la vida son un juego de suma cero. Cambiar de trabajo es una de ellas: para irme a un sitio genial, he tenido que dejar otro sitio genial. He pasado cuatro años fantásticos en atSistemas y me voy de allí con pena por alejarme de un equipo excepcional y de una empresa que, no me cabe duda, seguirá creciendo, mejorando y tendrá mucho que decir en el panorama de los servicios de IT en los próximos años.

Post scríptum (2)

Quién me iba a decir a mí que lo de ser filólogo me iba a ayudar, una vez más, en mi carrera profesional en el mundo del marketing tecnológico.