Me reúno en un céntrico hotel de Madrid con Aravind Srinivas (@AravSrinivas), cofundador y CEO de Perplexity. El día anterior fue intenso para él y su empresa. Anunciaron dos grandes novedades. La primera, el acuerdo que permitirá a los usuarios de Movistar disfrutar de las opciones avanzadas de Perplexity Pro. El segundo, el lanzamiento de Perplexity Assistant, su ataque frontal contra Google Assistant o Siri.
Su trayectoria es fulgurante. Tras graduarse en ingeniería eléctrica en el Instituto Tecnológico de India en Madras fue a doctorarse en Informática en la Universidad de California en Berkeley. Fue de los mejores en ambas instituciones, y su interés en el ámbito del aprendizaje profundo hizo que en 2018 aceptara una beca en OpenAI. Pasaría luego a trabajar en DeepMind y Google dos años antes de volver a fichar de nuevo por OpenAI como investigador científico. Tras menos de un año allí, decidió que quería emprender una nueva aventura.
Fue entonces cuando cofundó Perplexity, una startup que desde sus inicios se ha centrado en crear un buscador conversacional, un "motor de respuestas" (y no de búsqueda) en el que la inteligencia artificial es pilar fundamental. Nosotros lo conocimos en enero de 2023, poco después del lanzamiento de ChatGPT, y ya entonces quedó claro que estábamos una herramienta que planteaba una amenaza muy clara al buscador de Google.
Han pasado ya más de dos años desde su creación, y Perplexity –con alguna que otra polémica de por medio– se ha consolidado como una de las demostraciones más claras de que la IA va a cambiar muchas cosas.
Aravind Srinivas lo ha dejado muy claro a lo largo de la entrevista. A lo largo de toda ella, sorprende ver su tranquilidad, seriedad y calma a la hora de contestar. No siempre responde inmediatamente a las preguntas: a menudo se toma unos segundos para procesarlas, casi de forma análoga a como se comporta Perplexity, y al igual que este motor de respuestas, la claridad de las mismas es destacable. En Xataka hemos tenido la oportunidad de charlar con él tanto del segmento de la IA en general como de Perplexity en particular, y su mensaje, tanto en uno como en otro caso, es optimista y prometedor.
Cómo funciona Perplexity por dentro
Comenzamos hablando en detalle de Perplexity. Este buscador con IA es especialmente interesante porque no es un chatbot conversacional al uso. ChatGPT puede a menudo alucinar y cometer errores, pero en Perplexity eso es mucho más raro por una sencilla razón: la información que muestra Perplexity se basa en fuentes y enlaces que siempre incluyen como referencia y en los que (teóricamente) hay información fiable.
Al preguntarle a Srinivas cómo deciden que una fuente es fiable o no, quisimos saber si la empresa tiene algo así como su propio PageRank. "Cada uno de esos enlaces tiene un fragmento (snippet), y a veces el fragmento es muy detallado", pero otras no, explicaba.
En Perplexity esos enlaces pasan por varias etapas. Una de ellas es la fase de recuperación inicial de información, "donde buscas coincidencias de palabras clave", luego hay otra en la que se buscan los llamados "n-gramas, que son grupos de palabras que coinciden" con la búsqueda, y por último hay otra enla que "se busca la similitud semántica".
Este ingeniero nos explica que lo que se hace a partir de ahí es "incorporar todas las palabras en vectores para mirar la llamada similitud vectorial". A partir de ahí se incorporan otras etapas de filtrado y de captación de aspectos como cuántas visitas recibe un dominio y qué autoridad y reputación tiene, por ejemplo.
Toda esa información es utilizada por el modelo de IA, que mirando la mirando la consulta del usuario decide qué fuentes son útiles para escribir la respuesta como parte de la propia respuesta".
No solo eso: "hay evaluaciones humanas para medir la calidad del ranking", por ejemplo para detectar dominios que son spam. En algunos casos, confiesa, "nos damos cuenta de que más tarde, una vez que algunos usuarios señalan algunas alucinaciones, [y es entonces cuando] decidimos bajar sus puntajes de confianza".
Sin embargo, explica Srinivas, "la mayoría de las veces, las puntuaciones de confianza se aprenden de manera algorítmica". Al final, concluye, "yo diría que es una mezcla de humanos y algoritmos", aunque el papel de la ingeniería humana es menor que el de los algoritmos.
