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cómo el Big Data puede salvar al planeta

Cómo el Big Data puede salvar al planeta - Christian Peña

Christian Peña Lemu

Founder

Tuvimos una conversación con Christian Peña, Cofundador y CTO de Lemu la startup chilena de conservación ambiental con Big Data. Charlamos sobre cómo construir a largo plazo, principios y alcances del Big Data, y cómo hacer más humana la cultura remota de tu empresa.

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Transcript

Artemio: Hola, ¿qué tal? Bienvenidos a todos a Cuando El Río Suena, el podcast en el que invitamos a expertos y profesionales del mundo de la tecnología y de la innovación para que compartan con nosotros sus mejores insights y consejos en esta carrera tan turbulenta y, al mismo tiempo, con tanta incertidumbre que es construir un negocio saludable de internet.

El día de hoy me acompaña mi socio Rodrigo Salmerón, como ya es costumbre, ¿cómo estás, Ro?

Rodrigo: ¿Qué tal? Muy bien.

Artemio: Qué bueno, qué gusto. Y nuestro invitado, Christian Peña, ¿cómo estás, Christian? ¿Desde dónde te estás conectando?

Christian: Hola, buenas. Yo estoy en Santiago de Chile en este momento. Muchas gracias por la invitación.

¿Cuál es el pitch de elevador de Lemu?

Artemio: Es un gustazo tenerte por acá, la verdad, todo lo que tienes ahí echado a andar con Odd y Lemu, que son las empresas de las que Christian es cofundador y CTO, nos tiene muy emocionados esta charla. Lo que tú tienes echado a andar en estas startups son bichos raros muy interesantes, entonces también estamos emocionados de este lado.

Para tener a todos en la misma página, ¿por qué no empezamos con que nos cuentes el pitch de elevador tanto de Odd como de Lemu?

Christian: Perfecto. Voy a partir aclarando que nosotros hace un año partimos con Lemu y, justo antes, éramos Odd Industries, como industrias raras, una empresa rara, así nos definimos desde el principio. De ahí, el último año pasamos a Lemu y, lo que ha pasado, es que el producto se comió a la empresa, entonces ahora estamos pasándonos más a Lemu y, de igual modo, te puedo contar porque está muy relacionado, es el mismo equipo que pivoteó hacia una causa que vimos que era mucho más noble y con recursos que nos permiten avanzar tranquilamente.

Artemio: Primero fue Odd, ahí se incubó Lemu, y luego Lemu se comió a Odd, ¿eso es lo que nos estás diciendo?

Christian: La historia más bien es que estaba Odd trabajando con imágenes y haciendo procesamiento de imágenes para la industria buscando, a través del análisis de imágenes en particular, poder extraer KPIs que les permitan mejorar la productividad, seguridad, y esto para industrias donde la construcción o la minería, donde ese tipo de cosas todavía no son frecuentes, no como en el retail que ya se hace desde hace tiempo. En eso estábamos cuando vino pandemia y se cerró un poco eso y se empezó a dificultar para nosotros también, estábamos con un capital inicial, pero lo que estábamos haciendo era muy potente. En eso llegó una buena oferta irrechazable de Forestal Arauco en la que nos dijeron “vénganse a trabajar con nosotros, usen esa tecnología junto con la tecnología que nosotros hemos desarrollado internamente y apuntemos a resolver crisis ambientales, apuntemos a tratar de usar la tecnología para apoyar soluciones en pro de tener un mejor planeta”. Entonces claro, frente a esa invitación y en las condiciones en las que estábamos en ese momento, fue inevitable no embarcarnos.

Pero, como les decía, es el mismo equipo haciendo cosas similares pero a una escala mucho mayor y con un propósito mucho más loable y en eso estamos. Con Odd hacíamos estos análisis de imágenes en industrias poco modernizadas y ahora en Lemu estamos aplicando ese análisis de imágenes desde otra perspectiva, desde las estrellas, digamos, de imágenes satelitales, nos pasamos un poco de la tierra al cielo, y estamos haciendo lo que estamos haciendo. Básicamente es tratar de conectar la naturaleza en línea y permitir que todos actuemos para revertir la crisis ambiental pero con un impacto verificado.

Para ello estamos construyendo una plataforma que, a través de datos confiables de distintas entidades, ya sean públicas o privadas, podemos ir visualizando el estado actual de la Tierra y luego, sobre esta plataforma, empezar a conectar a las distintas entidades que están contribuyendo a generar soluciones, por ejemplo los proyectos de conservación, y esto conectarlo con personas o instituciones que quieran actuar en mejorar toda esta crisis y los conectamos de tal manera que las personas o las entidades pueden construir agregando nuevos datos a la plataforma o invirtiendo a las soluciones que tenemos dentro de ella. Eso es un poco el pitch más formado. Pero la idea es que, con la tecnología que hemos desarrollado a través de análisis de imágenes más la recolección de distintas fuentes, la idea es que podamos ver el impacto que tienen las inversiones en conservación en particular, que es nuestro primer foco.

Artemio: Sí es un poco algo de lo que yo entendí cuando vi su website, que es muy lindo, de hecho, nosotros siempre nos fijamos mucho en eso al ser un estudios de interfaces y se nos hizo bien bonito su sitio, pero, sin duda, era una propuesta, dentro de todo, compleja y difícil de terminar de amarrar dónde está todo.

