Forjando la Sala de Máquinas Agente: Un Manual Centrado en el Humano

La charla de Gregor fue brillante, y estuve sonriendo y asintiendo todo el tiempo porque él se enfoca mucho en el porqué y el qué, y estaba realmente feliz porque con suerte puedo aportar el cómo a algo de lo que dijo Gregor. Así que fue a finales del verano de este año, acabábamos de terminar de producir nuestro primer producto de IA agéntica, y estaba emocionado por ello. Y surgió esta charla, hubo la oportunidad de presentarla y postular, y me postulé. Y tengo que admitir, el título se generó a partir de GemIIni, puramente de eso.

Así que, sí, generé eso y pensé, bien, ¿de qué quiero hablar? Bueno, quiero realmente centrarme en los proyectos que lanzamos este año. Y parte de la investigación que hice es que solo menos de dos de cada 10 proyectos de IA llegan a producción. Y no creo que eso sea suficiente. Creo que, ya sabes, nosotros como líderes, tenemos que hacer algo al respecto. Tenemos que ayudar a eso y aumentar las posibilidades de que los productos de IA lleguen a producción.

Así que solo un poco sobre mí, soy gerente de ingeniería de software en una empresa llamada CDL. Está ubicada en Stockport. Nos enfocamos en tecnología de seguros. He estado en la industria tecnológica por casi 25 años ahora. Como probablemente la mayoría de ustedes, tomando un camino realmente diverso. No hay un camino recto en la tecnología. Me muevo entre el lado tecnológico y el de diseño. Me encanta tanto como el otro. Pero he estado en roles de ingeniería antes de mi puesto actual, y soy parte de un departamento de ingeniería de software de 250 personas. Y tengo uno de los sub-departamentos en eso, que se llama el departamento digital. Y actualmente tengo cuatro equipos en ese.

Solo un poco sobre CDL, porque lo más probable es que cuando miraste el sitio web para los líderes tecnológicos, estabas como, ya sabes, reconoces METI, reconoces a todos esos. Reconociste quiénes eran CDL. Pero si vives en el Reino Unido y tienes seguro de hogar o de automóvil, y lo compraste a través de un sitio web de comparación de seguros, probablemente hayamos procesado tus datos en algún momento, porque impulsamos gran parte del seguro minorista. De hecho, tenemos casi 50 años, y hemos estado ayudando a los clientes con soluciones tecnológicas en la industria durante tanto tiempo. Y más recientemente, es ese verdadero enfoque en cómo podemos usar la IA para desbloquear el siguiente nivel. Y en 2024, manejamos más de un billón de llamadas de servicio, lo cual no creo que sea una hazaña menor para una empresa del tamaño de 600 personas. Nos han descrito como las venas de la industria minorista de seguros desde ese punto de vista, todo nuestro ecosistema.

Así que lo primero en lo que nos enfocamos fue en algunos de los servicios más simples que son más fáciles de desbloquear. El seguro es bastante complejo. Hay muchas políticas, y los datos PI son muy críticos para lo que hacemos. Pero encontramos cuatro funciones que podríamos desbloquear con IA y hacer eso como una prueba de concepto. Y nos mostraron esa demo de AWS Bedrock con una interfaz simple, y luego estaba comunicándose con nuestro ecosistema. Brillante, todos pensamos que esto es. Podemos ver que es hacia donde vamos. Pero no teníamos a nadie para construirlo.

Cada departamento ya tenía sus backlogs de productos llenos para los próximos dos o tres años. Pero tontamente levanté la mano y dije, digital lo construirá. Y la razón es que durante los últimos seis meses anteriores a eso, me habían dicho desde el CEO hacia abajo que las interfaces de usuario van a desaparecer. Todas van a cambiar. Sabes, digital está muerto desde ese punto de vista. Así que sabía que mi departamento tenía que ser parte del cambio. No podíamos escondernos de eso y decir, oh, eso no somos nosotros. Tuvimos que cambiar. Tuvimos que mejorar.