Perplexity frente a Google
La comparación entre Perplexity y Google es inevitable, y quisimos saber cómo convencería Aravind Srinivas a una persona normal de que probara Perplexity para darse cuenta de la diferencia con el buscador tradicional de Google que, eso sí, está intentando adaptarse a los nuevos tiempos.
Para él la respuesta era muy sencilla:
Google te da enlaces, Perplexity te da respuestas.
"Creo que esa es la explicación más sencilla", destacaba, aunque por supuesto puede no ser del todo correcta. "No es que Google nunca te dé respuestas. Si preguntas cuántos hijos tiene Elon Musk, te dará una bonita caja de respuestas, pero no será capaz de responder a preguntas como, ¿cuál es la edad promedio de los hijos de Elon?"
Google está desarrollando su propio buscador con IA, pero su buscador tradicional sigue siendo su foco absoluto. Fuente: Google.
Ahí es donde reside una de las grandes diferencias con respecto a Google, nos explicaba. Para él es mejor construir una solución general que permita responder a cualquier pregunta en lugar de contestar con esas pequeñas cajas que muestra Google.
"¿No crees que la caja es mejor a veces?", le preguntamos. Le pusimos a Srinivas un ejemplo. No siempre necesitamos una respuesta larga para todo. Podemos preguntarle "¿Qué edad tiene Tom Cruise?" y la respuesta concisa y concreta nos sirve.
Aún así, señala, que la respuesta en ese formato puede no ser siempre exacta. Si por ejemplo preguntáramos la edad justo el día que cumple años, el dato podría no estar actualizado "porque depende del grafo de conocimiento, y el grafo de conocimiento depende de una base de datos de Wikipedia, y Wikipedia no se actualiza tan rápido".
Para él Google y otros buscadores tradicionales pueden verse afectados por "imperfecciones en algunas bases de datos" en las que confían, así que para él es importante "recolectar la información de múltiples fuentes". Efectivamente, en Perplexity las respuestas a menudo combinan diversas fuentes de las que se extrae la información, lo que hace algo más difícil (pero no imposible) que los datos puedan ser incorrectos.
Había una pregunta igualmente inevitable ante esa evolución de los buscadores que estamos viendo en los últimos meses. "¿Cree que el motor de búsqueda tradicional va a morir?", quisimos saber.
"No creo que muera en los próximos dos o tres años al menos. Creo que para consultas informativas, ya lo consideraría muerto excepto para ciertos widgets como deportes y el estado de los vuelos, o para mapas locales y quizá predicciones meteorológicas un poco más precisas, ese tipo de cosas".
La otra amenaza de Perplexity es la que plantea al tráfico web
El propio funcionamiento de Perplexity como buscador hace que estemos ante una plataforma que puede cambiar muchas cosas en la forma en la que usamos internet. Si la respuesta del motor de Perplexity es tan buena, ¿para qué voy a ir a los enlaces originales y a esas fuentes de las que se extrae la información?
Si la respuesta de Perplexity es tan buena, ¿para qué visitar los sitios web de quienes proporcionaron la base de esa respuesta? Difícil cuestión.
"Definitivamente la tasa de clics en respuestas de Perplexity es menor que en los motores de búsqueda tradicionales", confirmaba Srinivas, "porque es una forma diferente de interactuar con la información". Sin embargo, para él la comparación con motores de búsqueda tradicionales como el de Google no era adecuada.
"Tienes que observar por qué la gente entra en Perplexity. No vienen aquí para leer las noticias. Vienen aquí para entender las noticias en el contexto de otras cosas".
Así, si hay un artículo sobre nuevas regulaciones en la UE y en Xataka lo hemos cubierto, alguien podría estar interesado en cómo eso afecta a sus planes y a su empresa. "Perplexity puede recoger ese artículo para hacer un razonamiento sobre él y dar una respuesta", pero eso, destaca, "es complementario al artículo que escribiste en Xataka. Se beneficia de él, pero también está dando un valor diferente".
De hecho expicaba cómo en Perplexity están impulsando a los editores y creadores de contenidos en medios, ya que pueden usar sus APIs y además, señalaba, "tenemos un programa llamado Perplexity Publisher Program" en el que las publicaciones pueden unirse, "y vamos a compartir los ingresos con ellos" además de darles esas APIs para construir ese tipo de productos como las preguntas sugeridas, además de herramientas adicionales o acceso gratuito a Perplexity Pro.