Lo que yo entendía, y ya con esto que me cuentas, era que hay una labor de capturar estas imágenes o este estado de la Tierra y traerlo a internet y, una vez que está esto en línea, se puede medir muy bien el impacto que tiene el preservar, como ahorita decías, y también se puede medir muy bien el impacto negativo que tiene no preservar y explotar la Tierra. Hasta ahí creo que vamos bien, ya me corregirás si me pierdo.

Después, lo que yo entendí por su página, era que medían muy bien este impacto pero desde un sentido un poco más capitalista-financiero, como que esto es lo que está aportando la Tierra en materia de productos y servicios a la humanidad y, ante ese valor, era que empezaba a haber una relación de gente que quería preservar haciendo inversiones y ahí es un poco donde nosotros nos perdimos. Si desde ahí nos puedes agarrar de la mano y llevar del otro lado del puente, sería fantástico.

Christian: Es porque empleamos, pensadamente, la palabra inversión, suena un poco raro esto de que estás invirtiendo en la Tierra y estás valorizando, pero usamos el concepto de inversión, que fue un debate en el interior del equipo, por las mismas implicaciones que tenía, porque uno liga la inversión a que voy a recibir un retorno financiero luego, pero acá estamos invirtiendo más bien en preservar la Tierra y que de vuelta nos trae agua más pura, nos trae espacios, un bosque donde hay naturaleza, donde crece la biodiversidad, entonces empleamos el concepto de inversión porque no creemos que poner recursos en la Tierra sea algo que no renta, al revés, es algo que nos renta a todos.

No obstante esto, cuando estamos invirtiendo en que crezca un bosque, también se puede capitalizar de alguna manera a través de esto en unos bonos de carbono, pero no quisimos entrar ahí, quisimos hacerlo mucho más grande pensando que no es solamente poner más árboles para atrapar más carbono, sino es también que crezcan más seres en esos bosques y que no solamente sean bosques, sino también otros organismos que tienen que existir en la Tierra para que la Tierra siga siendo viable para que vivamos ahí, estamos pensando las soluciones que estamos tratando de proponer.

Rodrigo: Claro, así es mucho más claro porque había muchos mecanismos que no terminábamos de entender como cómo funciona el retorno, si están conectando inversores con proyectos de conservación, pero ahora que lo pones así tiene mucho más sentido. El retorno para todos son estos servicios que nos da la naturaleza en un sentido un poco más romántico.

Christian: Claro, exactamente, no podemos ponerle un valor económico a todas las cosas.

¿Quién es Christian Peña, CTO de Lemu? ¿Qué hace todos los días?

Rodrigo: Y, Christian, en tu labor dentro de Lemu, Odd, como CTO, ¿qué es lo que haces todos los días? ¿Cómo se ve un día normal?

Christian: Mis días, a pesar de que trabajamos remoto, son bastantes normales. En general, tenemos una jornada designada. Suelo ir a dejar a mi hijo al colegio, recorro la ciudad de regreso y, cuando vuelvo, mi día parte laboralmente con la human daily, que es una junta de media hora en la que conversamos un poco de la vida, alguien cuenta sus cosas y después empezamos a revisar las tareas del día, pero todo en un ambiente en el que podamos comunicarnos también porque ya no tenemos el cafecito que teníamos antes en la oficina, esto es un poco este espacio de comunicación un poquito más allá del trabajo donde nos enteramos también de cómo estamos para el día, no solamente de las tareas que hay que hacer, sino cómo estamos anímicamente, es importante saber si alguien está enfermo.

En mi día tengo ordenadas mis tareas en que los lunes y martes tengo coordinación con los equipos porque en mi cargo tengo que estar coordinado con el equipo de Producto, de Estrategia de la empresa, para poder llevar todo eso hacia el equipo que estoy liderando. Luego, en las tardes, por lo general sigo haciendo tareas de programador, diseñando soluciones, soy el primer desarrollador que tuvo Odd haciendo front y back y todo lo que era necesario y he ido saliendo de ahí y ahora me toca tener más reuniones, ahora estoy tratando de llegar al 80%-20% de 80% de coordinar equipo y estar preparando documentos, presentaciones y eso para comunicar y soportar técnicamente y emocionalmente al resto del equipo, y el resto del tiempo es para programar y meterme en eso, entonces me dejo algunas tareas para poder investigar algo, probar alguna tecnología, pero no es la primera línea de desarrollo, sino más bien como haciendo algunas cosas para no olvidar ese lado que me gusta mucho.

Rodrigo: Irse saliendo del craft luego pesa porque es la razón de que estuvieras ahí.

Artemio: Aunque también es curiosa esta transición normal de pasar una década de tu vida, 15 o 25 años haciendo el craft y después es un decrecimiento de energía o de percepción del tiempo que uno tiene disponible que empieza a inclinarse al poder delegar cosas, a que no todo caiga sobre tus hombros en la construcción per se de la cosa y pensar un poco más estratégico, que es en lo que dedicas tus lunes y martes.

¿Cuál es la visión de Lemu? ¿Cómo quieren impactar a futuro en proyectos de conservación?

Artemio: Tocando este tema estratégico, que siempre o se ve al próximo Q, a dos años o fantasear a 10 años, nos preguntábamos ¿cuál es la visión a largo plazo de Lemu y cómo creen que va a impactar en proyectos de conservación? ¿Hacia dónde va este barco?

Christian: Esto es un barco que está pensado a cinco, 10 años o más. Va a sonar fuerte pero es que estamos tratando de salvar la Tierra, literalmente, buscando soluciones que la puedan impactar y las soluciones no pasan de un día para otro, más bien crecen de un día para otro, lo que hagamos ahora va a impactar en 10, 100 o mil años adelante. Es algo de largo aliento y así lo pensamos.

