Sean Byrnes, Co-fondatore e CEO di Outlier – Serie di Interviste

Sean Byrnes è CEO e co-fondatore di Outlier, è l’autorità principale sulle piattaforme di analisi aziendale automatizzate e sull’identificazione dei dati anomali. Prima di creare Outlier, Sean ha fondato Flurry, una piattaforma di analisi e pubblicità mobile di grande successo acquisita da Yahoo nel 2014.

Cosa ti ha inizialmente interessato al machine learning e alla scienza dei dati?

Ho sempre goduto di costruire cose, e al college ho studiato ingegneria perché pensavo che fosse il modo migliore per trascorrere la mia vita costruendo. Ho iniziato a frequentare corsi di informatica e mi sono lentamente reso conto che le cose più interessanti che venivano costruite non erano fisiche, ma sistemi informatici che avrebbero cambiato il mondo. Ho seguito un corso di machine learning (ML) e sono stato sbalordito nell’apprendere che si possono scrivere programmi che imparano! Proprio come le persone! L’ultimo giorno di quel corso, mi sono avvicinato alla professoressa e le ho detto che volevo trascorrere la mia vita lavorando sul machine learning.

Ciò mi ha portato alla scuola di specializzazione in machine learning, ma al momento della mia laurea l’industria intorno al ML era ancora troppo primitiva per farne una carriera. Ho iniziato a lavorare per aziende di software, poi ho fondato aziende di software io stesso. Nel 2015, quando stavo lanciando Outlier, le tecnologie cloud avevano finalmente reso il ML una piattaforma vitale su cui concentrarsi come fondatore e sono riuscito a realizzare il mio sogno!

Nel 2014, hai fondato Flurry, Inc. che in seguito è stata acquisita da Yahoo. Qual era la tua mentalità al momento del lancio di Flurry? Ti aspettavi che diventasse un tale successo?

L’idea iniziale dietro la fondazione di Flurry nel 2005 era quella di risolvere il semplice problema dell’accesso facile alla nostra email. Questo era ai tempi in cui un telefono cellulare faceva molto poco, faceva solo telefonate e forse inviava messaggi di testo. Flurry è stato fondato per risolvere il problema della connettività, per portare email e notizie sui dispositivi che tutti avevamo in tasca. Blackberry aveva dimostrato che la messaggistica mobile era un successo tra i professionisti, quindi abbiamo cercato di portare quell’esperienza a tutti i consumatori.

Flurry era uno sviluppatore di app di successo, ma abbiamo visto un’opportunità più grande nell’aprire la nostra piattaforma di analisi interna ad altri sviluppatori di app nel 2008. Al momento, sia l’iPhone che Android erano stati lanciati, ma non supportavano ancora le app. Avevamo visto il potere trasformativo delle app mobili attraverso le nostre app Flurry, quindi credevamo che una rivoluzione più grande stesse arrivando, anche se Apple aveva annunciato che l’iPhone non avrebbe mai eseguito app. In un momento in cui tutti investivano nel web mobile, abbiamo deciso di puntare tutto sulle app mobili fornendo una piattaforma di analisi progettata esclusivamente per le app mobili.

Si è rivelata una buona scelta. Mentre Apple e Google facevano il passaggio al lancio dei negozi di app, Flurry era a livello zero della rivoluzione delle app con una piattaforma costruita per le app mobili raffinata nel corso di tre anni di utilizzo. A partire da quel punto, nell’autunno del 2008, Flurry come azienda è raddoppiata ogni sei mesi per i successivi sei anni.

Nel 2015, hai lanciato Outlier AI. Potresti condividere la storia di genesi di questa azienda?

Nel 2014, abbiamo venduto Flurry a Yahoo dopo un viaggio di nove anni. Quando è stata acquisita, avevamo circa 500.000 clienti di analisi in tutto il mondo, e io avevo viaggiato e incontrato il più possibile di loro. Ovunque andassi, ogni azienda mi chiedeva la stessa cosa: “Sean, adoro questi dati che mi stai dando. Ma come faccio a sapere cosa cercare in tutti questi dati?” Ogni azienda in ogni luogo e ogni settore verticale lottava per trovare valore nei propri dati.

Quando ho iniziato a pensarci, mi sono reso conto che eravamo entrati in una nuova era di business intelligence. Tutti i nostri strumenti di business intelligence erano progettati per rispondere a domande che conoscevamo già, ma il problema era che non sapevamo nemmeno quali domande porre! Avevamo bisogno di una nuova generazione di prodotti che potessero trovare quelle domande e portarcele, automaticamente.

