Tomar 600 mil millones de decisiones con IA: Rathi Murthy de Grupo Expedia

A Rathi Murthy siempre le han apasionado las funciones tecnológicas que le permiten impulsar la transformación empresarial y mejorar la experiencia del cliente. En su cargo actual de Directora de Tecnología y Presidenta de Producto y Tecnología del Grupo Expedia, puede hacer ambas cosas.

Uno de sus principales objetivos es mejorar y unificar la experiencia del usuario final en todas las marcas de Expedia, entre ellas Hotels.com, Vrbo y Travelocity. Otro objetivo de transformación es ayudar a modernizar todo el sector de los viajes poniendo la tecnología de IA de Expedia a disposición de los socios B2B de todo el ecosistema de viajes. Por ejemplo de hoteles, aerolíneas, etc.

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La plataforma de viajes del Grupo Expedia procesa más de 600 mil millones de predicciones de IA cada año y se basa en la tecnología de IA y aprendizaje automático para proporcionar servicios. Incluidos la prevención del fraude, el servicio al cliente a través de agentes virtuales, las comparaciones de precios de vuelos y otros.

Rathi se une a Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh en este episodio del podcast Me, Myself, and AI para explicar cómo Expedia Group utiliza la IA para mejorar la experiencia del cliente.

Obtén más información sobre nuestro programa y sigue la serie en https://sloanreview.mit.edu/aipodcast.

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Transcripción

Sam Ransbotham: Cuando los consumidores planifican un viaje, tienen en cuenta muchos factores. No toman 600 mil millones de decisiones, pero las herramientas de IA de una empresa de viajes sí.

Descubre cómo esta empresa está modernizando el sector de los viajes en el episodio de hoy.

Rathi Murthy: Soy Rathi Murthy de Expedia Group, y están escuchando Me, Myself, and AI.

Sam Ransbotham: Bienvenido a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios.

En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.

Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA.

Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017, entrevistando a cientos de profesionales y encuestando a miles de empresas sobre lo que se necesita para construir y desplegar y escalar las capacidades de IA y realmente transformar la forma en que operan las organizaciones.

Sam Ransbotham: Bienvenidos. Hoy nuestro invitado es Rathi Murthy, CTO y presidente de Expedia Product & Technology. Rathi, gracias por dedicarnos tu tiempo.

Rathi Murthy: Encantada de estar aquí. Gracias por invitarme.

Sam Ransbotham: Hay tantos lugares que podríamos empezar, pero tal vez empezar con Expedia.

¿Qué es Expedia?

Tenemos oyentes en todo el mundo que quizá no estén familiarizados con Expedia, o quizá conozcan Expedia pero no el Grupo Expedia, así que empecemos por ahí. ¿Puede describirnos Expedia? ¿Qué hace su grupo?

Rathi Murthy: Claro. En Expedia, soy el CTO, y dirijo Producto y Tecnología para el Grupo Expedia.

Si pensamos en Expedia, empezamos como una familia de 21 marcas diferentes. Hoy estamos uniendo todas esas marcas y construyendo una plataforma para viajes. Algunas de las marcas son muy conocidas en todo el mundo: Expedia, Hotels.com, Vrbo, Travelocity. Y lo que intentamos es unificar estas experiencias y aportar elementos comunes que nos ayuden a transformar no solo Expedia, sino todo el ecosistema de los viajes.

¿Qué tan grande es el ecosistema de viajes?

Shervin Khodabandeh: Rathi, pon esto en perspectiva para nuestros oyentes. Debe haber una enorme escala y tráfico de viajes, globalmente, cada día. ¿Puedes darnos alguna cuantificación de la escala de la que estamos hablando aquí?

Vuelos, hoteles, reservas, la compleja red de opciones de viaje… ¿qué tan grande es esa escala?

Rathi Murthy: Sí, totalmente. Si pensamos en nuestro negocio, hoy conectamos a más de 168 millones de miembros de programas de fidelización de todas estas marcas. Además de 50.000 socios B2B con más de 3 millones de propiedades, y más de 500 aerolíneas, empresas de alquiler de coches y líneas de cruceros.