Para él, Perplexity puede "ayudar a los periodistas a escribir mejores artículos más rápido, con mejor investigación, y hacer sus sitios web existentes aún mejores para el mundo nativo de la IA".
Cómo gana dinero Perplexity
Muchas plataformas de inteligencia artificial nos permiten utilizar sus prestaciones de forma gratuita, aunque ciertamente hay muchas que también ofrecen versiones avanzadas de esos servicios que adoptan el modelo de suscripción. Quisimos saber cuál es el modelo de negocio de Perplexity, cómo ganan dinero ahora y cómo quieren ganarlo en el futuro.
Para Aravind Srinivas está claro que "un montón de empresas tienen modelos de negocio realmente exitosos donde se combinan las suscripciones y anuncios". Ocurre con Amazon, Netflix, YouTube o Spotify, por ejemplo, "así que hay un montón de grandes ejemplos".
"Creo que 20 dólares al mes dan la sensación realmente de ser una ganga si la IA funciona realmente bien".
Para él las empresas de IA como la suya están trabajando en lograr convencer a la gente de que vale la pena patar por esas opciones. "si logramos hacer que la IA sea muy útil para esas personas en su día a día", pagar no será un problema según él.
De hecho, explicaba, su objetivo es no solo responder preguntas con Perplexity, sino permitir realizar investigaciones profundas para, por ejemplo, tener un experto analista financiero en tu bolsillo o un asistente ejecutivo de gran capacidad. En esos, casos, explicaba, "Creo que 20 dólares al mes dan la sensación realmente de ser una ganga si la IA funciona realmente bien".
Ese es desde luego el objetivo, concluye. Apuntaba a un futuro en el qeu lograrán hacerlo y convencer a millones de personas que paguen esa cuota mensual. Para él ver un futuro en el que "100 millones de personas pagan por ese verdadero valor añadido en su vida es algo posible. Y eso supone un montón de ingresos. Es un modelo muy rentable", destacaba.
Además, añadía, esos ingresos pueden ser reinvertidos para hacer que la IA sea cada vez más barata y mejor, "así que estoy muy emocionado al respecto".
Srinivas tampoco renuncia a la publicidad y explicó también cómo Perplexity pretende "encontrar una manera en que podemos monetizar tanto los usuarios gratuitos como los usuarios de pago sin comprometerla calidad del servicio.
Europa y el dilema entre la regulación y la innovación
Hubo también tiempo para hablar del papel de Europa en el ámbito de la inteligencia artificial. Quisimos saber qué opinaba el CEO de Perplexity sobre la situación actual y qué necesitaría hacer Europa para reaccionar y competir con EEUU o China en IA.
Para él la respuesta era clara: "Creo que habría que eliminar algunas regulaciones, y moverse más rápido", pero también sería importante según él "financiar las startups locales y que los gobiernos intentaran fomentarlas eliminando por ejemplo los bloqueos, creando empresas y dando mayor visibilidad". Ahí ofrecer ventajas fiscales para crear startups incentivaría más ese crecimiento.
"No es un bueno que cada vez que alguien piensa sobre la regulación, la gente siempre piense en Europa".
Srinivas también recomendó fomentar la creación de proyectos de código abierto pero sobre todo quiso dejar claro que creía que "algunas aplicaciones de los modelos de IA requieren regulación, pero la mayoría no".
Este ingeniero y emprendedor recalcó que creía que "aquí hay un talento tremendo y mucha gente de la Unión Europea va a trabajar a Estados Unidos", así que habría que "encontrar la manera de retener el talento fomentando el espíritu empresarial".
"No es un bueno que cada vez que alguien piensa sobre la regulación, la gente siempre piense en Europa. Se ha establecido una imagen. Creo que hay que tratar de cambiar eso un poco, porque va a alimentar la narrativa más y más".
Hablemos un poco de OpenAI
OpenAI es sin duda una de las grandes protagonistas del mundo de la inteligencia artificial, y es desde luego un rival formidable para cualquier startup de este segmento, incluida Perplexity.
