TRAVIS KALANICK siempre ha visto patrones. De adolescente analizaba el tráfico de California del Sur, famosa por la congestión de sus autopistas, en busca de una alternativa adecuada para cada situación. Su educación en ciencias de la computación en UCLA, aunque al final la abandonó, lo ayudó a perfeccionar su capacidad de resolución de problemas. Mientras estaba aún en la escuela, empezó Scour, un motor de búsqueda multimedia y de intercambio de archivos que fracasó. En su siguiente startup —Red Swoosh, que facilitó a las compañías de medios la oferta de archivos de video online— Kalanick soportó malas propuestas de inversión, una oferta de adquisición tipo low-ball, filtraciones que sugerían que la compañía estaba en quiebra, deserciones del persona, descontento de los inversores y mucho más antes de que finalmente se las arreglará para venderla por 23 mdd a Akamai Technologies.
Kalanick llamó a esta época “sus años de sangre, sudor y ramen”.
Kalanick fundó Uber en 2009 con Garret Camp, un compañero emprendedor que recientemente había comprado su antigua empresa, StumbleUpon. La empresa fue construida pensando en una aplicación, UberCab, que se encargaba de reservar una limusina para los clientes. El servicio, lanzado en 2010, era inicialmente poco más que un juguete para Kalanick y sus amigos, una razón para pasearse por San Francisco. Pero muy rápidamente, Kalanick empezó a entender cómo las matemáticas podrían ayudar a Uber a revolucionar no sólo al servicio de limusinas sino también el del transporte urbano. Si los precios bajaban, más pasajeros estarían interesados, lo cual atraería a más conductores a la plataforma, lo que significaba que los tiempos de espera bajarían, atrayendo a más pasajeros a bordo y ayudando a los conductores a ganar más. Un ciclo virtuoso bien ensamblado que se volvió desde entonces en la obsesión de Kalanick.
El resultado ha sido el ascenso más rápido en la historia de Silicon Valley, Uber superó a los “cohetes” Google y Facebook, con ventas que excedieron 1,000 mdd en el segundo trimestre y con una plantilla de 9,000 empleados y un millón y medio de conductores. (Más gente recibe un salario, o parte de uno, de Uber que de cualquier otro empleador privado en el mundo, a excepción de Wal-Mart y McDonald’s). Uber ha lanzado su aplicación —usualmente destruyendo obstáculos regulatorios y la oposición de los conductores de taxi— en más de 450 ciudades de 73 países. En cualquier mes 40 millones de personas abordan un Uber, y sus conductores recorren colectivamente 1,200 millones de millas, o lo que representaría 35 veces la distancia entre la Tierra y Marte. El objetivo de Kalanick es “hacer que la transportación sea tan confiable como el agua corriente”.
La ventaja de la eficiencia sólo ha aumentado en una escala gigantesca. Kalanick, cuyo patrimonio Forbes estima en 6,300 mdd —él señala que aún no ha vendido ninguna de las acciones de Uber —se las arregla para analizar un problema parte por parte y luego resolverlo. “Creas un sistema, que puede ser código o proceso, y honestamente en eso consiste cada problema”, dice Kalanick antes de corregirse a sí mismo. “Son personas, personas y código”. ¡Uf!
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas exhaustivas”, indica Brian Tolkin, jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en viajes compartidos. Los jams pueden durar días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de cuestionamientos departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficaz— se transformó en una serie de reuniones que involucraba a las áreas de ingeniería, finanzas, data science y operaciones. “Estuvo ahí por dos semanas seguidas, y algunas veces eran de 3 o 4 horas al día, menciona Thuan Pham, el director de Tecnología de Uber. Todo el esfuerzo resultó en un relativamente pequeño descubrimiento: las responsabilidades bien definidas de los departamentos permiten dar respuestas más rápidas al mercado.
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas rigurosas”, dice Brian Tolkin, el jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en vehículos compartidos. Los jams pueden extenderse a través de días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de preguntas departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficiente— se convirtió en una serie de reuniones que involucraron a ingenieros, financieros, ciencíficos de datos y ejecutivos de operaciones. “El jam duró dos semanas seguidas, y a veces fue de tres o cuatro horas al día”, dice Thuan Pham, CTO de Uber. Todo ese esfuerzo resultó en algo relativamente pequeño: un ajuste de las responsabilidades departamentales, permitiendo respuestas más rápidas al mercado.
Dado el tamaño de Uber, los ajustes pueden hacer una gran diferencia. En la parte técnica, las jam sessions han generado más de 1,000 “servicios” separados pero integrados —bits de tecnología que integran la plataforma de Uber—. “Entre más eficiente hagamos este servicio, más dinero habrá para los conductores”, dice Pham, de 48 años, un refugiado que salió de Vietnam tras la guerra y que ha estado en Uber por casi 4 años. La promesa y la experiencia —oprime un botón, obtén un viaje— se han vuelto algo común, pero cubrir esa demanda requiere de miles de bits de código que funcionan en perfecta armonía.