Y si pensamos en los datos que tenemos de todas estas marcas y en nuestra plataforma, hoy procesamos más de 600 mil millones de predicciones de IA al año. Se alimenta de más de 70 petabytes de datos, así que piense en la gama de datos y el volumen de negocio que tenemos en nuestra plataforma.

Estas son las decisiones que toma la IA de Expedia

Shervin Khodabandeh: ¿Y cuáles son algunas de estas decisiones de la IA? Dé a nuestros oyentes algunos ejemplos.

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Rathi Murthy: Claro. Fundamentalmente, creo que, como tecnología, la IA se puede aprovechar en casi todos los aspectos de la gestión de nuestro negocio. Hay algunas capacidades básicas de la plataforma en las que destacamos aprovechando la IA compleja y el aprendizaje automático (ML), una de las cuales es la prevención del fraude.

Ahora bien, todo el mundo tiene prevención del fraude en muchos, muchos sectores, como las finanzas. Hay cosas en las que se ve una tarjeta robada o la toma de una cuenta, y ese es un caso de uso muy común de ser capaz de detectar el fraude a medida que se ven los ataques. Pero en el sector de los viajes es aún más complejo. Estamos tratando de prevenir el abuso de confianza, que afecta a la seguridad de todos nuestros viajeros, especialmente cuando pensamos en los alquileres vacacionales.

Abusos y delitos, la batalla que libra la IA diariamente

Ahora, el abuso puede ser cualquier cosa, desde reseñas falsas, malos listados, contenido inapropiado, imágenes erróneas, descripciones falsas, o incluso el uso inadecuado de una propiedad. Si hay actividad ilegal, tenemos que proteger contra todos estos escenarios. Y lo que lo hace súper difícil es que hay muy poco tiempo entre una reserva y el momento en que una persona se va de vacaciones. Por eso nuestros algoritmos tienen que ser capaces de encontrar estas variantes que difieren de la pista normal y alertarnos.

Este es un aspecto en el que hemos destacado. Somos muy buenos alertando. La complejidad radica también en que no somos propietarios del servicio final. Por lo que debemos aplicar un mayor nivel de sofisticación a nuestras capacidades tecnológicas y de ciencia de datos para proteger a nuestros viajeros. También lo hacemos para cuidar a nuestros socios proveedores y a nuestra plataforma.

También hemos innovado mucho en nuestros productos para los viajeros, con el fin de ofrecerles una experiencia excelente. Un ejemplo es el seguimiento de los precios de los vuelos. Hoy en día, es muy complejo para los viajeros saber cuál es el momento adecuado para reservar un vuelo. Hemos creado un sofisticado algoritmo que utiliza nuestros datos de compra de vuelos y una gran cantidad de aprendizaje automático para trazar las tendencias pasadas de los precios de una ruta.

Así los viajeros puedan entender lo que solía costar y ofrecerles predicciones para el futuro, para que sepan cuándo es el momento adecuado para reservar su vuelo.

Otro ejemplo es la compra inteligente de hoteles. Hoy en día, si realmente intentas comparar un hotel, es supercomplejo. A menudo bromeamos con la necesidad de abrir 100 pestañas diferentes porque cada hotel tiene millones de descriptores de tarifas, ya sea una habitación con vistas al mar.

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¿Cama doble o individual? Estas son las decisiones que toman los clientes

Shervin Khodabandeh: Así es como lo hacemos en nuestra casa

Rathi Murthy: Sí. Vistas a la ciudad, cama doble, cama individual, cama extragrande, cama de matrimonio… hay tantos… desayuno gratuito, cancelaciones gratuitas.

Hay tantos descriptores, que es muy difícil comparar manzanas con manzanas, y hemos cogido todos estos millones de descriptores de tarifas y los hemos juntado para poder mostrarte ciertos atributos clave. Por ejemplo, las características de la habitación y las mejoras, que te ayudan a tomar una decisión rápida.

Creo que los recuerdos son valiosos y no se trata sólo de una mercancía, ¿verdad? Compré el lápiz equivocado; puedo ir a cambiarlo mañana. A veces es el recuerdo que tienes. Vas a ir allí una sola vez, y quieres que sea perfecto, y el viaje tiene que ser perfecto. Creamos esos recuerdos para toda la vida de nuestros viajeros y socios, y es necesario que sean lo más perfectos posible. Así que es una parte muy importante de nuestro juego.