Hace un año que mi equipo de tecnología empezó con la nueva solución. Nos ha tocado aprender a trabajar con imágenes satelitales, aunque teníamos cierta experiencia, no era lo mismo estar todo el día haciendo eso, entonces fue aprender a trabajar con otro tipo de imágenes, con otros volúmenes de datos. Y también imaginar el producto, hemos tenido la fortuna de poder decidir el producto que queremos hacer. Nuestros nuevos directores nos dieron lineamientos y, con la tecnología que ya veníamos desarrollando, ahora lo que estamos haciendo es ver por la tecnología, probar la tecnología y empezar a proponer soluciones entonces lo que decimos de impactar en los proyectos de conservación es un primer modelo que estamos desarrollando, viendo dónde podemos hacer cosas con nuestra tecnología e ir mirando el impacto que está generando al poner los recursos ahí y mostrar, darle más transparencia al proceso.

Y, por otro lado, en nuestra definición, nosotros estamos haciendo una plataforma. Montamos un modelo de negocio alrededor de la conservación pero nuestro core es una plataforma que permite mostrar múltiples modelos de negocios encima. Esta plataforma es la que se encarga de recopilar toda esta data, procesarla, meterle algoritmo, entenderla, masajearla y pasarla a todas las personas del mundo para que puedan entender el impacto que tienen sus acciones y poder entender también cómo podemos ir mejorándola y entender que cierto bicho es importante para que pasen ciertas cosas entonces cuando lo vayas a matar, entonces no lo matas porque es parte de un ecosistema.

Queremos llegar tan lejos como eso, como tener un Atlas donde van a estar todas las especies del mundo interconectadas para que todo el mundo sepa que el Sahara alimenta al Amazonas. El Sahara, el desierto, es tan importante como el Amazonas para la vida humana. Y esas cosas tienen que están en algún lado porque son para entender cómo funciona el mundo, esa es nuestra labor, eso es a lo que estamos apuntando y, sobre eso, obviamente somos una empresa que tiene que poder rentar, tiene que poder mantenerse. Tenemos que buscar estos modelos que nos permiten ir manteniendo esto vivo, eso es el gran desafío.

Artemio: Sí, y me los puedo imaginar muy fácilmente en una sesión de brainstorming llegando ideas que van de todo tipo: relaciones con gobiernos y corporativos, iniciativas de educación, crowdfunding, todo. Realmente está muy abierto.

Christian: Todo de manera ordenada, no lo vamos a hacer todo al tiro, vamos paso a paso. La torta se come por pedacitos.

Artemio: Pero sí se puede dar un fenómeno de cadenas de negocios, en lo que se monta un servicio se está pensando el que sigue, que no necesariamente está relacionado al core del primer servicio que se hizo, pero ustedes tienen toda esta plataforma. De hecho, hasta ahorita que mencionabas todo esto, Christian, terminó de cuajar el Atlas virtual, este gran libro con el que todos crecimos que tiene todas las especies, tipos de fauna, ecosistemas y demás, ahora tenerlo en línea y a disposición de todo este tipo de iniciativas que tienen este norte se vuelve muy interesante.

¿Por qué necesita Lemu almacenarse en tecnología Blockchain?

Rodrigo: Christian, vimos que estos análisis que hacen de bosques particulares o de áreas verdes naturales con cierta restricción geográfica, ya que terminan de hacer un análisis de una unidad de datos, la meten al Blockchain y la almacenan de esa forma. Nos dio mucha curiosidad, ¿qué es lo que están buscando aquí? ¿Por qué tiene que ser inmutable esta data? ¿Por qué se tiene que capturar de esta forma? ¿Cuál es la necesidad de esta seguridad?

Christian: La pregunta del inversor y la pregunta del Blockchain son las que nosotros más hemos discutido porque sabemos que pasa esto y está bien, es parte de nuestra declaración. Cuando queremos medir un impacto verificado, cuando lo bajamos a algo concreto, estamos pensando en algún índice que nos permite ir viendo qué pasa. La manera más sencilla sería como un indicador que se va moviendo y vas viendo que se va moviendo el indicador entonces la Tierra está mejor, es lo más simple que podemos contar y que sería de común lectura para todo el mundo, Estamos tratando de llegar a eso, pero eso no es fácil porque nosotros hemos estado investigando y hay líneas de investigación que están en eso pero mezclan ciertos datos, KPIs, dicen que el agua es importante, que la biodiversidad es importante, la captura de carbono es importante; son como pilares que se van formando, pero hay que ir un poco más allá, como que esto te aporta recreación, esto aporta madera para poder construir. Entonces tenemos que poder llegar a este índice y ese índice nos va a tomar años porque además queremos que esté avalado por la comunidad, que se escriban papers al respecto, que tenga validez, para que podamos compartirlo con todos y decir “miren, con esto podemos medir nuestro impacto y cómo están las cosas”, también cuando no hacemos algo, también lo vamos a estar midiendo. Entonces es para tener, como humanidad, algo que nos permita medir eso.

Esto no lo puede decidir Lemu porque sería hacer trampa, podríamos ponerle mejor valor a cierta zona y ya, pero no podemos hacerlo. En algún momento esto tiene que salir de nuestras manos y vemos que una forma de hacerlo es usar Blockchain en el sentido de una DAO, de una organización autónoma descentralizada donde los miembros de la comunidad pueden votar cuándo se cambia cierto valor o no. Queremos llegar hasta allá, como que el índice sea algo que la comunidad pueda mantener para que siga siendo válido para todos y no dependas de una organización u otra.