En ese momento éramos predominantemente front end. Sí, hicimos algunas APIs en nuestro ecosistema, pero muchas de nuestras personas eran más front end y UX desde ese punto de vista. Y recibí una mirada de desconcierto sobre por qué lo estaba haciendo. Y estaba muy apasionado de que mi gente, ya les habíamos dado las habilidades y las competencias para que pudieran manejar cualquier desafío que se les presentara. Así que avanzamos un poco. Reunimos al equipo justo después del tiempo de marzo, un mes más o menos, y recibimos esta publicación de LinkedIn por CDL. Ya estamos lanzando algo que no habíamos construido. Y probablemente todos hemos sido parte de esto y lo hemos visto suceder. Pero nos preocupó. Sabes, el pánico se apoderó. Ahora el final del verano no es solo una especie de objetivo. Se han vuelto locos. Lo han puesto ahí.

Vamos a tener que lanzar algo. Y para ser justos con el equipo, se enfocaron. Nos concentramos. Discutimos esto. Trabajamos con el producto para reducir el alcance de muchas cosas. Y nos comunicamos con el negocio sobre esto, esto es lo que estamos lanzando. No hay nada extra. Pero sí sacudió el barco.

A lo largo del proyecto, comenzamos con Node porque esa era nuestra tecnología elegida en digital. Muchos de los desarrolladores ya conocían ese lenguaje o ya lo usaban, pensaron que era la mejor manera. Y probablemente podríamos hacer una charla sobre por qué cambiamos. Pero cambiamos a mitad de camino y decidimos que Python era una mejor manera de hacerlo. Somos predominantemente un consumidor de AWS. Y muchas de nuestras tecnologías y algunas de las bibliotecas, etcétera, eran más capaces en el entorno de Python. Así que decidimos cambiar.

Pero ninguno de ellos conocía Python. Pero en una semana, utilizando herramientas de IA, pudimos hacer ese cambio de manera bastante fluida y avanzar. Y pudieron mejorar sus habilidades. Luego, pudimos lanzar a principios de septiembre, lo que yo llamo el final del verano para mí. Y solo tiene cuatro capacidades. No estoy diciendo que este sea un producto en este momento que vaya a cambiar el mundo todavía. Pero estamos llegando allí. Y pudimos poner algo en producción que nuestros clientes pueden consumir. Pasamos a comercial para eso.

Pero quería hablarles sobre algunas de las cosas que creo que funcionaron bien. Y creo que podrían usarse en otros negocios. Y de hecho, vuelvo a lo que Greg estaba diciendo sobre que la cultura es realmente crítica. Y escuché esta charla hace aproximadamente un año. La cultura es lo que la gente hace cuando nadie está mirando. Y pensé en eso. Sobre qué significa realmente. Y es, ya saben, nosotros como líderes, sí, tenemos que guiar a las personas. Pero también tenemos que confiar en las personas en lo que hacen. Y tenemos que inculcar esos comportamientos en ellos para que cuando no estemos, puedan continuar. Y creo que ese es el tema de mi tema realmente para hoy. Es qué quieres que hagan cuando no estás.

Y una de las primeras cosas que tienes que hacer es establecer las expectativas. Hace cuatro años, cuando la actual dirección de gestión de ingeniería de software se formó, hubo algunos cambios hace unos cuatro años, decidimos que nos faltaba un componente crítico. Teníamos un marco de valores que decía cómo, ya saben, cómo ser un buen empleado de CDL, cómo trabajar. Pero el personal de ingenieros no tenía ninguna dirección sobre lo que eso significaba para su rol. Así que nos propusimos crear un marco de carrera. Y si no tienes uno, te recomendaría encarecidamente que lo establezcas. Permite, da dirección a los ingenieros y a todos los demás roles dentro de eso sobre qué esperar.

El primero y más importante es el alcance y el impacto. Y he incluido, espero que este funcione, un código QR a nuestro marco de carrera. Y puedes, si no funciona, simplemente busca en Google progression.cdl.co.uk y deberías encontrarlo. Definimos para cada rol y cada nivel de esos roles, el alcance y el impacto que esperamos del ingeniero. Definimos cuál es la ejecución técnica, lo que se espera que posean, y cómo deben colaborar. A medida que avanzas en los roles, tu colaboración cambia de estar solo en tu equipo a ser más amplia a través de los departamentos. Nos enfocamos mucho en el liderazgo como algo que esperamos en nuestros miembros senior del equipo. Cuando avanzas, sí, queremos que seas un contribuyente independiente. Queremos que escribas buen código y hagas todo eso. Pero en realidad, a medida que avanzas a través de los niveles, no importa si eliges una vía de personas o una vía de liderazgo técnico, el liderazgo es un componente crítico.