Las personas siguen siendo lo más importante

Sam Ransbotham: Detrás de esos 600 mil millones de decisiones al año, cada una de ellas es importante para una persona.

Rathi Murthy: Y, por supuesto, IA/ML puede impulsar un montón de experiencias personalizadas a través del ciclo de reserva y también después de la reserva.

Estos son solo algunos ejemplos rápidos. También hemos empezado a aprovechar la IA en nuestras aplicaciones de atención al cliente a través de COVID. Como puedes imaginar, alcanzamos un máximo histórico de volúmenes de atención al cliente en nuestra plataforma, unas 5 veces.

Estábamos gestionando más de 500 mil llamadas al día cuando llegó COVID, y aprovechamos ese tiempo para acelerar las capacidades de nuestra plataforma de conversaciones y crear mucha IA/ML para desarrollar nuestras capacidades de agente virtual. Esto ha dado sus frutos en los últimos tres años. Hemos tenido muchos altibajos.

Incluso recientemente, con el huracán Ian, nuestro volumen de llamadas se disparó porque hubo muchas cancelaciones de vuelos. Hoy en día, tenemos más de 29 millones de conversaciones a través de nuestros agentes virtuales. Ahorramos más de 8 millones de horas de tiempo de llamada con nuestros agentes. Así que pudimos ampliar muy rápidamente nuestras capacidades y mantener el tiempo de llamada en menos de 30 segundos.

Estandarizar el análisis de datos

Shervin Khodabandeh: Cuando le escucho, me impresionan dos cosas. Una es la sofisticación de las decisiones y la inteligencia, teniendo en cuenta todos los factores matizados y que no se controla el bucle cerrado general y todo eso. Y la otra es su enorme escala.

Da la sensación de que la ciencia de los datos que describes ya es bastante compleja, y tienes que ir más allá de lo que haría un típico motor de predicción de fraudes o de personalización. Pero también me impresiona su enorme escala, porque recuerdo que cuando los viajes en línea empezaron a ser populares, había muchas marcas. Y creo que ustedes poseen mucho de eso ahora.

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Así que la pregunta para mí es, ¿cómo se estandarizó? Porque los modelos de datos deben ser diferentes en todas estas entidades. La magnitud del trabajo de ingeniería necesario para crear componentes comunes, modelos de datos comunes… ¿tengo razón en que esto es aún más complicado que la ciencia de los datos?

Rathi Murthy: Sí, ¡por supuesto! Se trata de una transformación gigantesca a nivel de plataforma. Es ambas cosas, ¿verdad? En el back-end, teníamos seis cajas diferentes. Teníamos muchos algoritmos de precios. Teníamos muchas pilas diferentes que servían a cada una de nuestras diferentes marcas. Así que realmente colapsar todo esto y converger nuestro back end es un gran viaje.

Y hemos recorrido este camino en los últimos dos años, y hemos trabajado mucho. Hemos trabajado mucho en el último año para hacer converger nuestras vías de alojamiento, ya sea Hotels.com o Expedia o Vrbo, y unir esas vías de front-end y alojamiento para poder innovar, lo que ayudará a todas nuestras marcas y a todas las experiencias.

Además, hemos hecho converger muchos de nuestros modelos de aprendizaje automático, muchos de los modelos de datos, para poder innovar mucho más rápido.

Sam Ransbotham: Sí, eso parece realmente grande. Quiero decir, comenzaste diciendo una declaración muy simple: “Oh, sí. Combinamos todo esto en una sola plataforma”. Y luego, como señala Shervin, esa frase es una pesadilla, para unir todas estas cosas.

Shervin Khodabandeh: Y luego, de alguna manera, mágicamente, todo sucede, ¿sabes?

Innovar, el único camino de Expedia

Rathi Murthy: Sí, absolutamente. Y si se piensa en ello, cuando se mira la gama de todo este trabajo que está sucediendo, además seguimos creciendo nuestro negocio. Seguimos innovando mientras estamos transformando mucho en el extremo posterior. Y todo ello está confluyendo y ayudando realmente a innovar y simplificar nuestras experiencias para nuestros viajeros y socios.

