Esta empresa está utilizando IA para resolver un punto de dolor de la industria valorado en billones de dólares: hacer que el tiempo de los trabajadores del conocimiento sea visible, medible y optimizable.
Escrito por: Leo, Deep Thinking Circle
¿Alguna vez te has preguntado por qué la industria manufacturera puede calcular con precisión el costo de producir un automóvil hasta el último centavo, y el comercio minorista puede rastrear con exactitud el inventario de cada artículo, pero las firmas de abogados, las firmas contables y las empresas de consultoría no tienen idea de su recurso más importante: el tiempo del personal? Esta pregunta me ha estado inquietando durante mucho tiempo, hasta que supe que Laurel acaba de completar una ronda de financiación Serie C de 100 millones de dólares. Esta empresa está utilizando IA para resolver un dolor de industria valorado en billones de dólares: hacer que el tiempo de los trabajadores del conocimiento sea visible, medible y optimizable.
Después de una investigación profunda, descubrí que Laurel no solo se ocupa de hacer un seguimiento del tiempo de manera sencilla. Están construyendo la primera plataforma de tiempo AI del mundo, tratando de resolver el "desafío de la inteligencia temporal" que el fundador Ryan Alshak mencionó: las industrias del conocimiento no pueden relacionar con precisión la inversión de tiempo con los resultados comerciales. En la era de la IA, cuantificar y entender el capital humano ha pasado de ser un "lujo" a ser una necesidad empresarial "crítica". Esta ronda de financiamiento fue liderada por IVP, con la participación de GV (Google Ventures) y 01A, y nuevos inversionistas incluyen a DST Global, Kevin Weil de OpenAI, Alexis Ohanian, el CTO de GitHub Vladimir Fedorov, entre otros.
El dolor y el despertar de llevar la contabilidad en seis minutos
La raíz del problema se remonta a la forma en que la industria de servicios profesionales ha estado funcionando durante décadas. Los abogados, contadores y consultores deben registrar sus horas de trabajo en incrementos de seis minutos para que los clientes puedan pagar por hora. Ryan Alshak ha experimentado este dolor de forma aguda mientras trabajaba como abogado: "Es como un ajetreado sábado por la noche, cuando soy un chef que cocina para 500 clientes, y al mismo tiempo me piden que lleve un registro de cada ingrediente utilizado, lo cual es a la vez distractor e impersonal".
Puedo entender esa frustración. Imagina que acabas de completar un análisis legal complejo, con tu mente en su estado más claro, pero luego tienes que detenerte a recordar: ¿cuánto tiempo pasé buscando información? ¿Cuántos minutos tardé en escribir este memorando? ¿De qué hablé en la llamada con el cliente? Este estado de trabajo interrumpido no solo afecta la eficiencia, sino que también hace que los profesionales se sientan como si fueran trabajadores de fábrica bajo vigilancia, en lugar de expertos que brindan servicios intelectuales.
El momento de epifanía de Alshak llegó de manera muy simple: "¿Por qué debo decirle a la máquina lo que hice en el trabajo, en lugar de dejar que la máquina me recuerde lo que debo hacer?" Detrás de esta aparentemente simple pregunta se esconde una percepción contraintuitiva: los abogados, contadores y consultores en realidad enfrentan un problema de facturación insuficiente, ya que tienden a olvidar mucho del trabajo ya realizado. Si se puede permitir que el comprador (empresa) obtenga más ganancias, mientras se ahorra tiempo al usuario (profesional), esta sería la base perfecta para construir una empresa.
Este punto de dolor es mucho más común de lo que imaginaba. Según los datos de Laurel, los profesionales pueden recuperar un promedio de más de 28 minutos de tiempo facturable al día, tiempo que anteriormente se había perdido debido a errores en el registro. Calculando a una tarifa promedio de 375 dólares por hora, esto significa que cada profesional puede generar 175 dólares más de ingresos para la empresa cada día. Para grandes despachos con cientos de profesionales, esta cifra es bastante sorprendente.
AI redefine cuatro claves del seguimiento del tiempo
La solución de Laurel suena bastante intuitiva, pero en realidad construirla es un desafío técnico extremadamente complejo. He aprendido que para lograr una automatización del cronograma de extremo a extremo, es necesario abordar cuatro problemas técnicos clave, cada uno con una barrera técnica bastante alta.
El primer desafío es el seguimiento de huellas digitales. Laurel debe ser capaz de integrarse con cada conjunto de herramientas digitales que los usuarios utilizan, incluidos varios herramientas de trabajo como Slack, Microsoft Outlook, Zoom, etc. Solo cuando la IA puede "ver" todas las actividades laborales de los profesionales en las diferentes plataformas, podrá reconstruir con precisión sus trayectorias laborales. Es como instalar un sistema de monitoreo omnipresente pero completamente imperceptible en el entorno de trabajo digital del usuario, capaz de registrar cada clic, cada edición de documento, cada llamada.
El segundo nivel es la integración profunda de aplicaciones de IA. Laurel utiliza diversas tecnologías de IA para procesar estas huellas digitales: algoritmos de agrupamiento de datos clasifican trabajos relacionados, modelos de aprendizaje automático asignan trabajos a clientes y proyectos relevantes, la IA generativa crea descripciones de trabajo, y finalmente, se clasifica el trabajo a través de aprendizaje automático. No se trata simplemente de aplicar una interfaz de ChatGPT, sino de construir un sistema de IA específicamente diseñado para la optimización de flujos de trabajo de servicios profesionales.
La tercera etapa es el delicado equilibrio de la colaboración entre humanos y máquinas. El sistema generará un borrador de horario para el usuario, quien puede añadir, eliminar o editar contenido. Este diseño de "humano en el circuito" garantiza la precisión y permite que la IA continúe aprendiendo y mejorando. Cada interacción del usuario hace que el sistema se vuelva más inteligente, creando un ciclo positivo.
El cuarto paso es la integración sin problemas con el sistema de facturación existente. Una vez que el usuario confirma la hoja de tiempo, el sistema automáticamente enviará los datos al sistema de facturación de la firma, manteniendo el trabajo de gestión en segundo plano sin cambios. De esta manera, la experiencia laboral de los profesionales cambia de "completar la hoja de tiempo" a "revisar la hoja de tiempo", lo que reduce significativamente la carga mental.
La genialidad de todo el proceso radica en que no obliga a los usuarios a cambiar sus hábitos de trabajo, sino que trabaja silenciosamente en segundo plano, y al final solo requiere la confirmación final del usuario. Esta filosofía de diseño refleja un profundo pensamiento sobre el producto: la mejor tecnología debería ser invisible, debería simplificar las cosas complejas en lugar de añadir una nueva carga de aprendizaje para el usuario.
De fracasados en tecnología legal a pioneros en la era de la IA
El éxito de Laurel no fue un camino fácil, de hecho, pasó por una completa reinvención. La empresa se fundó inicialmente en 2016 bajo el nombre de "Time by Ping", pero en los primeros años tuvo muchas dificultades. Alshak admitió honestamente dos problemas principales: una excesiva concentración en un único mercado del sector legal y la falta de madurez de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural en ese momento.
La oportunidad apareció en 2022, cuando Alshak obtuvo acceso anticipado a OpenAI GPT-3, tomó una decisión audaz: pausar todo el trabajo y reconstruir completamente el producto. Este es un movimiento extremadamente raro en el mundo del emprendimiento, la mayoría de la gente te dirá "nunca reconstruyas, sigue iterando". Pero Alshak eligió seguir un camino que contradice la sabiduría convencional, creo que esto refleja el verdadero espíritu emprendedor: estar dispuesto a asumir grandes riesgos por una visión más grande.
Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022, la percepción del mercado sobre la inteligencia artificial cambió drásticamente. Alshak describió esta transformación: "Pasé de ser considerado un loco a que las empresas me llamaran activamente en busca de ayuda." Esta dramática transformación generó un crecimiento explosivo de la compañía, pasando de cero a un valor de contrato de 26 millones de dólares en los últimos 24 meses.
Cambiar el nombre a Laurel no solo es un rebranding, sino que también representa una actualización completa de la cultura y los valores fundamentales de la empresa. La elección de este nombre tiene un significado profundo: Alshak desea elegir un nombre que se sienta eterno, no ese tipo de nombre típico de una startup, sino uno que podría ser aplicable en los años 1600, 2000 o 4000. "Laurel" simboliza en la antigua Grecia los logros en la poesía y los deportes, y espera que las personas se sientan orgullosas al ver su cronograma, en lugar de miedo o opresión.
Esta historia de renacimiento me ha conmovido profundamente. Demuestra que en un entorno tecnológico de rápida evolución, a veces la elección más valiente no es seguir el camino establecido, sino reconocer los errores y cambiar de dirección por completo. El ejemplo de Laurel prueba que la verdadera innovación a menudo requiere esta determinación y valentía de "empezar de nuevo".
Por qué ahora es el momento perfecto para la explosión de la gestión del tiempo con IA
He estado pensando en por qué Laurel ha tenido tanto éxito en este momento, y creo que se trata de la combinación perfecta de tres factores clave: la madurez tecnológica, la educación del mercado y la urgencia comercial.
Los avances en el ámbito técnico son fundamentales. En los últimos años, la capacidad de los modelos de lenguaje grande ha alcanzado un nivel en el que pueden entender con precisión el contexto de trabajo complejo. Esto no es solo comprensión del lenguaje, sino que lo más importante es que estos modelos pueden desglosar las intenciones de alto nivel en pasos concretos y ejecutables. Cuando digo "preparar una lista de verificación de diligencia debida para el proyecto de fusión y adquisición del cliente ABC", la IA necesita entender qué áreas legales están involucradas, qué tipos de documentos deben incluirse, cuánto tiempo tomará completarlo, etc. Esta capacidad de comprensión de detalle fino era completamente inalcanzable hace unos años.
El cambio en la educación del mercado también es clave. La amplia adopción de ChatGPT ha llevado incluso a las instituciones de servicios profesionales más conservadoras a aceptar la tecnología de IA. He notado un fenómeno interesante: en el pasado, cuando Alshak promovía la IA a los bufetes de abogados en 2018 y 2019, la respuesta era "no estamos seguros de si la computación en la nube es el futuro, y menos aún de qué es la IA". Pero ahora, las mismas empresas llaman proactivamente para preguntar cómo implementar soluciones de IA. Este cambio en la mentalidad del mercado ha creado una ventana de oportunidades sin precedentes para empresas como Laurel.
La urgencia comercial proviene de los cambios en el entorno económico. En un contexto de restricción económica, las firmas de servicios profesionales enfrentan una presión de eficiencia sin precedentes. Los clientes ya no están dispuestos a pagar por la ineficiencia, y el modelo de precios de tarifas fijas se vuelve cada vez más común, lo que requiere que las empresas comprendan con precisión el costo real de cada servicio. Como dijo Ajay Vashee de IVP: "Cuando vendes dinero en una economía restringida, cortas mucho ruido." Laurel no está vendiendo funcionalidad, sino un crecimiento de ganancias tangible, lo cual es convincente en cualquier entorno económico.
Hay otro factor que considero muy importante pero que ha sido ignorado: la necesidad de medir el retorno de la inversión en IA. Las empresas planean invertir más de 1 billón de dólares en IA en los próximos cinco años, pero cómo medir la efectividad de estas inversiones sigue siendo una caja negra. La mayoría de las empresas dependen de encuestas o tasas de uso como indicadores proxy, pero ninguno de estos es lo suficientemente preciso. La plataforma de datos de tiempo de Laurel puede proporcionar mediciones de efectividad de IA cuantificables y verificables, lo cual es extremadamente valioso para aquellas empresas que necesitan demostrar a los accionistas el valor de la inversión en IA.
Esta convergencia de múltiples factores ha creado las condiciones perfectas para el rápido crecimiento de Laurel. Según los datos, su ingreso recurrente anualizado ha crecido un 300% en los últimos 12 meses, el uso ha aumentado un 500%, y actualmente colaboran con más de 100 de las principales firmas de abogados, contabilidad y consultoría en Estados Unidos, Reino Unido, Unión Europea, Australia y Canadá. Detrás de estos números se refleja un despertar colectivo de una industria bajo la presión de un cambio fundamental.
El valor profundo detrás de los casos de éxito del cliente
Siempre he creído que la mejor validación de productos proviene de la retroalimentación real de los clientes, y el desempeño de Laurel en este aspecto es impresionante. Según el inversor IVP, esta es la única empresa que han evaluado que ha obtenido una puntuación de satisfacción del cliente de 10 sobre 10 de cada uno de sus clientes. Pero estoy más interesado en la historia detrás de esos números.
El feedback de Matt Newnes, socio y líder de transformación fiscal de Ernst & Young, es especialmente convincente: "He experimentado personalmente cómo Laurel ha transformado nuestro enfoque de inteligencia del tiempo. El proceso manual de registro y entrada de tiempo se ha vuelto mucho más tecnológico. Laurel no solo ayuda a nuestros empleados a registrar de manera más integral su tiempo de trabajo, sino que también nos ayuda a comprender mejor cómo trabaja el equipo, lo que nos permite identificar las mejores prácticas y garantizar los mejores resultados para nuestros clientes. Esto ha demostrado ser una de nuestras inversiones en IA más impactantes."
Este párrafo me hace reflexionar sobre una cuestión más profunda: el valor del seguimiento del tiempo no radica únicamente en la precisión de la facturación, sino en la comprensión de los patrones de trabajo. Cuando una empresa puede ver claramente la diferencia entre el trabajo eficiente y el ineficiente, puede estandarizar las mejores prácticas y mejorar el rendimiento de todo el equipo. Este valor del aprendizaje organizacional puede ser más importante que el crecimiento directo de los ingresos.
La perspectiva de David Cunningham, el director de innovación de Reed Smith, un bufete de abogados global, también es muy inspiradora: "A medida que los bufetes de abogados evalúan el impacto de la IA y las tarifas fijas, obtener inteligencia refinada con menos esfuerzo es crucial para redefinir el valor tanto dentro del bufete como para sus clientes." La clave aquí es "inteligencia refinada" — no estadísticas de tiempo toscas, sino percepciones profundas que pueden guiar la toma de decisiones estratégicas.
Las palabras de Tom Barry, socio gerente de la firma de contabilidad GHJ, me impresionaron: "¿Sabes cuánto conocimiento comercial podemos obtener de esta plataforma? Lo que estamos viendo ahora es un juego a largo plazo: no es solo una herramienta para ayudar a rastrear el tiempo." Creo que este cambio de mentalidad de herramienta a plataforma es donde realmente reside la ventaja competitiva de Laurel.
