Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Interview Series

Dr. Grigori Melnik es un experimentado ejecutivo de tecnología con más de 25 años de experiencia impulsando la innovación y el crecimiento de productos en empresas como Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis y Cribl. Ha liderado transformaciones de plataformas, lanzado productos que definen categorías y escalado equipos en todas las etapas de crecimiento. El Dr. Melnik tiene un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Calgary y aporta a Amperity una pasión por la excelencia en ingeniería, la innovación en inteligencia artificial y la construcción de organizaciones de productos de alto impacto.

Amperity es una empresa de tecnología que ofrece una plataforma de Customer Data Cloud impulsada por inteligencia artificial diseñada para unificar datos de clientes fragmentados en perfiles confiables, identificar oportunidades de alto valor y activar campañas en todos los canales. Sus soluciones se centran en la resolución de identidad, la ingesta de datos y la activación en tiempo real, lo que permite a las marcas integrar diversas fuentes de datos, realizar análisis impulsados por inteligencia artificial y enviar audiencias objetivo a sistemas downstream. La empresa enfatiza la flexibilidad al admitir conexiones directas con plataformas de almacén de datos importantes y mantiene la conformidad con normas de seguridad clave como SOC 2, GDPR y HIPAA.

Ha liderado la estrategia de producto y tecnología en empresas como Tricentis, MongoDB y Codility antes de unirse a Amperity. ¿Cómo han influido estas experiencias en su enfoque para construir y escalar plataformas impulsadas por inteligencia artificial como Real-Time Profiles?

Por naturaleza, soy un entusiasta de los problemas sin resolver. En Amperity, hacemos exactamente eso. Mis experiencias en organizaciones anteriores han dado forma a cómo pienso sobre la escalabilidad de plataformas mientras se satisfacen las necesidades de sus usuarios. Estas lecciones incluyen la importancia de la flexibilidad, la integración sin fricciones en todo el ecosistema y una sólida gobernanza de datos.

Esas lecciones han influido directamente en nuestro enfoque de Real-Time Profiles. Creamos la capacidad de acabar con el compromiso más antiguo de la industria —velocidad versus precisión— unificando la identidad histórica con la transmisión en tiempo real en una sola arquitectura gobernada. Aseguramos que la plataforma simplifique los modelos de operación de los clientes, en lugar de complicarlos. Extendimos nuestra base de identidad impulsada por inteligencia artificial para unificar los datos en tiempo real y los datos históricos dentro de una sola arquitectura, utilizando un solo gráfico de identidad, una capa de control de acceso y una línea de descendencia y auditoría coherentes.

¿Qué brecha o demanda del mercado motivó a Amperity a desarrollar Real-Time Profiles, y cómo redefine el equilibrio entre la velocidad de los datos y la precisión?

La mayoría de las plataformas de Customer Data (CDP) obligan a los equipos a elegir entre actuar rápidamente en datos superficiales o actuar con precisión en perfiles que están horas o días desactualizados. Los Real-Time Profiles de Amperity eliminan ese compromiso al unir continuamente señales en vivo con la historia completa del cliente, para que las marcas puedan reconocer a un individuo en el momento exacto de la interacción y responder con contexto. El resultado es que los datos son completos y actuales, listos para alimentar la personalización en sesión y los viajes desencadenados por eventos con un impacto comercial real.

Al colapsar la transmisión y el procesamiento por lotes en un solo perfil, nos movemos más allá de “rápido pero parcial” o “completo pero tardío”. Se trata de una sola vista de cliente continuamente actualizada que permite a los equipos de marketing y servicio orquestar las mejores acciones siguientes a la velocidad de la intención sin sacrificar la precisión.

¿Puede explicarnos los fundamentos técnicos de la unificación de los datos históricos y de transmisión en un solo perfil de cliente continuamente actualizado?

