Ralph Gootee, CTO y Co-Fundador en TigerEye – Serie de Entrevistas

Ralph Gootee, CTO y Co-Fundador en TigerEye, lidera el desarrollo de una plataforma de simulación empresarial diseñada para mejorar la toma de decisiones estratégicas, la planificación y la ejecución. Al aprovechar la tecnología de inteligencia artificial avanzada y consciente del tiempo, TigerEye permite a las organizaciones simplificar los procesos de planificación, simular varios escenarios y tomar decisiones basadas en datos de manera más eficiente.

Fundada por Gootee y ex ejecutivos de PlanGrid, TigerEye aborda desafíos comunes en la planificación empresarial, como las hojas de cálculo obsoletas y los ciclos de planificación prolongados, con un enfoque en la adaptabilidad y el crecimiento predecible. La plataforma integra principios de industrias como la construcción y el control de calidad de software para proporcionar soluciones dinámicas que ayudan a las empresas a optimizar sus operaciones y escalar de manera efectiva.

¿Qué te inspiró a iniciar TigerEye, y cómo influyeron tus experiencias anteriores con PlanGrid en tu visión para la empresa?

Siempre he encontrado que los datos son un desafío. Cuando construí mi última empresa, PlanGrid, herramientas como Looker y Redshift apenas estaban saliendo. El concepto de información era nuevo. Mixpanel y Amplitude aún estaban en sus primeros días. Estos productos eran tan nuevos que tenías que construir tu propio equipo de ingeniería de datos para manejar cualquier tipo de información.

En PlanGrid, reunimos un equipo increíble con doctorados y líderes talentosos que hicieron un trabajo impresionante: identificar leads calientes, analizar conexiones de clientes y calcular ARR. Pero requirió un equipo de 10 personas, fue costoso y dejó a los analistas sintiéndose como procesadores de tickets, ejecutando consultas SQL para responder preguntas de segmentación y crecimiento. Cuando finalmente se mudaron para liderar equipos de ciencia de datos en otros lugares, el equipo restante a menudo se quedó luchando por dar sentido a los paneles que dejaron atrás, lo que llevó a un tiempo significativamente desperdiciado. Además, nuestro CFO verificó manualmente esos números para asegurarse de la precisión.

Como miembro de la junta en otras empresas, vi el mismo patrón: paneles desconectados que eran difíciles de unir en información acciónnable. Durante la adquisición de PlanGrid por Autodesk, estos desafíos se volvieron aún más claros. Administrar dos entornos de Salesforce y coordinar tareas básicas de back-office como CRM, ERP y marketing fue una lucha. Incluso determinar qué campañas estaban funcionando era un misterio. Estas frustraciones inspiraron la visión para TigerEye: una forma de hacer que los datos sean fluidos, acciónables, rápidos y accesibles.

TigerEye ofrece una solución de inteligencia artificial flexible para equipos de ir al mercado. ¿Qué desafíos en el mercado identificaste que te llevaron a diseñar una inteligencia artificial conversacional para inteligencia empresarial?

Las analíticas de ir al mercado a menudo se sienten abrumadoras ya que están llenas de números, estadísticas y matemáticas pesadas. El proceso de hacer preguntas creativas e investigativas es incómodo. Puedes crear un ticket para el equipo de datos, pidiendo algo como un gráfico de tasa de victoria. Hay ida y vuelta de aclaración, retrasos y sometimes te das cuenta de que hiciste la pregunta incorrecta. Para la mayoría de las personas, no es un proceso ni agradable ni rápido, especialmente para aquellos sin la autoridad de un ejecutivo de C-Suite para agilizar respuestas.

La inteligencia artificial conversacional cambia eso. Imagina simplemente decir: “Muéstrame las tasas de victoria para la Costa Oeste en rosa versus la Costa Este en marrón, en los últimos cuatro trimestres, en un gráfico de barras”. Una conversación como esa tarda segundos y también la salida. Diseñamos TigerEye para dar a los usuarios un “analista junior” intuitivo con quien puedan hablar, siempre disponible para crear información sin necesidad de una interfaz incómoda.

¿Cuáles fueron los obstáculos más significativos que enfrentaste durante las primeras etapas del desarrollo de TigerEye, y cómo los superaste?

Una gran sorpresa fue la escala masiva de datos que encontramos, independientemente del tamaño de la empresa. Incluso las empresas de mercado medio tienen grandes cantidades de datos que cambian con frecuencia. Herramientas existentes como Looker no podían manejar estas cargas de trabajo de manera eficiente; vimos tiempos de carga de 10 a 12 segundos para un solo gráfico. Eso es inaceptable para el entorno empresarial actual.

Para abordar esto, tuvimos que innovar. Integramos DuckDB para una ejecución de consultas más rápida y elegimos Flutter para construir una interfaz ligera y eficiente. Además, contribuimos con la comunidad de código abierto desarrollando y manteniendo DuckDB.Dart, lo que permite una integración fluida con Dart y entornos Flutter. Estas tecnologías nos permitieron optimizar para velocidad, flexibilidad y escalabilidad.