Considera lo que pasa cuando el usuario abre la aplicación: Su ubicación se registra en los servidores de Uber, el software empieza a cargar los algoritmos de precios y recorre el mapa en busca de los vehículos más cercanos a dicha ubicación; todo ello se hace en cuestión de segundos, incluso mucho antes de que el usuario solicite el servicio. Una vez que el conductor acepta, el software de enrutamiento dirige el vehículo a la ubicación, actualiza la hora estimada de llegada según las lecturas del GPS cada cuatro segundos. Ese seguimiento continuo se realiza durante todo el viaje, y a menudo el conductor está en ruta de su siguiente viaje incluso antes de que finalice el primer servicio. Luego está el pago, las calificaciones y los análisis de la propia empresa para evaluar la calidad del viaje.
La complejidad de todo se amplifica con Pool, nuevas piezas del software se activan para determinar quién más desea un viaje con la ruta similar y calcula las posibles coincidencias que no prolonguen demasiado el viaje —un cálculo que cambia continuamente según las condiciones del tránsito—. Incluso algunas coincidencias que cumplen con los criterios tienen que ser descartadas porque los conductores deben retroceder en la ruta. “Psicológicamente, a nuestros conductores no les gusta ir hacia atrás”, dice Pham.
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Ese código —y más importante, el proceso (y sí, también las personas)— que creamos es la médula del servicio de Uber dentro del gran universo de la movilidad. La compañía ha ideado un método para considerar las inversiones en nuevos sistemas y tecnología. “Nos enfocamos primero en las amenazas latentes porque de otra forma no tendríamos negocio”, explica Pham. Lo más notable en dicha categoría —y probablemente la más rentable— son los carros autónomos, pero implican un sinnúmero de análisis y algoritmos, aumento de precios, enrutamiento y un centro tecnológico de datos.
Después vienen las características que son agradables de tener. Y dado el crecimiento de Uber, todo se convierte en un especie de ciclo. Incluso cuando Uber construye un sistema que puede soportar 10 veces su capacidad existente, debe hacerlo minuciosamente en un periodo de 12 a 18 meses. “En tres años y medio hemos reescrito nuestro sistema de envío tres veces”, indica Pham. Mientras hablamos en un pequeño salón de conferencias, su teléfono emite un sonido particular, y se excusa para retirarse brevemente. Cuando regresa, me comenta que sólo dos ocasiones han activado ese tono de teléfono: un apagón “nivel 5”, cuando el sistema de Uber se detiene —rara vez ocurre—; o una llamada de Kalanick. En esta ocasión fue lo segundo.
Hace un par de años, cuando Kalanick se convenció de que la cartografía era una tecnología “esencial” que Uber debía tener, criticó a Brian McClendon, co creador de Google Earth, que lideró los esfuerzos de mapeo de Google durante años. Pocas personas entienden la importancia de contar con inversión masiva en esta área —Google ha gastado miles de millones— y por qué vale la pena. “Todo en el negocio depende de los mapas”, dice McClendon.
Mientras Google Maps —y servicios de navegación como Waze— han ayudado a Uber, hay muchas cosas que (Uber) no puede hacer o lo hace mal, señala McCledon. Algunas son simplemente molestas. Cuando un usuario en San Francisco comienza a escribir un destino como “den”, Google Maps puede sugerir Denver, que no es un resultado realista para un conductor de Uber. Otros problemas son más sutiles, pero esenciales en un servicio eficiente. Cuando Uber decide designarle un conductor a un cliente, no es suficiente con saber dónde están los conductores —la compañía también necesita saber dónde estarán unos segundos después, cuando estén listos para aceptar un nuevo viaje—. Si para entonces cruzan una intersección o, en una autopista, pasaron una salida, no serán por mucho tiempo el mejor candidato.
A medida que mapea y remapea el mundo, Uber recolecta información para mejorar su servicio —determinando las ubicaciones ideales de un centro comercial con múltiples entradas— utilizando el aprendizaje automático y las estadísticas para analizar los informes históricos. Esta es la clave de los experimentos de Kalanick con una nueva idea en eficiencia: avisando a los conductores cuál es el mejor punto para recoger al pasajero evitando particularmente las calles muy congestionadas o, unidades innecesarias en la misma cuadra. Al mismo tiempo, los vehículos de la compañía equipados con cámara también están ocupados registrando las señalizaciones de calles que Uber puede detectar y utilizan el sistema de aprendizaje (No estacionarse, por ejemplo) para evitar problemas de tránsito a los conductores.