De hecho OpenAI no solo desarrolla LLM y chatbots como ChatGPT: desde hace unas semanas tiene disponible Search GPT, que se postula como un rival importante para Perplexity. La diferencia aquí es que OpenAI tiene su propia familia de modelos y su "motor de respuestas", similar al de Perplexity, pero Perplexity no desarrolla un LLM propio como sí hace OpenAI.
Lo que sí tienen es un modelo basado en Llama, y llamado Sonar Large –que puedes probar en su "laboratorio"– que ofrecen también en forma de API. No solo eso: el motor de respuestas de Perplexity hace uso de varios modelos –incluidos los de OpenAI– para crear sus respuestas, y Sonar Large es uno de ellos. ¿Plantea eso un reto para Perplexity? ¿Ven un futuro en el que no tengan que depender de OpenAI u otras desarrolladoras de modelos de IA? Srinivas no parecía tener problemas al respecto:
"Creo que vamos a utilizar sus modelos, siempre y cuando nos permitan usarlos, pero también creo que hay tantos jugadores en esta partida que nada nos ata a ellos de ninguna manera. Creo que es muy normal beneficiarse del trabajo de otras personas y construir algo a partir de eso y competir simultáneamente".
Y como exempleado de OpenAI y también como rival, ¿qué opina Srinivas de ese cambio a empresa con ánimo de lucro en el que está envuelta OpenAI?. En este punto este ingeniero y emprendedor se mostró cauto y señaló que "es evidente que hay algún conflicto", pero admitió no ser un experto en este ámbito.
Aun así, ve esos movimientos "como un paso positivo para que OpenAI se convierta en una empresa rentable", pero aclara que todo el proceso le parece bastante complicado y espera que los expertos averigüen si todo ese proceso y las condiciones para que se complete son las adecuadas.
El auge de los modelos Open Source
La aparición de Llama por parte de Meta dejó claro que los modelos Open Source podían ser una gran alternativa a los LLM y modelos propietarios y cerrados. Como hemos mencionado, la propia Perplexity tiene su modelo Sonar Large basado en Llama, pero el panorama cada vez está más abierto.
Para Srinivas, estos modelos "ya son tan buenos como los propietarios. DeepSeek es casi tan bueno como GPT-4, y lo mismo ocurre con DeepSeek R1 frente a o1". En su opinión "la historia ha cambiado" y estos modelos Open Source son tan buenos o mejores como los de OpenAI, Google o Anthropic.
De hecho, señaló que cuando Meta lance Llama 4, este modelo "demostrará al mundo que el Open Source es alucinante, y creo que eso es una gran noticia", porque de ese modo, asegura, los costes de los modelos fundacionales se reducirá.
Srinivas plantea un círculo vicioso aquí. "Si la IA es abierta, la inferencia será más barata, los chips se volverán mejores, y la gente podrá crear incluso más aplicaciones sobre esos modelos, y habrá muchas más contribuciones para mejorar esos modelos por parte de la comunidad Open Source".
Perplexity Assistant ante el reto de colarse en iOS y Android
Durante la entrevista hubo incluso tiempo para una pequeña pero interesante demostración. No todos los días el CEO de una empresa de Silicon Valley te enseña su producto, y eso es justo lo que pasó cuando me mostró Perplexity Assistant, su nuevo asistente para iOS y Android.
Srinivas cogió su móvil Android y tras mantener un instante el botón de encendido de su smartphone se lanzó Perplexity Assistant, tras lo cual le dijo lo siguiente. "El lunes estaré en Zurich. ¿Puedes crear una alarma cinco minutos antes del amanecer?"
Perplexity Assistant mostró una animación que indicaba que estaba "pensando" y "buscando la hora del amanecer en Zurich el 27 de enero de 2025". Tras unos instantes, confirmó que había creado la alarma con éxito.
Lo curioso fue cuando intentó hacer lo mismo con Siri. Al intentar la misma consulta en su iPhone, Siri respondió que no podía crear alarmas para días que no fueran el siguiente. Primer problema. A continuación Srinivas pidió que creara una alarma cinco minutos antes del amanecer de mañana, pero Siri tampoco lo hizo. En lugar de eso, pidió al usuario qué hora exacta quería para la alarma. "[Siri] No lo sabe. No sabe que tiene que buscar en la web [a qué hora amanece]".
"Creo que aquellos que tienen todas las ventajas en la distribución de esas funciones son los que tienen mayor riesgo a su reputación de marca".
