En una entrevista exclusiva con Bruno Ruyú, CEO y cofundador de Teramot, se discutieron temas esenciales sobre la ingeniería de datos y su impacto en las empresas. Ruyú explicó que esta disciplina implica diseñar y construir sistemas que permiten recopilar, almacenar y analizar datos de manera eficiente. Esta práctica es fundamental para las compañías, ya que proporciona información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
Durante la charla, Ruyú destacó los principales desafíos que enfrentan las empresas en la gestión de datos, como el alto costo y la complejidad del proceso, agravados por la escasez de profesionales especializados en este campo.
Teramot se presenta como una solución innovadora que ofrece a las organizaciones la capacidad de gestionar datos de manera profesional y rápida. Reduce significativamente los costos y tiempos involucrados. Este avance permite a las compañías, sin importar su tamaño, aprovechar la información que poseen para impulsar su crecimiento y competitividad.
Además, Ruyú señaló que las tendencias tecnológicas actuales, como la integración de inteligencia artificial y la automatización en el análisis de datos en tiempo real, transforman la manera en que las empresas obtienen y utilizan insights valiosos.
¿Podría explicar brevemente qué es la ingeniería de datos y por qué es crucial para las empresas hoy en día?
La ingeniería de datos se refiere al proceso de diseñar y construir sistemas que permitan recopilar, almacenar y analizar datos de manera eficiente. Esto es fundamental para las empresas, ya que les permite obtener información accionable para tomar decisiones informadas y estratégicas.
Por eso, en un mundo donde los datos son un recurso muy valioso, la capacidad de gestionarlos de manera efectiva se convierte en un gran diferenciador para las empresas. La ingeniería de datos es crucial para las empresas porque garantiza la calidad y fiabilidad de los datos, asegurando que sean precisos y consistentes.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas en la gestión de sus datos actualmente?
Actualmente, realizar ingeniería de datos resulta costoso y complicado debido a un desequilibrio significativo entre la oferta y la demanda de profesionales en este campo. Por eso desarrollamos Teramot, como una solución para todas aquellas empresas que no disponen de un equipo con analistas de datos.
Como principal beneficio, lo hace en el 1% del tiempo y al 10% del costo. En contraste con las consultorías tradicionales, Teramot es un producto que se contrata y despliega dentro de la compañía, comenzando la entrega de resultados en el mismo día.
Este enfoque permite a las empresas que tal vez no son nativas digitales una gestión profesional basada en la información. Con este producto, cualquier empresa, sin importar su tamaño, puede comenzar a aprovechar la información real y valiosa que ya poseen, impulsando así su crecimiento y competitividad en el mercado actual.
En este sentido, si a una compañía le toma semanas o meses relevar datos y tomar decisiones, a partir de ahora es porque deciden que así sea.
¿Qué tendencias tecnológicas están marcando el futuro de la ingeniería de datos?
Las tendencias tecnológicas que están marcando el futuro de la ingeniería de datos incluyen la creciente integración de inteligencia artificial, que permite automatizar la organización y análisis de grandes volúmenes de datos.
También se observa la evolución hacia plataformas que facilitan el acceso a los datos a través de interfaces de mensajería, lo que mejora la velocidad y accesibilidad de la información. Además, la automatización en la generación de informes y la capacidad para realizar análisis en tiempo real están transformando cómo las empresas obtienen y utilizan insights, reduciendo costos y tiempos de implementación.
2023 fue el año en el que la IA generativa se hizo accesible y todo el mundo se divirtió preguntando cosas como si fuese un juguete. 2024 es el año en el que las empresas verdaderamente van a poder usar esta tecnología para reinventarse totalmente.
La distancia entre el dato de la calle y la toma de decisiones ejecutiva era insoportablemente larga, y lo que nos planteamos con Teramot es abrir la posibilidad de que la lentitud de las burocracias deje de ser algo inevitable. Sabemos que la información es poder, y por eso estamos allanando el camino hacia un futuro donde todas las compañías, sin importar su tamaño o su presupuesto, puedan aprovechar al máximo el poder de la IA para alcanzar sus objetivos.
¿Qué los llevó a fundar Teramot y cómo surgió la idea de aplicar IA a la ingeniería de datos?
La gran necesidad que nos llevó a construir Teramot tiene que ver con la dificultad que encuentran las empresas en tomar decisiones basadas en evidencias y estadísticas. Junto con mis socios, hemos asumido el desafío de llevar esta innovación al entorno corporativo, con el objetivo de democratizar el acceso a la inteligencia artificial y capacitar a las pequeñas y medianas empresas como si fueran nativas digitales.
Nos dimos cuenta de que este proyecto era lo que la industria necesitaba tras trabajar para empresas como YPF y crear múltiples productos que generaban soluciones a través de la inteligencia artificial. Crear una startup dedicada a la innovación que descubra patrones a partir de la información recolectada fue una consecuencia directa de nuestras vivencias y para ello, construimos un software de IA que facilita el trabajo de empresas alrededor de todo el mundo.
¿Cómo identifica Teramot la ubicación y el estado de la información dentro de una empresa, y qué tecnologías específicas utilizan para este propósito?
Teramot identifica la ubicación y el estado de la información dentro de una empresa utilizando inteligencia artificial para organizar y analizar grandes volúmenes de datos de forma autónoma. Para lograr esto, Teramot se despliega dentro de la compañía y se integra con las bases de datos existentes, lo que le permite limpiar, ordenar y estructurar los datos de manera eficiente para que luego pueda venir el chat, el generador de tableros y el generador de Machine Learning.
La herramienta utiliza plataformas de mensajería como WhatsApp, Slack o Teams para recibir consultas y proporcionar respuestas inmediatas a los usuarios, eliminando la necesidad de herramientas complejas y largos procesos de adaptación.
¿Podría compartir algún caso de éxito donde la implementación de su tecnología haya mejorado significativamente la gestión de datos y la calidad del servicio al cliente?
Un caso de éxito notable es el desarrollo para una aseguradora de una IA que detectaba fraudes y analizaba las imágenes de los autos chocados, lo que nos hizo ganar el premio Celent Model Awards en abril de 2020. Esta solución mejoró significativamente la gestión de datos y la calidad del servicio al cliente, permitiendo a la empresa detectar fraudes de manera eficiente y precisa.