Quella visione è diventata l’analisi aziendale automatizzata: la capacità per il software di scoprire problemi emergenti e opportunità automaticamente, utilizzando l’AI.

Sapere quale domanda porre è il problema più grande che le aziende spesso hanno. Puoi spiegare come Outlier AI risolve questo?

Outlier trova insight nascosti nei tuoi dati automaticamente. Trascorri pochi minuti per collegare Outlier a tutti i diversi posti in cui vivono i tuoi dati (database, strumenti cloud, ecc.) e in cambio ottieni un flusso di domande su come si sta modificando il comportamento dei tuoi clienti, su come stanno cambiando le demografie e su come stanno cambiando le operazioni del tuo business. Questi insight sono generati automaticamente, ma hanno tutto ciò che ci si aspetterebbe da un analista umano che scrive una relazione, compresa la generazione di linguaggio naturale e l’analisi della causa radice. Non richiede configurazione, formazione o implementazione per iniziare, poiché si basa interamente su sistemi di apprendimento online.

Di conseguenza, Outlier può essere distribuito in modo estremamente rapido ed è utilizzato da utenti aziendali tipici che non sanno nulla di machine learning. Collegano semplicemente Outlier ai loro dati e si svegliano ogni mattina con un set di 3-5 insight su cose che dovrebbero chiedersi sul loro business. Sembra magia, ma è solo molta matematica.

La parte più emozionante per noi è che Outlier non è solo il primo prodotto ML che i nostri clienti hanno utilizzato, ma in molti casi è il primo strumento di business intelligence che hanno utilizzato. Gli strumenti di business intelligence tradizionali sono così difficili da configurare e impostare che sono intimidatori per la maggior parte degli utenti. Outlier è così facile che può essere avviato e funzionare senza alcuna esperienza precedente.

Quali tecnologie di machine learning utilizza Outlier AI?

La piattaforma Outlier utilizza decine di tecniche di machine learning come parte del nostro flusso di lavoro, che vanno dalla modellazione delle serie temporali al clustering non supervisionato e ai sistemi di raccomandazione. In effetti, ogni insight prodotto dal sistema Outlier è il risultato di almeno una dozzina di sistemi di machine learning che lavorano insieme! Ciò è importante, poiché gli utenti aziendali richiedono un livello di qualità e fedeltà molto alto, e nessuna singola tecnologia ML può produrre quella qualità da sola. Orchestralizzare quel numero enormemente grande di sistemi ML è estremamente difficile, ma quando si vedono i risultati è magico.

In effetti, ci sono solo alcune tecnologie ML che non utilizziamo, come il deep learning (reti neurali). Una parte critica del prodotto Outlier è l’esplicabilità, in modo che l’utente sappia esattamente come Outlier abbia trovato un determinato insight. Ciò è critico per costruire la fiducia con gli utenti che non sanno nulla di machine learning e hanno bisogno che gli si spieghino le cose in termini semplici. C’è un ottimo lavoro in corso per portare l’esplicabilità ad approcci come il deep learning, e potremmo aggiungerli man mano che si sviluppano.

Sei anche un investitore angelico. Quali tipi di aziende o imprenditori investi?

Investo in aziende e imprenditori che risolvono problemi. Un problema è la differenza tra ciò che una persona vuole o ha bisogno e ciò che può ottenere oggi. La cosa più importante che cerco è il potenziale del problema che stai risolvendo e quanto grande è il mercato che ha quel problema. Non puoi produrre un rendimento del 20x su un investimento di 10 milioni di dollari se le dimensioni del tuo mercato sono solo di 50 milioni di dollari, ma puoi se le dimensioni del tuo mercato sono di 1 miliardo di dollari. Se posso immaginare la tua azienda in 10 anni che opera a quella scala, attirerai la mia attenzione. Ciò comporta:

1. Presenta un piano. Il tuo piano potrebbe cambiare, ma devi avere un piano a lungo termine credibile per raggiungere il risultato grande. Se non puoi creare un piano credibile all’inizio, è improbabile che tu possa venirne a capo mentre il mercato cambia. Il piano che presenti servirà anche a identificare i fattori di rischio chiave che la tua attività affronterà man mano che cresce.
2. Mostra che lo vuoi. Hai già seguito il tuo piano costruendo la tua azienda, quindi mostra quanto hai eseguito bene. Ricorda, i tuoi progressi finora non sono il motivo per cui investono in te, ma i tuoi progressi finora sono la prova che il tuo piano è credibile e che puoi eseguire i piani che crei.
3. Vendi il team. Dieci anni sono un lungo periodo di tempo. Se la tua azienda sarà molto di successo, sarà un percorso lungo e difficile. Il tuo team è critico perché sono quelle persone che guideranno l’azienda attraverso quei tempi difficili e l’investitore di venture deve avere fiducia che tu possa farlo. Alla fine stanno investendo in te.
4. Gioca per vincere. Se hai davvero trovato un’opportunità grande che può produrre rendimenti del 20x, è probabile che molti altri l’abbiano fatto. Devi mostrare un vantaggio competitivo distinto che ti permetterà di vincere quando affronti decine di concorrenti che vanno verso lo stesso obiettivo.

