Founder y CTO de Nala en Taller de Brain Food: La analítica para visibilizar la meritocracia en las organizaciones

El día 7 de marzo, el founder de Nala, Fabián Prado, participó del Workshop realizado por Neural Design y Brain Food para founders de startups que buscan escalar con inteligencia artificial. 

Alejandro Correa, Chief Artificial Intelligence Officer de Rappi y parte de Neural Design, junto a Andres Oksenberg de Brain Food y a Fabián, expusieron sobre la importancia de los datos hoy y porqué son claves para escalar. 

Antes que todo, ¿de qué se habla cuando se refiere a inteligencia artificial? Así comenzó la exposición Alejandro Correa junto a Ana María Quinteros, de Neural Design. Alejandro, actual chief artificial intelligence officer de Rappí, compartió su experiencia. 

“Inteligencia artificial se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan”, explicó Correa. Quien contó que hace 30 años, se hablaba de “business intelligence”, y que este tipo de tecnología explicaba qué había pasado. Más adelante, surgió el Data Analytic, que señala qué es lo que está pasando. Y la Inteligencia artificial, busca responder a la pregunta, ¿qué va a pasar?

Ante esto Alejandro señala: “por un mal jefe, se puede quedar solo en el pasado, y no mirar el futuro” y es ahí la importancia de la AI. 

Entonces, aclaró, la AI, es distinta a la data, y distinta a la analítica. La IA interpreta, comprende y aprende de los datos. La data science entiende lo que está pasando, pero no es predictiva. 

Posteriormente, el Chief Artificial Intelligence Officer de Rappi, señaló cuáles son las áreas de toda empresa que debieran estar integradas para que a data e inteligencia artificial se apliquen: negocios, tecnología y matemática y estadísticas; “si tengo solo dos, me quedo cojo”, afirmó y añadió: “Más allá de tener datos y tecnología, buscamos que estos nos sirvan para tomar decisiones”.

En su experiencia, en muchas empresas que ha asesorado, existen áreas de tecnología que construyen modelos, que finalmente no se pueden implementar, porque, muchas veces, no son rentables para el negocio. Y viceversa, también ha visto que áreas de negocio establecen modelos que no saben cómo implementar. 

Y ahí surge la pregunta, ¿cómo encuentro a las personas que conversen y valoren las tres áreas? “Es clave el rol de translator”, afirmó, de que exista diálogo entre las áreas. 

La experiencia de Nala: IA para visibilizar talentos

Tras las nociones de inteligencia artificial, Fabián Prado, expuso sobre la experiencia de Nala. “Mi socia, María Fernanda Castillo, trabajó en una APP de supermarket y se dio cuenta que se perdía la visibilidad del talento”, comenzó contando, agregando que nadie le respondía la gran pregunta: “¿dónde está mi gente buena?”. 

Entonces, según contó Fabián, ella implementó su fórmula y contactó a Fabián para hacer su software. Así nació Nala, que, como afirma Fabián: “busca hacer toma de decisiones de forma meritocrática, ya que cuando no hay visibilidad, se toman decisiones de guata”. 

Prado aseguró que también Nala busca que las personas estén felices en su trabajo: “una persona está mucho en su trabajo y si eso no lo hace feliz, no es productiva. Entonces, también nos preocupaba cómo hacer feliz a las personas”. 

En todo esto, ¿cómo incluir el apoyo de la analítica? “Empezamos a ver que había mucha data en las empresas sobre personas, pero que no se hacía nada con ella, había un potencial ahí”, cuenta Fabian y con esa información hablaron con expertos en analytics: “había muchos patrones que sacar de la data” y así lo hicieron. 

La siguiente pregunta, fue, ¿cómo sacarle valor a esto? Así arman el modelo de fuga de talento. Donde se junta la data con otros parámetros establecidos. “Seguimos un camino más o menos lógico, a mano y luego con este modelo básico de predicción de fuga de talento y vimos que esto enganchó”, cuenta Fabián. 

En concreto, el primer boceto, fue realizado por Mafe, que mide siete áreas de cómo se siente la persona en la empresa. “Ahora tenemos una evolución de ese boceto, con algoritmos”, detalla Prado. 

“Si uno cree tener una data importante, y que puede servir, hay que soñar en grande”, concluyó Fabián Prado.