Ollie apuesta por la privacidad para ganar la carrera de los asistentes de IA

Para resultar realmente útil, un asistente de IA debe comprender a fondo a su usuario. Ollie, un asistente personal diseñado para la vida cotidiana, parte de la premisa de que esto no implica ceder tus datos ni poner en riesgo tu privacidad.

Aunque ciertas herramientas de IA de nivel empresarial ofrecen garantías de privacidad de datos, Ollie destaca por ser uno de los primeros servicios de IA generalistas y orientados a la familia en alcanzar el cumplimiento de la norma SOC 2. Este marco permite a las empresas demostrar, mediante auditorías independientes, que mantienen controles formales para proteger los datos de los clientes y gestionar sus sistemas de forma segura.

Alcanzar este hito fue crucial para el equipo de Ollie, ya que indica a los posibles usuarios que el asistente no recopila información personal con fines secundarios, como el entrenamiento de otros modelos de IA.

«Creemos firmemente que la confianza y la privacidad son innegociables, por lo que nuestro modelo de negocio se basa en las suscripciones. Queremos que los usuarios sepan que Ollie trabaja exclusivamente para ellos», declaró a TechCrunch Bill Lennon, cofundador y director ejecutivo de Ollie. «No compartimos tus datos con terceros», subrayó.

Créditos de la imagen:Ollie

Muchos asistentes personales de IA se posicionan como soluciones fáciles de usar que se integran en las rutinas diarias a través de mensajes de texto. En este panorama tan saturado, el énfasis de Ollie en la privacidad podría suponer un factor diferenciador clave.

Actualmente, Ollie compite con asistentes basados en mensajes de texto como Poke (adquirido por Cognition), Fambot, Ohai, Folk, Saner.ai y Tomo. El mercado también incluye asistentes centrados en el ámbito laboral, como Town, Lindy y Reclaim.ai, que se especializan en la gestión de agendas y el correo electrónico. Además, está Instinct, un asistente de IA que recientemente ha conseguido una financiación de 350 millones de dólares con una valoración de 2.500 millones de dólares antes incluso de su lanzamiento.

La competencia en este sector se está intensificando rápidamente.

Por el contrario, Ollie, con sede en San Diego, ha recaudado una ronda de financiación inicial más modesta, de 7,5 millones de dólares, principalmente de Khosla Ventures, junto con AI House.

Créditos de la imagen:Ollie

A pesar de la utilidad que ofrecen estos asistentes, los consumidores siguen preocupados por el alcance de la privacidad y los datos personales que deben ceder. Instinct, por ejemplo, se enfrentó a críticas por sus amplios Términos de Servicio y su política de privacidad, que le otorgaban una licencia «perpetua e irrevocable» para «acceder, utilizar, alojar, almacenar en caché, guardar, reproducir, transmitir, mostrar, publicar, distribuir y modificar» los materiales de los usuarios, incluso para el entrenamiento de la IA. Dichos términos suscitan importantes señales de alarma.

Lennon está adoptando una estrategia diferente con Ollie. Este asistente familiar se integra actualmente con calendarios y correo electrónico para organizar agendas y mantener a los usuarios informados sobre su día a día. También ofrece herramientas para planificar comidas, hacer la compra, llevar un seguimiento de tareas pendientes, concertar citas y pagar facturas a través de chats grupales. Las futuras actualizaciones podrían incluir la gestión del presupuesto doméstico.

Sin embargo, este nivel de acceso requiere confianza, lo que, según Ollie, constituye su principal ventaja frente a la competencia. «No compartimos tus datos con nadie. Esto es fundamental y esencial para ganarnos la confianza de los usuarios», afirmó Lennon.

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Más allá del cumplimiento de la norma SOC 2, Ollie no solicita a los usuarios sus nombres de usuario ni contraseñas para realizar tareas. Al iniciar sesión en un sitio web en nombre del usuario, Ollie utiliza su propio navegador basado en la nube y proporciona al usuario un enlace a una sesión remota. Este proceso es similar cuando el asistente gestiona pagos o compras.

Aunque este enfoque mejora la seguridad, exige que los usuarios inicien sesión para realizar determinadas tareas. Lennon cree que la tecnología acabará optimizando esta experiencia.

«Este es un territorio inexplorado. En el futuro, prevemos implementar una tokenización segura mediante un dispositivo físico, lo que eliminará la necesidad de volver a introducir la información repetidamente», explicó. «Se trata de tecnología de vanguardia. Nuestro objetivo es encontrar la experiencia de usuario óptima que equilibre la comodidad con la confianza».

Establecer esta confianza es fundamental para que los usuarios se sientan cómodos permitiendo que Ollie acceda a información sensible, como cuentas bancarias, incluso a través de conectores como Plaid.

Lennon, que tiene un doctorado en IA, también cuenta con experiencia en el sector fintech, ya que vendió su anterior startup, Groundwork —un neobanco para organizaciones sin ánimo de lucro— en 2021. Esta experiencia puede resultar valiosa a medida que Ollie se expande hacia la gestión financiera.

Captura de pantalla. Créditos de la imagen:Ollie

No obstante, sigue sin estar claro si los consumidores desean este tipo de asistencia.

Lennon se mantiene optimista y señala que las tasas de retención de Ollie están a la altura de los principales servicios de suscripción basados en IA en lo que respecta a los suscriptores de pago. Se negó a revelar cifras concretas de usuarios o clientes, alegando la naturaleza competitiva del sector.

Estos sistemas aún pueden presentar inconsistencias. A pesar del revuelo mediático en torno a Instinct, las primeras pruebas revelaron imprecisiones en los precios y las reservas de hoteles. Del mismo modo, Ollie sufrió una interrupción en la infraestructura de su proveedor de mensajes de texto durante las pruebas, lo que provocó que dejara de responder.

Cuando se le preguntó cómo aborda Ollie estos problemas, teniendo en cuenta que los consumidores suelen dar a las nuevas tecnologías una sola oportunidad, Lennon reconoció los retos más amplios que plantea la IA.

Lennon coincidió en que se trata de un problema sistémico de la IA. «Este es el reto fundamental de los modelos de lenguaje grande (LLM): al ser estocásticos, son intrínsecamente poco fiables», afirmó. «Debemos crear sistemas de protección para detectar y prevenir estos errores… Es como resolver mil pequeños problemas antes de poder seguir adelante».