La toma de decisiones basada en datos es fundamental para el éxito. Sin embargo, el gran desafío al que se enfrentan las organizaciones es estructurar esos datos, curarlos y transformarlos en información accionable.

Teramot, una compañía inicial ("startup") argentina, apunta a resolver ese desafío con una herramienta impulsada por inteligencia artificial (IA) que cambia la forma en que las organizaciones acceden, analizan y utilizan sus datos con el objetivo de generar perspectivas ("insights") de negocio.

El equipo de esta compañía cuenta con 25 años de experiencia en inteligencia artificial y está encabezado por Bruno Ruyu, director general ejecutivo de Teramot, quien cuenta con un posgrado de negocios en la Universidad estadounidense de Stanford; Lucas Uzal, cofundador y CAIO (sigla por Chief Artificial Intelligence Officer); y Leonardo Ruspini, director de tecnología (CTO, sigla en inglés) y también cofundador de Teramot.

Estos tres expertos en tecnología comenzaron su recorrido mientras estudiaban juntos en el Instituto Balseiro, una de las mecas tecnológicas argentinas ubicada en la ciudad rionegrina de San Carlos de Bariloche.

Aunque por muchos años realizaron su carrera por separado, su pasión por los datos los reunió para darle vida a Teramot. Ruyu y Uzal comprobaron la viabilidad de que este proyecto luego de trabajar para YPF y crear productos que generaran herramientas a través de la inteligencia artificial. En la siguiente entrevista de iProfesional, Ruyu explica las características y las perspectivas de Teramot:

-¿En qué se diferencia Teramot de otras herramientas de IA?

-La IA existe hace mucho tiempo y la usamos desde hace años casi sin darnos cuenta. Por ejemplo, las recomendaciones de Netflix se generan con algoritmos de IA. O mucho más simple, el modo Retrato de la cámara de los celulares también lo hace.

Captura de pantalla del sitio web de Teramot.

En el último tiempo apareció ChatGPT que es una IA de lenguaje natural, y puso al tema sobre la mesa. Sin embargo, todas estas son herramientas para el uso del consumidor final, donde no hace falta saber mucho para empezar a usarlas. Casi cualquiera de nosotros aprovecha el valor de estas tecnologías inmediatamente.

Sin embargo, el uso de IA en las empresas -hasta ahora- requería tener un equipo especializado de profesionales para poder implementar soluciones de IA, los llamados ingenieros y científicos de datos.

Lo que diferencia a Teramot, es que construimos una herramienta que permite a las empresas usar IA sin un equipo especializado. Cualquier empresa puede empezar a usarlo, y es tan fácil como por ejemplo usar Zoom para una videollamada.

-¿Qué tecnologías aplica Teramot para organizar grandes volúmenes de datos de forma autónoma y responder a las consultas de los usuarios?

-Teramot está basado en un desarrollo tecnológico que inventamos y nos llevó casi dos años desarrollarlo. El año pasado presentamos la patente en los Estados Unidos, porque realmente creamos algo diferente y único.

Para entender cómo funciona, hay que imaginarse como un gran equipo de distintas inteligencias artificiales, como muchos ChatGPT por ejemplo, donde cada uno tiene una tarea concreta y distintiva.

En un dado momento puede haber cerca de 30 o 35 de estas IA trabajando al mismo tiempo y en perfecta coordinación para lograr el objetivo de interpretar la información que la empresa tiene en sus sistemas, limpiarla, procesarla, realizar cálculos complejos y finalmente dar recomendaciones sobre decisiones de negocio. Por ejemplo, identificar cuáles clientes tienen mayor riesgo de darse de baja de un servicio y sugerir una estrategia de retención.

-¿Cómo se integra a plataformas de mensajería instantánea y colaborativas como Whatsapp, Slack o Teams?

-Cuando trabajaba como gerente de control de YPF, era el responsable de la gestión de toda la información de la empresa. Mi equipo de trabajo generaba 90 reportes mensuales, pero siempre, había algo que los directivos querían saber que no estaban en esos reportes, y terminaban mandándome un WhatsApp para que les responda inmediatamente.

Esa misma idea la llevamos a Teramot, porque entendemos que es mucho más fácil y cómodo pedir algo que ir a buscarlo. Entonces hicimos que Teramot pueda responder por donde las personas de las empresas están acostumbradas a hacerlo. En América latina, WhatsApp es lo más elegido, pero también Microsoft Teams y Slack se usan mucho.