Y, por supuesto, los mapas son esenciales para el plan de dos años de Uber de desarrollar vehículos autónomos. La estrategia más celebrada de Kalanick llegó en agosto, cuando de forma simultánea anunció que algunos conductores de Uber en Pittsburgh estarían a bordo de vehículos autónomos (aún hay un conductor detrás del volante, para evitar contratiempos y cumplir con las regulaciones), y que la compañía había adquirido por 600 mdd a Otto, una startup de ex empleados de Google que fueron pioneros de la tecnología de vehículos autónomos, y que hizo progresos significativos en camiones autónomos. (En diciembre Uber expandió en San Francisco su programa piloto de carros autónomos, el que fue cerrado a una semana de ser lanzado por temas regulatorios). La estrategia dio a Uber una posición más favorable en un área crítica en la que se determinará cómo se movilizan las personas o cosas de un punto A a un punto B. Kalanick menciona: “Estamos trabajando arduamente para hacer real esta iniciativa lo más pronto posible”.
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A sus 40 años, Kalanick ha amasado una fortuna, escalado su negocio hasta convertirlo en el unicornio más valioso del mundo (más de 16,000 mdd) y transformado al mundo. ¿Está satisfecho? No. Éste es su plan para ir por más.
Por Miguel Helft
Vestido con una polo gris, pantalones del mismo color y sneakers negros, Travis Kalanick se aísla el ruido ambiental y se concentra. Camina por la sala de conferencia, igual que un entrenador de basquetbol, alternando sorbos de café y pequeños bocados de una mezcla de frutos secos, toma un vaso de papel del tamaño de un espresso.
Seis personas, sentadas alrededor de la mesa, presentan al CEO y cofundador de Uber los resultados preliminares de una iniciativa crucial: una nueva versión de la aplicación de Uber que se lanzó tres semanas antes. Lo que los usuarios ven como simples ajustes en el diseño de la plataforma, en realidad tienen un fuerte impacto en el número de descargas de la aplicación, el uso, los ratings, las clasificaciones, los tiempos de traslado, la distribución de los usuarios que usan UberPool por encima de UberX y mucho más. Estos impactos varían según el país y el tipo de teléfono que utilizan los conductores.
Es la última evaluación necesaria. Por 80 minutos, Kalanick escrutina cada gráfico, cuestiona lo seguro. “Esto podría ser un problema de medición o un problema real”, dice, señalando una métrica aparentemente indescifrable. Repetidamente mira su iPhone para revisar a detalle qué tanto podría afectar a los usuarios actuales, alternando entre muestras de satisfacción y molestia. En algún momento dice que sin los “datos reales” sobre determinada característica de la plataforma, la “emoción se apoderará del día”. En Uber eso podría ser algo muy malo.
Este proceso, uno de los pilares fundamentales en la plataforma de Uber, es lo que se conoce como jam session. Las jam sessions determinan cómo los problemas se convierten en ideas, luego en productos y finalmente los productos son revisados a detalle para determinar el impacto que tienen en el tema de obsesión de Kalanick: la eficiencia de Uber. Estas jam sessions también muestran cómo Kalanick revisa minuciosamente cada aspecto de la experiencia Uber.
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Una de las personas más reconocidas en Silicon Valley, el hombre de 40 años (el número 64 de la lista de Forbes de los hombres más poderosos del mundo) ha sido descrito con muchos adjetivos, algunos de ellos nada halagadores. Implacable, poco ético, un genio malvado y una bala pérdida, “bro” (un término peyorativo usado para referirse a sujetos banales e insulsos) e imbécil. Hay algo de cierto en todo ello. Pero estos adjetivos pierden de vista lo esencial, su habilidad unificadora que explica cómo Uber logró ser la startup número uno de la historia, con un valor de 68,000 millones de dólares (mdd).
Tal como las jam sessions lo demuestran, el principal rasgo profesional de Kalanick —la parte que canaliza su excesiva competitividad e intensidad y mitiga sus defectos personales— consiste en su capacidad para la resolución de problemas. A él le gusta autonombrarse jefe de resolución de problemas de Uber. Cuando observas su jam, es fácil darte cuenta de cuánto disfruta tomar ese rol, él lo compara con un pequeño y particular ajuste en una gran movida al estilo gangster, su cara se ilumina igual que la sonrisa de un niño en una tienda de dulces, gesto tan pequeño como su casi permanente estrabismo. Muchos fundadores, Kalanick incluido, tienen visión de negocios. Otros, descartando a Kalanick, son fanáticos, evangelistas públicos. Kalanick tiene como prioridad empujar a los conductores de Uber a través de distintos obstáculos, que al final deberán ser sorteados exitosamente.
“Cada problema es súper interesante y tienen sus propios matices, y lo resuelves hoy pero mañana tratas de resolverlo planeando a futuro. Construyes una máquina para resolver problemas que más tarde ocurrirán”, dice Kalanick. “Y te mueves a lo que sigue”.
Siempre hay un paso siguiente —y son esos pasos los que te llevan a seguir creciendo—. Eso es lo que convierte a Uber en una de las compañías más interesantes y explica el porqué Kalanick posee tanto dinero como quiere —hasta ahora 16,000 mdd en capital y deuda— sin alguna oferta pública inicial (OPI) a la vista.