También hemos pensado en llevar las bases de datos descentralizadas, pero no es el caso ahora, pero no descuidamos, no desconectamos de lo que los Blockchain nos pueden ofrecer sobre lo que nosotros estamos haciendo. También se podría montar sobre esta plataforma que hablábamos, modelos de negocios que usen los Blockchain para poder intercambiar. Eso puede ser posible, por eso les decía que la plataforma permite hacer distintas cosas como lo estamos pensando, pero el caso particular del uso de Blockchain más concreto sería en este Lemu Índex, que le llamamos, que después se puede llamar de otra forma si la comunidad lo quiere.

Artemio: Para toda la gente que no sepa qué es un DAO, estas siglas significan una decentralized autonomous organization, una organización descentralizada y autónoma, es un nuevo tipo de organización que pone sobre la mesa lo que hoy la Web3 trae a internet. Básicamente es como una comunidad de Reddit, estos chat rooms donde la gente comparte alrededor de un mismo interés, que este interés puede ser de cualquier tipo, puede ser música, ecología, negocios, inversiones, pueden ser arreglar tu cuarto, tu casa, plantas, literalmente todo. Básicamente, la premisa es reunir a gente con un mismo interés y mediante tecnología Blockchain y código, sentar las bases que deciden cómo opera esa organización y, en vez de tener una estructura piramidal en donde la C-Suite decide todo y el resto de la organización acata esa dirección estratégica, realmente surgen un buen de nuevos paradigmas respecto a votaciones entre todos, crowdfunding, retribuciones por aportaciones que hayas hecho tú al DAO, son muy preciosas porque todo esto corre en una Blockchain. Realmente es un tema muy extenso para que se los resuma en un minuto, pero creo que estos son los puntos más importantes que tienen que entender y, si a ustedes les late, busquen en YouTube y hay muchísimos videos que lo van a explicar mejor que yo.

¿Cuál es uno de los casos que ha resuelto Lemu con su tecnología?

Artemio: Christian, también teníamos la duda de si nos podrías contar un caso de estudio de Odd o tal vez ahorita que ya están más concentrados en Lemu, ¿algún problema que hayan resuelto desde esta perspectiva que tienen de procesar muchísimos datos?

Rodrigo: Nos llamó mucho la atención cuando mencionaste estas industrias que están un poco atrás en la digitalización de sus sensores, procesos y toda esta data que pueden jalar de su día a día, pero pensábamos en qué le puede pasar a una constructora que se pueda medir de una forma no estructurada y después analizarlo.

Christian: El caso que les quería contar tenía que ver con eso porque en Lemu partimos hace un año y estamos buscando desarrollar esos casos de estudio. Lo que les puedo contar, que viene de la experiencia de haber trabajado un poco en lo que tú dices de agarrando datos desestructurados, como lo es una imagen, y transformarlo en datos estructurados que sería como un modelo de datos dentro de una tabla. ¿Cómo hacemos ese traspaso? En nuestro caso lo hacemos con deep learning, pusimos cámaras de seguridad sin ninguna prestación adicional en los puntos estratégicos del lugar, por ejemplo, arriba de una torre, para poder medir o poder ver un espacio de trabajo. En este espacio de trabajo, un caso que hicimos fue ver los colores de los cascos, en las construcciones chilenas identifican a qué tipo de trabajo hacen, si es el eléctrico, el que pone el concreto, etcétera. La idea era poder mapear dónde están trabajando cada uno de esos trabajadores con el color del casco y un algoritmo entrenado para ello y transformar esa data en un KPI de productividad donde vamos recolectando que a tal hora hay tantos de casco rojo, verde o azul, hora por hora, minuto por minuto lo hacíamos, y luego esa data se transforma en que casco rojo, que era tal tipo, esta persona tiene que trabajar en esta zona y además, durante la jornada lo vimos tanto rato, entonces está un 80% trabajando en esta zona. Pasamos de una imagen de una cámara de seguridad a un dato que está en un registro de productividad por tipos de cuadrilla de trabajo. Esto era sin identificar a las personas, es con una cámara posicionada para no ver los rostros. Y estos datos los entregamos para que terminen siendo un indicador. Es un ejemplo de caso, y esto era con deep learning, que nosotros veníamos desarrollando esta tecnología desde hacía tiempo.

Rodrigo: Qué impresionante porque, además, este tipo de tecnologías tienen la ventaja de abaratar los costos muchísimo porque no son sensores, no hay que conectar cosas a internet, eso está fantástico, no habíamos terminado de entender si ponían un montón de sensores que empezaban a captar data muy específica de cada una de estas industrias, pero esto que nos cuentas está fantástico.

Artemio: Y parece que su expertise es en esta identificación de imágenes y video, y es muy accesible porque hoy todo mundo tiene una cámara en su celular, es realmente un tipo de tecnología más asequible. Es mucho más asequible poner una cámara de seguridad que ponerle un sensor a todos los cascos, por ejemplo.