Lo estamos viendo en directo. Por ejemplo, he hablado de la prevención del fraude como servicio. En el último año, hemos ahorrado más de 2 mil millones de dólares en intentos de fraude, por lo que la creación y ampliación de este servicio nos ha ayudado. Ahora, estamos tomando nuestra plataforma y sus capacidades y ofreciéndolas también a nuestros socios.

“Convertirnos en una plataforma de viajes”

Una de nuestras estrategias es convertirnos en la plataforma de los viajes, es decir, aprovechar todas las capacidades de la plataforma que tenemos, y convertirlos en elementos básicos para poder ayudar a muchos en el sector de los viajes. De esa forma potenciarles con nuestra tecnología para ayudarles a acelerar y digitalizar su negocio. Y esa es la gran oportunidad que vemos ante nosotros.

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Los cambios organizativos al adoptar IA también son importantes

Sam Ransbotham: Organizativamente, ¿cómo el Grupo Expedia comenzó en estos procesos? ¿Cómo se consigue que eso ocurra desde el punto de vista organizativo?

Rathi Murthy: Creo que empezamos, en primer lugar, con la creación de nuestra propia tecnología. Cuando se reúnen 21 marcas diferentes, es importante crear una plataforma y crear capacidades y todas las características de una manera que sea extensible, configurable y externalizable.

Empezamos por nosotros mismos y creamos capacidades como pequeños bloques de construcción que luego pueden compartirse con otras organizaciones.

Y también nos dimos cuenta de que el sector de los viajes tiene muchos sistemas y procesos anticuados, y tenemos la oportunidad de modernizarnos nosotros. Pero también de ayudar a modernizar todo el sector. Y especialmente a través de COVID, muchos actores de la industria de viajes han tenido que centrarse en su experiencia básica.

Estamos aquí para decir: “Haz lo que mejor sabes hacer, y déjanos ayudarte con lo que mejor sabemos hacer, que es construir una plataforma y tecnología”.

Así que esa fue la génesis de lo que dijimos: “Tenemos una gran oportunidad de no solo ayudarnos a nosotros, sino que, haciendo lo que mejor sabemos hacer.”

¿Cómo implementar la IA en la empresa?

Shervin Khodabandeh: Mientras pienso en la escala de lo que estás hablando. Muchas de las empresas con las que trabajo tienen la visión de construir la escala análoga y la calidad de las decisiones y reemplazar una gran cantidad de decisiones manuales y difíciles con IA avanzada.

Pero una pregunta en la mente de muchas personas es cómo empezar y el camino que toman para ir desde su punto de partida y a este juego de plataforma a escala.

Y hay una dimensión que gira en torno a la obtención de valor empresarial ahora y a la selección de esos casos de uso en los que sabes que podrías poner algunos algoritmos avanzados. Y luego hay otro aspecto que gira en torno a la plataforma de datos y la tecnología.

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Y casi veo un cuento de dos ciudades, donde hay uno que es como:

“Tenemos que obtener todos nuestros datos en primer lugar, y tenemos que construir todas las plataformas, y una vez que tenemos todo, entonces podemos construir estos casos de uso en la parte superior “.

Y hay otros, más o menos lo contrario, como:

“Vamos a tomar una especie de corte vertical a través de un silo y hacer una cosa muy bien, y luego lo extendemos a otro tipo de partes de la empresa o de otros socios, etc”.

¿Cuál es su consejo sobre cómo navegar por esto? Porque, por un lado, se trata de un enorme reto de ingeniería y datos y, por otro, hay otro reto de valor empresarial, ciencia de datos, aplicación de IA y producto.

Empezar poco a poco a adoptar a los algoritmos

Rathi Murthy: Cuando miro a esto, empezamos tanto horizontal como verticalmente. Empezamos, por supuesto, con, cuando COVID golpeó. ¿Cómo podemos resolver el problema de nuestros agentes virtuales y ayudar a nuestros viajeros a obtener sus respuestas rápidamente sin tener que esperar en largas colas?

Empezamos diciendo: “Resolvamos este problema concreto y desarrollemos IA y ML para poder ayudar a nuestros viajeros con rapidez”.

Así que empezamos con el vertical y luego lo ampliamos para decir:

“Ahora vamos a construir una plataforma para viajes. Vamos a consolidar muchas de nuestras capacidades y aprovechar esta conversación como una plataforma y construir estas capacidades como un servicio.”

