Startup destacada de Snowflake: Lang.AI

Te damos la bienvenida a la sección Startup destacada de Snowflake, donde preguntamos a los fundadores de startups sobre los problemas que están resolviendo, las aplicaciones que están creando y las lecciones que han aprendido durante su trayectoria emprendedora. En esta edición, te presentamos a los cofundadores de Lang.AI, con los que descubrirás cómo la inteligencia artificial (IA) ha dado forma tanto a su producto como a la cultura de experimentación continua de su empresa.

Habladnos de vosotros. 

Somos Jorge y Enrique, los fundadores de Lang.AI. Esta es, de hecho, la segunda empresa que hemos creado juntos. La primera fue una plataforma de analíticas de redes sociales para el mercado hispanohablante, con sede en España, que se expandió a Latinoamérica. Hicimos crecer la empresa hasta los 40 empleados y contamos con clientes empresariales líderes en la región.

Decidimos dar el salto y crear nuestra segunda empresa, Lang.AI, en San Francisco, apostando por el potencial de la IA y la concentración de clientes en EE. UU.

¿Qué os inspira como fundadores?

Durante los últimos 12 años, nos ha impulsado el reto de convertir los datos no estructurados en información valiosa para las empresas. Esta tarea requiere una combinación de algoritmos avanzados y una interfaz fácil de usar para que sea accesible para los usuarios empresariales. Nuestra motivación diaria viene de simplificar la vida de nuestros clientes y permitirles lograr cosas que, de otro modo, no podrían. Creemos que nuestro trabajo puede impulsar una de las mayores oportunidades a la hora de aprovechar los datos no estructurados para generar valor empresarial, un potencial que ha crecido significativamente con los avances en IA generativa.

¿Qué problema pretende resolver vuestra empresa y cómo identificasteis esa necesidad?

A medida que la comunicación se trasladó a los canales digitales, se creó un tesoro de datos que muchas empresas aún no han aprovechado de verdad: lo que dicen sus clientes. Identificamos este problema a partir de nuestra experiencia con la enorme cantidad de datos no estructurados con la que las empresas tienen que lidiar, lo que a menudo provoca ineficiencias y oportunidades perdidas. Nuestra empresa busca impulsar el valor de los datos cualitativos gracias a la IA. Creamos agentes de IA en Snowflake para responsables de producto. 

¿Cómo ha afectado a vuestra startup la naturaleza cambiante de la IA? 

La IA ha redefinido de forma fundamental nuestra dirección y estrategia. Creamos Lang.AI con la visión de aprovechar las enormes cantidades de datos no estructurados generados por las plataformas digitales para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Al principio, nos centramos en organizaciones de consumo y nos asociamos con Zendesk para etiquetar y categorizar conversaciones, y así extraer información de datos no estructurados para capacitar a los equipos de experiencia del cliente (CX).

Sin embargo, la llegada de la IA generativa ha revolucionado nuestro enfoque. La IA generativa convierte horas de toma de decisiones en información inmediata, respaldada por datos, lo que nos llevó a replantearnos nuestra estrategia desde un enfoque de primeros principios. El ámbito de CX se ha orientado cada vez más a los costes, y Zendesk busca dominar sin asociarse con empresas de IA. Esto puso en cuestión nuestra suposición inicial de convertir CX en un motor de ingresos.

Al reconocer el impacto más amplio de la IA más allá de la reducción de costes, reorientamos nuestro enfoque de CX hacia el desarrollo de agentes de IA para responsables de producto en Snowflake. Este cambio nos ha permitido mantener el foco en nuestra visión y centrarnos en crear los agentes de IA que muestran el impacto que el análisis de estos datos puede tener en una organización. Nuestros agentes ofrecen recomendaciones de producto relevantes —con contexto— directamente en Slack. Nuestra solución se integra a la perfección con tus datos en Snowflake, de forma que los equipos de datos puedan crear e implementar estos agentes de analíticas basados en IA para los equipos empresariales, sin necesidad de una configuración compleja ni de conocimientos de IA.

A nivel interno, hemos adoptado una cultura de experimentación continua, y cada empleado está aprovechando OpenAI o Anthropic como parte de su trabajo. Creemos que, para tener éxito con los experimentos adecuados, nuestro equipo también debe desafiar los límites de la IA.

¿Cómo os ha ayudado Snowflake Native Apps a ir más allá en vuestra línea de negocio?

Snowflake Native App Framework se ha convertido en el núcleo de nuestro enfoque estratégico. Nos permitió superar varios retos clave al trabajar con datos sobre la experiencia del cliente en la empresa:

• Falta de contexto: Tradicionalmente, los datos de CX han carecido de contexto, lo que dificulta extraer información significativa cuando se analizan de forma aislada, porque solo son una pieza del puzle.