Y esto que nos cuentas me recuerda mucho a una herramienta que me topé hace poco. Era una herramienta de análisis de comportamiento de empleados. Lo que hace esta app es que, también mediante deep learning, va aprendiendo los comportamientos de las personas al trabajar y al relacionarse con Slack, con su herramienta core, su software o lo que se usa en la empresa, y empieza a detectar patrones de cuando hay alguien que está trabajando en la madrugada, está trabajando a deshoras o ciertos comportamientos que detonan que la salud mental de esa persona podría no estar en los parámetros que uno quiere para sus empleados para que estén con una sonrisa y motivados, y esta herramienta está al servicio de quien sea que la contrate pero mientras más usuarios tiene, más va aprendiendo de este tipo de patrones y mejor se va haciendo en detectar todos estos comportamientos.

Christian: Exactamente, ese es el punto, que, mientras más datos tienes, mejor funciona tu algoritmo. En nuestro caso, el poner una cámara de seguridad que saca fotos cada minuto es mucha información. Eran millones de imágenes que nos llegaban diariamente y que nos permitían ir entrenando y mejorando los algoritmos más rápidamente. Llegamos a implementar un pipeline completo, desde que entraban imágenes y unos comandos y terminaba saliendo una base de datos nueva y entrenada que podía subir la producción. Nos preocupamos en hacer todo el ciclo porque queríamos abarcar a distintas industrias haciendo lo mismo, entonces optimizábamos al tener una plataforma que ya estaba lista y sólo era entrenarla para casos de uso en específico. En esto nos pillaron cuando cambiamos de rubro pero podemos reutilizar todo lo que hacíamos antes. Ahora no son imágenes de cámaras, sino que son imágenes satelitales que entran a un pipeline que también se puede entrenar y terminan saliendo algunos datos nuevos e interesantes que mostrar.

Artemio: Me encanta. Siempre que hablo o toco este tema de tecnología que aprende por sí misma y va mejorando conforme el tiempo y mientras más data recolecta me hace ser muy optimista respecto a esta visión de que, tal vez en algún futuro, las tareas que hagamos los humanos serán meramente creativas y dejaremos atrás todo aquello que es repetitivo en manos de las computadoras que son mejores que nosotros recolectando datos y no cruzándoseles el cable con este tipo de cosas.

¿Cuáles son los errores más comunes al trabajar con Big Data?

Rodrigo: Queríamos preguntarte al respecto de consejos un poco más específicos de esta rama de la tecnología a la que te dedicas, ¿cuáles son los errores más comunes que suceden cuando la gente está trabajando con Big Data? ¿Dónde es donde meten el pie?

Christian: Se me ocurren dos cosas. Una es que uno tiende a tratar de resolver todas las herramientas con la herramienta que maneja. Digo, si estás trabajando con Big Data, quieres aplicarlo a todo, y ahí hay que tener un poco de cuidado, no todo es para todo. A veces uno está buscando una solución mucho más grande que la que los usuarios normalmente necesitan. Me ha pasado que hago inmensos trabajos de análisis de datos y después me dicen “no, a mí con el promedio me bastaba”. Ahí un problema es que no leímos bien lo que quería el cliente, pero también porque queríamos mostrarle más de lo que nosotros hacemos, ir un poco más allá. Pero a veces los usuarios, sobre todo usuarios de construcción, minería, no quieren ir tan más allá porque es mucho y en realidad lo que quieren es algo chiquitito, hay que tener cuidado con eso.

Y lo otro es que hay que saber bien cuál pregunta uno le hace a los datos, tiene muchos datos a su disposición y, de repente, de donde uno hace la consulta, puede ser que los datos tengan sesgo en el resultado final, entonces hay que tener mucho cuidado en cómo se hacen las preguntas a los datos para que el resultado no contenga un sesgo o contenga un sesgo esperado, es entender bien los datos, explorarlos un poco, es clave para poder sacar conclusiones. Al final es cómo uno les hace preguntas tratando de encontrar respuestas que permitan explicarse, y eso hay que tenerlo súper claro cuando hay que encontrar el problema, antes de meter las manos en el código, lo primero es echarse atrás y empezar a pensar qué problema estoy resolviendo y, de ahí, tratar de buscar la solución y la implementación

Artemio: Qué delicado porque es este tema de que no hay ningún software que es realmente neutral, siempre carga con un sesgo cultural de la persona que lo escribe y del equipo que está detrás de él.

Siempre vuelvo a este caso en el que Facebook o Instagram tenía un algoritmo que favorecía a gente de tez blanca en la detección de imágenes para etiquetar a la gente en Facebook, reconocía mucho mejor a gente que era de tez blanca y no era necesariamente un tema racial de Facebook hacia el mundo, sencillamente era que, como todo eso se probó en el Silicon Valley que está lleno de gente blanca, no hubo esta oportunidad de probar siendo mucho más diversos. Y eso es algo que tal vez tú en el momento no te das cuenta, hasta que ya la tecnología está corriendo, y te das cuenta de que estas preguntas que son tan determinantes no las planteaste desde todos los puntos que se pueden plantear y realmente son muchísimos los ángulos que se pueden abordar.

¿Cómo funciona la estructuración de datos no estructurados?

Artemio: Christian, ¿nos podrías dar un 101 de cómo funciona la estructuración de datos no estructurados?

Christian: Como les contaba antes, básicamente cuando hablamos de datos no estructurados, refiriéndonos a imágenes, videos o audios, de eso, aplicando algoritmo, es traer patrones que extraigan datos de ahí. Como en el ejemplo anterior, si tengo una imagen donde puedo ver cascos, hago un algoritmo que encuentre esos cascos y eso termina transformándose en datos de una tabla, en datos estructurados que dice “de casco rojo hubo cinco personas a tal hora y en tal lugar”, ahí hacemos la transición de un dato no estructurado, como es una imagen, a un dato estructurado como una tabla y entre medio hay un algoritmo que no siempre es un deep learning, puede ser cualquier algoritmo que puede encontrar un patrón en esta imagen, video, audio u otro dato de un sensor y transformarlo en un dato que puede ir en una tabla.