Fue entonces cuando se nos ocurrió “Vamos a resolver las cosas como bloques de construcción de nuestra plataforma de viajes. Construyamos cada uno de ellos como un bloque de construcción que luego pueda externalizarse para servir a diferentes capacidades”.

Así que hicimos un montón de cosas que resolvimos horizontalmente. Y también siempre he optimizado para vertical, por lo que en realidad no es uno o el otro.

Un tejido hecho con IA

Shervin Khodabandeh: Es como un tejido de la misma, ¿verdad?

Rathi Murthy: Es como si estuvieras tratando de cambiar los neumáticos mientras el coche está en marcha, ¿sabes? Y así estás haciendo constantes concesiones para ver qué es lo mejor para servir a nuestros viajeros y socios al mismo tiempo.

Hay algunos elementos horizontales que son fundamentales para la plataforma y que tienen que resolverse de forma holística para aunar las capacidades. Y luego tenemos la otra plataforma que empieza a aprovechar esas capacidades y deshace la pila. Así que si pensamos en nuestros comienzos. Rmpezamos con más de 21 pilas diferentes y todo desde el front end hasta el back end.

Personalmente, me cuestiono constantemente si hay nueve caminos diferentes que sean mejores que el que yo he tomado. Así que el mejor consejo es buscar constantemente mejores oportunidades para ir a mejor -siempre hay un camino mejor- y buscarlo.

Shervin Khodabandeh: No hay una respuesta correcta.

Rathi Murthy: Y la respuesta sigue variando y a cada paso. Su curva de madurez evoluciona para ofrecer diferentes conjuntos de capacidades que pueden distinguirnos como socios de viaje.

Shervin Khodabandeh: Muy bien dicho. Gracias.

Turismo: Una industria que tiene una estructura antigua

Sam Ransbotham: Una de las cosas que me pareció interesante sobre el último comentario, si lo conectas con algo que dijiste antes, es cuánto de la industria tiene infraestructura antigua.

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Estamos hablando en el contexto de, Shervin y yo hace muy poco casi se reunió en persona por primera vez, pero fracasó. Y fracasamos en gran parte debido a las dificultades en el fracaso de los sistemas más antiguos dentro del sector de los viajes.

El punto aquí es que lo que estás haciendo es que tienes una gran parte del mundo que es difícil de cambiar. Y estás proporcionando esta capa aislante entre algunas de las partes más antiguas y difíciles con las que tienes experiencia en el trabajo. Además evitando que gran parte del mundo tenga que adaptarse a ellas. Y eso parece ser una capa aislante muy valiosa que usted está ofreciendo.

El sector de los viajes es muy complejo

Rathi Murthy: Absolutamente, sí. Como ha dicho, el sector de los viajes es muy complejo y, como empresa, tocamos todos los aspectos. No todas las empresas tocan todos los aspectos del ecosistema de los viajes, pero nosotros sí. Por eso creemos que estamos muy bien posicionados para entender los problemas que frenan al sector. Y la tecnología es realmente clave, por eso pensamos en nosotros mismos como una empresa tecnológica y no sólo como una empresa de viajes.

El camino para ser CTO de Expedia

Sam Ransbotham: Si nos fijamos en tus antecedentes… ¿cómo terminaste en esta posición, en este papel? Si nos fijamos en su historia, veo AmEx, y Gap, y Verizon, y eBay, y Yahoo, y WebMD. Incluso Informix, vi de nuevo allí. Hacía tiempo que no pensaba en Informix.

Rathi Murthy: ¡Yo tampoco!

Sam Ransbotham: ¿Puedes hablarnos un poco de usted, personalmente? ¿Cómo acabaste interesándote por estos componentes y cómo acabaste en Expedia?

Rathi Murthy: Siempre he… sí, he incursionado en muchas verticales diferentes en mi carrera, pero todo ha girado realmente en torno a mi pasión por liderar e impulsar la transformación.

Siempre me ha apasionado ver la tecnología como un vehículo para ayudar a acelerar un negocio. Y empecé en muchos sectores diferentes. Trabajé en medios de comunicación, en organizaciones de tecnología financiera, en el comercio electrónico y en el sector minorista. Con eso descubrí que hay muchos puntos en común en muchos de estos sectores.

