Jaclyn Rice Nelson, Co-Fundadora y CEO de Tribe AI – Serie de Entrevistas

Jaclyn Rice Nelson es Co-Fundadora y CEO de Tribe AI, que ayuda a las organizaciones a impulsar el cambio con el aprendizaje automático creando un nuevo camino para el mejor talento en tecnología.

Antes de lanzar Tribe AI, Jaclyn pasó la mayor parte de su carrera en Google (GOOGL ), asociándose con empresas de nivel empresarial y incubando nuevos productos. Fue una de las primeras empleadas en CapitalG, la firma de capital de crecimiento de Alphabet (GOOG ), donde construyó una red de expertos de 50.000 personas y asesoró a empresas de tecnología en crecimiento, como Airbnb (ABNB ), sobre cómo escalar su infraestructura técnica, seguridad de datos y aprovechar el aprendizaje automático para el crecimiento.

¿Cómo fue tu experiencia como Líder de Negocios de Google Helpouts, un mercado para conectar a las personas con expertos a través de video en vivo y que se ejecutaba de manera autónoma dentro de Google, y cómo te preparó para crear una agencia de talentos para IA?

Trabajé en Google durante casi ocho años y no fue hasta casi tres años después de mi llegada que trabajé directamente con ingenieros. Me uní a Helpouts como una de las primeras personas de negocios y la experiencia de sentarme en la misma habitación con más de 30 ingenieros fue completamente diferente (y mucho más tranquila) que la de una sala de ventas. Me dio una visión directa del producto y la ingeniería, y una línea directa para compartir comentarios de los clientes. Esta fue también mi primera experiencia construyendo un mercado para compartir experiencia, un tema que se llevaría a lo largo de mi carrera y me llevaría a fundar Tribe AI.

Los startups dentro de las grandes empresas están condenados al fracaso, y así sucedió con Helpouts, a pesar de tener un lanzamiento global y escalar el equipo a 150 empleados. Me trasladé al fondo de capital de crecimiento tardío, CapitalG (anteriormente conocido como Google Capital), para ayudar a construir una red de expertos similares a los de Google, solo accesibles para las empresas en las que invertíamos. Fue allí donde vi de primera mano que incluso las mejores empresas en crecimiento, como Airbnb, Stripe y otras, encontraban muy desafiante contratar para ciencia de datos y aprendizaje automático. Éramos la primera línea de defensa para sus preguntas y me pregunté qué haría una empresa si no tuviera a Google para recurrir.

Ví la oportunidad de dar a las empresas en Silicon Valley y más allá acceso a talento subutilizado y ver el valor del aprendizaje automático. Así que me convertí en emprendedora y nació Tribe AI.

¿Cuáles son algunas de las oportunidades de generación de riqueza dramáticas que ves actualmente en IA?

La IA es la próxima fiebre del oro. Los avances en la IA generativa crean la urgencia y los medios para que todas las empresas se conviertan en empresas de IA. Hay oportunidades tremendas para que las startups construyan grandes negocios y para que las grandes empresas incumbentes se conviertan en empresas de IA. Esto significa muchas oportunidades para construir productos increíbles que resuelvan problemas reales, sirvan a millones de personas y creen una gran riqueza en el proceso para los fundadores, inversores y ejecutivos principales.

En 2021, te convertiste en Co-Fundadora de Coalition Operators, ¿qué buscas específicamente en los fundadores en los que inviertes?

He estado invirtiendo activamente desde que dejé CapitalG en 2018 y eventualmente levanté un fondo, Coalition Operators, junto con 3 fundadores y operadores excepcionales. Como fundadores, nos inclinamos hacia las áreas que cada uno conoce mejor, lo que significa que hago mucha inversión en torno a Datos, IA, ML y B2B SaaS. Dado que invertimos principalmente en empresas en etapa de semilla, optimizo para los fundadores por encima de todo. Busco personas que sean apasionadas, que tengan una visión única del mercado al que se dirigen y que estén un poco locas (de la mejor manera).

¿Puedes compartir la historia de origen detrás de Tribe AI?

Conocí a mi co-fundador Noah Gale mientras estábamos en South Park Commons, una comunidad técnica en San Francisco. Estábamos rodeados de los mejores ingenieros de aprendizaje automático que habían dejado la gran tecnología porque buscaban libertad. Ya no querían subir la escalera corporativa ni pasar todo su tiempo optimizando anuncios. Querían iniciar sus propias empresas, trabajar en su propia investigación y ganar experiencia resolviendo problemas en varias industrias.

La oportunidad se hizo clara: dar a los mejores talentos técnicos la libertad de asumir proyectos flexibles y únicos que realmente quieran trabajar y proporcionar una comunidad sólida de otros ingenieros talentosos para conectarse según intereses mutuos. Al hacerlo, creamos la infraestructura para permitir que los mejores talentos hagan solo aquellas cosas en las que son mejores y nada de las cosas que no son.

Construimos una red muy curada de especialistas en IA de alto nivel y creamos un negocio que puede darles la libertad que desean mientras ayuda a las empresas a aplicar el aprendizaje automático a su negocio. No solo trabajamos con startups, también trabajamos con empresas de capital privado, empresas de nivel empresarial y más. Todas las empresas necesitan convertirse en empresas de IA y Tribe está ayudándolas a realizar esa visión.