El modelo de negocio de Uber como un intermediario (de servicio de transporte, en este caso) es tan poderoso que se ha vuelto un cliché. Más de 100 startups han sido definidas como el Uber de algo. ¿Hay alguna compañía en Silicon Valley que no intente ser Uber o algo parecido? Quizá la comparación más acertada es Amazon, que empezó como una compañía sinónimo de venta de libros en línea y se ha transformado en la más grande tienda de retail y mucho más.
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Por ahora, Kalanick ya no está interesado en transportarte a algún lugar: Esta posicionando a Uber para ser el centro de la movilidad. Si algo o alguien se mueve, Kalanick quiere ser parte de ello. A menos de siete años de su lanzamiento, Uber ya está replanteando la idea de cómo debería ser el transporte público en las ciudades, los estacionamientos, los congestionamientos, y lo que los millennials piensan sobre la propiedad de un automóvil. Y eso apenas es la punta del iceberg en términos de movilidad física. “La industria automotriz, la de transportación, la de transportación de productos de consumo —se podría pensar en ella como una industria de 5,000 o 6,000 mdd, pero honestamente no sé si de verdad importa—”, dice Kalanick. “El punto es que está valuada en 3,000 millones de dólares”.
En los últimos dos años, Uber no sólo ha expandido dramáticamente su servicio de viajes compartidos en el mundo, también ha impulsado su servicio de entrega, como Eats (comida), Rush (cualquier cosa, rápidamente) y Freight (¡cuidado!, camiones que recorren largas distancias). Ha probado nuevos productos a través de estrategias de marketing como UberChopper (helicópteros), UberSeaPlane y UberBoat, usualmente en eventos específicos. También está investigando seriamente la industria de los vehículos autónomos y los camiones autónomos, e incluso ha propuesto, a Elon Musk por ejemplo, un plan descabellado sobre coches voladores.
Si el mercado central de Uber de los viajes compartidos es un ejemplo, cada uno de esos peldaños podría ser muy pronto un pie en la puerta principal de la movilidad. Uber ofrece una amplia variedad de opciones de viajes compartidos —X, Pool, Black, Select, y en algunos países, Moto (motocicletas)—, y gasta miles de millones de dólares para subsidiar a los conductores como parte de lo que sus detractores llaman una estrategia deliberada para sacar a sus rivales del negocio —y después de eso incrementar libremente las tarifas—. Forbes estima que las pérdidas en ventas de Uber llegaron a los 2,000 mdd en 2016, y que fácilmente podrían alcanzar los 5,000 mdd. Las ganancias de hoy son secundarias cuando la dominación del mercado del mañana es primero. Jeff Bezos, cómete tus palabras.
“Cuando respaldé a esta compañía, no tenía idea de que algún día estaría escuchando sobre las posibles ganancias de la industria automotriz”, dice Bill Gurley, inversionista de capital de riesgo de Benchmark, uno de los primeros inversionistas de Uber y parte de la junta de socios. “Hay mucha ansiedad sobre si esta compañía puede o no convertirse en una de las mayores industrias del mundo”.
TRAVIS KALANICK siempre ha visto patrones. De adolescente analizaba el tráfico de California del Sur, famosa por la congestión de sus autopistas, en busca de una alternativa adecuada para cada situación. Su educación en ciencias de la computación en UCLA, aunque al final la abandonó, lo ayudó a perfeccionar su capacidad de resolución de problemas. Mientras estaba aún en la escuela, empezó Scour, un motor de búsqueda multimedia y de intercambio de archivos que fracasó. En su siguiente startup —Red Swoosh, que facilitó a las compañías de medios la oferta de archivos de video online— Kalanick soportó malas propuestas de inversión, una oferta de adquisición tipo low-ball, filtraciones que sugerían que la compañía estaba en quiebra, deserciones del persona, descontento de los inversores y mucho más antes de que finalmente se las arreglará para venderla por 23 mdd a Akamai Technologies.
Kalanick llamó a esta época “sus años de sangre, sudor y ramen”.
Kalanick fundó Uber en 2009 con Garret Camp, un compañero emprendedor que recientemente había comprado su antigua empresa, StumbleUpon. La empresa fue construida pensando en una aplicación, UberCab, que se encargaba de reservar una limusina para los clientes. El servicio, lanzado en 2010, era inicialmente poco más que un juguete para Kalanick y sus amigos, una razón para pasearse por San Francisco. Pero muy rápidamente, Kalanick empezó a entender cómo las matemáticas podrían ayudar a Uber a revolucionar no sólo al servicio de limusinas sino también el del transporte urbano. Si los precios bajaban, más pasajeros estarían interesados, lo cual atraería a más conductores a la plataforma, lo que significaba que los tiempos de espera bajarían, atrayendo a más pasajeros a bordo y ayudando a los conductores a ganar más. Un ciclo virtuoso bien ensamblado que se volvió desde entonces en la obsesión de Kalanick.
