Peter Wang, CEO y cofundador de Anaconda – Serie de entrevistas

¿Qué te atrajo inicialmente a la informática?

Empecé a programar a una edad temprana, sin un título formal en informática. Mientras que inicialmente me sentí atraído por la emoción de dar órdenes a una computadora, mi interés se profundizó cuando descubrí las posibilidades creativas – crear juegos y expresar ideas. Para mí, una computadora trasciende la mera funcionalidad; es un lienzo infinito para la autoexpresión. En la era temprana de la informática, la creatividad no conocía límites, y había un flujo sin problemas entre diferentes actividades. Sin embargo, con la industrialización actual y las capas de abstracción, desencadenar la creatividad se ha vuelto más desafiante.

¿Podrías compartir la historia de la creación de Anaconda, Inc?

Mi cofundador y yo empezamos Anaconda en 2012, pero los orígenes del negocio se remontan a cuando éramos consultores de software. Vimos la adopción en crecimiento de la lengua de programación Python para el análisis de datos empresariales y supimos que una revolución estaba en marcha. Las industrias que requerían capacidades de computación numérica pesada, como las finanzas, se volvieron hacia Python, y con el tiempo el lenguaje vio una adopción rápida en la atención médica, la fabricación, el comercio minorista y todas las industrias que perseguían análisis avanzados para tomar mejores decisiones empresariales. Pero a pesar del crecimiento orgánico de Python, sentimos que la industria estaba perdiendo la historia real: la necesidad masiva de herramientas de análisis avanzado de alto rendimiento que pudieran ser utilizadas por no programadores. Al principio, los inversores estaban inciertos sobre los lenguajes de programación o los ecosistemas de código abierto y no veían el valor en la comunidad de datos de Python que Anaconda había promovido. Pero esta estrategia de crecimiento liderada por practicantes finalmente llevó a Anaconda y al ecosistema de Python a ganar adopción rápidamente en todas las industrias de todo el mundo.

Anaconda se compromete a fomentar la innovación de código abierto, ¿por qué es tan importante el código abierto?

Creo firmemente que la transparencia y la colaboración son factores clave para el desarrollo exitoso de la tecnología y las soluciones para la sociedad en su conjunto. El código abierto no solo garantiza la transparencia, sino que también mejora la colaboración y fomenta una cultura de innovación entre los desarrolladores. Cuantos más perspectivas y conocimientos haya trabajando juntos para desarrollar soluciones, mejor será el resultado. Los principios detrás del código abierto se alinean estrechamente con la misión de Anaconda de democratizar la tecnología y mejorar la educación – el software de código abierto proporciona oportunidades de aprendizaje valiosas para los desarrolladores, los estudiantes y los entusiastas, donde pueden estudiar el código, aprender las mejores prácticas y ganar experiencia práctica contribuyendo a proyectos de código abierto.

En 2022, Anaconda lanzó PyScript, una herramienta basada en la web para codificar en el navegador y desplegar aplicaciones con un solo clic. ¿Podrías compartir algunos detalles sobre esta herramienta y qué la hace tan poderosa?

Después de debutar con el proyecto de código abierto PyScript el año pasado como prueba de concepto, en marzo de 2023 lanzamos PyScript.com, un sitio que permite a cualquiera crear aplicaciones web interactivas y compartibles con Python directamente en el navegador. Esta plataforma de codificación flexible tiene un entorno de desarrollo modular y puede crear aplicaciones web de próxima generación con interactividad y cálculo de datos de Python, reduciendo drásticamente las barreras de entrada que hacen que la programación sea abrumadora para el 99% de los ciudadanos que no tienen habilidades de codificación existentes. Con este lanzamiento, Anaconda está aumentando la accesibilidad al proporcionar un marco que equipa a cualquiera para ganar experiencia en el desarrollo de Python.

La industria de la ciencia de datos ha experimentado un auge en la última década, ya que la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en la norma – lo que ha llevado a los científicos de datos al puesto número 3 en Glassdoor’s ​​50 Mejores Trabajos en América para 2022. Pero mientras que la industria está prosperando, todavía hay espacio para mejorar las habilidades de la fuerza laboral actual y eliminar las barreras de entrada existentes para aquellos curiosos sobre el mundo de la codificación. Este lanzamiento fue el primer paso para democratizar la ciencia de datos. Además, las personas y las organizaciones que se enfocan en mejorar las habilidades y reciclar siempre tendrán una ventaja competitiva. Al proporcionar una plataforma en línea que cualquiera puede acceder, sin la carga de descargar archivos y configurar entornos, PyScript proporciona una gran oportunidad para aprender Python, el lenguaje de programación más popular del mundo.

¿Cuáles son tus puntos de vista sobre el futuro de la codificación?