Y así es como etiquetamos nuestros niveles, como pueden ver en la pantalla. Lo clave no es solo establecer las expectativas, es crear las oportunidades para que las personas prosperen. Y esto es probablemente cuando se relaciona con la IA. Ahora que tienes esas expectativas, tienes que crear esas cosas de aprendizaje. No se trata solo de darles un plan de desarrollo personal y dejarlos seguir su camino y esperar que aprendan. Vuelve a ese tema de la cultura. Crea algunas oportunidades que puedas cultivar.

Lo que creo que hacemos bien en CDL es que hemos creado un curso de aprendizaje junto con nuestro departamento de aprendizaje y desarrollo que se enfoca en tres fortalezas clave. Autenticidad, esto se trata de la marca de liderazgo que tienes. Todos lo aportarán. Todos tienen diferentes personalidades. No hay una sola manera de hacerlo. Tienes que ser auténtico como líder porque eso ayuda a ganar confianza. Así que, ya sea que seas un líder técnico o un líder de personas desde ese punto de vista, tienes que ser auténtico en tu rol.

Queríamos darles habilidades de coaching para que puedan retribuir al resto del negocio y a los juniors dentro de eso. Solo porque tienes la experiencia no significa necesariamente que sepas cómo compartir ese conocimiento. Así que fue un punto claro en el que queríamos enfocarnos. El último, probablemente el más importante, es tener conversaciones honestas. No importa si eres un líder de personas o un líder técnico, vas a tener que tener conversaciones difíciles y no puedes evitar eso. Y esa es una habilidad que tienes que practicar al igual que tus revisiones de código. Hemos creado una cultura de experimentación y lo hacemos a través de la consistencia de realizar días regulares donde las personas tienen la oportunidad.

Entonces, una vez al año, organizamos un hackathon de dos días, que tiene premios para los ganadores. Hay comida en el lugar. Tratamos de que todos participen. Animamos a las personas a trabajar en diferentes equipos y a proponer ideas que sean temáticas. También organizamos días de innovación trimestrales, donde es un día en el que pueden elegir en qué quieren trabajar y experimentar como equipo.

Y creo que esos han sido críticos para que pudiéramos lanzar ese producto agentic. Las personas tenían esa mentalidad de experimentación. No les preocupaba mirar nuevas tecnologías, las adoptaban desde ese punto de vista. También organizamos días de habilitación regulares. La IA ha sido un cambio masivo desde, ¿fue hace tres años, desde que ChatGPT se lanzó y salió al público. Ha habido un clamor alrededor de estas herramientas.

Pero está bien tener las herramientas, pero ¿sabes cómo usarlas? No solo las lances al ingeniero y esperes que las tome. Organiza días. Si tienes socios como tu proveedor de nube, somos muy, muy afortunados de tener una relación realmente, realmente buena con AWS, y nos aseguramos de aprovechar al máximo eso. Los invitamos a hacer días de habilitación con nosotros, y damos a nuestra gente el tiempo y el espacio para hacerlo. Y el beneficio de eso, creo, ocurrió en marzo de este año.

Invertimos el año pasado en días de habilitación para Amazon Q Developer, y este año, creo que en marzo, fuimos el principal contribuyente en el Reino Unido. Escribimos la mayor cantidad de líneas de código a través de esa herramienta, y somos solo un pequeño departamento de ingeniería en comparación con las organizaciones más grandes. Claro también, y fue mencionado por Greg, fue esa comunicación. Necesitas comunicarte bien. Lo que hicimos en este proyecto es que hicimos que el equipo se adueñara de esa comunicación. No fue solo escrito por mí como líder. No le puse mucho giro. Ellos contribuyeron con lo que querían decir al negocio sobre dónde estábamos. Sí, ayudé, y ayudé a asegurarme de que fuera claro para los interesados. Eliminé algunas de las cosas tecnológicas, pero ellos se adueñaron de la comunicación, y eso significó que tenían el compromiso de entregar, lo cual creo que es realmente, realmente importante, y una forma realmente fácil de intentarlo con tu equipo, especialmente si tu empresa está publicando en LinkedIn sobre cuándo lo vas a entregar.

