Poniéndole rock a la ciencia de datos
Rocking Data fue fundada por tres músicos. Hoy exporta algoritmos de inteligencia artificial y machine learning con un enfoque de negocios más que tecnológico. Conocé su historia en esta entrevista.
“Nuestro enfoque no es desde la tecnología, sino desde el negocio y consiste en ayudar a las organizaciones a que puedan convertir datos sin procesar en información”, describe Fredi Vivas, cofundador y CEO de Rocking Data. Tres jóvenes compartían proyectos de big data en una multinacional y la pasión por la música. Entre ensayo y ensayo, surgió la idea de fundar una empresa para crear algoritmos de inteligencia artificial y machine learning.
“Conocimos la potencia del análisis de datos porque nos formamos durante más de 10 años en eso y porque tuvimos la suerte de implementarlo a gran escala”, dice Vivas, quien tuvo la oportunidad de estudiar y vivir unos meses en Silicon Valley. “Descubrir esas innovaciones fue una gran motivación para crear nuestra propia startup”, dice. Al poco tiempo dejaron el trabajo fijo y se lanzaron al mundo emprendedor. “El gran hito fue nuestro primer cliente: desde ese momento uno fuimos rentables y no necesitamos financiación externa”, agrega.
La mirada fue global desde un principio. “Una de las principales ventajas de brindar soluciones digitales es que las barreras geográficas no existen, para nosotros no existieron nunca”, afirma Vivas. Sin embargo, admite que al inicio era importante aprender, equivocarse y mejorar, para lo cual los primeros pasos fueron en el territorio que mejor conocían: la Argentina. Hoy tienen varias experiencias fuera del país, principalmente en Perú y, ahora, en España. “El momento creo que es ideal, porque la digitalización forzada por la pandemia puso en la mesa la famosa transformación digital de la que se venía hablando hace mucho tiempo”, detalla. Hoy Rocking Data tiene 40 proyectos implementados en 10 industrias, un equipo de 20 profesionales y muchos aprendizaje (“o golpes”, bromea Vivas) en tres años y medio de experiencia.
En un momento en el que, según Vivas, los proyectos tecnológicos se reorientaron a tres grandes objetivos (vender más, fidelizar clientes o reducir costos), la ciencia de datos emerge como oportunidad para mejorar el rendimiento de las compañías. Entre las grandes oportunidades que se presentan para 2021, Vivas señala el uso de machine learning para predecir la demanda, la reconversión de los analistas de las organizaciones en analistas de datos, la IA explicable (“la Unión Europea lidera un pedido a todos los que generamos inteligencia artificial: que sea más transparente para los usuarios y consumidores, diseñada para simplificar y visualizar cómo las redes de machine learning toman decisiones”, define Vivas) e inteligencia artificial conversacional.
“Apuntamos a estar a la vanguardia de lo que se busca en relación a nuestro servicio, a mejorar y poner la vara cada vez más alta de lo que le entregamos a cada cliente en cualquier parte del mundo”, concluye Vivas.