Aquí Srinivas aclaró que "no digo que no puedan arreglar estos problemas", pero quedó claro que Perplexity Assistant parecía claramente superior en la demo. "Y puede hacer un montón más de cosas chulas. Puede reservar un Uber, puede enviar correos", y esas cosas, afirmó, no son posibles ni con Gemini ni con Apple.
El CEO de Perplexity explicó que llevan aproximadamente desde octubre trabajando en este asistente, y en ese tiempo "los modelos se han vuelto mejores. Pero la latencia, el reconocimiento de voz, qué aplicaciones elige el modelo para usar, cómo busca la web, y cómo pasa todas esas acciones a las apps... todas esas cosas no son fáciles".
Pero aquí Perplexity tiene un reto especialmente importante: el de lograr convencer a los usuarios de que cambien el asistente por defecto de iOS y Android por el suyo. La gente suele ser reacia a cambios y el tiempo ha demostrado que ofrecer por defecto opciones (como pasó con Internet Explorer en Windows o con el buscador de Google en Android) hace difícil que otras alternativas prosperen. Él lo veía de otra forma.
"Creo que aquellos que tienen todas las ventajas en la distribución de esas funciones [Google y Apple con sus SSOO móviles] son los que tienen mayor riesgo a su reputación de marca, también de cometer errores y dañar la confianza de sus usuarios, y eso pasa especialmente con Apple, son más cautos con estas cosas".
De hecho, era especialmente optimista con este tipo de función. "Creo que un asistente, cuantos más datos del usuario tiene, más personalizado puede volverse. Una vez que sepas que el asistente simplemente hace cosas por ti, no vas a querer cambiarlo". Si los asistentes son parecidos en capacidades, los usuarios no cambiarán, "pero si la diferencia es bastante radical, como te he mostrado, van a usar el producto que es superior".
La IA ante la amenaza de que nos volvamos más solitarios
La IA está planteando diversas revoluciones, pero su impacto puede ser también enorme a nivel social. Lo estamos viendo con servicios como Replika que tienen tanto la capacidad de acompañar a las personas como de aislarlos y hacer que se relacionen menos con otras personas.
Fuente: Replika.
Quisimos explorar ese potencial riesgo con Aravind Srinivas. Perplexity no es un chatbot conversacional, pero al preguntarle sobre ello indicó que para él efectivamente esto son dos caras de la misma manera. "Hay obviamente peligros en que la gente se encariñe demasiado con las IAs, y la gente pueda frustrarse con ellas si esas IAs dejan de hacer lo que quieren". Pero había otro apartado importante:
"La otra cara de la moneda es el de la soledad, que es también una de las enfermedades mentales más prevalentes. Se podría argumentar que tener estas IAs con las que puedes hablar está haciendo algo positivo para abordar ese problema".
Asi pues, Srinivas indicó que no cree que haya que prohibir completamente este tipo de IAs, pero cree que esos chatbots conversacionales deberían tomarse un tiempo para pensar en sus respuestas y evitar así "todas las formas en las que las cosas pueden ir mal, intentar ser responsables".
El CEO de Perplexity confesó estar "muy contento de no estar en ese espacio, honestamente, porque casi todas las preguntas que haces en Perplexity pasan por la web y las fuentes, así que obtienes la respuesta aburrida, educada y poco excitante". Aquí dejó claro que prefiere dedicarse a su motor de respuestas y no entrar en ese otro ámbito que ciertamente parece delicado.
Tendencias en IA: agentes, modelos que razonan y AGI
Frente a todas esas importantes conversaciones, hay también tendencias especialmente interesantes de cara a 2025. Hablamos de agentes de IA, de modelos que razonan y, por supuesto, de ese santo grial que es la inteligencia artificial general o AGI, por sus siglas en inglés.
Fuente: OpenAI.
Srinivas comenzó haciendo una apreciación interesante: "bueno, todas ellas están bastante interrelacionadas", para luego dar su opinión comenzando por la última. "Hay demasiadas definiciones de AGI, demasiados usos de la palabra, pero supongamos que es como un teletrabajador remoto y digitial, como un becario que puedes contratar". Para este ingeniero los modelos actuales pueden hacer muchas cosas bien:
"Pero no mejoran de forma autorecursiva. Lo bueno de contratar a un becario universitario es que él no va a parar de aprender. Va a trabajar duro y mejorar, y para cuando quieras contratarlo a tiempo completo, va a ser mucho mejor. Con la IA eso aún no se ha demostrado, así que yo diría que todavía no estamos en el punto de poder considerar que tengamos una AGI, y la fiabilidad sigue siendo muy baja".
