Adam Asquini, Director de Gestión de Información y Análisis de Datos en KPMG – Serie de Entrevistas

Adam Asquini es Director de Gestión de Información y Análisis de Datos en KPMG en Edmonton. Es responsable de liderar proyectos de datos y análisis avanzados para los clientes de KPMG en las praderas. Adam es apasionado de construir y desarrollar equipos de alto rendimiento para entregar los mejores resultados posibles para los clientes y permitir una experiencia laboral atractiva para sus equipos. Ha trabajado anteriormente en AltaML como Vicepresidente de Soluciones para Clientes, en el Gobierno de Alberta como Gerente de Programas y en las Fuerzas Armadas Canadienses como Oficial de Señales. Al seguir una carrera no tradicional en IA, Adam es un gran creyente en aprovechar la diversidad y la experiencia de equipos multifuncionales y también cree que cualquiera puede unirse a la creciente comunidad de IA.

Nos sentamos para nuestra entrevista con Adam en la conferencia anual 2023 Upper Bound sobre IA que se lleva a cabo en Edmonton, AB y organizada por Amii (Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta).

Tienes una carrera no tradicional, ¿podrías hablar sobre cómo te metiste en IA?

Comencé mi carrera en las Fuerzas Armadas Canadienses como oficial de señales, los oficiales de señales son responsables de los sistemas de telecomunicaciones y tecnologías de la información que ayudan a las personas a comunicarse. Así que realmente, mucho de radio y satélites. Había algo de datos allí, pero era mucho de las tecnologías de infraestructura básica que éramos responsables de, que inicialmente me introdujo en la tecnología. Estudié ingeniería química en la universidad, de todas las cosas, al principio impulsado por mi propia curiosidad y deseo de aprender. Comenzó allí y sumergirme en la tecnología, la capacitación y el autodesarrollo fueron realmente importantes para mí.

Después de 14 años en el ejército haciendo varios trabajos de señales, todo, desde trabajar en una base y apoyar los servicios de TI y telecomunicaciones en el campo, configurar cuarteles generales y unidades de primera línea, apoyar operaciones nacionales como incendios forestales e inundaciones, me mudé al gobierno provincial de Alberta. Estaba en la gestión de programas, mirando algunas iniciativas de tecnología transversal al gobierno. En ese momento, el gobierno estaba centralizando la TI, estábamos trabajando con varios ministerios del gobierno para unir sus servicios y consolidar las cosas, hice mucho trabajo allí, así como en la gestión de inversiones. Y realmente, al hacer ese trabajo, comencé a ver algunas de las organizaciones que aprovechaban los datos y el análisis.

Realmente despertó mi curiosidad y, siempre curioso y hambriento de aprender, comencé a involucrarme en eso a través de proyectos o simplemente haciendo estudios por mi cuenta, cosas como Coursera u otras herramientas de capacitación para aprender un poco más. Hice mucha lectura, investigué algunos de los proveedores y las plataformas que estaban brindando esas herramientas. Me interesé realmente en los datos y el análisis y, a través de mi propia curiosidad y deseo de aprender más, comencé a involucrarme cada vez más en esto con el tiempo.

Fuera de Coursera, ¿hay podcasts o libros específicos que recomiendas?

Sigo a muchos seguidores en LinkedIn, pero algunos que me vienen a la mente, como Emerj. Dan Faggella es la persona detrás de ello. Trae mucho liderazgo de pensamiento a ello. Ciertamente, sigo algunos de los principales, como HBR y Forbes. Un contacto mío llamado Andreas Welch que trabaja en SAP, él publica mucho contenido sobre IA y adopción de IA, así que lo he seguido. Creo que, en cuanto a podcasts, hay algunos que he escuchado y también libros. Un libro realmente bueno que he leído recientemente se llama Infonomics de Doug Laney. Él es ex Gartner y MIT, y es un libro realmente bueno para explicar un marco de monetización para los datos. Trato de sumergirme en tantas cosas como sea posible, más que en el trabajo de proyectos para aprender más.

¿Cómo te ha beneficiado tu experiencia en el ejército en tu papel actual?