Trabajamos con muchas tecnologías heredadas y con mucha innovación. Pero, en el fondo, se trata de unir a los consumidores con el producto sin fricciones. Me apasiona ver cómo se puede utilizar la tecnología como ventaja competitiva para impulsar todos y cada uno de estos negocios. Al fin y al cabo, lo ves como una pila de tecnología, y siempre hay… un montón de tecnología con la que estás tratando, que estás buscando modernizar.

Y a mí me apasionan los viajes, así que lo que realmente me llevó a Expedia fue unir mi pasión por liderar/impulsar la transformación tecnológica, mi pasión por los viajes y la centralidad del cliente en su núcleo.

¿Qué es lo más difícil de las transformaciones?

Sam Ransbotham: Si nos fijamos en esta amplitud, tengo curiosidad: ¿Qué es lo difícil de estas transformaciones? ¿Qué se está haciendo más difícil y qué más fácil? Creo que tienes una visión única de tantos sectores y tanta experiencia en todos ellos.

Rathi Murthy: Es curioso, voy a compartir con ustedes. Creo que la tecnología nos está ayudando y, al mismo tiempo, dificultando las cosas. Siempre hay algo que evoluciona, y es casi difícil seguir el ritmo de lo que viene después.

Por ejemplo, hoy todos hablamos de ChatGPT y de cómo se está apoderando de parte del ecosistema y la heurística. Pero también hay tantos datos falsos, y no sabes qué leer, y no sabes con qué quedarte. Así que nos enfrentamos a retos constantes en términos de evolución de la tecnología. Y estar en primera línea para poder adaptar las nuevas tecnologías al servicio de nuestro objetivo empresarial.

Para nosotros, se trata de hacer la vida de nuestros viajeros y socios mucho más fácil y aprovechar la tecnología como esa ventaja. Creo que la tecnología facilita las cosas. Ahora podemos resolver muchos problemas que antes eran realmente difíciles.

El extraño caso de la Inteligencia Artificial: Beneficios y riesgos inminentes

Shervin Khodabandeh: Es la fruta prohibida.

Rathi Murthy: Absolutamente.

Shervin Khodabandeh: El árbol del conocimiento del bien y del mal. Y es bueno y luego … luego hay problemas. Sí.

Alertas respecto al desarrollo de la IA

Rathi Murthy: Con el bien viene el desafío, exactamente. Y así te mantiene en la delantera, estando alerta de lo que sale. Yo diría que la otra cosa es que, como tecnólogos, nunca podemos asentarnos, así que siempre tenemos el reto de conseguir que todo esté hecho. Especialmente en el mundo en el que estamos, hay mucho legado, mucha migración, muchos sistemas anticuados, y queremos deshacernos de ellos o consolidarlos.

Pero, además, la tecnología está en constante cambio, y uno tiene la sensación de estar persiguiendo una estrella polar que se mueve constantemente. Ser capaz de hacer las concesiones adecuadas suele ser el mayor reto para todos los líderes.

Datos sin estructurar, el otro análisis que hace Expedia

Shervin Khodabandeh: Sólo tengo una pregunta, porque yo también he pasado de un proceso muy manual y personal de averiguar adónde voy a ir y cómo voy a hacerlo, a “Todo está en línea y todo es rápido”, etc.

Sin embargo, hay un elemento para viajes muy, muy especiales o, digamos, una visita de tres días a Camboya sobre el conocimiento que sigue teniendo una persona que ha estado allí.

¿Qué opinas al respecto? Sé que probablemente esté en los márgenes, pero no siempre se trata de estar frente al mar y del número de habitaciones, etc. También se trata de algo que quizá sea un poco más desestructurado, subjetivo. ¿Están pensando en eso y en aprovechar ese tipo de experiencias más generativas de la IA?

Rathi Murthy: Sí, analizamos constantemente algunos de los datos no estructurados e intentamos aprovecharlos. Hacemos mucho en torno a las opiniones y comentarios de nuestros viajeros en todos los ámbitos que luego podemos cotejar y ofrecerles.. Así que, sí, estamos innovando constantemente y reuniendo esos datos no estructurados de una manera que les ayude a servirles. Y son muchos.