In un discorso recente hai parlato di come gli imprenditori debbano vendere un nuovo prodotto di categoria, o dire al cliente come utilizzarlo, ma non puoi fare entrambe le cose. Puoi spiegare brevemente questo commento e ampliare su quanto sia importante questo modo di pensare per diventare di successo?

Le nuove categorie di prodotti sono nuove, quindi non faranno parte della routine quotidiana di qualcuno. Le persone sono impegnate e, di conseguenza, la maggior parte del loro tempo è già occupata da prodotti che stanno già utilizzando. Come nuova categoria, devi guadagnare tempo nella routine di qualcuno e lo fai integrandoti nella loro vita nel modo in cui vogliono che ti integri. Non puoi dirgli come utilizzarlo, perché significherebbe dirti come integrarti, devi essere flessibile. Nel tempo, dopo aver dimostrato te stesso, puoi diventare parte della loro abitudine quotidiana e poi puoi iniziare a dirgli come utilizzare il prodotto.

Se stai solo costruendo un sostituto per un prodotto esistente e non una nuova categoria, allora c’è già tempo nella giornata di una persona riservato per quel tipo di prodotto. In quei casi, vuoi dire loro come utilizzarlo per assicurarti che sostituiscano gli altri prodotti con i tuoi, in modo da poter rivendicare il tempo prima che scivoli via.

Hai trascorso oltre 15 anni a costruire interfacce utente premiate per aziende sia consumer che aziendali. Cosa distingue un’ottima interfaccia dalla concorrenza?

Un’ottima esperienza utente è qualcosa che puoi raccogliere e iniziare a utilizzare immediatamente, senza richiedere formazione o video tutorial. Troppi prodotti si concentrano su ciò che è possibile una volta che l’utente diventa un esperto, ma la maggior parte degli utenti si arrende molto prima di diventare esperti, quindi tutte quelle funzionalità avanzate non vengono mai utilizzate. La più importante abilità che un progettista di prodotto può sviluppare è quella di mettersi nella posizione di un utente per la prima volta e poi di nuovo e ancora, vedendo il prodotto per la prima volta e identificando tutta la confusione e l’attrito che esiste.

Un altro aspetto importante di un’ottima interfaccia utente è ciò che chiamo “differenziazione visibile”. Nei primi 30 secondi di utilizzo del tuo prodotto, una persona dovrebbe sapere esattamente cosa lo rende diverso da tutto il resto. Se ci vuole più di 30 secondi, o se devi spiegarlo loro, si arrenderanno e se ne andranno molto prima di vederlo. Le persone sono sommerse da prodotti oggi, quindi devi muoverti estremamente in fretta per rivendicare la loro attenzione e far loro capire cosa ti rende diverso. Ciò è vero per tutto, dalle app consumer al software aziendale.

Quando pensi ai vantaggi competitivi, la maggior parte delle persone pensa a tecnologie complesse, ma le ottime esperienze utente sono alcuni dei migliori vantaggi competitivi. È molto difficile copiare un prodotto con un’esperienza utente fluida e magica, poiché coinvolge molti dettagli e sfumature.

Sei anche un consulente per aziende. Quali tipi di aziende dovrebbero avvicinarti?

Consiglio un’ampia gamma di aziende, che vanno dalle app consumer ai servizi finanziari alle startup di software aziendale. L’unico criterio che ho è che i fondatori vogliano realmente imparare e siano aperti a feedback sia positivi che negativi. I consiglieri più preziosi che ho avuto nella mia carriera hanno tagliato attraverso tutto il rumore e mi hanno dato la loro valutazione onesta e critica, anche se era difficile da sentire. Molti consiglieri cercano solo di dire cose positive e di costruire i fondatori, e anche questo è prezioso, ma trovo che non aiuta a lungo termine. Ho riassunto la differenza in un post del blog (Coaches vs Cheerleaders) sulle diverse tipologie di sostenitori di cui hai bisogno nel tuo percorso di fondatore.

Grazie per la grande intervista, gli imprenditori dovrebbero prestare attenzione a queste perle di saggezza. I lettori che desiderano saperne di più possono visitare Outlier.