El resultado ha sido el ascenso más rápido en la historia de Silicon Valley, Uber superó a los “cohetes” Google y Facebook, con ventas que excedieron 1,000 mdd en el segundo trimestre y con una plantilla de 9,000 empleados y un millón y medio de conductores. (Más gente recibe un salario, o parte de uno, de Uber que de cualquier otro empleador privado en el mundo, a excepción de Wal-Mart y McDonald’s). Uber ha lanzado su aplicación —usualmente destruyendo obstáculos regulatorios y la oposición de los conductores de taxi— en más de 450 ciudades de 73 países. En cualquier mes 40 millones de personas abordan un Uber, y sus conductores recorren colectivamente 1,200 millones de millas, o lo que representaría 35 veces la distancia entre la Tierra y Marte. El objetivo de Kalanick es “hacer que la transportación sea tan confiable como el agua corriente”.
La ventaja de la eficiencia sólo ha aumentado en una escala gigantesca. Kalanick, cuyo patrimonio Forbes estima en 6,300 mdd —él señala que aún no ha vendido ninguna de las acciones de Uber —se las arregla para analizar un problema parte por parte y luego resolverlo. “Creas un sistema, que puede ser código o proceso, y honestamente en eso consiste cada problema”, dice Kalanick antes de corregirse a sí mismo. “Son personas, personas y código”. ¡Uf!
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas exhaustivas”, indica Brian Tolkin, jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en viajes compartidos. Los jams pueden durar días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de cuestionamientos departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficaz— se transformó en una serie de reuniones que involucraba a las áreas de ingeniería, finanzas, data science y operaciones. “Estuvo ahí por dos semanas seguidas, y algunas veces eran de 3 o 4 horas al día, menciona Thuan Pham, el director de Tecnología de Uber. Todo el esfuerzo resultó en un relativamente pequeño descubrimiento: las responsabilidades bien definidas de los departamentos permiten dar respuestas más rápidas al mercado.
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas rigurosas”, dice Brian Tolkin, el jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en vehículos compartidos. Los jams pueden extenderse a través de días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de preguntas departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficiente— se convirtió en una serie de reuniones que involucraron a ingenieros, financieros, ciencíficos de datos y ejecutivos de operaciones. “El jam duró dos semanas seguidas, y a veces fue de tres o cuatro horas al día”, dice Thuan Pham, CTO de Uber. Todo ese esfuerzo resultó en algo relativamente pequeño: un ajuste de las responsabilidades departamentales, permitiendo respuestas más rápidas al mercado.
Dado el tamaño de Uber, los ajustes pueden hacer una gran diferencia. En la parte técnica, las jam sessions han generado más de 1,000 “servicios” separados pero integrados —bits de tecnología que integran la plataforma de Uber—. “Entre más eficiente hagamos este servicio, más dinero habrá para los conductores”, dice Pham, de 48 años, un refugiado que salió de Vietnam tras la guerra y que ha estado en Uber por casi 4 años. La promesa y la experiencia —oprime un botón, obtén un viaje— se han vuelto algo común, pero cubrir esa demanda requiere de miles de bits de código que funcionan en perfecta armonía.
Considera lo que pasa cuando el usuario abre la aplicación: Su ubicación se registra en los servidores de Uber, el software empieza a cargar los algoritmos de precios y recorre el mapa en busca de los vehículos más cercanos a dicha ubicación; todo ello se hace en cuestión de segundos, incluso mucho antes de que el usuario solicite el servicio. Una vez que el conductor acepta, el software de enrutamiento dirige el vehículo a la ubicación, actualiza la hora estimada de llegada según las lecturas del GPS cada cuatro segundos. Ese seguimiento continuo se realiza durante todo el viaje, y a menudo el conductor está en ruta de su siguiente viaje incluso antes de que finalice el primer servicio. Luego está el pago, las calificaciones y los análisis de la propia empresa para evaluar la calidad del viaje.
La complejidad de todo se amplifica con Pool, nuevas piezas del software se activan para determinar quién más desea un viaje con la ruta similar y calcula las posibles coincidencias que no prolonguen demasiado el viaje —un cálculo que cambia continuamente según las condiciones del tránsito—. Incluso algunas coincidencias que cumplen con los criterios tienen que ser descartadas porque los conductores deben retroceder en la ruta. “Psicológicamente, a nuestros conductores no les gusta ir hacia atrás”, dice Pham.
Lee también: Uber aprende la lección por la mala: Trabajar con Trump es arriesgado
Ese código —y más importante, el proceso (y sí, también las personas)— que creamos es la médula del servicio de Uber dentro del gran universo de la movilidad. La compañía ha ideado un método para considerar las inversiones en nuevos sistemas y tecnología. “Nos enfocamos primero en las amenazas latentes porque de otra forma no tendríamos negocio”, explica Pham. Lo más notable en dicha categoría —y probablemente la más rentable— son los carros autónomos, pero implican un sinnúmero de análisis y algoritmos, aumento de precios, enrutamiento y un centro tecnológico de datos.