De varias maneras. Creo que algunas de las habilidades básicas que aprendí a través de mi carrera en el ejército, un enfoque estructurado para la planificación, lo cual es realmente bueno. La gestión del tiempo y la priorización. En un entorno militar, realmente te obliga a aprender qué es lo más importante y a trabajar a un cierto ritmo, evaluar compensaciones y comprender cómo llegar a un curso de acción que sea factible y que te permita avanzar. Encuentro que en un panorama tecnológico en constante evolución como el de la IA, donde las cosas están cambiando muy rápidamente, ser capaz de procesar mucha información y tener un enfoque estructurado para entender qué es importante, qué no es importante, dónde quieres enfocarte, ha sido un buen conjunto de habilidades.

La otra gran cosa es el liderazgo y el trabajo en equipo. Estás trabajando con una gran organización. En el campo, los equipos se organizan y reorganizan constantemente para reunir al mejor grupo para completar una misión, tener habilidades interpersonales fuertes, habilidades de liderazgo, habilidades de comunicación son todas habilidades que se enfatizan en la capacitación en el ejército, creo que también han aprovechado algunas de esas habilidades.

Eras vicepresidente de soluciones para clientes en AltaML durante más de dos años, ¿qué es AltaML y qué proyectos interesantes trabajaste?

AltaML es una empresa de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicado. Está basada en Alberta, con sede en Edmonton, una gran oficina en Calgary y también una en Toronto. Lo que hacen es trabajar con otras empresas para desarrollar soluciones de software y productos que tienen IA en su núcleo, es negocio a negocio. La parte de la organización en la que trabajé era el lado de los servicios, trabajábamos con empresas de petróleo y gas, instituciones financieras. Trabajamos en muchos verticales de la industria. Trabajé con ellos para definir problemas comerciales relevantes que podrían resolverse con IA y luego los llevé a través del proceso de reunir sus datos, construir modelos de IA, implementarlos y trabajar en el lado de la gestión del cambio para que pudieran ser operacionalizados y utilizados, realmente ayudando a esas organizaciones a resolver problemas mediante la construcción de soluciones de IA aplicadas.

El rol era vicepresidente de soluciones para clientes. Cuando comencé, estaba en un rol de gerente de proyectos, liderando algunos compromisos de IA, luego me mudé y el rol de vicepresidente de soluciones para clientes era responsable de la función de entrega, gestión de recursos para proyectos y gestión de cuentas activas, mucha de la parte de cara al cliente de ese trabajo cayó en mi equipo.

En cuanto a proyectos, hubo muchos, diría que de una u otra manera, como gerente de proyectos a tiempo completo, coach o recurso de aseguramiento de la calidad, docenas de proyectos de IA en los que habría trabajado durante los dos años y medio, uno de mis proyectos favoritos fue un proyecto de incendios forestales. Trabajé con el gobernador de Alberta. Estaban luchando en días con un riesgo de incendio moderado, para entender si un incendio era probable que ocurriera en una área determinada. Cuando estaban inseguros, su práctica de programación era programar todos los recursos que tenían disponibles, y eso incluía contratar recursos adicionales, equipo pesado como bulldozers o aviones, helicópteros, lo cual es obviamente costoso.

El propósito del proyecto de IA era predecir, para una región determinada, la probabilidad de que un incendio ocurriera en esa región para el día siguiente, para ayudarlos a tomar decisiones sobre la asignación óptima de recursos para un proceso que llamaban pre-supresión, que es realmente la programación proactiva y la asignación de recursos.

Fue realmente genial poder ver que, en ciertos escenarios, podrías reducir recursos o simplemente enfocarlos en ciertos momentos del día. Eso ahorraría mucho dinero, pero no introduciría mucho riesgo material de perder un incendio, millones de dólares de ahorro potencial. Ese trabajo sigue hasta hoy. Ahora están buscando extender la ventana de tiempo un poco, hacer las zonas más pequeñas y más granulares para optimizar mejor los recursos. Pero mirando cómo ha sido la temporada de incendios que hemos tenido hasta ahora en Alberta, cualquier inteligencia que puedas proporcionar por adelantado sobre dónde están los riesgos y poder optimizar los recursos o al menos reasignarlos a los lugares adecuados es un trabajo realmente impactante, fue realmente disfrutable.

