Shadi Rostami, SVP de Ingeniería en Amplitude – Serie de Entrevistas

Shadi es SVP de Ingeniería en Amplitude, líder en análisis digitales. Ella es una apasionada y experimentada líder tecnológica y arquitecta con experiencia en la construcción y gestión de equipos de ingeniería altamente capacitados. Antes de Amplitude, fue VP 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.

Amplitude está construido sobre tecnologías de aprendizaje automático y inteligencia artificial generativa modernas que permiten a los equipos de productos construir soluciones más inteligentes, aprender más rápido y crear las mejores experiencias digitales para sus clientes.

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

Me crié en Irán y originalmente seguí un camino de escuela secundaria que me habría permitido tener una carrera en medicina, que era el camino que mi padre quería que siguiera y el que siguió mi hermano. Alrededor de un año y medio después, decidí que no era el camino para mí. En su lugar, seguí la ingeniería y terminé convirtiéndome en la primera chica en Irán en asistir a la Olimpiada Informática (IOI) y ganar la medalla de bronce, una competencia anual para estudiantes de escuela secundaria de todo el mundo que compiten en matemáticas, física, informática y química. Eso me llevó a seguir la ingeniería en la Universidad de Tecnología de Sharif en Irán y más tarde obtener mi doctorado en ingeniería de computación en la Universidad de Columbia Británica en Canadá. Después de eso, trabajé para startups durante unos años y luego pasé una década en Palo Alto Networks, eventualmente convirtiéndome en VP responsable del desarrollo, QA, DevOps y ciencia de datos. Hace cinco años, me mudé a Amplitude como SVP de Ingeniería.

¿Puedes discutir la filosofía central de AI de Amplitude que la IA debe 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 vienen preguntas sobre cómo las empresas utilizarán la tecnología. Nosotros sentimos fuertemente que debemos hacer las cosas bien con la IA. Esta creencia nos llevó a desarrollar nuestra filosofía de IA centrada en el cliente, que se basa en cinco principios principales: (1) desarrollo colaborativo y asociación de pensamiento, (2) gobernanza de datos y protección de datos de 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 convierten en empresas verdaderamente impulsadas por datos. Para nuestros propósitos, esto significa construir herramientas de IA que ayuden a las personas a obtener información más rápido. Cuando se utiliza correctamente, estas perspicacias conducen a decisiones más rápidas y mejores que impulsan resultados de línea de fondo. Utilizar la IA como una herramienta para complementar la inteligencia y la creatividad humanas es donde veo que la IA tiene su mayor impacto.

¿Puedes explicar el concepto de ‘democratización de datos’ en el contexto del entorno empresarial impulsado por la IA de hoy en día?

“La democratización de datos está impulsada por el conocimiento de que los equipos funcionan mejor, más rápido y más eficientemente cuando pueden acceder a las perspicacias de datos correctas en el momento correcto. En el entorno impulsado por la IA de hoy en día, los equipos no pueden permitirse esperar días o semanas para obtener datos. Para mitigar esto, las empresas deben empoderar a sus equipos para que utilicen los datos de manera autónoma. Ahora, esto no significa caos de datos sin parámetros. Al final del día, los malos datos llevan a una mala IA. Pero con las herramientas y procesos adecuados, las empresas pueden equilibrar la democratización de datos con la gobernanza de datos, lo que permite mejores resultados empresariales.”

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

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

En tu experiencia, ¿cuáles son los desafíos más significativos que enfrentan las organizaciones para lograr la democratización de 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 y perspicacias clave que pueden ser críticas para sus operaciones y toma de decisiones diarias. Si bien democratizar el acceso a los datos es crucial para resolver este cuello de botella, también puede ser desafiante. Cuando hablo con líderes de datos sobre la operacionalización del autoservicio, está claro que hay un espectro. En un extremo, tienes herramientas de configuración baja para equipos no técnicos y de línea de negocio. En última instancia, estas herramientas no dan la profundidad y amplitud de respuestas que estos equipos necesitan. En el otro extremo, tienes herramientas más técnicas para equipos más técnicos. Son más flexibles en términos de análisis, pero son lentas y es probable que muy poca gente pueda siquiera usarlas. Nos referimos a estas herramientas como una “cola de datos” … siempre estás esperando respuestas. Los equipos necesitan una solución intermedia. Piensa en soluciones fuera de la caja que fomenten, en lugar de inhibir, la exploración y la experimentación. Con la herramienta y la educación del equipo adecuadas, las empresas pueden más fácilmente bridar la brecha de democratización de datos.

¿Qué tan crucial es la alfabetización de datos en el proceso de democratización de datos, y qué pasos deben tomar las empresas para mejorarla entre sus empleados?

Fomentar un entorno de democratización de datos en tus equipos es un desafío cultural que requiere educación y compromiso en toda la empresa. En mis experiencias enseñando procesos de datos a miembros no técnicos, la mejor manera de desarrollar estas habilidades es a través de una combinación de capacitación y aprendizaje práctico. Recomiendo desarrollar un programa de capacitación integral para asegurarse de que los empleados se sientan cómodos y confíen en las perspicacias que están extrayendo de sus datos. Asegúrate de que estés utilizando una herramienta que no prohíba a los usuarios no técnicos: por ejemplo, cualquier herramienta que requiera conocimiento de SQL marginaría a las personas sin experiencia en programación. A partir de ahí, proporciona oportunidades para que los empleados se sumerjan y comiencen a jugar con los datos. Finalmente, implementa una herramienta que fomente la exploración y la colaboración. Cuanto menos trabajen las personas en silos, más pueden hacer rebotar ideas entre sí, lo que lleva a perspicacias más iluminadoras. Si eres un profesional de datos enseñando a un miembro no técnico del equipo, recuerda que has pasado años aprendiendo a obtener y utilizar datos, así que piensas en ello de manera diferente a un usuario casual. Sé abierto a enseñar a otros en lugar de hacer todo tú mismo. De lo contrario, nunca tendrás tiempo libre para hacer nada más que responder a las preguntas de la gente.

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

La gobernanza de datos es uno de los principales desafíos que las empresas aún enfrentan, y es algo que toda organización debe dominar para permitir experiencias de IA y datos significativas. La IA es tan buena como los datos que la alimentan, y los datos limpios conducen a perspicacias más impactantes, usuarios más felices y crecimiento empresarial. De esta manera, las empresas deben ser proactivas sobre la limpieza de datos y la taxonomía, y hay oportunidades para utilizar la IA generativa para gestionar la gobernanza y la calidad de la IA. Por ejemplo, en Amplitude, lanzamos nuestro producto Asistente de datos de IA el año pasado, que ofrece recomendaciones inteligentes y automatización para hacer que la gobernanza de datos sea fluida y ayudar a los usuarios a tomar el control de los esfuerzos de calidad de datos.

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

Construir grandes productos y experiencias digitales es difícil, especialmente en el panorama competitivo de hoy. Hoy en día, muchas empresas aún no saben para quién están construyendo o qué quieren sus clientes. Amplitude ayuda a las empresas a responder preguntas como: “¿Qué aman nuestros clientes? ¿Dónde se atascan? ¿Qué los mantiene regresando?” a través de perspicacias de datos cuantitativas y cualitativas. Nuestra plataforma ayuda a las empresas a comprender mejor el viaje del cliente de principio a fin al proporcionar datos para impulsar el ciclo de adquisición, monetización y retención del cliente. Hoy en día, más de 2,700 clientes, incluyendo marcas empresariales como Atlassian, NBC Universal y Under Armour, utilizan Amplitude para construir mejores productos.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que desean aprender más pueden visitar Amplitude.