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Transformando las transacciones con tecnología: Nitzan Mekel-Bobrov de eBay

Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh 17 May 2022
Transformando las transacciones con tecnología: Nitzan Mekel-Bobrov de eBay

Nitzan Mekel-Bobrov, director del área de Inteligencia Artificial en eBay, explica cómo la integración de la IA puede cambiar la interacción de las empresas y sus clientes creando experiencias únicas de compra.


EBay es conocido como un sitio de comercio electrónico que facilita las transacciones entre compradores y vendedores. Pero como primer director de IA de eBay, Nitzan Mekel-Bobrov se centra en el papel que puede desempeñar la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario para todos los que interactúan con la plataforma.

En este episodio del podcast Me, Myself, and AI , Nitzan comparte ejemplos de las herramientas de inteligencia artificial que eBay está creando, como una herramienta de visualización en 3D para que los vendedores creen sus propios modelos y herramientas de detección de intenciones para mejorar el servicio al cliente.

También analiza su formación académica en biología y neurociencia, su progresión decidida de la atención médica a los servicios financieros, a los viajes en línea y, finalmente, al comercio electrónico, y los desafíos de ampliar las capacidades de IA en toda la organización para impulsar el valor transformador.

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Transcripción

Sam Ransbotham: Lanzar una nueva iniciativa de IA es muy diferente a lanzar una nueva plataforma tecnológica como un ERP. Descubre las diferencias clave en el episodio de hoy.

Nitzan Mekel-Bobrov: Soy Nitzan Mekel-Bobrov de eBay y están escuchando Me, Myself y AI .

Sam Ransbotham: Bienvenido a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio, te presentamos a alguien que innova con IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de sistemas de información en Boston College. También soy el editor invitado del programa Big Ideas de Inteligencia Artificial y Estrategia Empresarial en MIT Sloan Management Review .

Shervin Khodabandeh: Soy Shervin Khodabandeh, socio senior de BCG, y también codirijo la práctica de IA de BCG en América del Norte. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando la IA durante seis años, entrevistando a cientos de profesionales y encuestando a miles de empresas sobre lo que se necesita para construir, implementar y escalar capacidades de IA en toda la organización y realmente transformar la forma en que operan las organizaciones.

Sam Ransbotham: Shervin y yo estamos emocionados de hablar hoy con Nitzan Mekel-Bobrov, director de IA en eBay. Nitzan, gracias por tomarse el tiempo para hablar con nosotros. Bienvenido.

Nitzan Mekel-Bobrov: Muchas gracias. Estoy emocionado de estar aquí.

Sam Ransbotham: Tienes un puesto relativamente nuevo, en el último año más o menos. ¿Puede decirnos cuál es su función en eBay?

Nitzan Mekel-Bobrov: Claro. Antes de mí, mis predecesores, por así decirlo, han sido científicos jefes de IA, y el cambio a un director de IA fue en realidad estratégico, con el reconocimiento de que la IA es más que solo los modelos de aprendizaje automático, que la IA es la ingeniería que se necesita para “producir” esos modelos a escala y, por supuesto, el impacto comercial y los casos de uso comercial. Realmente pensamos en la IA como una experiencia de extremo a extremo.

Sam Ransbotham: Muy bien; así que eBay está muy entusiasmado con esto. ¿Qué espera obtener eBay de esto?

Nitzan Mekel-Bobrov: Creo que se presentan oportunidades en cada faceta de nuestro negocio, como probablemente dirían la mayoría de las empresas de nuestro tamaño.

Creo que, para nosotros, probablemente lo que más nos emociona, y la razón por la que me uní a eBay a fines del año pasado, lo que me entusiasmó, es la capacidad de crear herramientas basadas en IA, esencialmente, que ponemos en manos de nuestros clientes, tanto compradores como vendedores, la oportunidad de crear sus propias experiencias, las cuales comparten entre ellos.

No se trata solo de que usemos IA para construir cosas, sino de que construyamos herramientas de IA para permitir que nuestros compradores y vendedores construyan cosas, y creo que eso es realmente emocionante.