¿Por qué las empresas de todos los tamaños luchan por reclutar talento de aprendizaje automático?

En primer lugar, es realmente difícil evaluar el talento técnico como líder de negocio. Entender exactamente qué habilidades necesitas y cómo abordar los problemas de datos, es difícil de hacer a menos que ya tengas talento técnico de alto nivel en su lugar o experiencia directa en aprendizaje automático.

Otra razón es la escasez. Desde que los modelos de IA como ChatGPT se han vuelto más mainstream, todas las empresas están tratando de descubrir cómo integrar la IA generativa en su negocio. La competencia por el mejor talento es enorme y gran parte de ella es capturada por unas pocas empresas de IA líderes.

¿Cómo resuelve Tribe AI este dilema de contratación?

Construimos Tribe para ofrecer a los mejores talentos técnicos una nueva carrera, una que combine libertad, compensación y trabajo interesante. Está claro que esto es atractivo para mucho talento: recibimos docenas de solicitudes al día, y aceptamos una pequeña parte. Al reunir este talento en una red, podemos colocar a las personas en proyectos que se alineen con sus habilidades y su horario. Para algunos, esto significa asesorar más de 40 horas a la semana, y para otros, quieren asumir un papel asesor mientras fundan su propia empresa.

Este enfoque obviamente tiene enormes beneficios para las empresas también. La realidad es que la mayoría de las empresas no necesitan un equipo de aprendizaje automático completo y permanente. A menudo lo que necesitan son unos pocos especialistas para construir una hoja de ruta técnica o un concepto inicial, y luego un ingeniero de pila completa o un ingeniero front-end para mantener o aumentar lo que han construido. Esto permite a las empresas acceder a los mejores talentos y la flexibilidad para participar de una manera que impulse la innovación y el éxito.

Tribe recibe docenas de solicitantes a la semana, ¿cómo evalúa el talento?

Empezamos revisando las calificaciones y la experiencia técnica de un solicitante. Si cumplen con los requisitos, organizamos una entrevista para profundizar en la experiencia, las habilidades de comunicación y las habilidades de resolución de problemas. Todas las entrevistas son realizadas por talento de aprendizaje automático de nivel C, para asegurarnos de que confiamos en las habilidades de cualquier persona que sea aceptada en la red de Tribe. Esto es crítico porque los mejores ingenieros quieren estar rodeados de otros ingenieros de alto nivel. Los efectos de red de este negocio para clientes y talento son enormes, así que todo se reduce a tener el mejor talento en el mercado. Tenemos ingenieros de aprendizaje automático que han realizado investigaciones en empresas como OpenAI, fundadores de IA con múltiples salidas, y personas que han liderado equipos en empresas tecnológicas importantes, y todo lo demás. Nuestro objetivo es construir el imán para este talento, y desde allí, las empresas siguen.

¿Cómo ven las empresas el valor en la red de Tribe AI, además de, o en algunos casos, en lugar de, tener un equipo de IA completo y permanente?

En primer lugar, Tribe AI da a las empresas acceso a los mejores talentos de IA de empresas como Google, Apple (AAPL ), Amazon (AMZN ), Nasa y más. La realidad es que, a menos que seas uno de los laboratorios de investigación de IA o gigantes tecnológicos de nivel superior, la mayoría de las empresas no pueden contratar a talento como este. Así que, para muchas empresas, trabajar con Tribe es la única forma de acceder a este nivel de talento de IA.

Otro factor es la flexibilidad. Cuando contratas un equipo completo, es lento y estás bloqueado para trabajar con un conjunto de habilidades muy específico, a menudo antes de saber qué es lo que realmente necesitas. Trabajamos con muchas empresas que traen a expertos de Tribe para complementar su equipo interno para un proyecto específico, quieren trabajar con talento fraccionado para acelerar su velocidad mientras buscan contratar, o necesitan ayuda para identificar los mejores casos de uso para IA.

La última pieza es nuestra experiencia. Caminamos el camino cuando se trata de IA. Usamos un sistema de coincidencia propietario construido en GPT-3 que nos permite superficar rápidamente el talento exacto para cada compromiso. Hemos construido la infraestructura que nos permite entrar y hacer un impacto en una empresa muy rápido.

¿Cómo cambiará el trabajo basado en proyectos la forma en que las empresas incorporan IA en sus negocios?

Creamos que el trabajo basado en proyectos es el futuro para IA/ML. El trabajo basado en proyectos cambiará drásticamente la forma en que las empresas utilizan IA porque el talento técnico estará más calificado para necesidades hiperespecíficas en lugar de cumplir con requisitos generales para un rol más universal. Este modelo ayudará a identificar brechas de talento precisas para informar qué tipo de expertos en IA/ML son necesarios.

Esta es la forma en que el mejor talento quiere trabajar, y es más beneficioso para las empresas también. Hasta ahora, el mejor talento de aprendizaje automático solo ha sido accesible para las empresas líderes del mundo que aún luchan con los esfuerzos de contratación siendo lentos, difíciles y costosos. Con este modelo completamente nuevo, las empresas de todos los tamaños pueden acelerar su adopción de aprendizaje automático y ver resultados más rápido de una manera que no ha sido posible con las prácticas de contratación tradicionales.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más o estén buscando contratar talento deben visitar Tribe AI.