La evolución por delante implica un aumento en la producción general de código, con una parte significativa generada por máquinas. Sin embargo, la validación humana seguirá siendo integral. La imagen convencional de la programación – ingresar código en un archivo de texto – se transformará. El futuro de la construcción de sistemas de información se desviará de las prácticas de codificación tradicionales, abrazando un paisaje donde el código se genera. También predigo que los sistemas emergentes se centrarán en la especificación y modelado de datos, cambiando la codificación como la conocemos hoy.

Anaconda ahora sirve a más de 35 millones de usuarios, ¿a qué atribuyes este éxito?

Creo que hemos alcanzado esta escala de usuarios al ofrecer una amplia variedad de materiales educativos y herramientas adaptadas a todos los tipos de usuarios – desde estudiantes hasta codificadores profesionales. A medida que la innovación tecnológica continúa, ha habido una necesidad continua de habilidades en Python en casi todas las industrias. Con nuestra misión de democratizar Python, haciendo que la codificación y los fundamentos sean accesibles para todos, podemos proporcionar los recursos necesarios para desarrollar habilidades para los trabajos actuales y futuros.

Una de tus pasiones es expandir el acceso a la alfabetización en datos, ¿podrías compartir algunos detalles sobre tus esfuerzos en este sentido?

Creo que si alcanzamos a los estudiantes cuando comienzan con la ciencia de datos, podemos hacer un progreso más significativo en nuestra misión de lograr la alfabetización en datos en todo el mundo. Para apoyar eso, Anaconda ha comenzado a colaborar con escuelas secundarias en los EE. UU. y en todo el mundo para organizar una Expo de Ciencia de Datos que reúne a los estudiantes para mostrar habilidades en Python, compartir proyectos innovadores y posiblemente ganar becas universitarias. Además, recientemente presentamos Anaconda Learning, que ofrece más de doce cursos, otorgando a los estudiantes que los completen con éxito un certificado que puede mejorar sus posibilidades de obtener empleo o avanzar en su viaje educativo. Anaconda Notebooks también está diseñado para ayudar a las personas a saltar inmediatamente a la ciencia de datos y la codificación en Python. En mayo de 2023, Anaconda adquirió EduBlocks, una plataforma gratuita que lleva habilidades de codificación fundamentales a estudiantes de K-12 y profesionales principiantes. A través de la adquisición, EduBlocks promoverá aún más la misión de Anaconda de democratizar las habilidades en Python y datos para la fuerza laboral del futuro. A medida que los modelos de ciencia de datos y AI/ML siguen ganando popularidad en el trabajo y la vida, Anaconda puede ser la fuente de orientación y capacitación para aprovechar este nuevo mundo.

¿Por qué debería ser completamente abierto el futuro de la IA?

Similar a mis sentimientos sobre el código abierto, la transparencia y la colaboración llevarán a un desarrollo más exitoso de la tecnología de IA y beneficiarán al bien común de la sociedad en su conjunto. Aunque no se puede negar que la carrera armamentista de la IA es un momento emocionante en la tecnología, el uso generalizado de modelos de IA podría inundar Internet con información no generada por eventos del mundo real que contaminarán los conjuntos de datos de entrenamiento futuros para modelos futuros. Esto llevará a un efecto de “canibalismo de modelos” donde los modelos futuros amplifican y están para siempre sesgados por la salida de los modelos pasados. A medida que surgen nuevos modelos, los debates éticos sobre la IA, como las preocupaciones legales / de derechos de autor y el sesgo en el entrenamiento del modelo, ya no pueden permanecer en un segundo plano. Con el desarrollo abierto viene más accesibilidad y la capacidad de un grupo más amplio de antecedentes, habilidades y experiencia para trabajar juntos – creando un efecto dominó hacia resultados más exitosos (y éticos).

¿Cuál es tu visión para el futuro de la IA?

Anticipo el surgimiento de modelos de IA más compactos y comprensibles. Resolver los problemas relacionados con los derechos de contenido y los derechos de autor será fundamental. Espero una adopción generalizada de estas tecnologías de IA en escenarios de negocios y experiencias de clientes reales. El enfoque se desplazará hacia la orientación y capacitación de la IA para su utilización positiva. Esta transición se puede comparar con la evolución de los motores – pasando de grandes a pequeños, con un nuevo énfasis en las aplicaciones del motor.

Ahora tenemos acceso a una forma de “inteligencia básica” capaz de realizar tareas que antes exigían experiencia humana – no necesariamente difícil, pero que requiere agilidad dinámica. Estos son casos de uso que anteriormente se pasaron por alto debido a la necesidad de intervención humana, pero con el advenimiento de la IA, lo que antes era desafiante ahora es alcanzable.

Gracias por las grandes entrevistas, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Anaconda.