Sam Ransbotham: Danos un ejemplo sobre lo que mencionas. 

Nitzan Mekel-Bobrov: Recientemente, lanzamos nuestra nueva experiencia de visualización en 3D, que utiliza la visión por computadora en el back-end para realizar el procesamiento y parte del renderizado.

No se trata de que usemos esta tecnología para crear visualizaciones en 3D, sino que estamos permitiendo, a través de nuestra aplicación móvil, que nuestros vendedores creen visualizaciones de sus propios artículos a escala y de una manera súper fácil que no requiere equipo profesional.

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Sam Ransbotham: ¿Qué crees que está haciendo eBay de forma única en el ramo de la inteligencia artificial?

Nitzan Mekel-Bobrov: Comenzaré con el enfoque y luego daré uno o dos ejemplos.

Desde una perspectiva de enfoque, creo que lo estamos abordando de una manera única porque somos un mercado de dos caras.

Nos preocupamos por los compradores y vendedores, y gran parte de nuestra atención se centra en crear capacidades para que nuestros clientes las utilicen en lugar de crear experiencias nosotros mismos directamente. Creo que crear herramientas para que nuestros clientes construyan experiencias es único.

También es único desde una perspectiva tecnológica porque se necesita un nivel diferente de resiliencia, y tienes que probar un número mucho mayor de formas en las que puede fallar cuando en realidad no estás construyendo la experiencia tú mismo; estás poniendo herramientas en manos de otros para hacer.

Es casi como si brindáramos un servicio de software dentro de una empresa de comercio electrónico, ¿verdad? Así que ese es un aspecto de esto.

En términos de áreas específicas de enfoque que quizás sean únicas, estamos doblando la apuesta respecto a las experiencias visuales.

Podemos decir “visión por computadora”, pero lo considero un poco más amplio que la visión por computadora como un enfoque de IA.

Pienso en ello como experiencias visuales inteligentes que son inmersivas, interactivas, adaptables, etc. 3D es una especie de punta del iceberg, pero a medida que nos adentramos más en el “metaverso” y más y más en las formas en que nuestra plataforma  digital es más que un lugar para hacer el comercio en sí mismo, creemos que las experiencias visuales en tiempo real, la interacción en vivo entre personas y las formas de visualizar productos (los cuales se sienten como si estuvieran en sus manos en lugar de solo estar en la pantalla) es algo que transformará eBay.

Sam Ransbotham: Tienes antecedentes muy interesantes: Bookings.com, Capital One, Hearst, Boston Scientific. Tal vez puedas contarnos un poco sobre cómo terminaste donde estás.

Y una de las cosas en las que quiero insistir, tal vez, es que muchos de nuestros invitados tienden a centrarse en la parte artificial de la inteligencia artificial, pero su experiencia en realidad está en la parte de la inteligencia , como la inteligencia humana real, con su investigación sobre cerebros y cómo evolucionan los cerebros, así que creo que es un ángulo fascinante y diferente. Vienes mucho más de la parte de inteligencia que de la parte de tecnología. ¿Cómo llegaste a donde estás y cómo aprendiste estas lecciones?

Nitzan Mekel-Bobrov: Es interesante. De hecho, estaba planeando ser biólogo de laboratorio o genetista. El problema fue que fui pésimo en la práctica. Cualquier cosa para la que necesitaba usar mis manos nunca funcionó. Ninguno de mis experimentos funcionó; todo fue un fracaso. Así que aprendí rápidamente:

“Bueno, soy bueno con la codificación y los algoritmos informáticos; tal vez me centre en aspectos más teóricos de la biología”.

Y luego me sumergí en el mundo de la neurociencia y la genómica computacional y, por cierto, así fue como me introdujeron en las redes neuronales.

Es interesante porque yo y todos mis compañeros, así es como ingresamos a lo que terminaron siendo aplicaciones de aprendizaje automático en los negocios, y no tenía conciencia de que la ingeniería, esencialmente, y la informática estaban jugando un papel tan importante al otro lado de la academia. 