Desde el punto de vista financiero, los clientes que utilizan Laurel informan un crecimiento de beneficios del 4-11%, lo que proviene principalmente de 28 minutos adicionales de tiempo facturable por profesional cada día, así como de un aumento en la tasa de realización del 1-4%. Estas cifras han sido verificadas mediante auditorías independientes de las cuatro grandes firmas de contabilidad. Más importante aún, los profesionales han ahorrado el 80% del tiempo en la entrada manual de tiempo, lo que les permite centrarse en trabajos de alto valor, como el desarrollo de negocios, la gestión de relaciones y el pensamiento estratégico.
Estos casos de éxito me han mostrado un panorama más amplio: Laurel no solo está resolviendo el problema del seguimiento del tiempo, sino que está redefiniendo la forma en que se trabaja en los servicios profesionales. Cuando el tiempo se vuelve visible y se puede optimizar, la eficiencia y la capacidad de creación de valor de toda la industria se mejoran de manera fundamental.
De seguimiento del tiempo a la visión de inteligencia del tiempo en tres etapas
Durante mi investigación sobre Laurel, descubrí que Alshak tiene una clara visión estratégica en tres etapas, lo cual me impresionó por su pensamiento a largo plazo. No se trata de un simple mapa de ruta del producto, sino de una profunda reflexión sobre el futuro del trabajo del conocimiento en su conjunto.
La primera etapa es demostrar que las máquinas pueden registrar el tiempo de manera más efectiva y precisa que los humanos. La clave de esta etapa es elegir el mercado objetivo correcto: aquellas industrias que deben registrar el tiempo para ganar dinero, como la ley, la contabilidad y la consultoría. Estas industrias tienen flujos de trabajo existentes, una alta presión de ejecución (no registrar el tiempo significa perder el trabajo) y un retorno de inversión muy evidente cuando se implementa la automatización. Por eso, Laurel eligió comenzar con los servicios profesionales, en lugar de dirigirse directamente a todos los trabajadores del conocimiento.
La segunda fase es aún más ambiciosa: utilizar datos temporales generados prioritariamente por máquinas para que estas industrias dejen de cobrar por tiempo y empiecen a cobrar por resultados. Alshak cita a Charlie Munger: "Dime el mecanismo de incentivos y te diré el comportamiento." Él cree que es posible rediseñar el mecanismo de incentivos de las industrias que representan el 20% del PIB de EE. UU., para que dejen de generar actividades y comiencen a generar resultados eficientes. Esta transformación de un enfoque basado en la inversión a uno basado en la producción podría cambiar radicalmente el modelo comercial de toda la industria de servicios profesionales.
La tercera fase es la más ambiciosa: incluso en un mundo basado en resultados, las personas aún necesitan comprender la inversión de tiempo para preguntarse: "¿Estoy dedicando tiempo a cosas que tienen apalancamiento?" El objetivo de esta fase es expandir el valor de los datos de tiempo a todas las organizaciones empresariales, ayudando a cada trabajador del conocimiento a comprender y optimizar su asignación de tiempo.
Las estadísticas centrales de esta visión son inquietantes: un trabajador del conocimiento promedio trabaja 9 horas al día, pero solo 3 horas están creando valor apalancado. Esto significa que se desperdician 6 horas: 3 horas en tareas que deberían ser realizadas por un agente de IA y otras 3 horas en trabajos que no deberían ser realizados por humanos en absoluto. Según el número de trabajadores del conocimiento a nivel mundial, esto equivale a 64 mil millones de años de tiempo desperdiciado en tareas que los humanos ya no necesitan hacer. Este es el espacio de oportunidad de Laurel.
Creo que este enfoque de pensamiento es muy inspirador. Muchas startups se centran en resolver problemas existentes, pero Laurel, al resolver problemas actuales, también está creando la infraestructura para las posibilidades futuras. Los datos temporales no son solo para una mejor facturación, son la base para entender y optimizar el trabajo humano. En la era de la IA, esta comprensión se vuelve aún más importante, ya que necesitamos saber qué trabajos deben ser entregados a las máquinas y cuáles requieren el valor único de los humanos.
Revolución de la cadena de suministro de servicios profesionales en la era de la IA
Durante mi profunda comprensión de Laurel, descubrí una analogía muy interesante: en realidad están construyendo "visibilidad de la cadena de suministro" para el trabajo del conocimiento. Este concepto me ha brindado una nueva perspectiva sobre toda la industria.
Alshak planteó un punto de vista interesante: "Nadie ha mapeado realmente la inversión de tiempo con la producción de resultados. Industrias como la legal y la contabilidad son las que mejor comprenden su inversión (tiempo), pero todavía tienen dificultades en la valoración de precios. Por otro lado, industrias como la consultoría y los servicios financieros comprenden el valor, pero no tienen idea del costo real de la creación." Este punto ciego cognitivo ya ha sido resuelto en otras industrias, pero en el campo del trabajo del conocimiento, que representa más del 50% del PIB global, la cadena de suministro nunca ha sido realmente revelada.
Esta analogía me recuerda la evolución de la industria manufacturera. El sistema de producción ajustada de Toyota revolucionó la manufactura, ya que hizo visibles la eficiencia y el desperdicio en cada etapa. Pero en el trabajo del conocimiento, todavía estamos en un estado anterior a la revolución industrial: grandes cantidades de "inventario" (tareas no completadas), "tiempos de espera" (reuniones y procesos ineficaces) y "defectos" (documentos que necesitan rehacerse) están ocultos en el trabajo diario, y no pueden ser cuantificados ni optimizados.
La plataforma de gestión del tiempo de Laurel es en realidad el primer "sistema de gestión de la cadena de suministro" verdaderamente creado para el trabajo del conocimiento. No solo rastrea el tiempo, sino que también analiza los flujos de trabajo, identifica cuellos de botella, predice la demanda de recursos y ofrece recomendaciones de optimización. Esta capacidad se vuelve especialmente importante en el contexto de la implementación masiva de la IA, ya que las empresas necesitan conocer el verdadero retorno de la inversión en herramientas de IA, en lugar de depender de encuestas de satisfacción vagamente formuladas.
Creo que este cambio en la mentalidad de la cadena de suministro tendrá un impacto profundo. Cuando las agencias de servicios profesionales comiencen a gestionar el trabajo del conocimiento como los fabricantes gestionan las líneas de producción, podrán: predecir con precisión los costos y el tiempo del proyecto, identificar qué tipos de trabajo son más adecuados para la automatización, optimizar la configuración del equipo y la asignación de tareas, monitorear la salud del proyecto en tiempo real y realizar ajustes a tiempo.
Esto también explica por qué Laurel puede ayudar a los clientes a lograr un crecimiento de beneficios del 4-11%. No solo se debe a un registro de tiempo más preciso, sino que lo más importante es la mejora sistemática de la eficiencia lograda a través de la optimización de la cadena de suministro. Cuando puedes ver todo el "proceso de producción" del trabajo del conocimiento, las oportunidades de optimización se vuelven claramente visibles.
Desde la perspectiva de la inversión, la oportunidad de mercado de esta revolución de la cadena de suministro es enorme. Ajay Vashee de IVP señala: "Los servicios profesionales representan billones de dólares en actividad económica global, pero estas empresas carecen de visibilidad básica sobre su recurso central: el tiempo. Al abordar los desafíos de la inteligencia del tiempo, Laurel ha creado una plataforma para una transformación más amplia de la IA." Esto no es solo una herramienta de software, sino la infraestructura para la transformación digital de toda la industria.
