Rahul Todkar, jefe de datos e inteligencia artificial de Tripadvisor, tiene un amplio mandato. Además de liderar un espectro de funciones de datos, desde inteligencia artificial (IA) hasta ingeniería y plataformas, también es responsable de garantizar que la empresa monetice la información que recopila. Todkar encontró enormemente tentadora la magnitud de esta oportunidad cuando se unió a la empresa en enero de 2023.
“Aquí tenemos una marca de viajes fantástica que es muy querida; si buscas orientación sobre viajes, vas a Tripadvisor”, afirma. “Hay más de 300 millones de usuarios con una rica colección de datos, más de mil millones de reseñas y opiniones y 11 millones de empresas en el sitio. Tiene una escala enorme y hay muchas oportunidades de crear un impacto con los datos”.
Además de ejecutar proyectos interesantes con datos, Todkar se unió a una organización con ansias de transformarse. Dice que el director ejecutivo Matt Goldberg quiere desarrollar experiencias y orientación diferenciadas para los viajeros utilizando datos. Casi dos años después, Todkar dice que está disfrutando del desafío del liderazgo de datos.
“Cuando me uní, todo lo que esperaba se cumplió: teníamos enormes cantidades de datos y mucho que hacer”, afirma. “Y luego aparece una tecnología interesante llamada IA generativa. [GenAI]que nos ha arrastrado a todos en una tormenta. El impacto de ese cambio ha sido enorme, pero también es un área en la que estamos haciendo un trabajo increíble. Así que me encanta este papel”.
Planificando el viaje
Todkar, quien anteriormente ocupó puestos senior de liderazgo de datos en LinkedIn y Charles Schwab, dice que uno de sus logros clave en Tripadvisor es una estrategia de datos para el negocio centrada en tres elementos centrales.
El primero (fundamentos) se centra en los fundamentos tecnológicos que permiten la estrategia de datos. El segundo elemento es impulsar un crecimiento incremental que se mide mediante métricas claras. El elemento final es adoptar innovaciones que puedan conducir a la monetización.
“Hemos logrado enormes avances en las tres áreas de la estrategia”, afirma. “Una de las grandes iniciativas es pasar a la nube a través de Snowflake. Teníamos datos en nuestro entorno local y los trasladamos todos a Snowflake en un entorno de nube. Ese cambio ha supuesto un enorme cambio de juego”.
Tripadvisor quería reunir todos sus conjuntos de datos empresariales en un solo lugar. La empresa utiliza Snowflake AI Data Cloud para viajes y hotelería. La firma utiliza la plataforma para brindar redundancia de servicios y protección de datos al tiempo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la UE.
Todkar dice que contar con bases de datos sólidas a través de la tecnología Snowflake ha hecho que sea mucho más fácil crear servicios al cliente innovadores. La plataforma ayuda a la empresa a unificar datos y análisis empresariales en productos, marketing, operaciones, información sobre los clientes y operaciones financieras. Todkar dice que una única fuente de verdad es crucial para las empresas modernas, en particular aquellas como Tripadvisor, que recopila enormes cantidades de información.
“Cualquier empresa con una recopilación masiva de datos terminará en algún momento (si no es reflexiva desde el principio) con una importante dispersión de datos. Ahí es exactamente donde estábamos”, dice, sugiriendo que la empresa tenía más de 10.000 canales de datos y entre 30.000 y 40.000 conjuntos de datos.
Todkar dice que la decisión de trabajar con Snowflake es anterior a su llegada a Tripadvisor. Sin embargo, la empresa adopta un enfoque coherente con la tecnología. Dice que los profesionales de alto nivel exploran las soluciones del mercado y utilizan estudios de prueba de concepto para encontrar la mejor solución para el desafío empresarial.
El equipo quedó impresionado por las capacidades de Snowflake para su caso de uso inicial y continúa expandiendo la huella de la plataforma a áreas adicionales. Todkar aconseja a otros líderes digitales y de datos que trabajen con un socio confiable que pueda cubrir tantas facetas como sea posible.
“Convergir muy rápidamente en lugar de divergir”, afirma. “Busque la consolidación de tecnologías en torno a algunos socios clave críticos”.
Explorando nuevas oportunidades
Las bases tecnológicas que su equipo está estableciendo significan que pueden respaldar el segundo elemento central de la estrategia de datos: el crecimiento empresarial incremental y mensurable, incluso a través de tecnologías emergentes, como la IA.
Todkar dice que la empresa ha lanzado con éxito casos de uso de IA generativa en producción. Esa es una gran diferencia con muchas otras empresas. Reconoce que los CIO a menudo hablan de GenAI como un concepto y una tecnología que su organización está explorando, pero las explotaciones en la vida real pueden ser más escasas en el terreno.
Según Deloitte, la mayoría de las empresas luchan por llevar los proyectos GenAI a producción. El gigante consultor afirma que el 70% de los líderes empresariales han llevado a producción el 30% o menos de sus experimentos. Mientras tanto, el analista tecnológico Gartner predice que al menos el 30% de los proyectos GenAI serán abandonados después de la etapa de prueba de concepto para 2025.
Ese no es el caso en Tripadvisor, explica Todkar. “Hemos tenido algunas cosas en producción durante nueve meses, incluida nuestra herramienta de planificación de viajes”, afirma. “En términos de nuestro compromiso y algunos de los mayores éxitos estratégicos, estamos viendo una gran adopción por parte de los usuarios”.
“Teníamos datos en nuestro entorno local y los trasladamos todos a Snowflake en un entorno de nube. Ese cambio ha supuesto un enorme cambio de juego”.