Para mí, parecía una progresión muy obvia. Mientras trabajaba en modelar cómo funcionan los cerebros reales, por así decirlo, y cómo funciona la inteligencia humana, pasar de allí a la inteligencia artificial parecía una progresión muy natural, y no estaba solo en esto. Pero luego me presentaron a este otro grupo de personas que venían desde el otro extremo.

La progresión, me ves saltando de una industria a otra, no es accidental. Pasé la primera mitad de mi carrera en el cuidado de la salud porque era muy natural. Hice mi trabajo de posgrado en, esencialmente, métodos de aprendizaje automático para el análisis genómico, porque era la “Era del genoma humano”etc, así que me quedé en el cuidado de la salud. Pero en algún momento, realmente quería ver cómo se puede usar la IA en otras industrias.

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La progresión, me ves saltando de una industria a otra, no es accidental. Pasé la primera mitad de mi carrera en el cuidado de la salud porque era muy natural. Hice mi trabajo de posgrado en, esencialmente, métodos de aprendizaje automático para el análisis genómico, porque era la “Era del genoma humano”etc, así que me quedé en el cuidado de la salud. Pero en algún momento, realmente quería ver cómo se puede usar la IA en otras industrias.

Shervin Khodabandeh: A medida que atravesaste la amplia gama de sectores e industrias, ¿Qué descubriste que era uno de los mayores obstáculos para lograr que la IA se adaptara a escala en estas organizaciones?

Nitzan Mekel-Bobrov: Siempre la gente; siempre se interponen en el camino.

Sam Ransbotham: [Risas]. Hablas como un verdadero ingeniero.

Nitzan Mekel-Bobrov: Es difícil lograr que un grupo completo de personas con diferentes incentivos se coordinen de la manera necesaria.

Hacer IA a escala, y de una manera que pueda generar valor transformador requiere un conjunto mucho más amplio de jugadores que jueguen bien juntos. Y aunque, por lo general, todos están de acuerdo en que es la respuesta correcta, la priorización de eso frente a los objetivos comerciales a muy corto plazo es lo que generalmente termina fallando.

Sam Ransbotham: Parte de tu experiencia que me interesó es que uno de los hallazgos de tu investigación fue que el cerebro humano todavía está evolucionando y volviéndose más inteligente.

Creo que puedes estar en una posición única para comparar… pero asumo que la inteligencia artificial también se está volviendo más inteligente.

Cuéntanos un poco sobre lo que ve que sucede en términos de estas tarifas. ¿Las máquinas se están volviendo más inteligentes más rápido de lo que los humanos se están volviendo más inteligentes, o los humanos continúan superando?

Tengo un poco de curiosidad sobre cuál es su perspectiva sobre esas dos cosas.

Nitzan Mekel-Bobrov: Realmente desempolvaste algunas cosas viejas cuando mirabas mis antecedentes. Te agradezco que caves.

Creo que hay dos cosas que mencionaba allí que encuentro interesantes en una especie de nivel casi filosófico.

La primera es que cuando miramos hacia atrás en la historia, tanto reciente como a más largo plazo, observamos estos cambios macro, y luego asumimos que debido a que ocurren durante largos períodos de tiempo, son casi episódicos, como si no fuera algo que observamos día a día.

Pero como diría cualquier genetista, la evolución es sólo genética de poblaciones que ocurre en una escala de tiempo más larga. No es como si fuera algo episódico; es algo que en realidad es continuo. En ese sentido, creo que no es de extrañar que los humanos hayan seguido evolucionando y sigan evolucionando. Es solo la naturaleza de la biología.

Lo que sucedió en la historia más reciente de la especie humana es que… la variación en las señales y la velocidad con la que se introduce esa variación se está acelerando enormemente, y debido a eso, somos capaces de adaptarnos más y más rápido y en eso.

El sentido quizá en lugar de volverse “más inteligente”, tal vez se vuelva “más adaptable”.

