Este colectivo de talentos ayuda a las empresas a acceder a los mejores talentos de IA

Inteligencia artificial

En el mundo en rápida evolución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las empresas intentan mantenerse al día con las necesidades en constante cambio. Sin embargo, hay una cantidad limitada de talento experimentado para todos. Una empresa llamada Tribe AI se centra exclusivamente en dotar de personal y capacitar a este tsunami de necesidades en todo el ecosistema de talento tecnológico. A través de Tribe AI, las empresas obtienen acceso al 1% de los principales expertos en IA de empresas como OpenAI, Google y otros innovadores líderes.

En esta sesión de preguntas y respuestas, la cofundadora y directora ejecutiva Jaclyn Rice Nelson profundiza en su viaje desde Google hasta la fundación de Tribe AI, el papel de su empresa dentro del ecosistema de talento tecnológico y su impacto en las empresas. A medida que la IA entra en una nueva era, Jaclyn imagina que Tribe AI se convertirá en la capa de orquestación que permita a cada empresa convertirse en una entidad impulsada por la IA, haciendo que los beneficios de la tecnología sean accesibles para todos.

Gary Drenik:Cuéntenos sobre su experiencia en Google y el viaje que lo llevó a iniciar Tribe AI.

Jaclyn Rice Nelson: Pasé casi ocho años en Google incubando productos y trabajando con empresas en etapa de crecimiento en CapitalG, el fondo de riesgo de última etapa de Alphabet. De estas experiencias saqué dos cosas importantes. La primera fue la convicción de que la IA iba a ser la innovación técnica definitoria de nuestra vida. En Google, no había una sola parte de la empresa que no funcionara con IA o ML. La segunda conclusión fue la creencia en el poder de las redes de expertos.

Ayudé a incubar Google Helpouts, un mercado de expertos dentro de Google. Al final, tuvo problemas para conseguir tracción, como suelen hacer las nuevas empresas dentro de los gigantes tecnológicos, pero el núcleo de la idea se quedó conmigo. Luego, en CapitalG, vi cómo incluso empresas de gran éxito en etapa de crecimiento, como Airbnb y Stripe, tenían dificultades para contratar puestos de ciencia de datos y aprendizaje automático, y construimos nuestra propia red de expertos con los mejores talentos de inteligencia artificial de Google para asesorarlas. Parecía que había un problema y una solución muy claros: una mejor utilización del talento técnico existente para llevar el poder de la IA a todas las empresas, no solo a Google.

Me asocié con mi cofundador, Noah Gale, en torno a la creencia en una gran oportunidad en la IA, una comprensión compartida de cómo es la excelencia técnica y la convicción de que un enfoque del talento basado en redes sería la mejor manera de acelerar IA en el mercado.

Y, en los últimos años, el mercado realmente ha apoyado nuestra tesis. Covid-19, seguido de la Gran Renuncia, liberó a algunos de los ingenieros más talentosos de la gran tecnología y hemos podido convertir eso en una ventaja estratégica para nuestros clientes.

Drenik : Explique el papel de Tribe AI dentro del ecosistema de talento tecnológico actual y resalte su progreso con la empresa hasta la fecha. Incluya ejemplos para ilustrar cómo funciona Tribe AI.

Nelson: Cuando fundamos Tribe en 2019, creíamos que todas las empresas tendrían que convertirse en una empresa de inteligencia artificial. Ahora, gracias a la IA generativa, todas las empresas quieren convertirse en una empresa de IA de la noche a la mañana. Pero la mayoría de las empresas todavía están construyendo su base de datos, lidiando con preocupaciones de privacidad y propiedad intelectual, y luchando por obtener los datos y el talento de IA adecuados. Esto es especialmente cierto para las empresas medianas y no tecnológicas, que tienen enormes activos de datos pero carecen de las capacidades técnicas para extraer el valor de sus datos.

Tribe se centra exclusivamente en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desde nuestra fundación. Hemos creado cientos de productos de IA y contamos con más de 400 ingenieros de IA de primer nivel en nuestro personal. Utilizamos esta base de experiencia para ayudar a las empresas a desarrollar su hoja de ruta de IA, su alcance y sus PoC, automatizar procesos manuales que consumen mucho tiempo y escalar con IA en lugar de personal.

ChatGPT es profundo porque capturó la imaginación del mundo e hizo tangible la IA. Según una encuesta reciente de Prosper Insights & Analytics, el 27,7% de las personas mayores de 18 años en EE. UU. conocen ChatGPT y ya lo han usado o están emocionados de experimentar cómo funciona. Otro 31,9% está familiarizado con la herramienta y simplemente no sabe cómo utilizarla todavía. Pero son las aplicaciones más aburridas y menos atractivas, donde veo el mayor valor para las empresas y donde me emociono más.