La filosofía del tiempo del fundador y la misión impulsada
Conocer la historia personal de Alshak me ha dado una comprensión más profunda de la misión de Laurel. No es solo un proyecto comercial, sino una empresa impulsada por una misión profundamente arraigada en experiencias personales.
Alshak a menudo reflexiona sobre el tema de la muerte, lo que puede parecer algo pesado, pero es precisamente este profundo reconocimiento de la finitud del tiempo lo que da forma a la filosofía central de Laurel. La interfaz de chat de IA de la compañía incluso se llama "Mori", en homenaje a la frase latina "memento mori" (recuerda que debes morir). Esta reflexión sobre la muerte no es negativa, sino que recuerda a las personas el valor de apreciar cada minuto.
Lo que más me conmovió fue la historia sobre su madre que compartió Alshak. La fundación de Laurel está estrechamente ligada al final de la vida de su madre: ella falleció de cáncer unas semanas después de que la empresa obtuviera financiamiento en la ronda semilla en 2018. Alshak dijo: "En los últimos momentos de vida, un minuto a su lado supera a un millón de minutos haciendo cualquier otra cosa. Me di cuenta de que no estaba construyendo una empresa de registro de tiempo, sino una que ayuda a las personas a entender '¿Estoy pasando el tiempo de la manera en que quiero?'"
Este sentido de misión personal se ha convertido en el valor central de la empresa. Alshak desea ser un "espejo" para el mundo, enseñando una lección: "Nos preocupamos tanto por nuestro dinero, pero somos tan indiferentes con nuestro tiempo. Este es un marco fundamentalmente invertido." Quiere vivir como si tuviera 78 años de vida, 4000 semanas de tiempo, haciendo que cada minuto cuente.
He descubierto que esta filosofía del tiempo influye profundamente en el diseño de productos de Laurel. El juego de palabras en griego de la empresa es muy interesante: Alshak mencionó que en griego hay dos palabras que representan el tiempo: "chronos" (tiempo cronológico) y "kairos" (tiempo percibido). Laurel no solo está siguiendo el chronos, sino que también está ayudando a las personas a optimizar el kairos: hacer que las personas sientan la plenitud del tiempo en el trabajo significativo, en lugar de sentir el paso del tiempo en tareas ineficaces.
Este enfoque impulsado por una misión también se refleja en la visión a largo plazo de la empresa. Alshak espera que Laurel sea responsable de eliminar el concepto de "de lunes a viernes de nueve a cinco" del vocabulario en inglés. Cree que el mundo del futuro verá a los humanos trabajando de tres a cuatro horas al día, pero creando de dos a tres veces más valor que ahora. No es una fantasía utópica, sino una expectativa razonable basada en el desarrollo de la tecnología de IA.
Creo que este sentido de misión es la verdadera ventaja competitiva de Laurel. En una industria tecnológica cada vez más homogénea, la verdadera diferenciación a menudo proviene de la profunda motivación y los valores del fundador. Cuando tu empresa no solo busca ganar dinero, sino que se dedica a resolver un problema que te importa profundamente, esta pasión se transmite a cada aspecto del producto, del equipo y de la experiencia del cliente.
Redefiniendo el futuro del trabajo y la creación de valor
Durante mi investigación sobre Laurel, constantemente reflexionaba sobre una pregunta más grande: ¿qué significa esta revolución de la inteligencia temporal para toda la sociedad? Creo que estamos al borde de una transformación fundamental en la forma en que trabajamos.
Desde una perspectiva histórica, cada revolución tecnológica importante redefine la naturaleza del trabajo. La revolución industrial hizo que las personas pasaran de la agricultura a la manufactura, y la revolución de la información creó el concepto del trabajo del conocimiento. Ahora, la revolución de la IA está redefiniendo lo que constituye un trabajo humano verdaderamente valioso. Los datos e insights que proporciona Laurel nos ayudarán a entender esta transformación: qué trabajos deberían ser automatizados y cuáles requieren el valor único de los humanos.
El escenario laboral futuro que imagino podría ser así: los profesionales ya no necesitarían dedicar tiempo a tareas repetitivas, como redactar contratos estándar, organizar informes financieros o preparar informes rutinarios. En cambio, se centrarían en trabajos de alto valor que requieren pensamiento creativo, inteligencia emocional y juicio estratégico. La IA se encargaría de la recopilación de información y el análisis preliminar, mientras que los humanos se concentrarían en la interpretación, la toma de decisiones y la construcción de relaciones.
Esta transformación también tendrá un profundo impacto en el modelo de negocio de toda la industria de servicios profesionales. La fijación de precios por tarifas fijas reemplazará a la facturación por horas como la norma, ya que los clientes están más interesados en los resultados que en el proceso. Los datos de tiempo de Laurel ayudarán a las firmas a predecir con precisión los costos reales de diferentes tipos de proyectos, lo que les permitirá ofrecer servicios a precio fijo con mayor confianza.
También he visto el significado social de esta transformación. Cuando el trabajo se vuelve más eficiente, las personas tendrán más tiempo para el desarrollo personal, las relaciones familiares y la participación comunitaria. Esto no es solo una mejora en la eficiencia laboral, sino también una mejora en la calidad de vida. Como dijo Alshak, el objetivo es permitir que las personas creen más valor en menos tiempo y luego utilicen el tiempo ahorrado para las cosas realmente importantes.
Por supuesto, esta transformación también traerá desafíos. Algunos puestos de trabajo tradicionales pueden ser reemplazados por la automatización, lo que requiere que toda la industria repiense la formación de talento y las trayectorias de desarrollo profesional. Pero creo que esta transformación finalmente creará más oportunidades de trabajo significativas y valiosas. La clave es adaptarse proactivamente a este cambio, en lugar de esperar pasivamente ser desbordado.
Desde una perspectiva de inversión, Laurel representa no solo una exitosa empresa de software, sino también un pionero en la transformación digital del trabajo del conocimiento. La infraestructura inteligente de tiempo que han construido se convertirá en un elemento esencial para las operaciones empresariales en la era de la IA. Como dijo Frederique Dame de GV: "Laurel está creando una capa de inteligencia empresarial para el trabajo del conocimiento, utilizando el registro del tiempo como punto de entrada del producto. Al capturar y organizar el ciclo de vida completo de cómo los profesionales pasan su tiempo, Laurel desbloquea una nueva clase de datos, haciendo que el trabajo en sí sea medible, optimizable y automatizable."
El valor de esta infraestructura continuará creciendo a medida que la tecnología de IA se desarrolle aún más. A medida que más empresas comiencen a implementar agentes de IA y herramientas de automatización, los datos de tiempo de Laurel se convertirán en el estándar de oro para medir la efectividad de estas inversiones. No es solo una oportunidad de producto, sino una oportunidad de plataforma.
Estoy lleno de expectativas sobre el futuro de Laurel, no solo porque resuelve una enorme demanda de mercado real, sino también porque plantea una profunda reflexión sobre el tiempo, el trabajo y el valor de la vida. En este mundo cada vez más acelerado, las empresas que ayudan a las personas a comprender y utilizar mejor el tiempo crearán un valor social que va más allá del retorno financiero.
Al final, la historia de Laurel nos dice que los mejores proyectos emprendedores a menudo provienen de las necesidades personales y el profundo sentido de misión de los fundadores. Cuando el avance tecnológico se combina con la pasión personal, es posible crear empresas que realmente cambien el mundo. En una era donde la IA lo está transformando todo, empresas como Laurel, que cuentan con profundidad técnica y una preocupación humanística, podrían ser precisamente el tipo de fuerza innovadora que necesitamos.