Después vienen las características que son agradables de tener. Y dado el crecimiento de Uber, todo se convierte en un especie de ciclo. Incluso cuando Uber construye un sistema que puede soportar 10 veces su capacidad existente, debe hacerlo minuciosamente en un periodo de 12 a 18 meses. “En tres años y medio hemos reescrito nuestro sistema de envío tres veces”, indica Pham. Mientras hablamos en un pequeño salón de conferencias, su teléfono emite un sonido particular, y se excusa para retirarse brevemente. Cuando regresa, me comenta que sólo dos ocasiones han activado ese tono de teléfono: un apagón “nivel 5”, cuando el sistema de Uber se detiene —rara vez ocurre—; o una llamada de Kalanick. En esta ocasión fue lo segundo.
Hace un par de años, cuando Kalanick se convenció de que la cartografía era una tecnología “esencial” que Uber debía tener, criticó a Brian McClendon, co creador de Google Earth, que lideró los esfuerzos de mapeo de Google durante años. Pocas personas entienden la importancia de contar con inversión masiva en esta área —Google ha gastado miles de millones— y por qué vale la pena. “Todo en el negocio depende de los mapas”, dice McClendon.
Mientras Google Maps —y servicios de navegación como Waze— han ayudado a Uber, hay muchas cosas que (Uber) no puede hacer o lo hace mal, señala McCledon. Algunas son simplemente molestas. Cuando un usuario en San Francisco comienza a escribir un destino como “den”, Google Maps puede sugerir Denver, que no es un resultado realista para un conductor de Uber. Otros problemas son más sutiles, pero esenciales en un servicio eficiente. Cuando Uber decide designarle un conductor a un cliente, no es suficiente con saber dónde están los conductores —la compañía también necesita saber dónde estarán unos segundos después, cuando estén listos para aceptar un nuevo viaje—. Si para entonces cruzan una intersección o, en una autopista, pasaron una salida, no serán por mucho tiempo el mejor candidato.
A medida que mapea y remapea el mundo, Uber recolecta información para mejorar su servicio —determinando las ubicaciones ideales de un centro comercial con múltiples entradas— utilizando el aprendizaje automático y las estadísticas para analizar los informes históricos. Esta es la clave de los experimentos de Kalanick con una nueva idea en eficiencia: avisando a los conductores cuál es el mejor punto para recoger al pasajero evitando particularmente las calles muy congestionadas o, unidades innecesarias en la misma cuadra. Al mismo tiempo, los vehículos de la compañía equipados con cámara también están ocupados registrando las señalizaciones de calles que Uber puede detectar y utilizan el sistema de aprendizaje (No estacionarse, por ejemplo) para evitar problemas de tránsito a los conductores.
Y, por supuesto, los mapas son esenciales para el plan de dos años de Uber de desarrollar vehículos autónomos. La estrategia más celebrada de Kalanick llegó en agosto, cuando de forma simultánea anunció que algunos conductores de Uber en Pittsburgh estarían a bordo de vehículos autónomos (aún hay un conductor detrás del volante, para evitar contratiempos y cumplir con las regulaciones), y que la compañía había adquirido por 600 mdd a Otto, una startup de ex empleados de Google que fueron pioneros de la tecnología de vehículos autónomos, y que hizo progresos significativos en camiones autónomos. (En diciembre Uber expandió en San Francisco su programa piloto de carros autónomos, el que fue cerrado a una semana de ser lanzado por temas regulatorios). La estrategia dio a Uber una posición más favorable en un área crítica en la que se determinará cómo se movilizan las personas o cosas de un punto A a un punto B. Kalanick menciona: “Estamos trabajando arduamente para hacer real esta iniciativa lo más pronto posible”.
Lee también: El nuevo programa migratorio de Trump podría matar a Silicon Valley
TRAVIS KALANICK siempre ha visto patrones. De adolescente analizaba el tráfico de California del Sur, famosa por la congestión de sus autopistas, en busca de una alternativa adecuada para cada situación. Su educación en ciencias de la computación en UCLA, aunque al final la abandonó, lo ayudó a perfeccionar su capacidad de resolución de problemas. Mientras estaba aún en la escuela, empezó Scour, un motor de búsqueda multimedia y de intercambio de archivos que fracasó. En su siguiente startup —Red Swoosh, que facilitó a las compañías de medios la oferta de archivos de video online— Kalanick soportó malas propuestas de inversión, una oferta de adquisición tipo low-ball, filtraciones que sugerían que la compañía estaba en quiebra, deserciones del persona, descontento de los inversores y mucho más antes de que finalmente se las arreglará para venderla por 23 mdd a Akamai Technologies.
Kalanick llamó a esta época “sus años de sangre, sudor y ramen”.
