🎧 #045: ¿Cómo agregar Inteligencia Artificial a mi propuesta de valor? con Carlos Ganoza

Viernes de Podcast — "Innovación Sin Barreras" 🚀

En el episodio de hoy tenemos a Carlos Ganoza, CEO y cofundador de Quantum Talent, una empresa que usa inteligencia artificial para conectar a jóvenes con empleos formales en América Latina y mejorar su inclusión laboral. Por su trabajo en Quantum Talent, Carlos fue nombrado emprendedor Endeavor.

Carlos estudió economía y ciencias políticas en la Universidad de Lancaster (UK) y tiene una maestría en negocios y economía de la Universidad de Chicago, donde fue Fulbright Scholar.

Carlos viene usando su pasión por la economía para resolver problemas sociales desde el sector público y privado. Ha sido jefe del gabinete de asesores en el Ministerio de Economía y Finanzas de Perú, miembro del comité de inversión en transportes de Proinversión, y CEO de Semana Económica. Además, es coautor de los libros El Perú está calato (Planeta 2015) y Coronashock: cómo reactivar la economía (Penguin Random House 2020).

En el episodio de hoy conversaremos sobre cómo utilizando las tecnologías de vanguardia, en particular la Inteligencia Artificial, uno puede contribuir a la propuesta de valor de su organización. Ya seas una startup o corporativo, es vital estar al tanto de cómo las podemos aplicar para el beneficio de nuestros clientes.

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Enlaces

Temas

  • El origen y evolución de Quantum Talent (06:12)

  • La incorporación de inteligencia artificial en recursos humanos (09:23)

  • El diseño del algoritmo para minimizar sesgos (11:11)

  • Aplicación de machine learning y propuesta de valor (14:45)

  • Adaptación de inteligencia artificial a diferentes clientes (19:46)

  • El reto de trabajar con tecnología disruptiva (23:32)

  • La tecnología como potenciadora del trabajo humano (27:35)

  • Perfiles tecnológicos y retos para atraerlos (30:10)

  • La pregunta de la máquina del tiempo (34:42)

Lo destacado

Inteligencia artificial como apoyo en reclutamiento (10:37)

“... Con inteligencia automatizada sí puede hacer eso que para el reclutador es difícil: sí puede procesar a los 300 que se contrataron al mes, ver qué tal le fue en base a data de feedback, el desempeño y permanencia del individuo, e ir descubriendo patrones que le permitan aprender qué tipo de personas tienen éxito en la posición y qué tipos de personas no. Y por otro lado, si diseñas bien un algoritmo de machine learning para que haga eso puedes también minimizar dramáticamente los sesgos que podrían estar presentes en una decisión de este tipo”.

El algoritmo no se ofende por correcciones (12:51)

“Trata de decirle a una persona que tomó una decisión por un sesgo… no te lo va a reconocer jamás, probablemente ni siquiera se da cuenta. Pero en un algoritmo tú puedes ver estadísticamente si está recomendando menos mujeres y si es el caso, lo corriges, el algoritmo no te va a refutar, no va a ponerse a la defensiva. Es más fácil corregir sesgos de un algoritmo que corregirlos de un humano”.

Cómo saber si debes usar machine learning en tu emprendimiento (14:58)

“Si el problema para el que quiero usar machine learning es un problema que obedece a ciertos patrones constantes en el tiempo, porque si voy a tratar de predecir algo que tiene un comportamiento muy aleatorio entonces no me va a servir de mucho… La segunda condición es que haya mucha data, si hay poca data no voy a poder desplegar esta tecnología”.

¿Cómo crear una propuesta de valor basada en IA sin tener data? (19:08)

“Al comienzo hacíamos estudios observacionales, captábamos data de una compañía sin cobrarle, como parte de una consultoría, entrenábamos un modelo, luego desplegábamos un modelo para la compañía, y así comenzamos con nuestros primeros clientes. Luego fuimos agregando modelos, es decir agregando data de diferentes clientes, industrias, desplegando modelos con esos nuevos clientes, y así poco a poco fuimos solucionando el problema del arranque en frío ”.

El mismo modelo de inteligencia artificial no funciona entre competidores (20:37)

“No puedo entrenar un algoritmo para saber quién va a ser un buen vendedor de Coca Cola, y luego desplegarlo para contratar vendedores de Pepsi, no funciona así… porque incluso si son empresas muy parecidas, con propuestas de valor similares y tienen un producto muy parecido, las culturas no son idénticas, las definiciones puestos no son idénticas, los desafíos no son idénticos”.

Algo clave: identificar oportunidades de mejora pensando en el usuario (24:25)

“El producto no era amigable, intuitivo y fácil de usar, se lo dabas al reclutador promedio y no sabía qué hacer con él, no nos usaban o nos usaban mal, o dejaban de usarnos… lo que teníamos que hacer era cambiar en dos sentidos: cambiar nuestro modelo de go to market, de cómo estamos llevando la solución al mercado y la solución en sí. Empezamos un proceso de repensar quién era nuestro cliente”.

Un algoritmo le puede ganar a un humano, pero... (27:40)

“... nada le gana a un humano con un algoritmo. El algoritmo, la inteligencia artificial, la tecnología, es una herramienta a disposición de las personas para lograr más impacto, para elevar su capacidad para contribuir a lo que sea que están haciendo. Para eso la inteligencia artificial tiene que estar envuelta en una experiencia de uso que la haga fácil, intuitiva, que se inserte fácilmente en el flujo de trabajo de una persona o le presente uno alternativo que sea dramáticamente mejor”.

No contrates mercenarios, sino misioneros (30:45)

“No quieres que lo más importante en tu propuesta de valor para una persona que se una a tu equipo sea el sueldo, quieres que las personas se unan a tu equipo porque están conectando con lo que tú quieres lograr, la misión que tú tienes y quieren ser parte de eso, quieren ser parte de algo más grande que ellos mismos. Eso es algo fundamental en la búsqueda laboral de muchas personas, en la experiencia personal de muchas personas”.


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