La experiencia de compra del usuario cambiará de manera significativa en los próximos años, de la mano de la Inteligencia Artificial y la realidad aumentada. Daniel Moisset no tiene dudas al respecto. Este ingeniero cordobés, académico y cofundador de la startup Machinalis se ha especializado en el desarrollo de soluciones en el campo del e-commerce. Este trabajo sostenido le valió a Machinalis el reconocimiento de Mercado Libre, que acaba de anunciar la adquisición de la firma cordobesa de software, especializada en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Fundada en 2009, Machinalis creció junto a la incubadora FaMAF de la Universidad Nacional de Córdoba y se convirtió en una de las más grandes de América Latina en su rubro. Machinalis proveía servicios al gigante de e-commerce desde 2014 y entre otras soluciones, desarrolló la posibilidad de que el usuario encuentre lo que necesita a través de un algoritmo que usa huellas de compradores especializados y la aplica a otros usuarios. En otras palabras, es la responsable de que cuando alguien compra un taladro, el sistema le ofrezca las mechas y otros accesorios que el usuario podría necesitar sin haberlo considerado.

El equipo de Machinalis, integrado por sesenta profesionales, acaba de mudarse a las oficinas de Mercado Libre y ahora está dedicado al desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial de nivel mundial, como el complejo sistema de recomendaciones, personalización y prevención de fraude de la compañía.

El campo del e-commerce ha evolucionado en los últimos años ¿Qué se entiende por e-commerce hoy y cómo es que la Inteligencia Artificial puede potenciar las transacciones digitales?

La venta online es esencialmente hacer transacciones comerciales de objetos, pasajes, servicios, etc, pero mediado por tecnología, ya sea un sitio web o una aplicación móvil. El término e-commerce se refería solo a la situación online pero hoy eso quedó viejo, lo que está apareciendo ahora es un rango de cosas donde lo online y lo presencial se empiezan a fundir y entremezclar. Empieza a haber modelos mixtos, negocios con posibilidades híbridas.

Todo esto empieza a aparecer cuando en todas las transacciones se puede hacer un seguimiento mucho más preciso de los datos, de lo que está pasando, cómo está comprando la gente, las revisiones que hace.

Las herramientas de Machine Learning e Inteligencia Artificial permiten tomar decisiones útiles para el negocio, permiten mejorar las experiencias del comprador y del vendedor.

En casi 10 años de existencia desde Machinalis han acompañado los cambios de la tecnología en el campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. ¿Cómo se ha vivido toda esa revolución desde la cocina de la startup?

Para nosotros ha sido una carrera linda. Empezamos incubados en la Universidad Nacional de Córdoba y éramos una empresa de tecnología general, pero teníamos la oficina al lado del departamento de Inteligencia Artificial de la universidad y empezamos a conversar, tomar proyectos juntos, ayudarlos y luego incorporar expertos en esta área.

Desde el 2012 cuando la Inteligencia Artificial no era un tema tan común empezamos a trabajar esta área, que es muy desafiante porque está en un cambio permanente: lo que hacés, seis meses más tarde es viejo, hay que estar cambiando siempre.

Machinalis ya era proveedor de Mercado Libre, y desde allí trabajaron en algunas soluciones importantes que hicieron una diferencia en la empresa. ¿Cómo fue esa primera experiencia con Mercado Libre?

Trabajamos hace varios años para Mercado Libre en decenas de problemas diferentes y cada uno con su propia solución: hemos trabajado en los envíos, en cómo optimizar cuando un vendedor pone muchas cosas en la caja, achicar el tamaño de las compras para aprovechar mejor el uso del correo, recomendar a los usuarios artículos relacionados al que compran; también hemos trabajado en cuestiones relacionadas con los pagos, identificación de fraude, en la moderación para detectar cuando los vendedores están violando condiciones de servicio. Hay muchas oportunidades para contribuir con la Inteligencia Artificial, que es una de las cosas divertidas de trabajar en esto.

¿Te preocupa el sesgo dentro de las recomendaciones a los compradores?

Es un problema complicado, siempre estamos atentos y es algo a lo que hay que prestarle atención todo el tiempo. Hay muchos sesgos en los que se puede caer, y pueden tener un impacto negativo en los usuarios, en los negocios, en los resultados que obtenés, o simplemente inducir a error aunque no se perjudique a nadie.

Los datos provienen de personas, las personas tienen preferencias y hay que tratar de darse cuenta cuándo eso es un problema. Se hacen muchos análisis estadísticos para intentar minimizar los lugares donde hay sesgo, y además se toman muchas métricas posteriores para detectar si un modelo tiene sesgos. A veces se descubre que lo tiene y hay que corregir y limpiar los datos. Pero es un problema de la estadística en general, y lo que estamos haciendo es una disciplina estadística.

¿Cómo impacta el blockchain en la industria del e-commerce?