Kalanick fundó Uber en 2009 con Garret Camp, un compañero emprendedor que recientemente había comprado su antigua empresa, StumbleUpon. La empresa fue construida pensando en una aplicación, UberCab, que se encargaba de reservar una limusina para los clientes. El servicio, lanzado en 2010, era inicialmente poco más que un juguete para Kalanick y sus amigos, una razón para pasearse por San Francisco. Pero muy rápidamente, Kalanick empezó a entender cómo las matemáticas podrían ayudar a Uber a revolucionar no sólo al servicio de limusinas sino también el del transporte urbano. Si los precios bajaban, más pasajeros estarían interesados, lo cual atraería a más conductores a la plataforma, lo que significaba que los tiempos de espera bajarían, atrayendo a más pasajeros a bordo y ayudando a los conductores a ganar más. Un ciclo virtuoso bien ensamblado que se volvió desde entonces en la obsesión de Kalanick.
El resultado ha sido el ascenso más rápido en la historia de Silicon Valley, Uber superó a los “cohetes” Google y Facebook, con ventas que excedieron 1,000 mdd en el segundo trimestre y con una plantilla de 9,000 empleados y un millón y medio de conductores. (Más gente recibe un salario, o parte de uno, de Uber que de cualquier otro empleador privado en el mundo, a excepción de Wal-Mart y McDonald’s). Uber ha lanzado su aplicación —usualmente destruyendo obstáculos regulatorios y la oposición de los conductores de taxi— en más de 450 ciudades de 73 países. En cualquier mes 40 millones de personas abordan un Uber, y sus conductores recorren colectivamente 1,200 millones de millas, o lo que representaría 35 veces la distancia entre la Tierra y Marte. El objetivo de Kalanick es “hacer que la transportación sea tan confiable como el agua corriente”.
La ventaja de la eficiencia sólo ha aumentado en una escala gigantesca. Kalanick, cuyo patrimonio Forbes estima en 6,300 mdd —él señala que aún no ha vendido ninguna de las acciones de Uber —se las arregla para analizar un problema parte por parte y luego resolverlo. “Creas un sistema, que puede ser código o proceso, y honestamente en eso consiste cada problema”, dice Kalanick antes de corregirse a sí mismo. “Son personas, personas y código”. ¡Uf!
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas exhaustivas”, indica Brian Tolkin, jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en viajes compartidos. Los jams pueden durar días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de cuestionamientos departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficaz— se transformó en una serie de reuniones que involucraba a las áreas de ingeniería, finanzas, data science y operaciones. “Estuvo ahí por dos semanas seguidas, y algunas veces eran de 3 o 4 horas al día, menciona Thuan Pham, el director de Tecnología de Uber. Todo el esfuerzo resultó en un relativamente pequeño descubrimiento: las responsabilidades bien definidas de los departamentos permiten dar respuestas más rápidas al mercado.
“A Travis le gusta animar esta filosofía de experimentación y pruebas rigurosas”, dice Brian Tolkin, el jefe de 26 años de UberPool, que agrupa a los pasajeros en vehículos compartidos. Los jams pueden extenderse a través de días e incluso semanas. Recientemente, un conjunto de preguntas departamentales —cómo Uber podría distribuir incentivos de manera más eficiente— se convirtió en una serie de reuniones que involucraron a ingenieros, financieros, ciencíficos de datos y ejecutivos de operaciones. “El jam duró dos semanas seguidas, y a veces fue de tres o cuatro horas al día”, dice Thuan Pham, CTO de Uber. Todo ese esfuerzo resultó en algo relativamente pequeño: un ajuste de las responsabilidades departamentales, permitiendo respuestas más rápidas al mercado.
Dado el tamaño de Uber, los ajustes pueden hacer una gran diferencia. En la parte técnica, las jam sessions han generado más de 1,000 “servicios” separados pero integrados —bits de tecnología que integran la plataforma de Uber—. “Entre más eficiente hagamos este servicio, más dinero habrá para los conductores”, dice Pham, de 48 años, un refugiado que salió de Vietnam tras la guerra y que ha estado en Uber por casi 4 años. La promesa y la experiencia —oprime un botón, obtén un viaje— se han vuelto algo común, pero cubrir esa demanda requiere de miles de bits de código que funcionan en perfecta armonía.
Considera lo que pasa cuando el usuario abre la aplicación: Su ubicación se registra en los servidores de Uber, el software empieza a cargar los algoritmos de precios y recorre el mapa en busca de los vehículos más cercanos a dicha ubicación; todo ello se hace en cuestión de segundos, incluso mucho antes de que el usuario solicite el servicio. Una vez que el conductor acepta, el software de enrutamiento dirige el vehículo a la ubicación, actualiza la hora estimada de llegada según las lecturas del GPS cada cuatro segundos. Ese seguimiento continuo se realiza durante todo el viaje, y a menudo el conductor está en ruta de su siguiente viaje incluso antes de que finalice el primer servicio. Luego está el pago, las calificaciones y los análisis de la propia empresa para evaluar la calidad del viaje.