Como co-fundador, ¿cómo tú y tu equipo priorizaron características y capacidades para el lanzamiento de TigerEye?

Comenzamos poniendo todos los recursos de la empresa detrás de la visión del Analista de IA. Esto significó que cada ingeniero front-end y back-end contribuyó. La naturaleza de un analista de IA requirió un esfuerzo de toda la empresa porque no se trata solo de salida de texto; se trata de proporcionar widgets interactivos, configurar simuladores y permitir que los analistas tomen medidas significativas. Por ejemplo, una característica permite a los usuarios configurar un plan futuro para agregar 10 representantes a la Costa Oeste de manera fluida, lo que implica diseñar un sistema altamente interactivo e intuitivo.

El proceso de desarrollo tuvo sus altibajos, pero el espinazo técnico se construyó sobre una evaluación rigurosa. Esto se convirtió en el núcleo de nuestra priorización. La evaluación es donde sucede el trabajo real. Estamos constantemente preguntando: “¿Este cambio hizo que el sistema sea mejor o peor?” Comenzamos con nuestro equipo de ingeniería y nuestros expertos en dominio y eventualmente evolucionamos hacia la captura de preguntas de los clientes para refinar nuestro sistema aún más.

Presentamos una suite de pruebas automatizada donde la IA se evalúa a sí misma y asigna una puntuación para determinar si los cambios son mejoras. Para asegurar la precisión, aún realizamos evaluaciones humanas semanales para prevenir sesgos como un LLM que se otorga las mejores calificaciones. Este enfoque de dos capas ha sido crucial para llevar a TigerEye a un estado “1.0” y continuar elevando la barra.

Finalmente, lograr la alineación específica del dominio fue un enfoque importante. Las ventas y las operaciones de ir al mercado exigen respuestas precisas y especializadas, y la alineación entre las partes interesadas no siempre es directa. Es por esto que la experiencia en el dominio y los comentarios de los clientes fueron fundamentales para dar forma a TigerEye en la plataforma que es hoy.

¿Cómo se diferencia el enfoque de TigerEye de las herramientas de inteligencia empresarial tradicionales, y qué impacto ha tenido esto en las tasas de adopción entre las empresas?

TigerEye se construyó desde cero con IA y móvil, ofreciendo una solución que es inherentemente portátil y diseñada para responder preguntas rápidamente. A diferencia de las herramientas de inteligencia empresarial tradicionales, que son lentas y a menudo requieren una configuración extensa, TigerEye prioriza la velocidad y la facilidad de uso a través de la inteligencia artificial conversacional.

Nuestros gráficos y widgets son altamente flexibles, con visuales interactivos que permiten a los usuarios explorar datos de manera intuitiva. La IA no se basa en información genérica y de superficie que puede llevar a respuestas inexactas; en su lugar, está especializada para entregar métricas precisas y estructuradas adaptadas a cada negocio.

Ya sea para startups, empresas de mercado medio o empresas empresariales, TigerEye garantiza la consistencia al basar todos los cálculos en SQL, lo que permite que las consultas front-end y las impulsadas por IA entreguen los mismos números confiables. También proporcionamos transparencia al mostrar a los clientes las matemáticas detrás de nuestro análisis, asegurando que entiendan exactamente cómo la plataforma TigerEye llegó a sus respuestas. Este compromiso con la claridad ayuda a construir confianza y confianza en las informaciones entregadas.

El resultado es una plataforma de IA que entrega una fuerte personalización mientras permite a los equipos acceder a informaciones acciónables de manera independiente, permitiendo que los equipos de datos se centren en tareas más estratégicas. Este enfoque ha acelerado la adopción entre las empresas que buscan herramientas intuitivas, escalables y precisas para mejorar su toma de decisiones.

¿Cómo utiliza TigerEye la inteligencia artificial para adaptarse y aprender de los cambios en CRM, ERP y automatización de marketing en tiempo real?

TigerEye utiliza la IA, incluyendo la Generación mejorada por recuperación (RAG) y las integraciones con API en tiempo real, para adaptarse dinámicamente a los cambios en las plataformas de CRM, ERP y marketing. También combinamos la IA genérica con aprendizaje automático tradicional y teoría de simulación para dar a nuestra IA la capacidad de predecir el futuro. Al conectarse directamente a estos sistemas, nuestra empresa monitorea continuamente las actualizaciones, como nuevos registros de clientes, cambios en las etapas de los tratos o métricas de rendimiento de las campañas, asegurando que las informaciones permanezcan actuales y acciónables.

Nuestro Analista de IA no solo informa pasivamente los datos; aprende y evoluciona con los flujos de trabajo de los clientes. Por ejemplo, si un equipo de ventas modifica su estructura de pipeline, TigerEye identifica rápidamente los cambios y ajusta sus cálculos, previsiones y recomendaciones en consecuencia. Esta adaptabilidad en tiempo real elimina las actualizaciones manuales y garantiza que el liderazgo y los equipos siempre tengan una visión precisa y actualizada del desempeño de ir al mercado.