Ver originales
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
En un nicho de IA tan pequeño en el extranjero, ¡sorprendentemente se puede recaudar 100 millones de dólares!
Escrito por: Leo, Deep Thinking Circle
¿Alguna vez te has preguntado por qué la industria manufacturera puede calcular con precisión el costo de producir un automóvil hasta el último centavo, y el comercio minorista puede rastrear con exactitud el inventario de cada artículo, pero las firmas de abogados, las firmas contables y las empresas de consultoría no tienen idea de su recurso más importante: el tiempo del personal? Esta pregunta me ha estado inquietando durante mucho tiempo, hasta que supe que Laurel acaba de completar una ronda de financiación Serie C de 100 millones de dólares. Esta empresa está utilizando IA para resolver un dolor de industria valorado en billones de dólares: hacer que el tiempo de los trabajadores del conocimiento sea visible, medible y optimizable.
Después de una investigación profunda, descubrí que Laurel no solo se ocupa de hacer un seguimiento del tiempo de manera sencilla. Están construyendo la primera plataforma de tiempo AI del mundo, tratando de resolver el "desafío de la inteligencia temporal" que el fundador Ryan Alshak mencionó: las industrias del conocimiento no pueden relacionar con precisión la inversión de tiempo con los resultados comerciales. En la era de la IA, cuantificar y entender el capital humano ha pasado de ser un "lujo" a ser una necesidad empresarial "crítica". Esta ronda de financiamiento fue liderada por IVP, con la participación de GV (Google Ventures) y 01A, y nuevos inversionistas incluyen a DST Global, Kevin Weil de OpenAI, Alexis Ohanian, el CTO de GitHub Vladimir Fedorov, entre otros.
El dolor y el despertar de llevar la contabilidad en seis minutos
La raíz del problema se remonta a la forma en que la industria de servicios profesionales ha estado funcionando durante décadas. Los abogados, contadores y consultores deben registrar sus horas de trabajo en incrementos de seis minutos para que los clientes puedan pagar por hora. Ryan Alshak ha experimentado este dolor de forma aguda mientras trabajaba como abogado: "Es como un ajetreado sábado por la noche, cuando soy un chef que cocina para 500 clientes, y al mismo tiempo me piden que lleve un registro de cada ingrediente utilizado, lo cual es a la vez distractor e impersonal".
Puedo entender esa frustración. Imagina que acabas de completar un análisis legal complejo, con tu mente en su estado más claro, pero luego tienes que detenerte a recordar: ¿cuánto tiempo pasé buscando información? ¿Cuántos minutos tardé en escribir este memorando? ¿De qué hablé en la llamada con el cliente? Este estado de trabajo interrumpido no solo afecta la eficiencia, sino que también hace que los profesionales se sientan como si fueran trabajadores de fábrica bajo vigilancia, en lugar de expertos que brindan servicios intelectuales.
El momento de epifanía de Alshak llegó de manera muy simple: "¿Por qué debo decirle a la máquina lo que hice en el trabajo, en lugar de dejar que la máquina me recuerde lo que debo hacer?" Detrás de esta aparentemente simple pregunta se esconde una percepción contraintuitiva: los abogados, contadores y consultores en realidad enfrentan un problema de facturación insuficiente, ya que tienden a olvidar mucho del trabajo ya realizado. Si se puede permitir que el comprador (empresa) obtenga más ganancias, mientras se ahorra tiempo al usuario (profesional), esta sería la base perfecta para construir una empresa.
Este punto de dolor es mucho más común de lo que imaginaba. Según los datos de Laurel, los profesionales pueden recuperar un promedio de más de 28 minutos de tiempo facturable al día, tiempo que anteriormente se había perdido debido a errores en el registro. Calculando a una tarifa promedio de 375 dólares por hora, esto significa que cada profesional puede generar 175 dólares más de ingresos para la empresa cada día. Para grandes despachos con cientos de profesionales, esta cifra es bastante sorprendente.
AI redefine cuatro claves del seguimiento del tiempo
La solución de Laurel suena bastante intuitiva, pero en realidad construirla es un desafío técnico extremadamente complejo. He aprendido que para lograr una automatización del cronograma de extremo a extremo, es necesario abordar cuatro problemas técnicos clave, cada uno con una barrera técnica bastante alta.
El primer desafío es el seguimiento de huellas digitales. Laurel debe ser capaz de integrarse con cada conjunto de herramientas digitales que los usuarios utilizan, incluidos varios herramientas de trabajo como Slack, Microsoft Outlook, Zoom, etc. Solo cuando la IA puede "ver" todas las actividades laborales de los profesionales en las diferentes plataformas, podrá reconstruir con precisión sus trayectorias laborales. Es como instalar un sistema de monitoreo omnipresente pero completamente imperceptible en el entorno de trabajo digital del usuario, capaz de registrar cada clic, cada edición de documento, cada llamada.
El segundo nivel es la integración profunda de aplicaciones de IA. Laurel utiliza diversas tecnologías de IA para procesar estas huellas digitales: algoritmos de agrupamiento de datos clasifican trabajos relacionados, modelos de aprendizaje automático asignan trabajos a clientes y proyectos relevantes, la IA generativa crea descripciones de trabajo, y finalmente, se clasifica el trabajo a través de aprendizaje automático. No se trata simplemente de aplicar una interfaz de ChatGPT, sino de construir un sistema de IA específicamente diseñado para la optimización de flujos de trabajo de servicios profesionales.
La tercera etapa es el delicado equilibrio de la colaboración entre humanos y máquinas. El sistema generará un borrador de horario para el usuario, quien puede añadir, eliminar o editar contenido. Este diseño de "humano en el circuito" garantiza la precisión y permite que la IA continúe aprendiendo y mejorando. Cada interacción del usuario hace que el sistema se vuelva más inteligente, creando un ciclo positivo.
El cuarto paso es la integración sin problemas con el sistema de facturación existente. Una vez que el usuario confirma la hoja de tiempo, el sistema automáticamente enviará los datos al sistema de facturación de la firma, manteniendo el trabajo de gestión en segundo plano sin cambios. De esta manera, la experiencia laboral de los profesionales cambia de "completar la hoja de tiempo" a "revisar la hoja de tiempo", lo que reduce significativamente la carga mental.
La genialidad de todo el proceso radica en que no obliga a los usuarios a cambiar sus hábitos de trabajo, sino que trabaja silenciosamente en segundo plano, y al final solo requiere la confirmación final del usuario. Esta filosofía de diseño refleja un profundo pensamiento sobre el producto: la mejor tecnología debería ser invisible, debería simplificar las cosas complejas en lugar de añadir una nueva carga de aprendizaje para el usuario.
De fracasados en tecnología legal a pioneros en la era de la IA
El éxito de Laurel no fue un camino fácil, de hecho, pasó por una completa reinvención. La empresa se fundó inicialmente en 2016 bajo el nombre de "Time by Ping", pero en los primeros años tuvo muchas dificultades. Alshak admitió honestamente dos problemas principales: una excesiva concentración en un único mercado del sector legal y la falta de madurez de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural en ese momento.
La oportunidad apareció en 2022, cuando Alshak obtuvo acceso anticipado a OpenAI GPT-3, tomó una decisión audaz: pausar todo el trabajo y reconstruir completamente el producto. Este es un movimiento extremadamente raro en el mundo del emprendimiento, la mayoría de la gente te dirá "nunca reconstruyas, sigue iterando". Pero Alshak eligió seguir un camino que contradice la sabiduría convencional, creo que esto refleja el verdadero espíritu emprendedor: estar dispuesto a asumir grandes riesgos por una visión más grande.
Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022, la percepción del mercado sobre la inteligencia artificial cambió drásticamente. Alshak describió esta transformación: "Pasé de ser considerado un loco a que las empresas me llamaran activamente en busca de ayuda." Esta dramática transformación generó un crecimiento explosivo de la compañía, pasando de cero a un valor de contrato de 26 millones de dólares en los últimos 24 meses.
Cambiar el nombre a Laurel no solo es un rebranding, sino que también representa una actualización completa de la cultura y los valores fundamentales de la empresa. La elección de este nombre tiene un significado profundo: Alshak desea elegir un nombre que se sienta eterno, no ese tipo de nombre típico de una startup, sino uno que podría ser aplicable en los años 1600, 2000 o 4000. "Laurel" simboliza en la antigua Grecia los logros en la poesía y los deportes, y espera que las personas se sientan orgullosas al ver su cronograma, en lugar de miedo o opresión.
Esta historia de renacimiento me ha conmovido profundamente. Demuestra que en un entorno tecnológico de rápida evolución, a veces la elección más valiente no es seguir el camino establecido, sino reconocer los errores y cambiar de dirección por completo. El ejemplo de Laurel prueba que la verdadera innovación a menudo requiere esta determinación y valentía de "empezar de nuevo".
Por qué ahora es el momento perfecto para la explosión de la gestión del tiempo con IA
He estado pensando en por qué Laurel ha tenido tanto éxito en este momento, y creo que se trata de la combinación perfecta de tres factores clave: la madurez tecnológica, la educación del mercado y la urgencia comercial.
Los avances en el ámbito técnico son fundamentales. En los últimos años, la capacidad de los modelos de lenguaje grande ha alcanzado un nivel en el que pueden entender con precisión el contexto de trabajo complejo. Esto no es solo comprensión del lenguaje, sino que lo más importante es que estos modelos pueden desglosar las intenciones de alto nivel en pasos concretos y ejecutables. Cuando digo "preparar una lista de verificación de diligencia debida para el proyecto de fusión y adquisición del cliente ABC", la IA necesita entender qué áreas legales están involucradas, qué tipos de documentos deben incluirse, cuánto tiempo tomará completarlo, etc. Esta capacidad de comprensión de detalle fino era completamente inalcanzable hace unos años.
El cambio en la educación del mercado también es clave. La amplia adopción de ChatGPT ha llevado incluso a las instituciones de servicios profesionales más conservadoras a aceptar la tecnología de IA. He notado un fenómeno interesante: en el pasado, cuando Alshak promovía la IA a los bufetes de abogados en 2018 y 2019, la respuesta era "no estamos seguros de si la computación en la nube es el futuro, y menos aún de qué es la IA". Pero ahora, las mismas empresas llaman proactivamente para preguntar cómo implementar soluciones de IA. Este cambio en la mentalidad del mercado ha creado una ventana de oportunidades sin precedentes para empresas como Laurel.
La urgencia comercial proviene de los cambios en el entorno económico. En un contexto de restricción económica, las firmas de servicios profesionales enfrentan una presión de eficiencia sin precedentes. Los clientes ya no están dispuestos a pagar por la ineficiencia, y el modelo de precios de tarifas fijas se vuelve cada vez más común, lo que requiere que las empresas comprendan con precisión el costo real de cada servicio. Como dijo Ajay Vashee de IVP: "Cuando vendes dinero en una economía restringida, cortas mucho ruido." Laurel no está vendiendo funcionalidad, sino un crecimiento de ganancias tangible, lo cual es convincente en cualquier entorno económico.
Hay otro factor que considero muy importante pero que ha sido ignorado: la necesidad de medir el retorno de la inversión en IA. Las empresas planean invertir más de 1 billón de dólares en IA en los próximos cinco años, pero cómo medir la efectividad de estas inversiones sigue siendo una caja negra. La mayoría de las empresas dependen de encuestas o tasas de uso como indicadores proxy, pero ninguno de estos es lo suficientemente preciso. La plataforma de datos de tiempo de Laurel puede proporcionar mediciones de efectividad de IA cuantificables y verificables, lo cual es extremadamente valioso para aquellas empresas que necesitan demostrar a los accionistas el valor de la inversión en IA.
Esta convergencia de múltiples factores ha creado las condiciones perfectas para el rápido crecimiento de Laurel. Según los datos, su ingreso recurrente anualizado ha crecido un 300% en los últimos 12 meses, el uso ha aumentado un 500%, y actualmente colaboran con más de 100 de las principales firmas de abogados, contabilidad y consultoría en Estados Unidos, Reino Unido, Unión Europea, Australia y Canadá. Detrás de estos números se refleja un despertar colectivo de una industria bajo la presión de un cambio fundamental.
El valor profundo detrás de los casos de éxito del cliente
Siempre he creído que la mejor validación de productos proviene de la retroalimentación real de los clientes, y el desempeño de Laurel en este aspecto es impresionante. Según el inversor IVP, esta es la única empresa que han evaluado que ha obtenido una puntuación de satisfacción del cliente de 10 sobre 10 de cada uno de sus clientes. Pero estoy más interesado en la historia detrás de esos números.
El feedback de Matt Newnes, socio y líder de transformación fiscal de Ernst & Young, es especialmente convincente: "He experimentado personalmente cómo Laurel ha transformado nuestro enfoque de inteligencia del tiempo. El proceso manual de registro y entrada de tiempo se ha vuelto mucho más tecnológico. Laurel no solo ayuda a nuestros empleados a registrar de manera más integral su tiempo de trabajo, sino que también nos ayuda a comprender mejor cómo trabaja el equipo, lo que nos permite identificar las mejores prácticas y garantizar los mejores resultados para nuestros clientes. Esto ha demostrado ser una de nuestras inversiones en IA más impactantes."
Este párrafo me hace reflexionar sobre una cuestión más profunda: el valor del seguimiento del tiempo no radica únicamente en la precisión de la facturación, sino en la comprensión de los patrones de trabajo. Cuando una empresa puede ver claramente la diferencia entre el trabajo eficiente y el ineficiente, puede estandarizar las mejores prácticas y mejorar el rendimiento de todo el equipo. Este valor del aprendizaje organizacional puede ser más importante que el crecimiento directo de los ingresos.
La perspectiva de David Cunningham, el director de innovación de Reed Smith, un bufete de abogados global, también es muy inspiradora: "A medida que los bufetes de abogados evalúan el impacto de la IA y las tarifas fijas, obtener inteligencia refinada con menos esfuerzo es crucial para redefinir el valor tanto dentro del bufete como para sus clientes." La clave aquí es "inteligencia refinada" — no estadísticas de tiempo toscas, sino percepciones profundas que pueden guiar la toma de decisiones estratégicas.
Las palabras de Tom Barry, socio gerente de la firma de contabilidad GHJ, me impresionaron: "¿Sabes cuánto conocimiento comercial podemos obtener de esta plataforma? Lo que estamos viendo ahora es un juego a largo plazo: no es solo una herramienta para ayudar a rastrear el tiempo." Creo que este cambio de mentalidad de herramienta a plataforma es donde realmente reside la ventaja competitiva de Laurel.