Construímos un flujo de datos unificado con tres capas coordinadas: ingesta de eventos JSON sin procesar de cualquier fuente, procesamiento continuo en un motor de flujo de datos distribuido y una tienda de perfiles en vivo que admite búsquedas de milisegundos a través de nuestra API de Perfil. Cada nuevo clic, reserva o cambio de lealtad se reconcilia con el mismo gráfico de identidad impulsado por inteligencia artificial que gobierna nuestras canalizaciones por lotes, lo que significa que no hay un modelo de identidad separado, no hay mantenimiento dual, no hay deriva de esquema.

Críticamente, “identidad en movimiento” vincula cada evento al perfil cosido y duradero a medida que llega. Esto permite el enriquecimiento instantáneo de atributos, la segmentación continua y la activación desencadenada por eventos utilizando viajes o API, mientras se conservan la línea de descendencia, los controles de acceso y la auditoría en las cargas de trabajo analíticas y operativas.

Muchas empresas luchan por operacionalizar la personalización en tiempo real. ¿Cuáles son los mayores desafíos que ve que enfrentan las marcas, y cómo aborda Amperity estos desafíos?

Los consumidores ahora esperan que cada interacción con una marca refleje una comprensión en tiempo real de su intención, preferencias e historia, al instante. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones están limitadas por sistemas de datos fragmentados y perspectivas retrasadas, lo que les hace difícil responder en el momento. El resultado es a menudo una personalización que se siente genérica o fuera de sincronización con las necesidades del cliente.

Salvar esta brecha requiere más que una tecnología más rápida; exige un enfoque unificado para los datos y la toma de decisiones. En Amperity, nos hemos centrado en resolver ese problema sistémico al permitir que las marcas unan el conocimiento histórico y el contexto en vivo para que cada interacción pueda ser oportuna, relevante y conectada al viaje completo del cliente. Con Real-Time Profiles, las marcas pueden alimentar la personalización en sesión y los viajes desencadenados por eventos desde la misma fuente de verdad gobernada, convirtiendo momentos como el abandono del carrito, los cambios en el nivel de lealtad o el registro en el lugar en acciones oportunas y relevantes.

¿Cómo integra la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la precisión o las capacidades predictivas de Real-Time Profiles?

La inteligencia artificial es la columna vertebral de nuestras capacidades de resolución de identidad, lo que significa que los eventos en vivo se vinculan a la persona correcta con el contexto correcto, como el valor de vida, el consentimiento y la lealtad, en milisegundos. Ese ensamblaje preciso eleva cada decisión posterior: los segmentos se recalcularán a medida que cambian los datos, los atributos de perfil se enriquecen al instante y los viajes se desencadenan en función del cliente completo, no de eventos aislados.

Mirando hacia adelante, Real-Time Profiles sentan las bases para que los agentes de inteligencia artificial operen con contexto en vivo razonando sobre perfiles en evolución, resaltando perspectivas y desencadenando automáticamente las mejores acciones siguientes en toda la pila. La combinación de identidad resuelta por inteligencia artificial y contexto de transmisión es lo que desbloquea la verdadera personalización uno a uno a escala.

Desde su perspectiva, ¿cómo influyen las regulaciones de privacidad y la gobernanza de datos en la construcción de sistemas de personalización en tiempo real?

Al extender nuestra Customer Data Cloud existente a la transmisión, mantenemos un solo almacén de perfiles gobernado para casos de uso analíticos y operativos. Esa coherencia ayuda a garantizar la conformidad y la auditoría al mismo tiempo que permite activaciones en milisegundos.

Al mismo tiempo, Real-Time Profiles capacitan a las marcas para confiar en sus propios datos de primera parte como la base confiable para la personalización. Cada señal en vivo se conecta a datos de clientes verificados y basados en el consentimiento, para que las marcas puedan actuar con confianza de que sus perspectivas y activaciones se alinean con las expectativas de privacidad y los estándares regulatorios. Las mismas políticas y controles que gobiernan los perfiles históricos gobiernan las actualizaciones en vivo, lo que da a las marcas inmediatez al tiempo que conserva la confianza y la postura de seguridad sólida necesaria para una personalización significativa y conforme.