Rodrigo: Ahora que mencionas video, audio, fotografías, ¿están usando LiDAR como parte de su proceso de análisis de Lemu? Esto no estaba en la lista pero me llama mucho la atención cómo se diferencia analizar este tipo de datos un poco más espacial, es una tecnología muy diferente, el formato en el que se consume es drásticamente diferente a estos tres que mencionabas.

Christian: Es otro mundo pero no tan lejos del mundo anterior. Al final son datos con una matriz mucho más grande, es mucho más costoso procesarla pero se pueden usar los mismos algoritmos, pero modificados, de inteligencia artificial, de deep learning y de machine learning, se pueden usar igual, sólo que hay que tener capas antes para poder pre procesar estos datos y trabajarlos de a poco. Nosotros heredamos muchos datos de LiDAR de nuestro nuevo socio, como dos millones de hectáreas de bosques escaneados con LiDAR de última tecnología. No es factible llevar LiDAR a todos lados, pero con eso podemos entrenar modelos que puedan predecir volúmenes basados en imágenes planas, es un poco por ahí, estamos jugando con eso y hay desafíos, son datos mucho más grandes, terabytes de información que hay que mover de un lado a otro y procesar, pero los algoritmos existen ya, hasta algoritmos que permiten hacer trabajos sobre eso. Eso que no es muy común, hay mucho desarrollo detrás para poder trabajar con ello.

Rodrigo: Me llamaba mucho la atención porque estaba pensando en dónde guardan toda esta información y demás, pero ya que me dices que están preparados para manejar este tipo de data me hace más sentido que estén procesando este tipo de información mucho más densa.

Artemio: A mí me da mucha risa el dato de que estamos hablando de estas cosas tan fantásticas, tan revolucionarias a nivel tecnológico, a nivel propuesta de resolver un problema justo un año después de que se rompió el récord de inversión en quién te podía llevar tus Doritos más rápido a tu puerta en servicios de última milla. Realmente es muy random todo lo que está pasando al mismo tiempo.

¿Qué aprendizajes comparte Christian para gestionar un equipo en modalidad remota?

Artemio: Sabemos que ustedes son una empresa remota, ¿qué aprendizajes puedes compartir con nuestra comunidad sobre gestionar un equipo en esta modalidad? Nosotros nacimos remotos, ya teníamos todo, pero a mucha gente los agarró en curva y, hasta el día de hoy, siguen tratando de adaptarse en cómo crear una empresa saludable o remota, ¿podrías compartirnos respecto a eso algún aprendizaje?

Rodrigo: Ya nos diste un tip importante que es este human daily donde entendemos que le ponen atención especial a este tema de la cultura, entonces estoy seguro que va a ser una respuesta interesante.

Christian: Nosotros nos transformamos en una empresa remota a partir de la pandemia, antes tuvimos un entrenamiento de trabajo remoto porque en octubre de 2019 hubo un estallido social que paralizó al país y nosotros, por precaución, dijimos “somos una empresa digital, podemos movernos a remoto y trabajar un par de meses en remoto”, y funcionó todo normal salvo las cosas en las que había que ir a instalar cámaras y esas cosas, pero el equipo se movía. Entonces fue primero el entrenamiento y después, cuando ya vino la pandemia un poco más dura, la empresa se transformó a remota y no volvimos más y no vamos a volver más, ya dejamos de tener oficina. Durante la pandemia nos preguntamos para qué rentar una oficina para 30 personas si nadie la va a usar y decidimos mejor con eso podíamos seguir pagando el sueldo y estirando un poquito más, así que se acaba la oficina y el CEO y fundador se fue a vivir al sur, uno de los socios, Pablo González, se fue también al sur de Chile, así que se empezó a distribuir y también desde siempre teníamos la idea de una empresa global, remota y distribuida. Se nos adelantó el asunto pero ha funcionado.

Llevo 18 años, casi 20 años, ya trabajando y de esos me pasé 16 o 17 años años en un cuarto con audífonos programando y haciendo de todo y, cuando hacíamos la transición, fue necesario que alguien tomara el liderazgo del área porque ya éramos muchos y necesitábamos coordinar que las tareas se hicieran correctamente, que un equipo que está haciendo investigación esté enlazado con el equipo que está haciendo producto. Nos empezaron a salir esas cosas y ese fue en el momento. Yo siempre había dejado un poco de lado esa parte porque me gusta mucho lo técnico, pero también empecé a descubrir que tenía algunas habilidades para poder liderar un equipo, sobre todo habiendo estado adentro y pudiendo ser un buen soporte técnico, que es una de mis labores el ser soporte técnico de mi equipo, no solamente estar en las reuniones discutiendo la parte técnica y la parte estratégica.