Desde el punto de vista financiero, los clientes que utilizan Laurel informan un crecimiento de beneficios del 4-11%, lo que proviene principalmente de 28 minutos adicionales de tiempo facturable por profesional cada día, así como de un aumento en la tasa de realización del 1-4%. Estas cifras han sido verificadas mediante auditorías independientes de las cuatro grandes firmas de contabilidad. Más importante aún, los profesionales han ahorrado el 80% del tiempo en la entrada manual de tiempo, lo que les permite centrarse en trabajos de alto valor, como el desarrollo de negocios, la gestión de relaciones y el pensamiento estratégico.
Estos casos de éxito me han mostrado un panorama más amplio: Laurel no solo está resolviendo el problema del seguimiento del tiempo, sino que está redefiniendo la forma en que se trabaja en los servicios profesionales. Cuando el tiempo se vuelve visible y se puede optimizar, la eficiencia y la capacidad de creación de valor de toda la industria se mejoran de manera fundamental.
De seguimiento del tiempo a la visión de inteligencia del tiempo en tres etapas
Durante mi investigación sobre Laurel, descubrí que Alshak tiene una clara visión estratégica en tres etapas, lo cual me impresionó por su pensamiento a largo plazo. No se trata de un simple mapa de ruta del producto, sino de una profunda reflexión sobre el futuro del trabajo del conocimiento en su conjunto.
La primera etapa es demostrar que las máquinas pueden registrar el tiempo de manera más efectiva y precisa que los humanos. La clave de esta etapa es elegir el mercado objetivo correcto: aquellas industrias que deben registrar el tiempo para ganar dinero, como la ley, la contabilidad y la consultoría. Estas industrias tienen flujos de trabajo existentes, una alta presión de ejecución (no registrar el tiempo significa perder el trabajo) y un retorno de inversión muy evidente cuando se implementa la automatización. Por eso, Laurel eligió comenzar con los servicios profesionales, en lugar de dirigirse directamente a todos los trabajadores del conocimiento.
La segunda fase es aún más ambiciosa: utilizar datos temporales generados prioritariamente por máquinas para que estas industrias dejen de cobrar por tiempo y empiecen a cobrar por resultados. Alshak cita a Charlie Munger: "Dime el mecanismo de incentivos y te diré el comportamiento." Él cree que es posible rediseñar el mecanismo de incentivos de las industrias que representan el 20% del PIB de EE. UU., para que dejen de generar actividades y comiencen a generar resultados eficientes. Esta transformación de un enfoque basado en la inversión a uno basado en la producción podría cambiar radicalmente el modelo comercial de toda la industria de servicios profesionales.
La tercera fase es la más ambiciosa: incluso en un mundo basado en resultados, las personas aún necesitan comprender la inversión de tiempo para preguntarse: "¿Estoy dedicando tiempo a cosas que tienen apalancamiento?" El objetivo de esta fase es expandir el valor de los datos de tiempo a todas las organizaciones empresariales, ayudando a cada trabajador del conocimiento a comprender y optimizar su asignación de tiempo.
Las estadísticas centrales de esta visión son inquietantes: un trabajador del conocimiento promedio trabaja 9 horas al día, pero solo 3 horas están creando valor apalancado. Esto significa que se desperdician 6 horas: 3 horas en tareas que deberían ser realizadas por un agente de IA y otras 3 horas en trabajos que no deberían ser realizados por humanos en absoluto. Según el número de trabajadores del conocimiento a nivel mundial, esto equivale a 64 mil millones de años de tiempo desperdiciado en tareas que los humanos ya no necesitan hacer. Este es el espacio de oportunidad de Laurel.
Creo que este enfoque de pensamiento es muy inspirador. Muchas startups se centran en resolver problemas existentes, pero Laurel, al resolver problemas actuales, también está creando la infraestructura para las posibilidades futuras. Los datos temporales no son solo para una mejor facturación, son la base para entender y optimizar el trabajo humano. En la era de la IA, esta comprensión se vuelve aún más importante, ya que necesitamos saber qué trabajos deben ser entregados a las máquinas y cuáles requieren el valor único de los humanos.
Revolución de la cadena de suministro de servicios profesionales en la era de la IA
Durante mi profunda comprensión de Laurel, descubrí una analogía muy interesante: en realidad están construyendo "visibilidad de la cadena de suministro" para el trabajo del conocimiento. Este concepto me ha brindado una nueva perspectiva sobre toda la industria.
Alshak planteó un punto de vista interesante: "Nadie ha mapeado realmente la inversión de tiempo con la producción de resultados. Industrias como la legal y la contabilidad son las que mejor comprenden su inversión (tiempo), pero todavía tienen dificultades en la valoración de precios. Por otro lado, industrias como la consultoría y los servicios financieros comprenden el valor, pero no tienen idea del costo real de la creación." Este punto ciego cognitivo ya ha sido resuelto en otras industrias, pero en el campo del trabajo del conocimiento, que representa más del 50% del PIB global, la cadena de suministro nunca ha sido realmente revelada.
Esta analogía me recuerda la evolución de la industria manufacturera. El sistema de producción ajustada de Toyota revolucionó la manufactura, ya que hizo visibles la eficiencia y el desperdicio en cada etapa. Pero en el trabajo del conocimiento, todavía estamos en un estado anterior a la revolución industrial: grandes cantidades de "inventario" (tareas no completadas), "tiempos de espera" (reuniones y procesos ineficaces) y "defectos" (documentos que necesitan rehacerse) están ocultos en el trabajo diario, y no pueden ser cuantificados ni optimizados.
La plataforma de gestión del tiempo de Laurel es en realidad el primer "sistema de gestión de la cadena de suministro" verdaderamente creado para el trabajo del conocimiento. No solo rastrea el tiempo, sino que también analiza los flujos de trabajo, identifica cuellos de botella, predice la demanda de recursos y ofrece recomendaciones de optimización. Esta capacidad se vuelve especialmente importante en el contexto de la implementación masiva de la IA, ya que las empresas necesitan conocer el verdadero retorno de la inversión en herramientas de IA, en lugar de depender de encuestas de satisfacción vagamente formuladas.
Creo que este cambio en la mentalidad de la cadena de suministro tendrá un impacto profundo. Cuando las agencias de servicios profesionales comiencen a gestionar el trabajo del conocimiento como los fabricantes gestionan las líneas de producción, podrán: predecir con precisión los costos y el tiempo del proyecto, identificar qué tipos de trabajo son más adecuados para la automatización, optimizar la configuración del equipo y la asignación de tareas, monitorear la salud del proyecto en tiempo real y realizar ajustes a tiempo.
Esto también explica por qué Laurel puede ayudar a los clientes a lograr un crecimiento de beneficios del 4-11%. No solo se debe a un registro de tiempo más preciso, sino que lo más importante es la mejora sistemática de la eficiencia lograda a través de la optimización de la cadena de suministro. Cuando puedes ver todo el "proceso de producción" del trabajo del conocimiento, las oportunidades de optimización se vuelven claramente visibles.
Desde la perspectiva de la inversión, la oportunidad de mercado de esta revolución de la cadena de suministro es enorme. Ajay Vashee de IVP señala: "Los servicios profesionales representan billones de dólares en actividad económica global, pero estas empresas carecen de visibilidad básica sobre su recurso central: el tiempo. Al abordar los desafíos de la inteligencia del tiempo, Laurel ha creado una plataforma para una transformación más amplia de la IA." Esto no es solo una herramienta de software, sino la infraestructura para la transformación digital de toda la industria.