Rahul Todkar, Tripadvisor
La herramienta de planificación de viajes de la empresa utiliza grandes modelos de lenguaje e inteligencia artificial generativa para hacer sugerencias personalizadas a los viajeros. Todkar dice que la pila de tecnología que impulsa esta herramienta incluye datos de clientes almacenados de forma segura en la plataforma Snowflake, modelos comerciales listos para usar de OpenAI y motores de recomendación creados internamente.
“Todos queremos viajar. Sin embargo, cuando viajamos por negocios, placer o con nuestras familias, sabemos que uno de los puntos débiles más comunes es planificar un viaje y obtener la mejor orientación. Ése es un desafío para todos nosotros. A menudo hay muchas conversaciones y planes dolorosos antes de emprender un viaje. Es un ejercicio de planificación activo y en evolución”, afirma.
“Ahí es donde ayuda la planificación de viajes. Con IA generativa y grandes modelos de lenguaje, tomamos la información sobre nuestros usuarios, utilizamos esa información de manera compatible con la privacidad y combinamos esos datos con información adicional que recopilamos. Luego presentamos y recomendamos la solución de planificación de viajes a nuestros viajeros de manera cuidadosa y contextualizada”.
Todkar dice que su equipo está buscando otros usos para GenAI, incluido el resumen de reseñas basadas en texto en el sitio web. “Si usted es un consumidor de información, a menudo no tiene el tiempo ni la capacidad mental para leer todo este texto”, dice.
“Vienen más cosas. Sin embargo, estoy encantado de compartir que ya lanzamos servicios y trabajamos mucho en nuestros tres pilares de datos estratégicos durante los últimos 18 meses”.
Apoyando grandes experiencias
Como líder de datos moderno de una empresa basada en tecnología, Todkar mantiene la vista puesta en el futuro. Busca continuamente formas innovadoras de aplicar datos y darle a su empresa una ventaja competitiva. Sin embargo, ese proceso de exploración de horizontes no ocurre aislado del resto del negocio.
Todas las ideas innovadoras de su equipo están estrechamente vinculadas a los objetivos comerciales y, dentro de 24 meses, le gustaría seguir avanzando en los tres pilares centrales de su estrategia de datos: bases, crecimiento e innovación, y agrega: “Me encantaría ver avances en estas áreas”. Todkar recurre primero a las fundaciones.
“En cuestiones específicas de datos, como el almacenamiento, la computación y el acceso, hemos avanzado mucho”, afirma. “Ahora estamos pensando mucho más en las operaciones de aprendizaje automático. [MLOps]grandes modelos de lenguaje y cómo crear una infraestructura sólida y escalable para implementar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Con suerte, en 24 meses habremos visto algún progreso sólido en esa área”.
Mientras su equipo continúa perfeccionando la plataforma de datos de la empresa, Todkar anticipa un mayor crecimiento e innovación. “Me encantaría ver que la organización de datos aproveche todas estas tecnologías innovadoras”, afirma. “Pero debemos vincular esa innovación con el objetivo de impulsar el crecimiento empresarial mediante el lanzamiento de múltiples aplicaciones analíticas y de inteligencia artificial”.
A largo plazo, Todkar cree que su equipo puede utilizar la tecnología emergente para crear experiencias de usuario multimodales y altamente interactivas. Dice que ChatGPT ya ha ayudado a replantear la experiencia del usuario como bidireccional y dinámica en lugar de un intercambio de información estático y unidireccional, y hay más cambios por venir.
“Si piensas en la búsqueda, que tradicionalmente se ha basado en el uso de Google, escribes ciertas cosas y obtienes resultados”, dice. “Es una experiencia muy unidireccional. Tampoco es lo suficientemente interactivo, razón por la cual ChatGPT (y otras herramientas GenAI, como Google Search Experience) están ayudando a crear una experiencia interactiva. Creo que la planificación y la búsqueda de viajes podrían repensarse de manera similar”.
Llegando al destino
El gran desafío al que se enfrentan muchos líderes digitales cuando intentan innovar es garantizar que todos en la organización vean las ventajas de una inversión en nuevas tecnologías.
Como ejecutivo experimentado, Todkar ha invertido considerable tiempo y esfuerzo durante su carrera para lograr que la gente se entusiasme con el cambio basado en datos. Dice que un enfoque es la clave del éxito: concentrarse en los resultados empresariales.
“He realizado muchas transformaciones y siempre empiezo con el gran ‘¿Por qué?’”, dice. “Le pregunto a la gente: ‘¿Por qué intentas hacer esto?’ Les digo a mis equipos que dediquen mucho tiempo a explicar por qué quieren hacer ciertas cosas. Enamórate del problema, no de la solución”.
Si bien centrarse en los resultados empresariales es crucial para el éxito, Todkar afirma que muchos equipos técnicos todavía se enamoran de la solución: “Dirán: ‘Oye, voy a hacer esto con el último modelo de lenguaje grande’. Voy a ir a pilotarlo.’ Y yo preguntaré: ‘¿Con qué fin? ¿Qué intentas hacer con ese modelo? ¿Cuál es el beneficio empresarial?’”
La buena noticia, dice Todkar, es que justificar una inversión en tecnologías de datos es mucho más fácil una vez que se cuenta con gente a bordo. “Una vez que se define el beneficio comercial por adelantado y se explica el problema exacto que se intenta resolver, todo lo demás se vuelve sencillo”, afirma.
“Lo mismo ocurre con la transformación digital. Una vez que las personas entienden lo que estás tratando de hacer y defines esa solución con el conjunto adecuado de partes interesadas multifuncionales, entonces la transformación (y todo lo demás asociado con ese proceso) se concreta”.