Sin embargo, es importante destacar que el chat es solo la última parte de Teramot. Hoy en día es muy fácil hacer un chat inteligente para hacerles consultas sobre un archivo tipo Excel. El verdadero valor de Teramot está en su capacidad de alimentarse con todos los datos de los sistemas de la empresa, sin necesidad de un equipo haciéndolo.

-¿Qué ventajas tiene Teramot frente a sus competidores?

-Hoy se pueden encontrar varias alternativas que se promocionan como un "ChatGPT entrenado sobre la información de tu empresa". Pero cuando se quieren implementar, requieren un trabajo de ingeniería de datos que puede llevar meses y que sin dudas representa un costo muy elevado.

Lo que hace Teramot, que hasta ahora ninguna otra empresa tecnológica ha logrado, es que todo ese proceso de organización de la información suceda en forma automática y en minutos. Y esa es la verdadera barrera que bloquea a la mayoría de las empresas para implementar IA, lo costoso, lento y trabajoso que es recorrer un proceso de ingeniería de datos. Teramot les brinda una experiencia sin precedentes y que permite que una empresa empiece a operar como una nativa digital en menos de un día.

-¿Cómo afrontan el desafío de la interoperabilidad de los datos, y los datos no estructurados que tienen las organizaciones?

-Esto tiene que ver con (…) la dificultad en la ingeniería de datos. Muchos piensan que el problema está en acceder o extraer la información de los sistemas. En realidad eso es un proceso estándar que se realiza con tecnología super establecida.

De izquierda a derecha: Bruno Ruyu y Lucas Uzal.

La verdadera dificultad tiene que ver con una sutileza: para que la información sirva para tomar una decisión, hay que ordenarla de una manera puntual. No hay una manera universal de organizarla, y ahí, en esa interacción entre el usuario de negocio y los equipos tecnológicos es donde se dan los cortocircuitos.

Te doy un ejemplo de esto. Imaginemos un banco tratando de analizar las transacciones que hacen sus clientes. Si el usuario que quiere hacer una análisis es del equipo comercial, le va a interesar ver el detalle de todas las transacciones, entendiendo por ejemplo qué tipo de cosas compras, que monto tiene cada operación, quiere ver detalles.

Ahora si el usuario es del equipo de antilavado de activos, va a querer ver los montos de transferencias totales que una persona recibe y envía. La información para este análisis requiere organizarse de una forma muy distinta que para el primero. Y ambas son correctas, solo que se usan para análisis distintos.

-¿Dónde se alojan los datos que procesa la plataforma de Teramot? ¿En el cliente, en servidores propios, en servidores de proveedores de nube?

-Teramot toma la información de los sistemas originales de las empresas, o de archivos si fuera necesario, y todo el proceso de ingeniería de datos sucede en los servidores de nuestro proveedor de nube. Esto es necesario para que el proceso de interacción con los agentes de IA sea eficiente y soporte grandes volúmenes de datos en forma escalable.

-¿Cómo buscan evitar los sesgos en el desarrollo de la implementación de IA en un cliente?

-Esto es algo que siempre nos consultan, cómo evitar sesgos y alucinaciones. La clave está en la especialización de la IA. ChatGPT alucina y responde con sesgos porque es una tecnología tremendamente amplia.

Está hecha para que la usen personas de todos los países, edades, trabajos, y puede hacer resúmenes científicos, escribir poemas o redactar mails. Para lograr esa amplitud, el precio a pagar son las alucinaciones y sesgos.

En cambio, como Teramot dentro de una organización tiene un objetivo mucho más concreto y acotado, es posible evitar esos problemas, puesto que su misión es ayudar en las decisiones de la empresa, basándose en sus datos y nada más.

-¿Cómo garantizan la seguridad de los datos de una empresa cliente?

-Entendemos que garantizar la seguridad de los datos de nuestros clientes es la prioridad número uno, y es por eso por lo que desde el momento que empezamos a construir Teramot, nos basamos en las mejores y más estrictas prácticas de seguridad de la información. Estamos en proceso de certificar ISO 27001 que es la norma que da certeza de nuestros procesos en dicha disciplina.

Algo que a veces nos consultan, es si acaso por estar en la nube no hay mayores riesgos. Y ahí yo siempre respondo, que si ellos son capaces de proteger mejor su información que Google, Microsoft o Amazon, entonces deberían cambiar de negocio y venderles esa tecnología a ellos. No hay lugar más seguro para tener la información que en esas nubes.

-¿Qué condiciones y requisitos tecnológicos y culturales debe tener una empresa que quiera aplicar la plataforma de IA de Teramot?

