Rohit Patel ha dejado Meta después de ocho años como director en Meta Superintelligence Labs para fundar Ndoc, una startup que aspira a sustituir a Microsoft Office y Google Docs con un espacio de trabajo nativo de inteligencia artificial. La noticia llega en plena oleada de salidas de perfiles sénior dentro de la división de inteligencia artificial de la empresa de Mark Zuckerberg.
La marcha de Patel se suma a las de Joel Kaplan, director de Asuntos Globales de Meta, el investigador de inteligencia artificial Andrew Tulloch y Emily Dalton Smith, responsable de producto para IA aplicada al trabajo, que han dejado la compañía en los últimos meses. Patel, sin embargo, no se va a otro laboratorio de IA: monta su propio proyecto con la idea de romper con la forma fragmentada en que trabajamos hoy entre Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit y el clásico copiar y pegar desde ChatGPT, y sustituirlo todo por un único espacio de trabajo al que pueden acceder los compañeros de equipo aunque no tengan cuenta en Ndoc. Vamos a ver qué le llevó a dar este paso y cómo ha diseñado su alternativa.
Por qué ha dejado Rohit Patel Meta tras 8 años
Durante su etapa en Meta Superintelligence Labs, Patel se dedicó al aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), el método con el que los agentes de IA aprenden a tomar decisiones por ensayo y error para maximizar una recompensa, y a evaluar si las respuestas de estos sistemas son fiables. Esa experiencia marca el diseño de Ndoc, pero también explica su salida: quería publicar el formato de sus documentos en código abierto, algo que dentro de una gran corporación habría exigido el acuerdo de cientos de personas con opiniones distintas sobre cómo debía verse ese formato.
Patel prefirió la velocidad de una startup sin esa carga de consensos. «Los humanos solo podemos movernos al ritmo humano, mientras que yo puedo moverme al ritmo de lo que la IA puede hacer», explica. Con un equipo de tres personas y sin financiación todavía, asumió que avanzar rápido pesaba más que contar con los recursos de Meta.
Las tres pestañas de Ndoc: Stage, Narrative y Model
Ndoc organiza el trabajo en tres pestañas que conviven en una misma pantalla, algo que podemos comprobar desde su web oficial. Stage reúne las presentaciones de resultados, como diapositivas, paneles de control, simulaciones o pequeñas aplicaciones. Narrative recoge los análisis, las citas numeradas y las figuras generadas, es decir, el porqué de cada cifra. Model guarda los conjuntos de datos y los scripts en Python que sostienen todo el documento.
La plataforma incluye conectores para importar los datos que ya existen en las herramientas habituales de cada empresa, y permite que los compañeros de equipo abran y revisen un documento sin necesidad de darse de alta en Ndoc. La idea de Patel no es añadir una capa de IA sobre el flujo de trabajo actual, sino sustituirlo por uno único que reúna presentación, análisis y datos en el mismo sitio. Esta estructura, como podemos comprobar, facilita que un equipo entero siga el hilo entre el dato bruto, el argumento que lo explica y el resultado final que se presenta a un cliente o a un directivo, sin saltar entre aplicaciones distintas para cada paso.
Así comprueba Ndoc que sus análisis son fiables
Si la IA construye las hojas de cálculo y las presentaciones con las que una empresa toma decisiones, alguien tiene que poder revisar ese trabajo, sostiene Patel. Los scripts de Python que generan cada documento quedan visibles, y el usuario puede preguntar al chat qué hace una línea concreta o dónde está una fórmula. «No hay nada oculto detrás del telón aquí», resume el fundador.
La plataforma mantiene además memoria de contexto a varios niveles, desde la persona que trabaja en un documento hasta su equipo y su empresa. Ndoc se ha construido y ajustado combinando modelos de código abierto, lo que, según Patel, reduce de forma notable el coste de funcionamiento frente a herramientas basadas en modelos de frontera. El propio fundador reconoce que ese ahorro no es lo que más ha enganchado a sus primeros usuarios de prueba, que valoran sobre todo tener todo el proceso, de principio a fin, en un mismo sitio.
El formato .ndoc.html, la apuesta por el código abierto
Los documentos de Ndoc se exportan como un único archivo .ndoc.html que se abre en cualquier navegador, sin programas adicionales. Patel planea liberar ese formato en código abierto para que otros desarrolladores construyan aplicaciones compatibles sin depender de Ndoc, evitando repetir el bloqueo de proveedor que, a su juicio, ha atrapado durante años a los usuarios de Microsoft y de Google.
Para él, ese paso es tan importante como el propio producto: si el formato se queda cerrado, repite el mismo problema que dice querer resolver. Abrir el código significa que cualquier programador podría construir su propia aplicación capaz de leer y editar un archivo .ndoc.html, igual que hoy cualquiera puede abrir un PDF sin depender de un único fabricante. Esa es, según Patel, la diferencia real frente a los documentos cerrados de Office o Workspace, que durante años solo se han podido abrir y editar con el software de Microsoft o de Google.
El registro en Ndoc es gratuito; lo que se paga es el uso y los tokens consumidos. La startup lleva a cabo un piloto empresarial y ha abierto una versión alfa a un número limitado de clientes que se apuntan a la lista de espera.
Rivales de Ndoc en el mercado del software ofimático con IA
OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI y Google ya han lanzado herramientas empresariales de IA conectadas a Google Workspace, Microsoft 365 y otras aplicaciones de trabajo. El mes pasado, OpenAI presentó Space, un espacio de trabajo compartido dentro de ChatGPT que compite de forma más directa con la propuesta de Ndoc. Patel admite que Space puede ser una amenaza, pero cree que los grandes laboratorios han entendido mal el problema de fondo.
«Las empresas básicamente están acoplando la IA a las hojas de cálculo y esta te rellena las celdas», dice Patel. «Eso, de alguna manera, me mata el alma. Es como si acabaras de descubrir la electricidad y decidieras que el mejor uso es poner luces a mis bueyes que aran mi tierra. No. Consigue un tractor». Sabe, aun así, que cambiar de herramienta de trabajo cuesta caro en hábitos, por lo que ha construido conectores de importación para que los clientes no tengan que empezar de cero con sus datos.
Antes de buscar inversión, Patel quiso comprobar que el producto enganchaba de verdad. «No quería coger dinero hasta tener alguna prueba de que a la gente le encanta el producto», afirma el fundador, que aplica el mismo criterio exigente a su propio trabajo: solo lanza herramientas que él mismo usaría por encima de sus flujos habituales, un listón que, reconoce, ha dejado por el camino no pocos proyectos anteriores. Por ahora, Ndoc solo admite nuevos usuarios a través de esa lista de espera, con una beta prevista para las próximas semanas y el lanzamiento completo anunciado para el año que viene. Si queréis probarlo antes de esa beta, podéis apuntaros ya a la lista de espera que gestiona la startup.