Una de las cosas que a mí me motivó, aunque suene raro, es que al empezar a relacionarte con las personas por pantallas, de repente se te olvida que son personas las que están al otro lado de la pantalla, y que están trabajando en su casa y tienen, a veces, a los hijos dando vueltas, o que esas personas a veces amanecen malhumoradas. Empezar a pensar que el otro lado de la pantalla tiene otro ser humano y que, en el caso de la pandemia, en Santiago, Chile fue bastante dura, fueron meses encerrados en los que había que pedir permiso para salir a comprar, tuvimos especial cuidado en eso y de ahí salieron las human dailies. Había siempre una parte del equipo que decía “hagámosla corta, que sea lo menos posible para poder irnos a trabajar”, y yo empecé a tratar de alargar las reuniones y había algunas ocasiones en las que me seguía y en un momento fue como “ya, chicos. Hagamos esto, esto nos va a funcionar”, y funcionó. Es un espacio agradable en la mañana para partir con energía, y a veces no partimos con energía porque ninguno de los miembros está energizado pero estamos ahí acompañándonos, viendo cómo está el otro y eso es lo importante.

Entonces, nosotros como cultura, nuestro primer pilar es ser amable, ser respetuosos, son los pilares de la empresa. Nosotros pensamos, así como somos. Esto de Odd Industries no era raro, raro era porque queremos hacer las cosas de otra manera, en todo sentido. Y en este sentido de la cultura de la empresa, es fundamental el preocuparnos de eso, es súper importante y, además, cuando te das cuenta de que del otro lado de la pantalla hay una persona que sabe, que se apasiona por lo que hace y que, de pronto, esa persona está haciendo cosas muy tarde y le digo “¿por qué estás a la 1am con esto? ¿Por qué estás trabajando tan tarde? Tienes que cuidarte”. Esto es una carrera de largo aliento y queremos estar mucho rato trabajando con las personas que trabajamos porque nos preocupamos de hacer un equipo que esté bien armado, que las personas estén todos los días contentas con lo que hacen.

El también poder decirle “por favor, tranquilo, no trabajes más de la cuenta”, porque esta carrera es larga y los maratones se ganan teniendo resistencia. Tener todos esos ángulos ayuda tenerlos en mente al decirle a la otra persona del otro lado de la pantalla, aunque se vea plana, es una persona que tiene sus sentimientos y que también tiene y quiere aportar algo a la empresa. Hay que darles espacio de poder expresarse, de poder proponer soluciones, poder crecer junto con nosotros profesionalmente. Y esto, claro, si bien no es propio del trabajo remoto, debería ser siempre, pero cuando estás en remoto es más difícil porque, por ejemplo, a mí me pasó una vez al principio que salí de una reunión, me paré y me fui porque estaba como observador en una reunión y lo tenía en la pantalla, era como estar viendo una película y se me olvidó. Pero no puede pasar esto, hay otras personas del otro lado, eso es lo que les puedo decir de la experiencia que tenía en los últimos dos años que tenemos trabajando de esta manera

Artemio: Yo creo firmemente que en el momento en el que tu empresa no representa ya una oportunidad de crecimiento para sus empleados o no representa un paso sólido en cual sea que sea el propósito de la empresa, habiendo empresas que hoy son tan ambiciosas en temas de salvar al planeta o de resolver problemas que son muy críticos, donde mucha gente empatiza más con el problema en cuestión que incluso con el nombre de la gente que está en la C-Suite o si está muy bonita la marca.

Pero en el momento en el que cualquiera que esas dos se pierde, realmente a ningún empleado le va interesar seguir en el equipo, incluso por más respeto y con una relación tan sólida como la que se puede dar cuando un empleado llega y crece en una empresa y le agarra este cariño del lugar donde aprendió y se formó, se echó un clavado en cual sea que sea el craft que ahí desarrolló, incluso así, en el momento en el que la empresa deja de empujar el propósito o deja de representar una oportunidad de crecimiento para estas personas, siento yo que estás ya en riesgo de perder a tus empleados más valiosos, sobre todo hoy que hay tantas opciones para poder subsistir allá afuera, si tienes un conocimiento técnico o incluso cualquiera, particularmente este ecosistema en el que estamos, donde, además, el talento está bien difícil de conseguir, de reclutar y de retener.

¿Qué recursos y herramientas recomienda Christian para trabajar con cantidades masivas de datos?

Rodrigo: Tenemos una comunidad de Discord donde intentamos compartirnos recursos y apoyarnos entre todos los emprendedores de Latinoamérica. En particular, nos gusta preguntarle a nuestros invitados sobre recursos que podamos compartirles ahí, en este canal. Dado tu craft, queremos preguntarte sobre Big Data. ¿Qué recursos nos podrías recomendar? ¿A qué foros nos recomiendas entrar, qué tipos de canales seguir?

Artemio: Documentales, podcasts, lo que sea.

Christian: La verdad es que no estoy siguiendo lo que está pasando con Big Data en este momento, el mundo se me amplió un poco. Donde estamos enfocados es en trabajar con bases de datos naturales, donde hay datos valiosos y disponibles, como Google Earth Engine, donde tienen más de 40 años de datos satelitales de distintos tipos, del clima, una mega base de datos disponible con información muy valiosa para las cosas que estamos haciendo nosotros, esa es una de nuestras principales fuentes de datos, y es un compendio de datos de NASA, de gobierno, de otras entidades, los tienen disponibles, ordenados y estructurados, esos son datos geoespaciales, es una muy buena fuente de datos.

También estamos trabajando consciencia ciudadana y uno de los proyectos grandes que hay es iNaturalist, que es un proyecto de recolección de data de personas que avistaron lugares, que van a sacar una foto de un pajarito tal y lo suben, y así va quedando como referencia todos los puntos donde se vio esa especie. Esto es súper relevante para hacer seguimiento de biodiversidad, está sesgado porque sólo pasa en lugares como Europa, en Asia casi no hay ninguno, pero son datos que están disponibles.