-Creo que diste en la clave con la pregunta sobre la cultura. La tecnología no impone ningún requisito. Podemos manejar prácticamente cualquier tipo de bases de datos, e incluso tomar los datos de planillas de cálculo. Obviamente, la información necesita estar digitalizada, eso sí.

Respecto a la cultura, lo único que se necesita es la voluntad de tomar mejores decisiones, decisiones basadas en evidencias. Hay empresas que prefieren tomar decisiones basadas en percepciones, instinto y no quieren ver sus datos. Para ellos Teramot no va a ser de utilidad.

Algo de lo que estamos orgullosos en Teramot es que ahora estamos dando realmente la posibilidad de elegir a las empresas y a sectores dentro de empresas sobre cómo gestionar. Hasta ahora era fácil asumir que los tomadores de decisiones "no eran inteligentes" al no usar su información, pero lo cierto es que había barreras que lo impedían. Teramot elimina esas barreras, y ahora sí es una decisión. Quien quiera gestionar como una empresa nativa digital, ahora puede. 

Parte del equipo de Teramot basado en Rosario.

-¿Cómo fue el proceso por el cual volvieron a reunirse luego de su etapa de estudiantes en el Instituto Balseiro en San Carlos de Bariloche?

-La última vez que nos vimos en Bariloche fue en el año 2006. Ahí cada uno siguió su camino. Lucas y Leo se fueron a hacer sus doctorados a Rosario y Noruega respectivamente. Y yo me fui a Buenos Aires a trabajar en Techint.

Luego de pasar por YPF, decidí volver a Rosario (de donde yo soy originalmente) para poder seguir mi deseo de liderar las iniciativas de inteligencia artificial y datos en una aseguradora. Ahí en Rosario, a fines de 2018, busqué a Lucas para tomar un café y ofrecerle que se sume al equipo que yo estaba armando.

El éxito fue a medias, porque esto motivó a Lucas a dejar su puesto de investigador de Conicet para lanzarse al mundo corporativo, pero no logré que venga conmigo. Por suerte, un año después lo convencí y ahí en 2019 empezamos a trabajar juntos.

Tres años después, cuando ya veíamos que la revolución de inteligencia artificial era inminente, decimos dejar ese trabajo y ahí empezamos la idea que derivó en Teramot. Afortunadamente, durante todo ese tiempo, nos manteníamos en contacto con todo el grupo de amigos del Balseiro por WhatsApp, y cuando comentamos que estábamos iniciando un proyecto juntos, Leo nos escribió por privado que quería sumarse. ¡Así que obviamente lo incorporamos!

-¿Cómo es hoy la operación de Teramot?

-Hoy somos 11 personas en Teramot. Y trabajamos con un esquema híbrido, el equipo que investiga y construye la tecnología de inteligencia artificial está físicamente en una oficina en Rosario, con Lucas y yo. Mientras que el resto del equipo es remoto, empezando por Leo que está en Noruega.

El producto lo lanzamos como MVP en noviembre, y hoy seis meses después tenemos 12 clientes, que fuimos incorporando en forma controlada. Porque en esta primera instancia buscamos obtener feedback de ellos para mejorar el producto y entender el valor que les generamos.

Bruno Ruyu

Estos clientes están mayoritariamente en la Argentina, que entendemos es un gran lugar para empezar el proceso exploratorio y de crecimiento. Aunque también tenemos un cliente en Brasil y otro en Paraguay. Actualmente estamos conversando con algunas empresas en México y Colombia que se mostraron interesadas.

-¿Cuáles son los planes y metas para lo que resta del 2024?

-Como hito más relevante para 2024 va a ser justamente el inicio de la estrategia de crecimiento. Para julio tenemos previsto abrir nuestra oficina en Silicon Valley y desde ahí iniciar la adquisición de clientes en USA.

Los más grandes avances en el mundo de la IA vienen de ahí, y siendo un participante activo de ese ecosistema desde que hice mis estudios en Stanford, tenemos mucha confianza y validación de que el producto de Teramot tiene el potencial de lograr imponerse en el mercado estadounidense.

A veces uno estando en la Argentina siente que todo lo que se hace allá es mejor, y que es imposible competir. Pero cuando uno puede verlo desde adentro, logra mucha mayor confianza de lo que hace.

El talento que tenemos en la Argentina es fenomenal, y además estamos acostumbrados a trabajar con un nivel de incertidumbre estructural gigante. Esto es un fit cultural perfecto para las startups de tecnología profunda.