Prosper - He oído hablar de ChatGPT

Por ejemplo, trabajamos con una gran empresa de distribución de alimentos que estaba perdiendo participación de mercado debido a un proceso de desarrollo de ofertas altamente manual. Tribe creó y entregó una solución de software impulsada por IA que proporcionó análisis avanzados para automatizar parte del proceso, aumentando la eficiencia del equipo de licitación en un 50%; esto significa 60 ofertas adicionales o hasta $40 millones en ingresos durante cinco años.

Otro ejemplo: trabajamos con una empresa pública de dispositivos médicos que buscaba predecir y reducir la pérdida de clientes. Tenían datos y construyeron algunos modelos de datos, pero no tenían los recursos necesarios para ponerlos en funcionamiento. En 12 semanas, Tribe lanzó y automatizó un exitoso modelo de abandono que también redujo el gasto en ingeniería en un 20 %.

Aquí es donde se justifica el revuelo por la IA. Hoy en día se puede crear valor para cada empresa, y Tribe está aquí para ayudar a las empresas a pasar de las aspiraciones de IA a la realidad.

Drenik: También dirige una empresa de capital riesgo, Coalition Operadores, ¿qué llevó a esa decisión? ¿Cómo apoya su trabajo en el sector empresarial su trabajo con Tribe AI? ¿Existen superposiciones que lo hagan mejor en cada trabajo? ¿Qué pasa con los desafíos?

Nelson: Cuando dejé Venture Capital para fundar Tribe, lo que más extrañé fue la vista panorámica, la capacidad de ver patrones en las empresas. En Tribe nos encontramos en un lugar realmente interesante en el ecosistema de IA que me brinda una ventaja única como inversor y hace que sea muy difícil quedarme al margen. Tribe se asocia con las principales plataformas de IA e hiperescaladores como OpenAI y AWS, empresas líderes que están creando soluciones de IA y el mejor talento de IA de nuestra industria. Una de las cosas más singulares de Tribe es nuestra visión del mercado y nuestro profundo conocimiento de las necesidades y brechas entre estos grupos.

Este punto de vista nos permite construir Tribe de una manera que aborde las necesidades del mercado y acelere nuestro crecimiento como nodo central en el ecosistema de IA. Gran parte de mi trabajo en Tribe consiste en reunir a tecnólogos brillantes para resolver las necesidades de los clientes. Para mí, invertir es solo otra forma de hacerlo y ayudar a acelerar la adopción general de la IA en el mercado en el proceso.

Cuando comencé a invertir en empresas en etapa inicial, no solo quería invertir para mi propio beneficio financiero, quería crear un fondo que ampliara el acceso a las mujeres más talentosas en tecnología, mis pares más inteligentes que estaban demasiado ocupados en sus trabajos diarios para invertir pero cuya experiencia sabía que sería enormemente valiosa para los fundadores. De manera similar al modelo de red de talentos de Tribe, en Coalition hemos creado una red de mujeres operadoras destacadas en todas las funciones. Además de invertir directamente en empresas, también ayudamos a los fundadores a aprovechar este grupo de talentos para acelerar sus negocios y diversificar sus tablas de capitalización en el proceso.

La sinergia entre mi trabajo en Tribe y Coalition es enorme. Hemos tenido miembros de Coalition Network que aceptaron trabajos en empresas de inteligencia artificial que luego se convirtieron en socios de Tribe. Nuestro fondo ha contratado a miembros de Tribe para realizar la debida diligencia en empresas en las que sabemos que tienen experiencia. He invertido en empresas a través de Coalition que luego se convirtieron en clientes de Tribe. Y soy un mejor director ejecutivo y socio para nuestros clientes en Tribe y las empresas en las que invierto en Coalition porque tengo mucho contexto sobre el mercado de la IA en su conjunto, no solo el papel que desempeña Tribe en él. Entre Tribu y Coalición, siento que finalmente estoy haciendo el trabajo que debía hacer.

Drenik: Hemos estado particularmente interesados ​​en el tema de la ética en la IA. ¿Cómo puede una empresa como Tribe garantizar que la IA se desarrolle teniendo en cuenta la ética? ¿Cómo entra el "talento" en la ecuación ética?

Nelson: Creo que el talento es muy importante cuando se trata de construir sistemas de IA éticos e imparciales. No es ningún secreto que existe un problema de diversidad en la tecnología y que empeora en áreas de ingeniería especializadas como la IA. Existe una oportunidad y una obligación de ser conscientes del sesgo que puede estar presente en estos sistemas debido a las personas que los construyen y fomentar un grupo diverso de constructores para combatirlo.

