Nota de fuentes: Este artículo es el resultado de una revisión sistemática de medios de comunicación, bases de datos biográficas y cobertura periodística especializada, incluyendo Forbes, Wired, Axios, Digital Trends, The New York Times, Laboratorio de Periodismo Luca de Tena, El Independiente, Startup Samadhan, Analytics Insight, UC Berkeley Sutardja Center, Global Indian, Harvard Business School Entrepreneurship Club y Wikipedia, entre otros. La lista completa de fuentes se encuentra al final del artículo.

En junio de 2024, Randall Lane, director de contenidos de Forbes, publicó una columna con un tono que no suele verse en la prensa económica. La tituló directamente: acusaba a Perplexity AI de "infracción deliberada" de sus reportajes. Según Lane, el motor de búsqueda había tomado un reportaje exclusivo de Forbes —bajo suscripción, sobre un proyecto secreto militar del ex CEO de Google Eric Schmidt— y lo había reproducido en múltiples plataformas: web, video, móvil. Sin permiso. Sin pago. Como si fuera contenido propio.

Pocos días después, Wired publicó su propia investigación. El título no dejaba espacio para la ambigüedad: "Perplexity plagió nuestra historia sobre cómo Perplexity es una máquina de mentiras."

El fundador y CEO de Perplexity es Aravind Srinivas, un ingeniero de 31 años nacido en Chennai, India, que a los 19 años no sabía programar, que aprendió machine learning solo descargando librerías de código abierto, y que construyó en tres años la empresa de búsqueda con inteligencia artificial de más rápido crecimiento en la historia: de 10 millones de dólares en ingresos anualizados en enero de 2024 a 450 millones en marzo de 2026 —un multiplicador de 45 en poco más de dos años.

Esta es su historia. Y también es la historia del conflicto más relevante para los medios de comunicación en la era de la inteligencia artificial.

Chennai, el IIT y la obsesión con aprender

Aravind Srinivas nació en 1994 en Chennai, en el estado de Tamil Nadu, en el sur de India. Creció en una familia de clase media donde el rendimiento académico era la medida de todo. El sistema educativo indio de élite tiene un ritual de iniciación que define trayectorias: el Joint Entrance Examination, el examen de ingreso al Indian Institute of Technology, considerado uno de los procesos de selección más competitivos del mundo. Aravind lo rindió y quedó en el IIT Madras, uno de los cinco campus más prestigiosos de la red. Se matriculó en ingeniería eléctrica.

Hay un detalle en su historia que él mismo relata en distintas entrevistas y que dice mucho sobre su carácter: quería cambiar a ciencias de la computación, la carrera más competitiva del campus, pero no alcanzó el promedio necesario para la transferencia. No era el estudiante perfecto. Era el estudiante obstinado.

Lo que sí tenía era una capacidad para aprender solo lo que los cursos no le enseñaban. A mediados de su carrera descubrió el machine learning —entonces una especialidad académica de nicho— a través de las conferencias online de Stanford que estaban disponibles gratuitamente. Descargó la librería Scikit-learn, un conjunto de herramientas de código abierto para aprendizaje automático, y empezó a experimentar sin guía. "Descargué el dataset, abrí Scikit-learn y empecé a jugar. Era todo ensayo y error, pero me enganchó", recordó en una conferencia en la UC Berkeley.

Eso lo llevó al doctorado en ciencias de la computación en UC Berkeley, donde estudió con Pieter Abbeel, uno de los investigadores más influyentes en aprendizaje por refuerzo. Y desde Berkeley fue dando saltos en una trayectoria que hoy se lee como un mapa de la inteligencia artificial moderna: primero Google Brain, luego DeepMind, luego OpenAI.

El circuito de los grandes laboratorios

En OpenAI, Srinivas contribuyó al desarrollo de DALL-E 2, el modelo que en 2022 demostró al mundo que las máquinas podían generar imágenes fotorrealistas a partir de instrucciones en texto. También trabajó en investigación sobre modelos de lenguaje y visión.

Hay una anécdota de su tiempo en OpenAI que él mismo relata y que revela algo sobre cómo procesa el fracaso. Presentó a un mentor lo que él consideraba ideas brillantes. El mentor no las encontró interesantes. Sacó un pizarrón y dibujó dos círculos: uno grande llamado "aprendizaje generativo no supervisado" y uno pequeño dentro de él llamado "aprendizaje por refuerzo". Le mostró dónde estaba el problema real y dónde estaban las ideas que valía la pena perseguir. Srinivas dice que esa conversación cambió su manera de pensar sobre qué preguntas hacer.

Después de OpenAI hizo una pasantía en DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial de Google en Londres. Pasó por los tres lugares que en ese momento concentraban la mayor densidad de talento en IA del mundo. Y en algún punto de ese recorrido decidió que no quería seguir siendo investigador. Quería construir algo.