También hice algún trabajo en el procesamiento de reclamaciones. Como un proveedor de seguros recibe miles de reclamaciones, ¿cuáles pueden ser aprobadas automáticamente, cuáles requieren una revisión humana, o incluso a qué equipo debería enviarse una reclamación para obtener el nivel adecuado de revisión? Ese tipo de trabajo también es realmente importante y puede ahorrar a las organizaciones mucho esfuerzo y mucho dinero en cómo hacen su negocio,

Actualmente eres el director de gestión de información y análisis de datos en KPMG. ¿Qué implica exactamente este rol?

Trabajo con empresas para guiarlas a través del viaje de resolver estos problemas a través de, en este caso, un conjunto más amplio de capacidades de datos y análisis. Trabajamos desde la estrategia de datos hasta la organización de datos de sistemas dispares, uniendo todo, informes y análisis, así como IA y ML. Es un poco más amplio que mi rol anterior, pero eso también es realmente emocionante para mí. Alimenta mi pasión por el aprendizaje y el autodesarrollo.

Como director, generalmente trabajo con líderes seniors del lado del cliente para ayudarlos a asesorarlos a través del viaje, darles una idea de lo que va a tomar, cómo se verán esos proyectos, cómo pueden prepararse. Un gran enfoque en la adopción, especialmente con los sistemas de análisis avanzados que son nuevos y que a veces vienen con una connotación negativa desde el punto de vista de la fuerza laboral, así que realmente trabajando con ellos en cómo implementar mejor esas soluciones, así como cosas como los procesos que necesitarán, las estructuras que necesitarán. Esa es una gran parte del rol. Internamente, liderar el compromiso y liderar los equipos de proyectos, ayudar a obtener las prioridades adecuadas para el equipo del proyecto y guiar el trabajo, así como la sincronización de los diferentes equipos que están trabajando en estos proyectos.

Hablando de IA generativa, ¿cómo ves que esta tecnología transformará el futuro?

Estoy muy emocionado por ello. Veo el potencial. También creo que es importante tener los controles adecuados para la IA generativa, realmente creo que hay muchos casos de uso allí donde esto podría aplicarse para lograr ganancias de productividad o eficiencia enormes para los negocios. Algunas de esas cosas, como en el caso de uso que mencioné con la cadena de suministro, que estaba aprovechando algunas de esas técnicas incluso antes de que ChatGPT se anunciara públicamente. En cuanto a dónde veo que esto va, una de las otras tendencias geniales que estoy viendo es que más y más de esta tecnología se está integrando en aplicaciones comerciales principales en este momento. Microsoft (MSFT ) ha anunciado su herramienta Copilot que se integrará con sus aplicaciones de Microsoft Office, vi en algunos de sus materiales cosas como escribir una nota de briefing y simplemente darle a la procesadora de palabras la orden de “¿Puedes hacer que este párrafo sea más corto?” Y simplemente lo hace por ti.

Como esas tecnologías de IA generativa se integren directamente en aplicaciones comerciales principales, va a obligar a los negocios a pensar en cómo y cuándo adoptarlos, cómo controlarlos, cómo pueden monitorear la garantía de calidad de los productos que están produciendo. Cuando es una capacidad independiente, es un poco más fácil jugar con ella o ignorarla, pero ver que se integra en aplicaciones comerciales principales y plataformas es realmente lo que va a impulsar esa discusión hacia adelante.

Estoy esperando que, con esto y el énfasis actual en el uso responsable de esta tecnología, que realmente ayude a las organizaciones a poner énfasis en la IA responsable, poner los procesos adecuados, la gobernanza adecuada para asegurarse de que sus soluciones de IA se estén construyendo de manera efectiva, el riesgo se esté gestionando en todo el ciclo de vida, que haya controles de seguimiento y que puedas confiar en los resultados de ellos. Estoy esperando que este hype actual en la IA generativa continúe impulsando esa discusión con esas capacidades hacia adelante.

¿Puedes hablar sobre cómo la IA responsable y la reducción del sesgo en la IA son realmente importantes para ti?