La otra es la documentación. Creo que la IA ha ayudado enormemente en ese sentido. Soy disléxico, por ejemplo, probablemente siempre escribí documentación realmente mala, así que poder usar esas herramientas para hacerlo. Lo que realmente encontramos que funcionó en este proyecto, sin embargo, es que creamos el glosario. La terminología en el espacio de la IA está cambiando frecuentemente, y una cosa que teníamos era un agente colaborador. Ese fue el nombre una semana, y luego la semana siguiente fue un sub-agente, grupo de acción agente, y así sucesivamente. Así que hicimos un glosario para esos y lo hicimos realmente fácil para que la gente pudiera ir a eso cuando están en reuniones y cosas. Solo sacarlo. Oh, sí, correcto. Sé que todos estamos en la misma página. Así que es realmente importante que esa sea una línea clara de tu comunicación que todos estén hablando de las mismas cosas.

Agregar puntos de reflexión, ahora lo llamamos un retro, normalmente suceden para nosotros cada dos semanas, pero para este proyecto, las cosas se movían rápido, encontrando cosas, obteniendo un pulso del equipo también. ¿Sentían la presión de esa publicación en LinkedIn? ¿Qué pensaban al respecto? Darles la oportunidad de reflexionar. Lo que hicimos con este proyecto es que lo reducimos a cada viernes, así que cada viernes por la tarde, nos deteníamos, solo tomábamos un café juntos, solo hablábamos sobre cómo había ido la semana, cómo nos íbamos a preparar para la próxima semana. Era importante que tuvieran ese espacio seguro donde pudieran contarnos cosas y que luego pudiéramos ayudar y actuar sobre las cosas. Mi último tipo de segmento es la experiencia del usuario, y esto es, nuevamente, por qué levanté la mano para hacer eso, para hacer el proyecto de IA agentic. Aunque estamos usando tecnología y la tecnología es el principal habilitador, tenemos que pensar en el usuario. Eso es lo que estamos tratando de hacer con la IA. Estamos tratando de mejorarlo para todos para que puedas seguir con otras cosas. Así que con este proyecto, usamos el Google Heart Framework, y es la primera vez que lo usamos, pero lo que hizo fue ayudar con la comunicación. Lo simplificó para todos, no solo para el equipo, sino para los interesados, y nos hizo realmente, realmente pensar sobre lo que estamos tratando de entregar y por qué va a ser exitoso.

Ahora, esto podría ser una charla en sí misma, y no sería yo quien le hiciera justicia. Serían 100% los diseñadores de producto senior quienes la implementaron, así que lo que he hecho es que he puesto algunos enlaces a su publicación en el blog de Medium, que recomendaría encarecidamente leer. Ellos entran en un poco más de detalle sobre cómo lo usamos en el proyecto y qué efectos tuvo, pero solo tener esos objetivos claros y acordar esas métricas es realmente crítico, especialmente entre productos y stakeholders. Estás trabajando hacia lo mismo, y eso da la capacidad de mirar la eficiencia operativa y esa satisfacción del usuario.

Una cosa que aprendimos es que no puedes probar lo suficientemente temprano. Cuando estás construyendo esa solución de IA agentic, sin importar el estado de la interfaz o si es API, sácalo. Comienza a probar temprano. Vas a pivotar mucho de todos modos debido a la tecnología, y tienes que hacer todo eso, pero haz que tus usuarios sean lo más importante. Haz pruebas temprano. Lo que pudimos hacer después de un mes, probamos con usuarios, y aprendimos muchísimo más y eso nos permitió tomar las decisiones correctas, especialmente cuando se combinó con el marco heart. Pudimos entonces aprender mucho más Si hubiéramos esperado un poco hasta tener un producto pulido.

Lo que me gustaría hacer, si lo hiciera de nuevo, lo haría después de la primera iteración. Lo haría después de un par de semanas, simplemente sacarlo y probar y aprender. Ese es el último punto en UX: no solo pruebes la UI y la interacción con eso. Con la IA conversacional y la IA agentic, tienes que probar la conversación. Cuando hicimos eso, aprendimos mucho. Lo sacamos en una de las primeras pruebas, y creo que la IA fue bastante brusca con algunas personas y bastante grosera. Esa no va a ser la experiencia que la gente quiere. Importa. El diseño de IA conversacional se está formando, y necesitas estar en eso si estás trabajando con IA agentic.