El fin de semana que empezó todo

En 2022, Aravind Srinivas cofundó Perplexity AI junto a Denis Yarats —ex investigador de Meta AI—, Johnny Ho y Andy Konwinski, uno de los cofundadores de Databricks. La empresa se registró en agosto de ese año. El primer prototipo del producto lo construyó Srinivas en un fin de semana.

La idea nació de una frustración personal que él articula con una claridad casi pedagógica: los motores de búsqueda tradicionales no responden preguntas. Devuelven listas de enlaces. El usuario tiene que hacer el trabajo de leer, evaluar y sintetizar. Srinivas quería una herramienta que respondiera directamente, con fuentes citadas, sin obligar al usuario a hacer ese trabajo.

La clave del modelo inicial fue una decisión técnica que también fue una decisión filosófica: Perplexity no entrenó su propio modelo de lenguaje. Usó los de terceros —primero GPT-3.5 de OpenAI, luego los mejores disponibles de distintos proveedores— y construyó encima de ellos un sistema de búsqueda y síntesis propio. Era una arquitectura agnóstica respecto al modelo base: siempre usar el mejor disponible en lugar de quedarse atado a uno propio. Esa decisión aceleró el desarrollo y redujo radicalmente los costos.

Los primeros inversores llegaron rápido. Jeff Bezos puso dinero en la primera ronda. También Nat Friedman, ex CEO de GitHub, y Susan Wojcicki, ex CEO de YouTube. Luego llegaron Jeff Dean, el jefe científico de Google, y Nvidia. El hecho de que el director científico del principal competidor de Perplexity invirtiera en la empresa lo dijo todo sobre el potencial que el ecosistema le atribuía.

El crecimiento y el problema con los medios

Para 2024, Perplexity crecía a un ritmo que sorprendía incluso a quienes la habían financiado. Tenía decenas de millones de usuarios, una valoración en ascenso y una propuesta que resonaba especialmente entre estudiantes, investigadores y profesionales que necesitaban síntesis de información rápida y confiable.

Y entonces llegó junio de 2024.

El caso Forbes fue el primero, pero no el último. En semanas se acumularon las acusaciones: Wired descubrió que Perplexity usaba rastreadores web que ignoraban las instrucciones del Protocolo de Exclusión de Robots —el estándar técnico que indica a los bots qué contenido no deben indexar. Condé Nast, propietaria de The New Yorker, Vogue y la misma Wired, presentó sus propias quejas. BBC denunció el mismo problema. En octubre de 2024, The New York Times envió una carta de cese y desista. En diciembre de 2025 presentó una demanda formal. News Corp, Reddit y la matriz del Financial Times también presentaron acciones legales.

El mecanismo que denunciaban los medios era específico y replicable. Perplexity tomaba un reportaje original —de Forbes, del NYT, de Bloomberg— y construía una respuesta que cubría los puntos principales de ese reportaje, a veces con el mismo nivel de detalle que el original. Luego citaba no el artículo fuente sino los artículos secundarios que habían cubierto la noticia original. El periodista de Forbes lo describió con precisión: si el NYT publica una primicia y The Verge, TechCrunch y Digital Trends la cubren, Perplexity citaría a esos tres medios secundarios y nunca al NYT. El trabajo original queda invisible.

Srinivas respondió al principio argumentando que el problema provenía de un rastreador web de terceros, no del bot propio de Perplexity. Luego anunció un programa de reparto de ingresos con editores. Pero el daño reputacional ya estaba hecho —y las demandas seguían llegando.

El billonario más joven de India y la propuesta más audaz del año

A pesar de las controversias —o tal vez en parte gracias a la visibilidad que generaron— Perplexity siguió creciendo. En octubre de 2025, Aravind Srinivas apareció por primera vez en el listado M3M Hurun India Rich List con un patrimonio estimado de alrededor de 2.500 millones de dólares. Con 31 años se convirtió en el billonario más joven de la India.

La valoración de la empresa siguió escalando: 1.000 millones de dólares, 3.000, 9.000, 18.000, 20.000. Para marzo de 2026 había captado más de 1.700 millones de dólares en financiamiento total de más de 56 inversores.

En enero de 2025, el día antes de que entrara en vigor la ley que prohibía TikTok en EE.UU., Perplexity presentó formalmente una propuesta de fusión con TikTok USA. La propuesta ofrecía una estructura donde los actuales accionistas —incluido ByteDance— mantendrían el 50% de la empresa fusionada, y Perplexity se haría cargo de las operaciones y el desarrollo tecnológico. Fue una jugada de relaciones públicas tan audaz como inesperada. No prosperó, pero posicionó a Perplexity como un actor dispuesto a moverse de maneras que ninguna otra empresa de IA consideraría.

En la India, cerró una alianza con Bharti Airtel en 2025 que llevó Perplexity Pro a millones de usuarios del operador móvil más grande del país casi de golpe. No fue solo un acuerdo comercial: fue la entrada de Perplexity en el mercado más grande del mundo en términos de usuarios potenciales, con una distribución que ninguna startup podría haber construido sola.