La complejidad de todo se amplifica con Pool, nuevas piezas del software se activan para determinar quién más desea un viaje con la ruta similar y calcula las posibles coincidencias que no prolonguen demasiado el viaje —un cálculo que cambia continuamente según las condiciones del tránsito—. Incluso algunas coincidencias que cumplen con los criterios tienen que ser descartadas porque los conductores deben retroceder en la ruta. “Psicológicamente, a nuestros conductores no les gusta ir hacia atrás”, dice Pham.
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Ese código —y más importante, el proceso (y sí, también las personas)— que creamos es la médula del servicio de Uber dentro del gran universo de la movilidad. La compañía ha ideado un método para considerar las inversiones en nuevos sistemas y tecnología. “Nos enfocamos primero en las amenazas latentes porque de otra forma no tendríamos negocio”, explica Pham. Lo más notable en dicha categoría —y probablemente la más rentable— son los carros autónomos, pero implican un sinnúmero de análisis y algoritmos, aumento de precios, enrutamiento y un centro tecnológico de datos.
Después vienen las características que son agradables de tener. Y dado el crecimiento de Uber, todo se convierte en un especie de ciclo. Incluso cuando Uber construye un sistema que puede soportar 10 veces su capacidad existente, debe hacerlo minuciosamente en un periodo de 12 a 18 meses. “En tres años y medio hemos reescrito nuestro sistema de envío tres veces”, indica Pham. Mientras hablamos en un pequeño salón de conferencias, su teléfono emite un sonido particular, y se excusa para retirarse brevemente. Cuando regresa, me comenta que sólo dos ocasiones han activado ese tono de teléfono: un apagón “nivel 5”, cuando el sistema de Uber se detiene —rara vez ocurre—; o una llamada de Kalanick. En esta ocasión fue lo segundo.
Hace un par de años, cuando Kalanick se convenció de que la cartografía era una tecnología “esencial” que Uber debía tener, criticó a Brian McClendon, co creador de Google Earth, que lideró los esfuerzos de mapeo de Google durante años. Pocas personas entienden la importancia de contar con inversión masiva en esta área —Google ha gastado miles de millones— y por qué vale la pena. “Todo en el negocio depende de los mapas”, dice McClendon.
Mientras Google Maps —y servicios de navegación como Waze— han ayudado a Uber, hay muchas cosas que (Uber) no puede hacer o lo hace mal, señala McCledon. Algunas son simplemente molestas. Cuando un usuario en San Francisco comienza a escribir un destino como “den”, Google Maps puede sugerir Denver, que no es un resultado realista para un conductor de Uber. Otros problemas son más sutiles, pero esenciales en un servicio eficiente. Cuando Uber decide designarle un conductor a un cliente, no es suficiente con saber dónde están los conductores —la compañía también necesita saber dónde estarán unos segundos después, cuando estén listos para aceptar un nuevo viaje—. Si para entonces cruzan una intersección o, en una autopista, pasaron una salida, no serán por mucho tiempo el mejor candidato.
A medida que mapea y remapea el mundo, Uber recolecta información para mejorar su servicio —determinando las ubicaciones ideales de un centro comercial con múltiples entradas— utilizando el aprendizaje automático y las estadísticas para analizar los informes históricos. Esta es la clave de los experimentos de Kalanick con una nueva idea en eficiencia: avisando a los conductores cuál es el mejor punto para recoger al pasajero evitando particularmente las calles muy congestionadas o, unidades innecesarias en la misma cuadra. Al mismo tiempo, los vehículos de la compañía equipados con cámara también están ocupados registrando las señalizaciones de calles que Uber puede detectar y utilizan el sistema de aprendizaje (No estacionarse, por ejemplo) para evitar problemas de tránsito a los conductores.
Y, por supuesto, los mapas son esenciales para el plan de dos años de Uber de desarrollar vehículos autónomos. La estrategia más celebrada de Kalanick llegó en agosto, cuando de forma simultánea anunció que algunos conductores de Uber en Pittsburgh estarían a bordo de vehículos autónomos (aún hay un conductor detrás del volante, para evitar contratiempos y cumplir con las regulaciones), y que la compañía había adquirido por 600 mdd a Otto, una startup de ex empleados de Google que fueron pioneros de la tecnología de vehículos autónomos, y que hizo progresos significativos en camiones autónomos. (En diciembre Uber expandió en San Francisco su programa piloto de carros autónomos, el que fue cerrado a una semana de ser lanzado por temas regulatorios). La estrategia dio a Uber una posición más favorable en un área crítica en la que se determinará cómo se movilizan las personas o cosas de un punto A a un punto B. Kalanick menciona: “Estamos trabajando arduamente para hacer real esta iniciativa lo más pronto posible”.
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