Con los agentes, continuó, la situación es la misma. Hay agentes para programación que tienen prestaciones notables, "pero no tenemos un agente que pueda ir a depurar cualquier error. Honestamente, cada vez que uso nuestro producto y lo pruebo y encuentro un error, me encantaría que hubiera una IA que pudiera hacer una captura de pantalla, saber exactamente cómo clasificar el error, y saber exactamente qué parte del código base para ir y solucionarlo y saber exactamente qué prueba unitaria escribir para probarlo y y luego ponerlo en producción".
Los agentes de IA van a tener un gran impacto en el mundo en términos de aumento de la productividad
Los agentes de IA actuales siguen siendo limitados, confesó Srinivas, pero también destacó que en los próximos dos o tres años va a haber un gran avance en este campo y estos agentes "van a tener un gran impacto en el mundo en términos de aumento de la productividad", admitiendo también que eso impactará en algunos puestos de trabajo. Para el los agentes mejorarán mucho y que esos cambios llegarán "sin que nos enteremos. No notaermos que los agentes están ahí. Simplemente serán como flujos de trabajo que hacen nuestra vida más fácil".
El CEO de Perplexity puso especial atención en los modelos de razonamiento, que para él "van a ser la respuesta a este rompecabezas". Con ellos "cuando algo no funciona, el modelo sabrá que debe buscar o logrará descubrir caminos alternativos". De hecho insistió en ello:
"La ambigüedad y la incertidumbre sólo se resuelven a través de un buen razonamiento. En el caso en los seres humanos, también. Los problemas que son muy precisos y claros pueden ser resueltos por la mayoría de la gente. Pero los problemas poco claros y precisos hacen necesarias habilidades de pensamiento de orden superior para descomponerlos y recoger más información [...] y usarla para acabar resolviendo el problema. Esa es la parte que falta hoy en día".
La IA es como un descapotable para nuestras mentes
Terminamos recordándole a Srinivas aquello que dijo Steve Jobs de que los ordenadores son como una bicicleta para nuestras mentes.
Para quien suscribe, la IA es más que eso. Es como una motocicleta para la mente de hecho. Al comentárselo a Aravind Srinivas, él hizo una pequeña broma apuntando a que era incluso más que una moto. "Es un descapotable".
Sin embargo, hay gente que plantea que la IA puede acabar con la humanidad, argumento que es muy popular en las películas de Hollywood. Al preguntarle qué pensaba al respecto, este ingeniero explicó que "obviamente las películas son más divertidas si hay una situación en la que vamos a morir y luego alguien viene y nos salva. Es una buena historia". Sin embargo, no creía en que eso vaya a pasar. Eso sí, tampoco lo pintaba todo de color de rosa.
"Creo que la gente va a perder algunos puestos de trabajo, pero eso siempre ha sucedido". Srinivas recordó cómo solía haber profesiones como las de los taquígrafos o quienes realizaban cálculos antes de que las calculadoras se hicieran populares. Los ordenadores nos hicieron más productivos, recordó, aunque con ellos hubo gente que perdió su puesto de trabajo, y pasó algo similar con internet.
Decía Steve Jobs que el PC era como una bicicleta para la mente. Para Srinivas, la IA es como un descapotable para la mente.
Y para él la situación era análoga con la llegada de la inteligencia artificial. Destacó justamente eso, pero con una apreciación importante: "creo que los efectos se notarán más rápidamente" que los que vimos con la llegada del PC o de internet.
Srinivas era especialmente optimista al indicar que "el coste marginal de la creación, la creatividad, el contenido o la investigación va a acercarse rápidamente a cero", y señaló que eso iba a ofrecer un montón de posibilidades y, al mismo tiempo, de riesgos "como cualquier otro cambio de paradigma. Creo que deberíamos aceptarlos e intentar sacar lo mejor de la IA e impulsar a la raza humana hacia delante".
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La noticia "Google te da enlaces, Perplexity te da respuestas": hablamos con el CEO de la startup IA que quiere matar al padre fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .
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