Lo que Perplexity representa para el periodismo

Hay una diferencia importante entre la forma en que Perplexity se relaciona con el contenido periodístico y la forma en que lo hace, por ejemplo, ChatGPT. Este chatbot usa el contenido para entrenar sus modelos —el conflicto es sobre el pasado. Perplexity usa el contenido en tiempo real para generar respuestas —el conflicto es sobre el presente y el futuro.

Para un medio de comunicación, la pregunta es concreta: si un usuario pregunta a Perplexity "¿cuáles son las últimas noticias sobre el caso Copesa vs Google?", el sistema rastrea la web en ese momento, encuentra los artículos relevantes, sintetiza la información y responde. El usuario obtiene la respuesta. El medio que produjo esa información no recibe el clic. No recibe los ingresos publicitarios. No tiene forma de saber que su trabajo fue usado.

Es exactamente el mismo mecanismo que Copesa, Cooperativa y Anatel están demandando en Chile respecto a Google. La diferencia es que Perplexity lo hace de manera más directa, más visible y con una audiencia que crece a razón de decenas de millones de usuarios por año.

Srinivas defiende el modelo argumentando que Perplexity siempre cita las fuentes y dirige a los usuarios hacia ellas. Los medios que lo han demandado dicen que esa afirmación es falsa en la práctica: las citas son a menudo secundarias, los resúmenes son tan completos que eliminan la necesidad de visitar la fuente, y el protocolo de exclusión de robots fue ignorado sistemáticamente.

El programa de reparto de ingresos que Perplexity anunció en julio de 2024 busca cerrar esa brecha. Algunos editores se han sumado. Muchos siguen en litigio.

El hombre que quiere que el mundo duerma más inteligente

En una entrevista en la Stanford Graduate School of Business, le preguntaron a Aravind Srinivas cómo quería ser recordado. Respondió con una frase que desde entonces acompaña casi todos los perfiles que se escriben sobre él: quería ser recordado "como alguien que está ayudando a hacer el mundo más inteligente". Esperaba que los usuarios de Perplexity "durmieran más sabios que cuando se despertaron".

Es una ambición genuina. Y también es el resumen perfecto de la tensión en la que vive Perplexity: quiere hacer el mundo más inteligente usando el trabajo de quienes hacen posible que el mundo sea más inteligente —los periodistas, los investigadores, los editores— sin que hasta hace muy poco existiera un mecanismo claro para pagarles por ese trabajo.

Ese problema no lo inventó Srinivas. Google lo creó. Facebook lo amplificó. OpenAI lo profundizó. Pero Perplexity, con su modelo de respuesta directa y en tiempo real, lo hace más visible que ningún otro. Y eso es, al mismo tiempo, su mayor contribución al debate y su mayor vulnerabilidad legal.

Con 31 años, Aravind Srinivas es el fundador de tecnología más joven en este listado y posiblemente el que más presión acumula por unidad de tiempo. Tiene a los medios más grandes del mundo demandándolo, a los inversores más poderosos de Silicon Valley apostando por él, y un producto que 100 millones de personas usan cada mes para obtener respuestas que antes requerían leer tres artículos.

El jurado —literal y metafóricamente— todavía está deliberando.

Esta es la tercera entrega de la serie "Dueños de la IA en el mundo." El próximo capítulo: Demis Hassabis, el niño prodigio del ajedrez que ganó el Nobel y dirige el laboratorio de IA de Google.

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Fuentes

• Laboratorio de Periodismo Luca de Tena. "Forbes y Wired destapan prácticas poco éticas y legalmente cuestionables de la IA Perplexity." Junio 2024.
• Axios AI+. "Publishers' Perplexity Problem." Junio 2024.
• Digital Trends Español. "'Violación masiva de derechos de autor' amenaza a Perplexity." Octubre 2024.
• El Independiente. "Perplexity, el buscador con IA que quiere desbancar a Google y a ChatGPT." Octubre 2024.
• Dircomfidencial. "The New York Times demanda a Perplexity por usar su contenido sin licencia." Diciembre 2025.
• El Ecosistema Startup. "NYT, Perplexity y demandas de copyright en IA: claves 2025." Diciembre 2025.
• Startup Samadhan. "Aravind Srinivas: Chennai to $20 Billion Perplexity Story." Abril 2026.
• Analytics Insight. "Aravind Srinivas and the Rise of Perplexity." Mayo 2026.
• UC Berkeley Sutardja Center. "Perplexity Decoded: Lessons from the Founder/CEO and his PhD Advisor." Mayo 2025.
• Global Indian. "Aravind Srinivas and Perplexity AI: Helping the world sleep wiser than it woke up." Abril 2025.
• Harvard Business School Entrepreneurship Club / Doug Levin Substack. "Fireside Chat with Aravind Srinivas." 2025.
• Wikipedia. Perfil de "Aravind Srinivas." Actualización abril 2026.
• JargonIsEasy. "Meet Aravind Srinivas – The Man Behind Perplexity AI's Answer Engine." Noviembre 2025.

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