Recomendaría encarecidamente que tengas un mecanismo, una forma en que puedas evaluar esas conversaciones y puedas ajustarlas fácilmente y luego probar nuevamente con bastante frecuencia.

En conclusión, para mí, lo clave es establecer esas expectativas de lo que esperas de las personas. Bríndales oportunidades de aprendizaje para que puedan tomar esas expectativas y convertirlas en cosas tangibles. Comunica bien. Involucra a tu equipo en esa comunicación, y por último, centrarse en el usuario final es crítico y su experiencia y no solo el usuario final.

Si lo estás entregando a un equipo de operaciones y ellos son los que implementan tu producto, asegúrate de tratarlos como un usuario y brindarles una experiencia realmente, realmente buena, y por último, de mi parte, simplemente disfruta del viaje. Va a ser realmente accidentado con las cosas de IA. Las cosas cambian regularmente. Toma algunos de nuestros aprendizajes y simplemente disfrútalo. Muchas gracias.

Hay una pregunta, y yo tenía la misma. Al cambiar de Node a Python y volver a capacitar al equipo con asistencia de IA, ¿sufrió la calidad del código, y al final, importó eso? Pregunta difícil. Creo que, al principio, sí habría sucedido. Sin embargo, tuvimos bastante suerte de que había otros ingenieros e ingenieros principales que hicieron Node Python, así que pudimos recurrir a ellos para que lo revisaran. Ahora, en CDO, tenemos muchas métricas de seguimiento, así que usamos las cosas en GitLab para monitorear la calidad del código. También usamos Orca para probar vulnerabilidades, y tenemos una postura muy firme en que no queremos ninguna, o nadie quiere ninguna vulnerabilidad en ello desde ese punto de vista, pero ya hemos leído en los equipos para verificar eso. Diría que no, no lo hizo desde ese punto de vista, pero solo puedo basarme en el panel de control de esos.

¿Qué tan grande era el equipo que realmente trabajó en ello y ejecutó al final? Entonces, el equipo al principio era, creo, de ocho personas, incluido el líder técnico. Lo mantuvimos deliberadamente pequeño porque tenían que moverse rápido, y tenían que tomar decisiones, y creo que a veces cuando tienes múltiples equipos, puedes pasar más tiempo discutiendo cosas, y sabíamos que esto era muy, teníamos una fecha límite forzada, y acordaríamos el tipo de requisitos que querían, y queríamos movernos rápido, así que mantuvimos ese equipo bastante ágil desde ese punto, pero eso no se ha mantenido así, ahora. Ahora, se ha escalado a cuatro equipos a partir de eso, pero creo que comenzar pequeño y luego crecerlo y tomar esos aprendizajes en lugar de simplemente intentar lanzarlo, todo el negocio realmente, realmente, realmente funcionó, y especialmente cuando ahora tienes el tipo de conceptos AIDLC y poder probar eso en un equipo primero realmente funciona y ver cómo va.