Con el auge de la inteligencia artificial generativa, ¿cómo se está preparando Amperity para un futuro en el que el contenido personalizado podría generarse y entregarse de forma autónoma en tiempo real?

La inteligencia artificial generativa es tan buena como los datos que la alimentan. Real-Time Profiles proporcionan el contexto en vivo y resuelto por identidad necesario para que los sistemas generativos puedan adaptar el contenido a quién es el cliente y qué está haciendo en este momento. Nuestra arquitectura posiciona a los agentes de inteligencia artificial para razonar sobre perfiles en evolución continua y desencadenar las mejores acciones siguientes, conectando la perspicacia a la activación de forma automática.

A medida que la generación de contenido se vuelve más autónoma, el factor limitante cambiará de “¿podemos crearlo?” a “¿debemos crearlo ahora para este cliente, dado su historial y su intención actual?”. Nuestros perfiles en tiempo real y conscientes de la identidad responden a eso con precisión y gobernanza, permitiendo experiencias seguras, relevantes y medibles.

¿Qué industrias o verticales ve que se beneficiarán más de esta tecnología en el corto plazo, y por qué?

Si bien todas las marcas de consumo se benefician de la personalización en tiempo real, los viajes, las aerolíneas, el comercio minorista y los servicios financieros ven ganancias inmediatas porque las ventanas de intención son cortas y el contexto es importante. Piense en mejoras en el momento del check-in, re-precios de reservas abandonadas, orden personalizado y ofertas de tarjetas alineadas con el comportamiento en el sitio.

Estos verticales ya operan viajes omnicanal con apuestas altas para la sincronización, la relevancia y la velocidad del servicio, y la precisión. Al unificar la identidad histórica y las señales en vivo, convierten momentos fugaces en ingresos y lealtad, convirtiendo la participación en conversiones en tiempo real.

Como Director de Producto, ¿cómo mide el éxito de un lanzamiento como Real-Time Profiles más allá del rendimiento técnico — en términos de adopción de usuarios o impacto comercial?

Medimos el éxito por los resultados de los clientes, incluyendo un tiempo más rápido para obtener valor de la personalización en sesión, tasas de conversión y participación más altas, y métricas de servicio mejoradas en todos los puntos de contacto. Nuestros clientes han impulsado resultados como conversiones personalizadas dos veces más altas, millones de nuevos prospectos de alto valor identificados fuera de los programas de lealtad y experiencias de servicio más rápidas y personales.

Operativamente, también busco señales de simplificación como menos herramientas para mantener una alineación más estrecha entre los equipos de marketing, datos y servicio. Cuando el mismo perfil alimenta tanto el análisis como la activación sin requerir integraciones o canalizaciones de datos duplicadas, ves una adopción duradera y un retorno sobre la inversión en datos del cliente que se acumula.

Finalmente, ¿cómo ve evolucionar el papel del Director de Producto a medida que la inteligencia artificial se vuelve central para el compromiso del cliente y las estrategias de crecimiento empresarial?

El Director de Producto moderno debe ser el integrador de los resultados del producto, los datos y el mercado – poseyendo el qué y el porqué del producto que convierte señales en valor. En el mundo de la inteligencia artificial, el Director de Producto también debe poseer el cómo – cómo se integra la inteligencia en cada flujo de trabajo, interacción y decisión. También requiere arquitectura para la identidad, la gobernanza y la acción en tiempo real en una solución coherente para que los equipos puedan entregar experiencias a la velocidad del cliente.

Eso significa combinar la gestión de producción con ciencia de datos, infraestructura, marketing, éxito del cliente y gobernanza ética de inteligencia artificial para garantizar que la diferenciación de la empresa no provenga solo de las características, sino de los sistemas de aprendizaje que se adaptan continuamente a los usuarios y los mercados. Estamos pasando de hojas de ruta a bucles de refuerzo – nuestro éxito no se trata de enviar lanzamientos, sino de acelerar ciclos de experimentación, aprendizaje y refinamiento que fortalecen tanto el producto como la relación con el cliente.

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