Y creo que es lo mismo con lo que está pasando con la tecnología ahora. Hay mucha discusión sobre la exposición de los niños a las tecnologías digitales, etc, y la velocidad a la que la tecnología está cambiando, por lo que las señales que las personas están recibiendo, la variación en las señales, es cada vez más y más, por lo que las personas los cerebros se están volviendo cada vez más adaptables.

Hay una especie de analogía con la IA allí, donde, en realidad, la cantidad de datos, la variación en las señales que estamos alimentando a nuestros modelos, crece continuamente de manera exponencial y, por supuesto, los modelos se vuelven cada vez más flexibles y adaptables a medida que bien.

Shervin Khodabandeh: Nitzan, has expresado bastante que la IA no es solo una tecnología sofisticada o una serie de algoritmos sofisticados solo porque son geniales e impresionantes.

Sam Ransbotham: Que lo son.

Shervin Khodabandeh: Tiene que haber un propósito para ello; tiene que haber una necesidad real de ello. Comentas más sobre el metaencuadre de la estrategia de IA y su alineación con la estrategia empresarial y corporativa en eBay o, en general, el propósito de la IA, porque sé que has hablado bastante al respecto.

Nitzan Mekel-Bobrov: Sí. Probablemente he hablado mucho porque lo aprendí de la manera más difícil, quemándome un poco durante los primeros años de mi carrera al ingresar a una nueva empresa y pensando que lo sabía todo, que lo sabía mejor que nadie porque entendía la tecnología y lo que sucede en sus entrañas.

Y aprendí por las malas, como digo, que es mucho más matizado que aplicar fuerza bruta a una tecnología en un caso de uso teórico en el que podrías pensar. Es realmente importante comprender el contexto comercial en el que se implementan estas tecnologías y comprenderlo en profundidad.

Entonces, por ejemplo, al principio de mi carrera, cuando estaba en servicios financieros, usábamos IA para mucha automatización: automatización del flujo de trabajo.

Hay enormes cantidades de ahorros en esto: cientos de millones de dólares al año. Y para mí, era obvio que ciertas aplicaciones, por ejemplo, con reconocimiento de voz y detección de intenciones, etc., en el centro de llamadas, encajarían perfectamente.

Pero fue solo después de que realmente seguí a varios agentes y pasé probablemente un buen mes sumergiéndome en sus flujos de trabajo que entendí que hay tanta complejidad allí; que realmente se trata de la interacción entre la inteligencia humana y la inteligencia de la máquina, y estaba haciendo suposiciones que simplemente no se iban a confirmar en la vida real. Así que es ese paso de lo que funciona en el laboratorio a lo que funciona en la vida real lo que es realmente crítico.

Y luego, por supuesto, pensar en lo que es importante para el negocio no es solo una cuestión de lo que es importante hoy, sino realmente lo que está en el ADN de la empresa, porque lleva tiempo no solo construir sino implementar y poner en marcha estas cosas.

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Y luego, por supuesto, pensar en lo que es importante para el negocio no es solo una cuestión de lo que es importante hoy, sino realmente lo que está en el ADN de la empresa, porque lleva tiempo no solo construir sino implementar y poner en marcha estas cosas.

No conozco a ninguno de mis compañeros que haya podido poner en marcha algo a gran escala en cuestión de probablemente menos de un año y ver un impacto real y, sinceramente, a menudo es un poco más largo que eso. Es un maratón, no es un sprint, por lo que realmente debe ser consciente de cuál será la estrategia comercial dentro de dos, tres o cuatro años, no solo lo que está en la mente del ejecutivo hoy.

Shervin Khodabandeh: Quiero retomar algo que dijiste sobre la automatización, que es uno de los temas más importantes para los que se usa la IA, pero creo que también lo mencionaste.

Creo que es desafortunado que cuando la mayoría de la gente piensa en la IA, tienden a pensar en ella como el caso extremo de “Va a reemplazar a los humanos”, y tú estabas hablando de la importancia de lo que yo llamo el término medio , donde los humanos y la IA trabajar juntos, por lo que la interacción humano-IA es clave.