Bien, muy bien. Gracias por la charla, Tim. Fue genial. Eso siempre es agradable. Mencionaste Amazon Q. ¿El equipo usó alguna otra herramienta de IA? ¿Eres prescriptivo sobre qué herramientas o modelos pueden usar los ingenieros? Entonces, en seguros y generalmente en CDL, tenemos muchas políticas que nos impiden usar cosas, así que tenemos un grupo de IA que yo y cualquiera dentro del negocio puede enviar una herramienta de su elección, pero tiene que pasar por cumplimiento. Sí, las cosas de AWS son fáciles porque ya están firmadas y selladas, pero tenemos cosas como Google Gemini, que me encanta para mi trabajo y encuentro esa más útil. Tienen acceso a algún nivel a chat GPT y otros, pero tenemos una lista de cosas aprobadas. Los diseñadores, por ejemplo, tienen Figma, así que pueden hacer todas las cosas de IA en eso, pero, sí, tenemos una lista de herramientas aprobadas que pueden usar. Es solo que nos gusta, para ser francos, aprovechar la asociación con AWS, así que obtenemos todo lo que ofrecen, lo tomamos e incorporamos, así que probablemente por eso es más maduro en ese espacio de AWS. Y luego en los hackathons y días de innovación, es lo mismo para el conjunto de herramientas o las personas pueden experimentar en esos días específicamente? Entonces, sí, cuando se trata de herramientas, todavía tienes que pasarlo por el proceso, si quieres, y lo que puedes obtener es como un estado de que estás investigando y luego solo tienes que tener cuidado con los datos que puedes poner, así que permitimos que eso suceda, es solo que tienes que hacer un poco de papeleo para terminarlo. Todos son realmente solidarios y se está volviendo mucho más fácil, hacer las preguntas sobre qué modelo fundamental es y si está usando Claude o Gemini, entonces se vuelve mucho más fácil para nosotros hacerlo. Así que es solo elegir esos, pero la empresa es receptiva a ello, es solo que tenemos que hacer nuestra debida diligencia. Sí, eso tiene sentido. Muy bien, ¿cómo le das al equipo espacio para aprender y adoptar estas prácticas frente a la presión que tenías para entregar? Realmente buena pregunta y creo que ha cambiado recientemente, así que tenemos cosas como los hackathons y los días de habilitación. También damos a todos, puede que no parezca mucho ahora, pero damos a las personas un 5% para hacer lo que quieran y la razón por la que eso puede parecer bajo es que recientemente nos hemos movido a un modelo de operador de producto donde usamos iniciativas para impulsar el trabajo y si estás haciendo aprendizaje como parte de esa iniciativa, simplemente cuenta para eso, así que realmente, es ilimitado. Es como, si necesitas hacer ese aprendizaje para lograr ese objetivo, puedes usar ese tiempo y no tienes que registrarlo en otro lugar, puedes simplemente ponerlo como parte de eso. Es solo un descubrimiento, ¿verdad? Es cómo vas a construir eso y todo, así que asustó a la gente al principio cuando lo redujimos de su tiempo del 10% o lo que sea, pero una vez que explicamos, mira, no, solo articúlalo como parte de la iniciativa y en realidad eso tuvo una ayuda secundaria. Ayuda con nuestros créditos fiscales de I+D, así que si estás en el Reino Unido en tecnología, probablemente estés reclamando esos, así que lo hizo realmente fácil de registrar porque es investigación, ¿verdad? Estás investigando las herramientas para hacer, así que sí, así es como lo hacemos. No tenemos un límite, pero obviamente, tratamos de estar muy enfocados en las cosas que intentamos lograr, así que son esas herramientas que crees que ayudarán.

Genial. Me gusta cómo básicamente permites que las personas sean responsables con su tiempo y tomen ese tiempo si lo necesitan. Sí, tomó algo de educación porque obviamente pensaron que se lo estábamos quitando al principio. Es como, no, vuelve a este punto de comunicación, ¿verdad? Dinos por qué quieres hacerlo y nadie se interpondrá en tu camino. Tenemos un CEO bastante activo que siempre está en chat GPT, ya sabes, como cuando sale una nueva función y la está presentando de vuelta y es como si sintieras la presión tú mismo como alguien en tecnología. Es como, bueno, tenemos que seguir... si él está haciendo eso, tenemos que hacerlo. Así que sí, es solo asegurarse de que las personas tengan esos objetivos.

Entendido. Genial. Déjame ubicar este. Muy bien. ¿Cómo integraste realmente el agente en tu pila tecnológica? ¿Cómo aseguraste que solo tuviera acceso a la información y procesos correctos y no expusiera datos que no debería? Ah, muy buena pregunta. Así que probablemente tengo la... otra charla que hizo nuestro arquitecto. Podría crear mucho más detalle, pero esencialmente... o el original, porque está evolucionando, es cuando comenzamos en marzo, tenía tres tipos de componentes. Tenía lo que llamamos la puerta de entrada de IA. Así que esos son todos tus gateways de API, etc. desde eso, cómo accedes, cómo autenticas, cómo sabes qué política va a... sabes, qué política va a estar adjunta. Teníamos la sala de máquinas de IA, que era el agente supervisor dentro de eso, y luego tenía esos subagentes. No puedo recordar en qué estábamos con la convención de nombres de eso. Hemos tenido agentes colaboradores y agentes de trabajo, pero sí, los tenía. Y luego la tercera capa que teníamos era la... teníamos una pila Lambda. Así que cada tipo de función de intención, eso es lo que manejaba, y eso aseguraba que iba al servicio correcto en el backend, y eso lo protegería desde ese punto de vista. Interesante.

Así que la protección de datos fue principalmente en la última parte que mencionaste.