Escucha, hoy estamos buscando lugares en los que puedo ver una imagen, no sé dónde está esa imagen, pero quiero ir allí, y quiero la opinión de cualquiera que haya estado allí. Y ser capaz de reconocer, a partir de imágenes, los comentarios de los viajeros… y de introducir y cotejar toda esa información. Eso para para poder ofrecerte no sólo comentarios sobre cómo es y qué hacer allí, sino también dónde alojarte, qué actividades puedes hacer allí… así que hay toda una gama de innovaciones en las que todos estamos trabajando para aunar todo esto.

Preguntas rápidas

Sam Ransbotham: Tenemos un segmento en el que le pedimos una serie de preguntas rápidas. Queremos que responda con lo primero que se le ocurra.

En Expedia están haciendo muchas cosas con la inteligencia artificial. ¿Qué es de lo que estás más orgullosa? ¿Cuál es tu momento de mayor orgullo?

Rathi Murthy: Estoy muy entusiasmada con nuestro servicio de atención al cliente. Hemos sido capaces de escalar sin problemas aprovechando la IA.

Sam Ransbotham: Así que cada vez que hay un desastre y eres capaz de manejarlo, eso es definitivamente algo de lo que estar orgulloso.

Rathi Murthy: Diré que, recientemente, hemos tenido huracanes, han ocurrido muchas cosas en la costa este, y aun así nuestros agentes han sido capaces de responder en 30 segundos.

Sam Ransbotham: Eso es enorme. Creo que todo el mundo está preocupado por la inteligencia artificial, los prejuicios y las cuestiones éticas. Pero, ¿hay algo más que le preocupe sobre la IA? ¿Qué le preocupa de la inteligencia artificial?

Rathi Murthy: Lo que me preocupa es lo que no sé. Está cambiando constantemente. Hay mucha evolución y muchos descubrimientos al mismo tiempo. Y lo que me preocupa es si seré capaz de seguir el ritmo de estos descubrimientos.

Actividad favorita que no involucre IA

Sam Ransbotham: Te entiendo. Desde luego, siempre entrando en clase. ¿Cuál es su actividad favorita que no implique tecnología?

Rathi Murthy: La meditación.

Primera carrera

Sam Ransbotham: OK. ¿Cuál fue la primera carrera que quisiste? En tu infancia, ¿qué querías ser de mayor?

Rathi Murthy: Es muy gracioso, pero yo quería ser dentista. Pero puedo decirte que a veces me siento como si estuviera sacando muelas, así que no pasa nada.

Futuro de la IA

Sam Ransbotham: Y así algunas analogías con lo que haces y lo que querías hacer – eso es genial. ¿Qué espera de la inteligencia artificial? ¿Cuál es su mayor deseo?

Rathi Murthy: Realmente deseo que nos ayude a eliminar gran parte de la inteligencia humana que está consumiendo nuestro trabajo manual en estos momentos.

Además nos ayude a predecir algunos de los caminos que la mente humana nunca puede predecir. Para nosotros, se trata de ser capaces de correlacionar información de una forma que la mente humana no puede.

Sam Ransbotham: Así que la gente puede tener más tiempo para viajar, supongo.

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Despedida

Rathi Murthy: Sí.

Sam Ransbotham: Muy bien, Rathi. Muchas gracias por dedicarnos tu tiempo. Ha sido un placer conocerte. Creo que hay mucho que la gente puede aprender de algo que creo que has retratado, tal vez, un poc … lo has hecho sonar un poco fácil.

Y construir esa plataforma y ese ecosistema que la gente pueda utilizar como componentes. Creo que mucha gente puede aprender de eso. Nos ha encantado hablar contigo. Gracias.

Rathi Murthy: Muchas gracias. Ha sido un placer.

Sam Ransbotham: Gracias por escuchar. La próxima vez, Shervin y yo hablaremos con David Thau, científico jefe global de datos y tecnología del Fondo Mundial para la Naturaleza. Por favor, únanse a nosotros.

Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú, que la conversación sobre la implementación de la IA no empieza y termina con este podcast.

Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa. Hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders. Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.

SOBRE LOS ANFITRIONES

Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.

Me, Myself, and AI es un podcast en colaboración de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y las productoras coordinadoras son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.

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