Pasa casi todo el tiempo deambulando por el diseño abierto de las oficinas de las divisiones de producto de Google, repletas de novedades y donde realiza la mayor parte de su investigación básica.
Los grupos que trabajan en centros de datos o en Android tienen la tarea de ampliar los límites de la informática mientras, simultáneamente, realizan las operaciones de negocios diarias de Google.
"Nuestros investigadores no necesitan una capa protectora para tener buenas ideas", señala Spector. "Es una actividad de colaboración a nivel global dentro de la organización, y el talento se distribuye por todas partes". Cree que este enfoque permite a Google hacer avances fundamentales con rapidez, ya que sus investigadores tienen a mano grandes cantidades de datos y oportunidades para experimentar, y después convertir rápidamente esos avances en productos.
En 2012, por ejemplo, los productos móviles de Google experimentaron un descenso del 25% en errores de reconocimiento de voz después de que la compañía fuera pionera en el uso de redes neuronales de gran tamaño, algo conocido como conocimiento profundo (ver "Google pone a trabajar su tecnología de cerebro virtual").
El profesor adjunto en la Escuela de Negocios de Harvard (EEUU), Alan MacCormack, que estudia la innovación y desarrollo de productos en el sector de la tecnología, afirma que el método de Google para la investigación ayuda a hacer frente a un dilema al que se enfrentan muchas grandes empresas. "Muchas empresas tratan de equilibrar una estrategia corporativa que defina quiénes son en cinco años con el intento de descubrir cosas nuevas e impredecibles, y este modelo les ha permitido hacer las dos cosas". Incorporar a las personas que trabajan en la investigación fundamental dentro del negocio central también hace posible que Google fomente las contribuciones creativas de trabajadores que normalmente estarían muy apartados de cualquier tipo de investigación y desarrollo, agrega MacCormack.
Spector incluso afirma que la división secreta de su empresa, Google X, hogar de Google Glass y el proyecto de coche autoconducido (ver "Las luces y sombras de Google Glass" y "Los coches automáticos de Google conducen mejor que tú y yo"), es una tienda de desarrollo de productos en vez de un laboratorio de investigación, y asegura que cada proyecto se centra en un resultado final comercializable. "Han aplicado un enfoque como en el resto de Google, una mezcla de la ingeniería e investigación, uniéndolas en prototipos y productos", señala.
La profesora de administración de la Universidad del Pacífico (EEUU), Cynthia Wagner Weick, cree que el enfoque de Google proviene de la determinación de sus cofundadores para evitar el enfoque institucional habitual de mantener aislada la investigación fundamental. "Les interesa solucionar los grandes problemas, y no sólo en el espacio de las comunicaciones y la TI", señala. Weick publicó recientemente un artículo nombrando a Google, Edwards Lifescience y las compañías de Elon Musk, Tesla Motors y Space X, como ejemplos de empresas en las que la tecnología puede satisfacer las necesidades a corto plazo y al mismo tiempo considerar ideas más lejanas.
Google también puede recurrir al ento o académico para impulsar su investigación fundamental. Se gasta varios millones cada año en más de 100 becas de investigación para universidades y varias docenas de becas de doctorado. También llega a albergar a alrededor de 30 académicos que se "incorporan" a la empresa durante un máximo de 18 meses. Sin embargo, en los últimos años ha atraído a muchos pensadores líderes en computación de fuera del ento o académico, sobre todo en inteligencia artificial (ver "¿Quiere Google acaparar el mercado del aprendizaje profundo?"). Estos pensadores siguen publicando investigaciones académicas y, al mismo tiempo, tienen acceso a recursos, herramientas y datos que no están disponibles dentro de las universidades.
Spector argumenta que los pensadores académicos cada vez lo tienen más difícil para hacer avanzar de forma independiente un campo como el de la informática sin la participación de las corporaciones. El acceso a grandes cantidades de datos y sistemas de trabajo como los de Google es actualmente un requisito para desarrollar y poner a prueba ideas que puedan hacer avanzar la disciplina, afirma. "Google ha jugado un papel más importante que casi cualquier otra empresa a la hora de llevar ese empirismo a la corriente principal del campo", asegura. "Gracias al aprendizaje de máquinas y el funcionamiento a escala se pueden hacer cosas muy diferentes. No hay que separar los investigadores de los datos".
No es fácil saber cuánto tiempo más será capaz Google de seguir atrayendo a estos investigadores de renombre, ya que tiene mucha competencia de otras start-up en Silicon Valley (EEUU). "Hemos vuelto a una época en la que hay una gran cantidad de start-up explorando nuevos caminos", señala MacCormack, y si los competidores logran reunir datos más interesantes, puede que sean capaces de quitarle a Google su influencia en cuanto a investigación.
Esta amenaza es más que teórica: el año pasado Facebook contrató a un destacado investigador de aprendizaje profundo de Google para fundar su propio grupo de investigación en el área. Sin embargo, las enormes cantidades de dinero y su disposición a gastarlo ofrecen a Google protección ante el futuro cercano. "Por suerte, Google tiene una increíble franquicia generadora de dinero que puede financiar una gran cantidad de experimentación e investigación", concluye MacCormack.