Otra buena fuente es una plataforma que hace un compendio de datos de biodiversidad de todas clases, como iNaturalist, que es una aplicación pero también están los datos de otros países que aportan su información de biodiversidad.

Por otro lado, de herramientas, nosotros siempre nos hemos planteado que queremos hacer por la vía fácil lo de desarrollo y consumimos servicios, tenemos ocho años trabajando con Google Cloud, desde que había muy pocos usuarios hasta ahora que ya es un poco más masivo y ahí hay mega bases de datos donde puedes procesar terabytes de información y descubrir resultados en pocos minutos. Está también toda la suite para manejo de IA, que ahora se llama Vertex, para poder montar modelos y probarlos. Para hacer pipelines usamos Dataflow, que también es una herramienta que te soluciona el problema de instalar, de no tener tu instancia, y hecho de una manera más sencilla usando consolas, como nosotros usamos toda nuestra plataforma en Google Cloud, usamos Terraform, que es una herramienta para poder mantener esa estructura como código, entonces escribimos cuántas instancias queremos de qué cosas y de esa manera nos aliviamos de mucha carga de trabajo. Como todo lo llevamos a código y todo está sobre montado, en el código hacemos muchas cosas. Desde el código hacemos la aplicación y termina en el App Store. Vamos usando ese tipo de herramientas que son muy útiles, les puedo ir nombrando varias herramientas para que vean las posibilidades que hay y que vean que muchas veces son herramientas que no tienen costo y tienen hosting, almacenamiento, storage, tiene todo lo necesario para hacer una aplicación, darle seguimiento a la aplicación, con una parte donde quedan los errores de la aplicación, el performance, puedes hacer testing, hay un montón de servicios disponibles para hacer tu aplicación. Les cuento un poco del stack que tenemos que es un poco más general de las cosas que estamos usando en este momento.

Rodrigo: Está fantástico, Christian, para las personas técnicas que nos escuchan que quieren armar una startup que se dedique o que toque Big Data de alguna forma ya les acabas de dar un manual de cómo montar una plataforma del tamaño de la tuya, que están procesando volúmenes de data inmensos.

Artemio: Y cómo ahorrarse un chorro de pasos con esta simplificación que ustedes tienen desde su filosofía de equipo de no nos metamos el pie, no nos metamos en problemas, utilicemos estas cosas que ya están aquí, que son muy poderosas y muy convenientes.

¿Cuáles son los retos más grandes a los que se enfrenta Christian y Lemu en los próximos años?

Artemio: Christian, estamos llegando a la última pregunta del programa. Antes que nada, muchas gracias por tu tiempo y por venir a este espacio. Esta es una pregunta que siempre hacemos. Antes los retos que enfrenta Lemu y tú como su CTO en los próximos años, ¿qué te quita el sueño?

Christian: Les he hablado del gran desafío que tenemos por delante y lo vamos a hacer de a poquitito pero estamos con eso y yo juego un poco con esto de salvar al mundo, y que realmente nos creamos que estamos haciendo eso y que tengamos un gran capital detrás. Pero es como tratar de aportar algo y ahí es donde me gustaría y es donde quizá me quita más el sueño, es efectivamente aportar algo, que efectivamente pasen cosas que, efectivamente, lo que estamos proponiendo, la comunidad lo acepte; o que, efectivamente, empiecen a correr más recursos, financiar más lugares de conservación de naturaleza. Cuando eso pase, creo que voy a poder dormir un poco más tranquilo.

Y, por otro lado, por mi lado más personal, es ser capaz de ser el líder que necesita la empresa para poder hacerlo. También es un poco si seré capaz de poder tener un equipo que sí o sí va a ser global, va a estar distribuido, que en un momento pensamos que vamos a tener un equipo remoto y vamos a tener que hacer soporte 24/7, entonces una parte del equipo va a estar en Europa y la otra parte va a estar en África quizá.

Cuando empiecen a pasar esas cosas y yo como líder del equipo técnico, eso es algo que me quita más el sueño, es como una gran responsabilidad de que, si estamos en esta celda de poder ir y tratar de resolver algo tan importante, que ojalá que eso no se diluya por no haberlo hecho bien. Y, además de todo eso, poder mantener una buena cultura y una buena empresa, no solamente poder resolver el problema, sino también que lo que estamos construyendo sea sólido, que estamos construyendo una buena empresa que está haciendo buenas cosas, y eso está en nuestras manos, en el equipo no estoy solo, afortunadamente somos un equipo los que estamos en eso.

Artemio: Genial, Christian, yo creo que esta humildad de sentir que sí la armaré, no la armaré pero ahí vamos sin freno hacia la causa, creo que realmente muchas veces es un factor que necesitan todos los líderes porque, en el momento en el que tú crees que ya tienes todo bajo control o en el momento en el que te crees capaz de realmente dominar todo, por sencilla que parezca la tarea o por titánica que parezca el objetivo que estás buscando, como es el caso de Lemu, realmente creo que es con esa actitud con la que se construyen grandes cosas, entonces qué emocionante será ver hacia dónde van ustedes conforme avanza el tiempo.

Llegamos al final de este capítulo, espero que todos lo hayan disfrutado así como nosotros, les recuerdo que en cuandoelriosuena.com pueden encontrar el call to action a la newsletter de este programa y recibir una notificación cada que saquemos un capítulo si ustedes se suscriben a esta newsletter.

De igual forma, les recuerdo que pueden encontrarnos en LinkedIn e Instagram como @acueductostudio. Vámonos a seguir construyendo, muchas gracias por escuchar.

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