Absolutamente. Creo que tiene que ser así por varias razones. La mayoría de las personas que están construyendo estos sistemas tendrán orgullo en el trabajo que están haciendo y no querrán que sus sistemas tengan eso, así que habrá una necesidad interna de tener esto para mantener a su fuerza laboral comprometida y feliz y protegida. Legalmente, hay ejemplos allí donde las organizaciones han enfrentado desafíos legales o regulatorios por el sesgo en su IA. Hay un estudio de caso clásico de una organización que estaba utilizando IA en la contratación. El conjunto de datos estaba sesgado hacia los hombres sobre las mujeres, así que su IA discriminaba a las mujeres.

Eso fue una herramienta de IA de Amazon.

Cosas como esas ya han ocurrido y tienen el potencial de seguir ocurriendo si no tienes los controles adecuados en su lugar, tener un enfoque real en esto va a ser crítico para la mayoría de las organizaciones. Y luego, por supuesto, el riesgo de reputación para las organizaciones. Si te equivocas, eso podría tener un impacto enorme en tu negocio.

También eres un gran creyente en aprovechar la diversidad y la experiencia de equipos multifuncionales. ¿Por qué es tan importante la diversidad en tu opinión?

En este momento, los tipos de problemas que se están resolviendo con IA son tan complejos, desde una perspectiva empresarial, desde los datos que subyacen detrás de ello, nadie o ningún rol puede resolver todos estos problemas por sí solo. Tener un buen equipo multifuncional con diferentes perspectivas y habilidades es realmente importante, para poder tener personas que son fuertes en un área realmente aprovechando su fortaleza. En cuanto a la parte de diversidad, otro gran impulsor de tener un equipo diverso es que, en la mayoría de los casos, el usuario final de estos sistemas será un grupo diverso de personas, y no tener esas perspectivas traídas a tu equipo cuando los estás construyendo realmente te prepara para cometer errores en el camino o perder cosas, cosas que yo podría no pensar que alguien más podría y que traen esa perspectiva hacia adelante. Es más fácil resolver problemas y ajustar para eso en el ciclo de desarrollo que después de un lanzamiento.

También creo firmemente que tener una perspectiva diferente es donde obtienes el mejor diálogo, obtienes realmente buenas preguntas que vienen de personas que están viendo algo desde una lente diferente. Obliga a la conversación sobre cómo abordar algo. Te hace dar vuelta algunas de esas piedras que no habrías dado vuelta si esa persona no estuviera allí, tener un grupo diverso de personas mirando un problema realmente te permite obtener el mejor resultado y la mejor solución posible.

¿Qué crees que será el próximo gran avance en IA?

En esa lente de IA generativa, creo que, a medida que veamos más de esta tecnología integrada en aplicaciones principales, y eso ya está comenzando, eso va a ser realmente grande para la adopción de la tecnología porque estará justo allí en los sistemas que la gente ya está utilizando. Va a ser realmente, realmente importante, y eso podría abrir la puerta a algunos de los otros casos de uso a medida que la gente se vuelva más familiarizada con lo que puede hacer, cuáles son sus limitaciones, cómo se puede utilizar de manera óptima, y eso podría simplemente desencadenar el pensamiento de la gente y, okay, ahora tengo una mejor idea del tipo de problemas que esto resolverá. Tenemos este problema. Esto sería realmente genial para resolver y podría abrir algunas nuevas puertas.

Estoy esperando que ese avance regulatorio y de políticas sea un avance que llegue en el futuro cercano también. Sé que hay mucho movimiento a nivel de creación de leyes y regulaciones, pero lo que espero es que las empresas individuales también figuren cómo deben pensar en ello por sí mismas o obtengan asesoramiento sobre cómo deben pensar en los controles internos que deben implementar ahora.

Las leyes y regulaciones llevan mucho tiempo. Las empresas pueden impulsar mucho cambio adoptando algunos de esos controles internamente y pensando en ello. Hay precedentes para esto, obviamente, con auditorías y cosas como esa, algo en lo que KPMG es realmente fuerte. Pero pensar en qué podrían ser esos controles, cómo podríamos controlarlo, cómo podemos asegurarnos de que estamos reduciendo las alucinaciones, qué son algunos de los pasos adicionales después de que el modelo ha producido su resultado que podemos tomar para minimizar cualquier daño o riesgo potencial, esas son las preguntas adecuadas y espero que parte del hype actual sea un avance en cómo pensamos en esto y cómo construimos las estructuras, procesos y equipos adecuados en el lado de la IA responsable.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar KPMG.