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Automatización de edificios que funciona: lecciones de MVP con LLM por Aparimeya Tanejapor@jonstojanmedia

Automatización de edificios que funciona: lecciones de MVP con LLM por Aparimeya Taneja

por Jon Stojan Media
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6 min read2024/12/22
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Demasiado Largo; Para Leer

Aparimeya Taneja, un ingeniero experimentado, analiza las lecciones de los MVP para la automatización escalable mediante LLM. Desde el equilibrio costo-valor hasta la adopción por parte de los usuarios y la optimización del sistema, comparte estrategias para optimizar los flujos de trabajo, mejorar la eficiencia y mejorar la adopción de la automatización en industrias como los seguros, la tecnología y más.
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Las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial (IA), seguirán cobrando importancia a medida que avance la década. Como resultado, las empresas están adoptando sistemas integrados que reducen las tareas domésticas que las personas enfrentan en el lugar de trabajo. Aparimeya Taneja , desarrollador y experto en ingeniería, ha dedicado su carrera a crear soluciones tanto a gran escala como en empresas emergentes. Basándose en su experiencia en DoorDash y Fulcrum Tech, destaca los desafíos y las oportunidades prácticas de escalar la automatización desde MVP hasta soluciones de agentes completamente implementadas.

Presentamos al experto en tecnología Aparimeya Taneja

Aparimeya Taneja

Aparimeya Taneja


En la escuela secundaria, Aparimeya demostró ser prometedor en las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, lo que lo llevó a seguir una carrera en ingeniería. Luego, Aparimeya comenzaría oficialmente su carrera de ingeniería después de graduarse anticipadamente de la Universidad de Duke. Poco después de completar sus estudios, se uniría a la nueva organización vertical de DoorDash como parte del equipo de experiencia de búsqueda.


Aparimeya pasaría un año en este equipo antes de pasar al nuevo equipo de aprendizaje automático (ML) de verticales, donde perfeccionó sus habilidades técnicas y contribuyó a un proyecto de automatización durante más de seis meses antes de pasar al nuevo equipo de catálogo de verticales durante otros seis meses.


Después de adquirir experiencia trabajando en una organización tan grande, se unió a Paraform, una startup enfocada en soluciones de reclutamiento para industrias como el desarrollo de software y los servicios financieros.


Luego se unió Fulcro Como ingeniero fundador, aplicó su experiencia en automatización a la industria de seguros. Fulcrum ofrece productos de inteligencia artificial seguros que permiten a las corredurías ampliar sus cuentas sin tener que contratar personal. La priorización de Aparimeya en soluciones de automatización ha respaldado el crecimiento continuo de la empresa tecnológica.

Creación de MVP para automatización con LLM

Durante su tiempo en DoorDash, Aparimeya dirigió los esfuerzos para desarrollar MVP para la automatización de tareas que se subcontrataban a BPO. Sus contribuciones le dieron la oportunidad de colaborar con el equipo de ML y automatización de la empresa. Vio el potencial de los LLM para automatizar el trabajo manual subcontratado en el que muchas organizaciones suelen gastar millones de dólares. DoorDash le permitió trabajar en proyectos impulsados por LLM para optimizar varios procesos comerciales.


Aparimeya fue el primer desarrollador de DoorDash en proponer el uso de la automatización para obtener ganancias. Mención notable Por sus esfuerzos. Mediante el uso de LLM, trabajó con un equipo de expertos con ideas afines para desarrollar el conocimiento de los productos para la empresa.


Su trabajo incluía la creación de sistemas de conocimiento de productos que mejoraron la personalización, la selección y el cumplimiento. Al abordar desafíos como los datos incompletos y el razonamiento inferencial, Aparimeya ayudó a optimizar las operaciones de DoorDash.


Si bien fue fundamental en muchos de estos proyectos, Aparimeya enfrentó muchos desafíos a la hora de sacar adelante los MVP en una organización grande como DoorDash. Después de esforzarse por crear soluciones de automatización para la empresa y trabajar en algunos MVP, se le pidió que regresara a los proyectos habituales.