Quizás esa sea también una de las razones por las que es tan difícil de escalar, porque tienes que descubrir cómo los humanos trabajarán de manera diferente con la IA. ¿Puedes compartir algunas historias o ideas sobre cómo lo has hecho? Porque requiere cambiar la mentalidad de los humanos y lo que normalmente hacen.

Nitzan Mekel-Bobrov: Puedo darle un par de ejemplos que veo en eBay, pero, sinceramente, mucho de lo que veo en eBay lo he visto antes.

La etapa de transformación en la que nos encontramos ahora es una en la que se encuentran prácticamente todas las empresas, y ninguna está completamente allí todavía.

Entonces, si piensa en el lado administrativo, específicamente en el servicio al cliente, creo que la ansiedad suele ser más aguda allí, porque, francamente, lo han visto antes con otras tecnologías; este no es su primer rodeo. Y en verdad, en el transcurso de la maduración de la tecnología, hay roles individuales que ya no son necesarios. Eso es verdad. Pero no es que los humanos no sean necesarios; es solo que el papel que hacen cambia.

Por ejemplo, en el lado del servicio al cliente, lo que estamos haciendo en eBay: intentamos durante los últimos años inyectar IA en diferentes lugares del flujo.

Y fue muy desafiante, tanto desde la perspectiva de la deuda tecnológica, porque simplemente hay mucha deuda tecnológica en diferentes lugares que dificulta hacerlo. Para hacerlo más concreto, daré un ejemplo real: detección de intenciones.

Un cliente llama, y ​​mientras habla contigo, hay un modelo que detecta lo que cree que el cliente está tratando de responder, por lo que se supone que ayuda al agente a ir a las páginas correctas en busca de ayuda, mostrar la información correcta. .

Sin embargo, piense en ese pobre agente: está hablando con un cliente que, por lo general, cuando llama, no es porque esté contento; cuando un cliente llama al servicio de atención al cliente, es porque está frustrado.

Están tratando de ayudarlos y, al mismo tiempo, ver estos mensajes en la pantalla, y esa capacidad de realizar múltiples tareas y prestar atención a esto que les destella con intenciones puede ser más una distracción que una ayuda. Lo que estamos haciendo ahora es adoptar un enfoque más integral.

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Y también tenemos muchos de nuestros diseñadores, mucho más creativos que nuestra gente de IA, en muchos sentidos, ayudando a pensar cómo debería ser esa interacción, haciendo muchas pruebas de investigación de usuarios con agentes sobre cómo interactuarían con los clientes y la tecnología. al mismo tiempo.

Sam Ransbotham: El verbo que usaste: inyectar , fue interesante. Usas eso para decir que no funcionó para inyectar; no funcionó ponerle curita o simplemente pegarlo.

Shervin Khodabandeh: Bueno, otra cosa que quería mencionar, Sam, es Nitzan, creo que hiciste un comentario como: “Este no es su primer vistazo de tecnología; han visto otras tecnologías”. Y me interesan sus puntos de vista sobre cómo podría ser la IA… o cómo es la IA diferente en comparación con todas las tecnologías anteriores, digamos, que surgieron y transformaron funciones o procesos, y si crees que hay conceptos erróneos allí, como personas ancladas el: “Oh, bueno, esta es solo otra tecnología ERP o como lo hicimos con algunas otras tecnologías; es lo mismo.”

Y me pregunto si estás de acuerdo con eso o si crees que hay un concepto erróneo al tratarlo de la misma manera, y cuál podría ser la diferencia con cualquier otra cosa a la que la gente pueda hacer referencia o anclarse en función de sus experiencias previas.

Nitzan Mekel-Bobrov: Sí, creo que cualquier pieza específica de tecnología de IA es comparable a un sistema ERP o alguna otra versión, pero como paradigma, es algo mucho más grande. Creo que la mejor analogía es la transformación digital.

El cambio de ladrillo y mortero a algo digital probablemente esté más al nivel de una analogía. Incluso donde estamos ahora, diría, es un cambio de paradigma similar al cambio de paradigma digital mucho más que la introducción de algún nuevo ERP o CRM, etc.