• Información que queda lejos de los resultados de ingresos: Ha sido difícil conectar la información de CX con resultados empresariales tangibles, como los ingresos y la retención, ya que esos datos no están disponibles fuera del almacén de datos.

• Adopción de una nueva plataforma: Los responsables de producto suelen tener dificultades para adoptar nuevas plataformas y prefieren que la información se integre en las herramientas que ya utilizan.

Con Snowflake, podemos ofrecer una plataforma de datos integral y escalable que aborda estos retos de frente e impulsa un impacto empresarial medible para nuestros clientes:

• Acceso al contexto completo: Como Snowflake permite consolidar las fuentes de datos, ahora podemos acceder a todas las fuentes de datos relevantes y aportar el contexto completo necesario para un análisis significativo. Antes era imposible lograr esta visión integral de los datos.

• Conexión entre la información y los resultados: Snowflake Native App Framework nos permite vincular directamente los datos de CX con resultados empresariales específicos, como los ingresos y la retención, que pueden estar en otras tablas de Snowflake. Al analizar las interacciones relevantes de los clientes y conectarlas con el gasto o las acciones de los usuarios, nuestros agentes de IA pueden identificar información clave y convertirla en recomendaciones prácticas que impulsan el impacto empresarial.

• Integración fluida en las herramientas existentes: Con Snowflake Native Apps, podemos integrar nuestras soluciones de IA directamente en las herramientas que los responsables de producto ya están utilizando. Slack es un ejemplo habitual, pero incluso podemos ofrecer una interfaz dentro de Snowflake para acceso de solo lectura.

Además, Snowflake Native App Framework agiliza la implementación. En la nueva era de la IA, demostrar valor rápidamente es fundamental, así que contar con ciclos de ventas rápidos y simplificados es clave para el éxito. Lo más importante es demostrar valor, y esto solo se consigue implementando soluciones con rapidez, sin sufrir retrasos por cuestiones de seguridad o legales. Snowflake Native Apps nos permite aprovechar las relaciones con clientes y la infraestructura existentes de Snowflake, lo que facilita a nuestros clientes adquirir nuestras aplicaciones utilizando su gasto actual en Snowflake.

¿Qué consejo daríais a otros emprendedores que estén valorando crear sus aplicaciones en Snowflake?

Céntrate en un ecosistema y, si es Snowflake, apuesta por completo. De lo contrario, no funcionará, porque tus recursos se dispersarán demasiado. Y no tengas miedo de hacer preguntas cuando te encuentres con un obstáculo. 

Como fundadores e innovadores, ¿qué opináis del panorama de la IA, en rápida evolución? 

Estamos a la vez ilusionados y preocupados. Ilusionados porque la IA está abriendo un mundo de posibilidades a las personas más creativas, estén donde estén. Dentro de poco, no saber programar o no saber hablar inglés no será una barrera. Las personas con mayor creatividad podrán innovar y crear productos sin verse condicionadas por su entorno.

Preocupados porque se automatizará mucho trabajo que es principalmente de ejecución y no requiere creatividad, y eso va a desplazar a un número enorme de personas, algo que creemos que gran parte del mundo aún no es plenamente consciente.

Todas las innovaciones de IA y aprendizaje automático (ML) son emocionantes, siempre que se utilicen correctamente. Hoy en día es difícil señalar una innovación concreta, porque las cosas cambian muy rápido, pero lo que más nos ilusiona es la evolución de cómo trabajamos y vivimos en una era en la que la forma en que interactuamos con los ordenadores está cambiando radicalmente. Ese es el aspecto más valioso de la IA: pensar en problemas que antes no se podían resolver porque requerían demasiado tiempo o recursos, y que ahora sí se pueden resolver.

La capacidad crítica para prosperar en este nuevo mundo de la IA es la adaptabilidad. Cuando todo cambia tan rápido, ser capaz de aprender y adaptarte es el único ingrediente para tener éxito como profesional y como empresa.

¿Cuál es el consejo más valioso que recibisteis sobre cómo dirigir una startup? 

No tomes (ni dejes de tomar) decisiones por miedo. Lo que hace que las startups ganen es ser valientes, no ser del montón. Así que las mejores decisiones se toman desde la confianza en tu intuición. Kim Lecha, CEO de Typeform, nos dio ese consejo.

Obtén más información sobre cómo mejorar la experiencia del cliente con flujos de trabajo de IA en lang.ai, prueba la aplicación Lang.ai en Snowflake Marketplace o lee la publicación de la empresa en el Snowflake Builder Blog en Medium para conocer los detalles técnicos. Si eres una empresa emergente que desarrolla en Snowflake, consulta el programa para startups para obtener información sobre cómo Snowflake puede ayudarte a alcanzar tus objetivos.