Honestamente soy bastante descreyente de muchas de las cosas que hay alrededor del blockchain. Blockchain es una tecnología súper interesante desde el punto de vista teórico-matemático, y algunos problemas como el de dinero distribuido lo resuelve muy bien. Por eso bitcoin ha sido tan exitoso. Pero hay muchas cosas en las que la gente está tratando de aplicar blockchain y que para mí no tiene tanto impacto porque hay otras soluciones más simples que son igualmente buenas.

Blockchain es una base de datos distribuida donde tenés muchos actores que no tiene confianza entre sí, entonces para movimientos de dinero es útil. En el caso de comercio en una misma plataforma todas las transacciones están centralizadas, entonces tenés un actor de confianza que regula las cosas. Podría tener sentido blockchain en algunas aplicaciones que se están investigando como supplay chain, la cadena de provisión entre el productor al consumidor, porque en ese caso sí hay varios actores independientes con algunas cuestiones de confianza para validar. Pero esto no va a ser de las cosas más visibles del impacto de la tecnología en el día a día de lo que es comercio. No va a ser una revolución.

¿Cómo visualizas el futuro del e-commerce? ¿Qué puede estar sucediendo en 5 o 10 años?

Me imagino que habrá experiencias integradas para todo este proceso de compra. Ahora pasás de la computadora al celular, o vas a un negocio a mirar un producto, lo cargás en tu celular y pasás a tu computadora para comprarlo luego. En el futuro vas a ir a un negocio a comprar un sofá y te vas a poner lentes de realidad aumentada y vas a poder ver cómo queda ese sillón en el living de tu casa. Y entonces vas a poder empezar y terminar la experiencia de compra en cualquier lado. Tenés tanto el negocio físico donde ves y tocas las cosas, la parte online donde podes interactuar con los clientes, la parte móvil donde lo podés hacer desde cualquier lado y ahora se está desarrollando la parte de la realidad aumentada que es algo nuevo que va a tener bastante impacto.

Y cada una de esas experiencias brinda distintas cosas. Es un desafío hacer que eso funcione bien y que sea cómodo y práctico para el usuario; pero sin dudas comprar cosas va a ser una experiencia completamente distinta para el usuario.

¿Cómo ha sido el primer mes de trabajo en la órbita de Mercado Libre?

Tenemos un equipo de 60 personas. Mercado Libre se acercó a Machinalis hace un tiempo, y veían en nosotros la capacidad de resolver estos problemas, no solo el know-how y la gente, sino la forma de trabajo, la forma de organizarnos como equipo, la cultura de la empresa, que es muy horizontal y muy abierta.

Ahora hay muchos cambios operativos, nos estamos mudando a sus oficinas, pero la forma de trabajar por proyectos la estamos manteniendo y los equipos de trabajo también. La parte administrativa cambia pero la parte de construcción de soluciones nos ha permitido funcionar bastante parecido a lo que hacíamos antes, dentro de un contexto nuevo.

Antes, como proveedores, veíamos la puntita del iceberg, y ahora estamos metido bajo el agua con todo el panorama, todos los datos, todos los problemas, para elegir en cuál podemos aportar valor. Se abren un montón de posibilidades, problemas nuevos, en un contexto donde antes hacías un prototipo para un grupito, ahora estamos armando esto que va a llegar a 10 millones de usuarios. Son problemas muchos más desafiantes y con mucho más impacto, y eso nos entusiasma mucho.

¿Cómo está el desarrollo de esta industria en América Latina, cómo ves la región en este sentido?

Emprender es difícil en cualquier lado del planeta. En Argentina uno tiene bastantes trabas extra. Machinalis se formó con autoinversión, lo que íbamos ganando lo invertíamos. No tuvimos inversores externos. Es muy difícil si no estás en los círculos correctos con los amigos correctos, vemos en otros lugares que eso es más fácil. Las partes administrativas, impositivas son en general complicadas en Argentina. Es muy difícil planificar a futuro porque las reglas van cambiando. Nosotros trabajamos mucho para exportación y las reglas sobre entrar y sacar dinero al exterior fueron cambiando una docena de veces mientras lo estábamos haciendo y tratar de ajustarse a eso mientras sos una empresa chica es muy difícil. En administración teníamos a una sola persona y había que sumarle muchos problemas. Hay un montón de acciones que son, en general, buenas y bien intencionadas para promover esta tipo de industria, pero no funcionan bien. Una vez pedimos unos fondos al ministerio de Industria para trabajar en un proyecto. Hicimos la presentación que fue algo complicado para un negocio chico y nos salió, pero el fondo se liberaba luego de un año, y dentro de una startup el proyecto lo tenías que empezar en forma urgente. Ese tipo de cosas que son poco eficientes te demoran como startup, sobre todo si empezás a competir, en otro lugares esas cosas están pulidas y más lubricadas.

Por otra parte, algo que tiene que ver con el crecimiento de la Inteligencia Artificial, es la educación. Se podría buscar formas de que la academia y la industria se junten para trabajar juntos en proyectos para que la gente de la academia entienda cuáles son las problemáticas que se están desarrollando ahora. Tener una currícula vieja te impide formar los profesionales que están faltando.