Sí, y la sala de máquinas de IA. Sí, sí. Desde eso. Muy interesante. Veamos. Esta persona quiere ver resultados. Es increíble que el equipo haya hecho todas estas cosas, pero ¿cuál fue el impacto en el cliente al final? ¿Los encontraste usándolo y gustándoles, o hiciste algo que era demasiado avanzado para la base de usuarios que tenías? Realmente, muy buena pregunta. Así que podría pasar esta a comercial, realmente. Entonces, cuando se trata de los clientes, sí. Mira, los seguros y el tipo de empresa estereotipada, son adversos al riesgo. Correcto, seguros, ¿verdad? Así que hay mucho que hacer para que entiendan la IA. Así que nuestro CEO, y no mencionaré la empresa a la que fue, pero fue a una gran firma de seguros, y estaba hablando con su homólogo, y ni siquiera estaban usando chat GPT ni nada desde ese punto de vista, así que hay un gran punto educativo de nuestra parte. Sí, desde nuestro punto de vista de producción, no lo hemos puesto en vivo con el cliente en ese momento, pero eso está sucediendo, y solo está pasando por la debida diligencia porque los seguros tienen cosas como la FCA y todo, y realmente, realmente se enfocan en eso. Así que tenemos que ser pacientes cuando se trata de eso. Pero nuestra mentalidad como departamento de ingeniería es que siempre estamos listos. Tenemos que ser así. Es como si solo porque el lado comercial toma mucho tiempo, tenemos que estar listos para implementar. Y un muy buen ejemplo fue la semana pasada cuando el CEO tuvo una gran presentación para uno de nuestros clientes. Pudimos activar una de esas instancias de IA en una tarde y luego integrarla en nuestro portal de autoservicio para clientes para que podamos verlo. Así que para mí, así es como mostramos que podemos hacerlo. Realmente no estamos a cargo de la otra parte. Solo toma tiempo en nuestra industria, así que...

¿Cuánto pivotaste? Porque mencionaste que las pruebas de usuario son muy importantes. Lo haría tan pronto como puedas, pero luego me pregunto cuánto pivotaste a través de esas pruebas de usuario o cuánto pivotaste realmente después de que se puso en vivo? Mucho. Como en términos de tecnología, eso no lo afectó. Fue más sobre la incitación y hacer eso. Mira, no tenemos expertos en eso. Todos estamos aprendiendo como parte de eso. Pero sí, cada prueba significó que iteramos sobre eso y todavía lo estamos haciendo ahora. Lo que necesitamos es big data para probarlo y entender.

Primero, el hecho de que 600 empleados lo prueben, nos da cierta perspectiva, pero eso no son 60 millones de personas en el Reino Unido, ¿verdad? Y va a ser algo que evolucione continuamente. Y lo que intentamos hacer es permitir que nuestros clientes puedan entonces agregar sus propias guías a ello y todo a partir de eso. Pero sí, va a evolucionar y pivotar y pivotar y pivotar.

Sí, tiene sentido. Muy bien, entonces, pregunta final. ¿Qué estrategias pueden usar las organizaciones para fomentar una cultura psicológicamente segura donde los ingenieros realmente se sientan cómodos adoptando herramientas de IA y desarrollando nuevas competencias en IA? Deshazte del enfoque de la zanahoria y el palo. Así que obviamente, todos los accionistas, todos quieren que adoptemos IA desde ese punto porque queremos verlo. Pero lo primero que tienes que hacer es tener una conversación al respecto. Sabes, como qué ven ellos en el futuro de esto. Y si están planteando preocupaciones, no las ignores. No intentes, supongo, hacerles luz de gas. Como, trabajaremos en cómo podemos superar eso.

Así que algo importante para mí es que hablamos de que la IA hace mejoras, pero tienes que pensar en lo que la tecnología está ahí para hacer, es para mejorar la experiencia humana. Por eso estoy realmente interesado en centrarme en la experiencia del usuario de lo que estamos haciendo. Pero tienes que llevarlos en el viaje. Tienes que hablar con ellos. Recientemente realizamos una encuesta, ya sabes, en nuestros trimestrales donde hacemos preguntas al respecto e intentamos tomar esas ideas. Pienso en la comunicación y en cómo simplemente, ya sabes, ve y pasa un tiempo con el equipo, ve y habla con ellos y realmente entiende de qué están preocupados. Sabes, muchos trabajos, ¿verdad? Es algo importante.