Además, la flexibilidad de TigerEye permite que funcione en múltiples sistemas, garantizando una integración y alineación sin problemas. Ya sea Salesforce, HubSpot, NetSuite u otras plataformas, la IA de TigerEye permite a los equipos cortar a través de la complejidad, entregando informaciones oportunas y confiables que impulsan una toma de decisiones más inteligente y rápida.

Con la creciente complejidad en las operaciones de ir al mercado, ¿cómo simplifica TigerEye la toma de decisiones para el liderazgo y los equipos?

Informaciones acciónables a través de la inteligencia artificial conversacional. Las herramientas de inteligencia empresarial tradicionales a menudo requieren que los equipos naveguen por paneles incómodos, esperen a que los equipos de datos generen informes o unan manualmente métricas en sistemas siloeados. TigerEye elimina estos cuellos de botella al proporcionar respuestas instantáneas y impulsadas por IA adaptadas a las necesidades del liderazgo y los equipos.

Nuestro Analista de IA funciona como un miembro junior proactivo del equipo, capaz de responder a preguntas como: “¿Cuál es mi tasa de victoria en el Q4 en todas las regiones?” o “¿Cómo afectaría agregar cinco representantes a la Costa Este a mi ARR?” La plataforma entrega informaciones en segundos sin necesidad de modelado de datos o configuración extensa.

Al integrar la IA con inteligencia empresarial especializada, TigerEye garantiza que todas las métricas sean precisas, consistentes y alineadas en toda la organización. El liderazgo gana claridad en las decisiones estratégicas, mientras que los equipos se benefician de herramientas que superfician tendencias, predicen resultados y reducen el ruido de la complejidad operativa. TigerEye ayuda a los líderes empresariales a tomar decisiones más rápidas y más inteligentes sin el esfuerzo pesado.

¿Cómo ves que la inteligencia artificial conversacional transformará la inteligencia empresarial en los próximos cinco años?

La inteligencia empresarial actualmente se encuentra en una encrucijada. Muchas herramientas siguen estancadas en un estado antiguo o adquirido. Son lentas para innovar, carecen de nuevos productos y son demasiado generalistas en su enfoque. Estas soluciones heredadas no se construyeron desde cero para integrarse con grandes modelos de lenguaje o para ofrecer interoperabilidad de IA. En la mayoría de los casos, están tratando de adaptar sistemas obsoletos con soluciones de IA no probadas, lo que no está moviendo la aguja.

La inteligencia artificial conversacional impulsará una nueva generación de aplicaciones de inteligencia empresarial especializadas. Estas herramientas no requerirán que los equipos pasen horas infinitas personalizando y construyendo soluciones; estarán adaptadas desde el principio para abordar necesidades específicas en finanzas, ventas, marketing, construcción, petróleo y gas, y otras industrias. Cada mercado está evolucionando de manera diferente, y la especialización es clave.

Modelos de IA fundamentales como OpenAI, Anthropic y Mistral continuarán manejando aplicaciones genéricas y amplias; pero el futuro de la inteligencia empresarial se encuentra en soluciones verticales especializadas que abordan problemas únicos. Las herramientas de IA especializadas para la inteligencia empresarial reemplazarán el enfoque actual de “talla única para todos”, permitiendo a las empresas extraer informaciones más rápido y con mayor precisión. Puede entregar precisión y informaciones acciónables dentro de su dominio. Este cambio redefinirá la inteligencia empresarial como la conocemos.

Después de servir como socio visitante en Y Combinator, ¿cómo ha influido la mentoría de startups en tu estilo de liderazgo o enfoque hacia la innovación?

YC me enseñó la importancia de priorizar a las personas. Aprendí a enfocar mi energía en fundadores que estaban hambrientos, abiertos a la retroalimentación y tenazmente tenaces. Esas características —garra y adaptabilidad— son marcas de equipos exitosos, y las he llevado a TigerEye.

Otra lección fue reconocer el valor de la diversidad, tanto en pensamiento como en antecedentes. En YC, vi de primera mano cómo los fundadores de grupos subrepresentados a menudo trajeron una increíble resistencia y creatividad a la mesa. Es una perspectiva que ha dado forma a cómo construimos y lideramos en TigerEye hoy. La diversidad fortalece a los equipos y impulsa la innovación.

¿Cuál es tu visión para el futuro de TigerEye, y cómo planeas expandir su impacto en various industrias?

TigerEye es, ante todo, una empresa de IA. Nuestro objetivo es traer las innovaciones que vemos en la IA de consumo, como la interacción fluida en herramientas como Perplexity y Cursor, al entorno empresarial. Imagina un asistente personal que puedas preguntar por informaciones en cualquier lugar, en cualquier dispositivo. ¿Necesitas saber por qué los tratos se estancaron en el Q2 o qué se requiere para duplicar tu equipo de ventas en una región determinada mientras estás en movimiento? Preguntas, y está allí al instante, precisa y consistente en toda la empresa.

El futuro de TigerEye se trata de simplificar el acceso a los datos y hacer que las informaciones sean omnipresentes, ya sea que estés utilizando una aplicación móvil, llevando un smartwatch o pidiendo un informe en Slack. Estamos centrados en crear herramientas que hagan que la toma de decisiones basada en datos sea esfuerzoless.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más deben visitar TigerEye.