Para Tribe, esto significa construir una red diversa de ingenieros. Y significa crear oportunidades para tener a estos constructores diversos a la vanguardia de la construcción de productos que podrían estar sesgados, tenerlos en discusiones regulatorias y asegurarse de que existan incentivos para construir teniendo en cuenta la ética. Al permitir que nuestros clientes aprovechen una red diversa de talentos, podemos asegurarnos de que juntos estamos creando el tipo de soluciones que pueden crear sistemas de IA potentes y justos.

Drenik: Otra área que nos ha fascinado son las fuentes de datos que alimentan los modelos de IA. Como empresa que puede ver de primera mano cómo docenas de empresas están capacitando modelos, ¿qué mejores prácticas están surgiendo para garantizar que sea justo y equitativo, sin dejar de ser poderoso y eficaz?

Nelson: También me fascinan las fuentes de datos que alimentan los modelos de IA. En una categoría con pocas barreras, los datos pueden ser el activo más defendible.

Muchas grandes empresas cuentan con enormes activos de datos que no están siendo aprovechados. Al mismo tiempo, estamos viendo que las empresas emergentes, que normalmente no tienen una ventaja en materia de datos, hacen cosas extremadamente imposibles de escalar, como ir de puerta en puerta para recopilar sus propios datos patentados, lo que puede darles una ventaja injusta. En ambos casos, la clave es desbloquear los datos que tiene para poder extraer información. El siguiente paso es enriquecer esos datos con conjuntos de datos externos que puedan brindarle aún más señal y poder predictivo.

Al pensar en la recopilación de datos internos y los conjuntos de datos públicos que aprovecha, considerar qué tan diversos son los datos de entrenamiento y si son representativos de la población del mundo real es fundamental para garantizar que obtendrá resultados que representen a su base de usuarios. Dicho esto, a menudo se supone que el sesgo es un problema puramente de datos, pero también puede presentarse en la definición del problema. En este caso, ningún balance de datos corregirá el sesgo si los criterios están inherentemente sesgados en contra de un grupo en particular.

Una vez que esté en el punto de capacitación o ajuste de los modelos, recomendamos que las empresas excluyan cualquier dato confidencial, como nombres, no solo por razones de privacidad sino también para evitar que el modelo detecte prejuicios raciales. Si analizamos las preocupaciones sobre los datos y la privacidad desde el punto de vista del consumidor, la mayoría de las personas en los EE. UU. toman medidas intencionalmente para protegerlos. Según datos de Prosper Insights & Analytics, solo el 22,5% de las personas en EE. UU. mayores de 18 años no han tomado ninguna medida (es decir, han activado la navegación privada o desactivado el seguimiento móvil) para proteger su privacidad en línea.

Prosper - Privacidad digital en línea

Medir y evaluar los resultados en busca de sesgos es importante para corregir cualquier problema a medida que surja. Recomendamos que un equipo separado realice una revisión del modelo y los resultados para detectar mejor cualquier sesgo del modelo. El seguimiento y la evaluación continuos son importantes para mantener un modelo justo y eficaz.

Drenik: La IA avanza a la velocidad del rayo. A medida que la IA entra en una nueva era en el transcurso de los próximos años, ¿qué sigue para Tribe? ¿Cuál es su visión para la empresa?

Nelson: Creo que el futuro de la IA es multimodelo, multinube, personalizado y de código abierto. Nuestra capacidad para ser independientes en todas las plataformas, extraer lo mejor de cada modelo y personalizarlo cuando sea necesario es una gran parte de nuestro valor para las empresas y nos ayudará a continuar generando resultados descomunales. En este momento, una de las mayores oportunidades en IA es la necesidad de servicios que ayuden a las empresas a hacer realidad sus aspiraciones de IA, y esto es lo que Tribe hace mejor.

Además de crear productos para otras empresas, también hemos estado creando nuestros propios productos de inteligencia artificial para ejecutar Tribe y brindarles a nuestros ingenieros más aprovechamiento de su tiempo.

Con el tiempo, veo a Tribe como la capa de orquestación que permitirá que cada empresa se convierta en una empresa de inteligencia artificial, lo que probablemente será una combinación de SaaS y servicios tecnológicos. Los avances en IA todavía son muy nuevos y la tecnología subyacente seguirá cambiando. Nuestro activo más defendible es nuestra experiencia en la creación de productos de IA, nuestra profunda experiencia en el espacio y el trabajo continuo a la vanguardia, lo que nos permitirá construir una empresa de IA generacional.

Drenik: Gracias por tomarse el tiempo para hablar sobre sus antecedentes, la IA y el ecosistema de talento tecnológico. Espero ver cómo Tribe AI continúa cerrando la brecha entre las empresas y el talento de IA de los gigantes de la industria, impulsando la innovación e impulsando el impacto en el mundo real.