La filosofía del tiempo del fundador y la misión impulsada
Conocer la historia personal de Alshak me ha dado una comprensión más profunda de la misión de Laurel. No es solo un proyecto comercial, sino una empresa impulsada por una misión profundamente arraigada en experiencias personales.
Alshak a menudo reflexiona sobre el tema de la muerte, lo que puede parecer algo pesado, pero es precisamente este profundo reconocimiento de la finitud del tiempo lo que da forma a la filosofía central de Laurel. La interfaz de chat de IA de la compañía incluso se llama "Mori", en homenaje a la frase latina "memento mori" (recuerda que debes morir). Esta reflexión sobre la muerte no es negativa, sino que recuerda a las personas el valor de apreciar cada minuto.
Lo que más me conmovió fue la historia sobre su madre que compartió Alshak. La fundación de Laurel está estrechamente ligada al final de la vida de su madre: ella falleció de cáncer unas semanas después de que la empresa obtuviera financiamiento en la ronda semilla en 2018. Alshak dijo: "En los últimos momentos de vida, un minuto a su lado supera a un millón de minutos haciendo cualquier otra cosa. Me di cuenta de que no estaba construyendo una empresa de registro de tiempo, sino una que ayuda a las personas a entender '¿Estoy pasando el tiempo de la manera en que quiero?'"
Este sentido de misión personal se ha convertido en el valor central de la empresa. Alshak desea ser un "espejo" para el mundo, enseñando una lección: "Nos preocupamos tanto por nuestro dinero, pero somos tan indiferentes con nuestro tiempo. Este es un marco fundamentalmente invertido." Quiere vivir como si tuviera 78 años de vida, 4000 semanas de tiempo, haciendo que cada minuto cuente.
He descubierto que esta filosofía del tiempo influye profundamente en el diseño de productos de Laurel. El juego de palabras en griego de la empresa es muy interesante: Alshak mencionó que en griego hay dos palabras que representan el tiempo: "chronos" (tiempo cronológico) y "kairos" (tiempo percibido). Laurel no solo está siguiendo el chronos, sino que también está ayudando a las personas a optimizar el kairos: hacer que las personas sientan la plenitud del tiempo en el trabajo significativo, en lugar de sentir el paso del tiempo en tareas ineficaces.
Este enfoque impulsado por una misión también se refleja en la visión a largo plazo de la empresa. Alshak espera que Laurel sea responsable de eliminar el concepto de "de lunes a viernes de nueve a cinco" del vocabulario en inglés. Cree que el mundo del futuro verá a los humanos trabajando de tres a cuatro horas al día, pero creando de dos a tres veces más valor que ahora. No es una fantasía utópica, sino una expectativa razonable basada en el desarrollo de la tecnología de IA.
Creo que este sentido de misión es la verdadera ventaja competitiva de Laurel. En una industria tecnológica cada vez más homogénea, la verdadera diferenciación a menudo proviene de la profunda motivación y los valores del fundador. Cuando tu empresa no solo busca ganar dinero, sino que se dedica a resolver un problema que te importa profundamente, esta pasión se transmite a cada aspecto del producto, del equipo y de la experiencia del cliente.
Redefiniendo el futuro del trabajo y la creación de valor
Durante mi investigación sobre Laurel, constantemente reflexionaba sobre una pregunta más grande: ¿qué significa esta revolución de la inteligencia temporal para toda la sociedad? Creo que estamos al borde de una transformación fundamental en la forma en que trabajamos.
Desde una perspectiva histórica, cada revolución tecnológica importante redefine la naturaleza del trabajo. La revolución industrial hizo que las personas pasaran de la agricultura a la manufactura, y la revolución de la información creó el concepto del trabajo del conocimiento. Ahora, la revolución de la IA está redefiniendo lo que constituye un trabajo humano verdaderamente valioso. Los datos e insights que proporciona Laurel nos ayudarán a entender esta transformación: qué trabajos deberían ser automatizados y cuáles requieren el valor único de los humanos.
El escenario laboral futuro que imagino podría ser así: los profesionales ya no necesitarían dedicar tiempo a tareas repetitivas, como redactar contratos estándar, organizar informes financieros o preparar informes rutinarios. En cambio, se centrarían en trabajos de alto valor que requieren pensamiento creativo, inteligencia emocional y juicio estratégico. La IA se encargaría de la recopilación de información y el análisis preliminar, mientras que los humanos se concentrarían en la interpretación, la toma de decisiones y la construcción de relaciones.
Esta transformación también tendrá un profundo impacto en el modelo de negocio de toda la industria de servicios profesionales. La fijación de precios por tarifas fijas reemplazará a la facturación por horas como la norma, ya que los clientes están más interesados en los resultados que en el proceso. Los datos de tiempo de Laurel ayudarán a las firmas a predecir con precisión los costos reales de diferentes tipos de proyectos, lo que les permitirá ofrecer servicios a precio fijo con mayor confianza.
También he visto el significado social de esta transformación. Cuando el trabajo se vuelve más eficiente, las personas tendrán más tiempo para el desarrollo personal, las relaciones familiares y la participación comunitaria. Esto no es solo una mejora en la eficiencia laboral, sino también una mejora en la calidad de vida. Como dijo Alshak, el objetivo es permitir que las personas creen más valor en menos tiempo y luego utilicen el tiempo ahorrado para las cosas realmente importantes.
Por supuesto, esta transformación también traerá desafíos. Algunos puestos de trabajo tradicionales pueden ser reemplazados por la automatización, lo que requiere que toda la industria repiense la formación de talento y las trayectorias de desarrollo profesional. Pero creo que esta transformación finalmente creará más oportunidades de trabajo significativas y valiosas. La clave es adaptarse proactivamente a este cambio, en lugar de esperar pasivamente ser desbordado.
Desde una perspectiva de inversión, Laurel representa no solo una exitosa empresa de software, sino también un pionero en la transformación digital del trabajo del conocimiento. La infraestructura inteligente de tiempo que han construido se convertirá en un elemento esencial para las operaciones empresariales en la era de la IA. Como dijo Frederique Dame de GV: "Laurel está creando una capa de inteligencia empresarial para el trabajo del conocimiento, utilizando el registro del tiempo como punto de entrada del producto. Al capturar y organizar el ciclo de vida completo de cómo los profesionales pasan su tiempo, Laurel desbloquea una nueva clase de datos, haciendo que el trabajo en sí sea medible, optimizable y automatizable."
El valor de esta infraestructura continuará creciendo a medida que la tecnología de IA se desarrolle aún más. A medida que más empresas comiencen a implementar agentes de IA y herramientas de automatización, los datos de tiempo de Laurel se convertirán en el estándar de oro para medir la efectividad de estas inversiones. No es solo una oportunidad de producto, sino una oportunidad de plataforma.
Estoy lleno de expectativas sobre el futuro de Laurel, no solo porque resuelve una enorme demanda de mercado real, sino también porque plantea una profunda reflexión sobre el tiempo, el trabajo y el valor de la vida. En este mundo cada vez más acelerado, las empresas que ayudan a las personas a comprender y utilizar mejor el tiempo crearán un valor social que va más allá del retorno financiero.
Al final, la historia de Laurel nos dice que los mejores proyectos emprendedores a menudo provienen de las necesidades personales y el profundo sentido de misión de los fundadores. Cuando el avance tecnológico se combina con la pasión personal, es posible crear empresas que realmente cambien el mundo. En una era donde la IA lo está transformando todo, empresas como Laurel, que cuentan con profundidad técnica y una preocupación humanística, podrían ser precisamente el tipo de fuerza innovadora que necesitamos.