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Sam Ransbotham: Nitzan, tenemos un nuevo segmento en el que les hacemos a nuestros invitados una serie de preguntas rápidas. Solo responde con la primera respuesta que se te venga a la mente. ¿Cuál es tu momento de mayor orgullo con la inteligencia artificial?

Nitzan Mekel-Bobrov: Probablemente del lado de la atención médica. Cuando estaba en los días de Boston Scientific, implementamos una función que era predictiva, básicamente usando señales de un marcapasos para predecir la insuficiencia cardíaca. En promedio, se detectaban estos problemas 30 días antes de que los médicos lo hicieran, lo cual es un gran beneficio para salvar vidas.

Sam Ransbotham: ¿Qué te preocupa de la inteligencia artificial?

Nitzan Mekel-Bobrov: Su mal uso. Mal uso por parte de malos actores, ya sea en operaciones militares o en otro tipo de actividades nefastas. Si piensas en deep fakes como un ejemplo, esto ocurre justo cuando se vuelve cada vez más accesible y fácil de usar para todos, tengo preocupaciones.

Sam Ransbotham: ¿Cuál es tu actividad favorita que no involucra ninguna tecnología?

Nitzan Mekel-Bobrov: Oh, mierda. Estaba a punto de decir “fotografía” y luego me di cuenta de que ni siquiera es un buen ejemplo.

Sam Ransbotham: No, en realidad podemos contar eso. Quiero decir que no es estrictamente inteligencia artificial, así que te daremos crédito por eso.

Sam Ransbotham: ¿Qué querías ser cuando eras niño? ¿Qué querías ser de mayor? ¿Ingeniero de inteligencia artificial en eBay?

Nitzan Mekel-Bobrov: De hecho, comencé como estudiante de escritura creativa, así que supongo que la escritura fue mi pasión inicial.

Sam Ransbotham: ¿Cuál es su mayor deseo para lo que vamos a hacer con la inteligencia artificial en el futuro?

Nitzan Mekel-Bobrov: Creo que hacer que sea más fácil para casi cualquier persona ganarse la vida persiguiendo su pasión.

Sam Ransbotham: Nitzan, tuvimos una gran reunión y una excelente conversación. Creo que una cosa que resonará con muchos de nuestros oyentes es esta idea de que las implementaciones de IA son diferentes a las implementaciones existentes como los ERP; que ese enfoque que podría tomar hacia una tecnología monolítica es muy diferente cuando involucra a muchos usuarios, y particularmente cuando involucra sus dos plataformas, tanto con sus clientes como con sus vendedores. Gracias por tomarse el tiempo para hablar con nosotros. Nosotros realmente lo apreciamos; gracias.

Shervin Khodabandeh: Gracias por estar con nosotros. Has sido bastante perspicaz, y realmente lo apreciamos.

Nitzan Mekel-Bobrov: Gracias, Shervin.

Sam Ransbotham: Gracias por acompañarnos hoy. La próxima vez, hablaremos con Helen Lee, investigadora técnica y directora regional de Boeing. Por favor únete a nosotros.

Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself y AI . Creemos que la conversación sobre la implementación de IA no comienza ni termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para líderes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás conversar con los creadores y presentadores de programas, hacer tus propias preguntas, compartir ideas y obtener acceso a recursos valiosos sobre la implementación de AI de MIT SMR y BCG. Puede acceder a él visitando mitsmr.com/AIforLeaders . Pondremos ese enlace en las notas del programa, y ​​esperamos verte allí.


ACERCA DEL AUTOR

Sam Ransbotham ( @ransbotham ) es profesor en el departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management en Boston College, así como editor invitado de la iniciativa Artificial Intelligence and Business Strategy Big Ideas de MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director general de BCG y colíder de BCG GAMMA (práctica de IA de BCG) en América del Norte. Se le puede contactar en shervin@bcg.com.

Me, Myself, and AI es un podcast colaborativo de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group y está presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y los productores coordinadores son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.

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