Shadi Rostami, vicepresidente senior de ingeniería de Amplitude - Serie de entrevistas

Shadi es vicepresidente senior de ingeniería del líder en análisis digital Amplitude. Es una líder tecnológica apasionada y experimentada y arquitecta con experiencia en la creación y gestión de equipos de ingeniería altamente competentes. Antes de Amplitud, fue vicepresidenta de ingeniería en Palo Alto Networks. Ha innovado y entregado varias líneas de productos y servicios especializados en sistemas distribuidos, computación en la nube, big data, aprendizaje automático y seguridad.

Amplitud se basa en tecnologías modernas de aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa que permiten a los equipos de productos desarrollar de manera más inteligente, aprender más rápido y crear las mejores experiencias digitales para sus clientes.

¿Qué te atrajo inicialmente de la informática y la ingeniería?

Crecí en Irán y originalmente seguí un camino de escuela secundaria que me permitiría una carrera en medicina, que era el camino que mi padre quería que tomara y el que mi hermano tomó. Aproximadamente un año y medio después, decidí que ese no era el camino para mí. En lugar de eso, estudié ingeniería y terminé convirtiéndome en la primera niña en Irán en asistir a la Olimpíada de Informática (IOI) y gané la medalla de bronce, una competencia anual para estudiantes de secundaria de todo el mundo que compiten en matemáticas, física, informática y química. Eso me llevó a estudiar ingeniería en la Universidad Tecnológica de Sharif en Irán y luego a obtener mi doctorado. en ingeniería informática en la Universidad de Columbia Británica en Canadá. Después de eso, trabajé para nuevas empresas durante algunos años y luego pasé una década en Palo Alto Networks, donde finalmente me convertí en vicepresidente responsable de desarrollo, control de calidad, DevOps y ciencia de datos. Hace cinco años, me mudé a Amplitude como vicepresidente senior de ingeniería.

¿Podrías hablar sobre la filosofía central de IA de Amplitude de que la IA debería ayudar a los humanos a mejorar su trabajo en lugar de reemplazarlos?

La IA está transformando rápidamente casi todas las industrias, y con la transformación surgen preguntas sobre cómo las empresas utilizarán la tecnología. Creemos firmemente en lograr que la IA sea correcta. Esta creencia nos llevó a desarrollar nuestra filosofía de IA centrada en el cliente, que se basa en cinco principios fundamentales: (1) desarrollo colaborativo y asociación de pensamiento, (2) gobernanza de datos y protección de datos de los usuarios, (3) transparencia, (4) privacidad, seguridad. y cumplimiento normativo, y (5) elección y control del cliente. Sabemos que estos principios son clave a medida que las empresas continúan adoptando y probando la IA y eventualmente se vuelven verdaderamente basadas en datos. Para nuestros propósitos, esto significa crear herramientas de inteligencia artificial que ayuden a las personas a obtener información más rápidamente. Cuando se aprovechan adecuadamente, estos conocimientos conducen a decisiones mejores y más rápidas que impulsan los resultados finales. Usar la IA como herramienta para complementar la inteligencia y la creatividad humanas es donde veo que la IA tiene su mayor impacto..

¿Puede explicar el concepto de “democracia de datos” en el contexto del actual entorno empresarial impulsado por la IA?

“La democracia de los datos está impulsada por el conocimiento de que los equipos funcionan mejor, más rápido y más eficientemente cuando pueden acceder a la información adecuada sobre los datos en el momento adecuado. En el entorno actual impulsado por la IA que avanza rápidamente, los equipos no pueden darse el lujo de esperar días o semanas para obtener datos. Para mitigar esto, las empresas deben capacitar a sus equipos para que aprovechen los datos de forma autoservicio. Ahora bien, esto no significa un caos de datos sin parámetros. Al final del día, los datos incorrectos conducen a una IA deficiente. Pero con las herramientas y los procesos adecuados, las empresas pueden equilibrar la democratización de los datos con la gobernanza de los datos, permitiendo mejores resultados comerciales”.

¿Qué cambios clave en la cultura organizacional cree que son esenciales para permitir una verdadera democracia de datos en la era de la IA?

Establecer una verdadera democracia de datos dentro de su organización comienza con dos cambios culturales fundamentales: proporcionar las herramientas adecuadas y más accesibles y realizar esfuerzos en toda la organización en torno a la alfabetización en datos. Esto significa adoptar herramientas de autoservicio que permitan a los miembros del equipo no técnicos, como los equipos de marketing o de éxito del cliente, no solo acceder a los datos sino también analizarlos y tomar medidas al respecto. Creo que el análisis de datos de autoservicio puede y debe impulsar la colaboración entre equipos, inspirar curiosidad y exploración, ampliar la alfabetización en datos y establecer un sesgo en la acción y el impacto. Además, es importante realizar esfuerzos conjuntos entre el equipo de datos central y los equipos de línea de negocio para realizar una gestión continua de los datos y garantizar que la calidad de los datos no se degrade con el tiempo.

Según su experiencia, ¿cuáles son los desafíos más importantes que enfrentan las organizaciones para lograr la democratización de los datos y cómo pueden superar estos obstáculos?

En el pasado, las empresas han intentado centralizar los datos dentro de un equipo de expertos, dejando que el resto de la organización dependa de este equipo para entregar análisis e ideas clave que pueden ser críticas para sus operaciones diarias y la toma de decisiones. Si bien democratizar el acceso a los datos es fundamental para resolver este cuello de botella, también puede ser un desafío. Cuando hablo con líderes de datos sobre la puesta en funcionamiento del autoservicio, queda claro que hay un espectro. Por un lado, tiene herramientas de baja configuración para equipos no técnicos y de línea de negocio. En última instancia, estas herramientas no brindan la profundidad y amplitud de respuestas que estos equipos necesitan. En el otro extremo, tienes más herramientas técnicas para equipos más técnicos. Son mucho más flexibles en términos de análisis, pero son lentos y probablemente muy pocas personas puedan siquiera utilizarlos. Nos referimos a estas herramientas como la creación de una “línea de datos”... siempre estás esperando respuestas. Los equipos necesitan una solución intermedia. Piense en soluciones innovadoras que fomenten, no inhiban, la exploración y la experimentación. Con las herramientas adecuadas y la formación del equipo, las empresas pueden cerrar más fácilmente la brecha de democratización de los datos.

¿Qué importancia tiene la alfabetización en datos en el proceso de democratización de los datos y qué medidas deberían tomar las empresas para mejorarla entre sus empleados?

Fomentar un entorno de democratización de los datos entre sus equipos es un desafío cultural que requiere educación y aceptación de toda la empresa. En mis experiencias enseñando procesos de datos a miembros no técnicos, la mejor manera de desarrollar estas habilidades es mediante una combinación de capacitación y aprendizaje práctico. Recomiendo desarrollar un programa de capacitación integral para garantizar que los empleados se sientan cómodos y seguros con los conocimientos que obtienen de sus datos. Asegúrese de utilizar una herramienta que no prohíba a los usuarios no técnicos: por ejemplo, cualquier herramienta que requiera conocimientos de SQL marginaría a las personas sin experiencia en programación. A partir de ahí, brinde oportunidades para que los empleados se sumerjan y comiencen a jugar con los datos. Finalmente, implemente una herramienta que fomente la exploración y la colaboración. Cuanta menos gente trabaje en silos, más podrán intercambiar ideas entre sí, lo que generará conocimientos más esclarecedores. Si usted es un profesional de datos que enseña a un miembro del equipo no técnico, recuerde que ha pasado años aprendiendo cómo obtener y utilizar datos, por lo que lo piensa de manera diferente que el usuario ocasional. Esté abierto a enseñar a otros en lugar de hacerlo todo usted mismo. De lo contrario, nunca tendrás tiempo libre para hacer nada más que responder las preguntas de la gente.

Con la rápida evolución de las herramientas de datos y las tecnologías de IA generativa, ¿cómo deberían las empresas adaptar sus estrategias para mantenerse a la vanguardia en la gestión y utilización de datos?

La gobernanza de datos es uno de los principales desafíos que aún enfrentan las empresas, y es algo que toda organización debe concretar para potenciar experiencias significativas de datos e inteligencia artificial. La IA es tan buena como los datos que la impulsan, y unos datos limpios generan conocimientos más impactantes, usuarios más felices y crecimiento empresarial. De esta manera, las empresas deben ser proactivas en cuanto a la limpieza y la taxonomía de los datos, y existen oportunidades para utilizar la IA generativa para gestionar la gobernanza y la calidad de la IA. Por ejemplo, en Amplitude, lanzamos el año pasado nuestro producto Data Assistant impulsado por IA, que ofrece recomendaciones inteligentes y automatización para hacer que la gestión de datos sea fluida y ayudar a los usuarios a hacerse cargo de los esfuerzos de calidad de los datos.

¿Cómo permite Amplitude a las empresas comprender mejor el recorrido del cliente?

Crear excelentes productos y experiencias digitales es difícil, especialmente en el panorama competitivo actual. Hoy en día, muchas empresas todavía no saben para quién están construyendo o qué quieren sus clientes. Amplitude ayuda a las empresas a responder preguntas como: “¿Qué les encanta a nuestros clientes? ¿Dónde se quedan atrapados? ¿Qué les hace volver? a través de conocimientos de datos cuantitativos y cualitativos. Nuestra plataforma ayuda a las empresas a comprender mejor el recorrido del cliente de un extremo a otro al presentar datos para ayudar a impulsar el ciclo de adquisición, monetización y retención de clientes. Hoy en día, más de 2,700 clientes, incluidas marcas empresariales como Atlassian, NBC Universal y Under Armour, aprovechan Amplitude para crear mejores productos.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Amplitud.