Las limitaciones de una gran organización limitaron su capacidad para llevar a cabo estos proyectos hasta su finalización. Esto ayudó a Aparimeya a darse cuenta de que quería trabajar en una startup en etapa inicial, lo que lo llevó a pasarse a Fulcrum Tech, donde lidera proyectos con el personal técnico de la empresa.


En Fulcrum, comenzaron a surgir problemas como el manejo de datos, el entrenamiento de modelos y la escalabilidad. Estos problemas solían ser complejos y técnicamente desafiantes, incluso para un experto como Aparimeya. A pesar de estos obstáculos, trabajó incansablemente para automatizar los procesos manuales que afectan a los corredores, haciéndolos más adaptables y, al mismo tiempo, reduciendo los costos y el tiempo que toma realizar las tareas de horas a minutos.

Mejores prácticas para crear soluciones de automatización escalables

El trabajo de Aparimeya en DoorDash y Fulcrum ha potenciado los procesos comerciales a través de soluciones de automatización. Señala que escalar desde MVP a aplicaciones del mundo real permite a las empresas de corretaje equilibrar los costos, aumentar la eficiencia y mejorar la adopción por parte de los usuarios, lo que en última instancia agiliza sus flujos de trabajo.


Basándose en su experiencia, Aparimeya aboga por un enfoque estratégico para crear soluciones de automatización escalables. Las prácticas recomendadas para él incluyen:

Equilibrio entre el costo y el valor proporcionado

Según la experiencia de Aparimeya, las soluciones de automatización generalmente tienen un precio por resultado/producto para los clientes finales, por lo que es importante asegurarse de que el costo operativo de ejecutar automatizaciones no tenga una economía unitaria negativa.


El valor generado para su cliente es la diferencia entre lo que le habría costado en tiempo, calidad y gastos alcanzar el mismo resultado sin su automatización y con su solución. Por lo tanto, siempre debe tener una idea clara de cómo está creando valor para usted y sus clientes al desarrollar productos de IA.

Almacenamiento de datos no estructurados a gran escala

Aparimeya enfatiza que al pensar en el almacenamiento de datos, los objetos clave a resolver son:


  1. Sistemas de almacenamiento de datos robustos con redundancia e infraestructura para respaldar la escalabilidad. Esto garantiza que las empresas puedan acceder, proteger y recuperar información de forma segura. Los servicios SQL de nivel empresarial son una excelente solución para comenzar.


  2. Gráfico de conocimiento enriquecido para crear funciones y flujos de trabajo adicionales. Esto dependerá del dominio para el que esté creando soluciones y requiere una comprensión profunda de cómo sus usuarios realizan sus flujos de trabajo de forma manual en la actualidad. Por lo general, siempre es más útil extraer puntos de datos clave y almacenarlos de una manera que sea fácil de indexar en lugar de volcar todos los datos como objetos de almacenamiento o blobs JSON.

Evaluación de la adopción por parte de los usuarios

A lo largo de su trabajo, Aparimeya reconoció que la adopción por parte de los usuarios era otro componente fundamental para implementar con éxito cualquier proceso automatizado. Las iniciativas como los programas de capacitación son esenciales para dotar a los usuarios de la capacidad de operar procesos actualizados con confianza y podrían promover aún más la funcionalidad de las soluciones de automatización. Las empresas pueden equilibrar la adopción por parte de los usuarios recopilando comentarios y personalizando las interfaces de usuario en consecuencia, al tiempo que integran potencialmente aplicaciones de terceros. En el caso de Fulcrum, Aparimeya y su equipo se integran directamente con el AMS (sistema de gestión de agencias) de sus clientes.


Otra forma efectiva de acceder cuantitativamente a la participación del usuario es a través de la telemetría mediante su aplicación que registra las sesiones de usuario, así como también generar estadísticas de uso para observar tendencias en el uso a lo largo del tiempo a medida que lanza más funciones.

Manteniendo la velocidad

Si bien los sistemas de automatización pueden optimizar los procesos de trabajo, suelen ser propensos a la sobrecarga y, debido a la falta de visibilidad, pueden parecer lentos para los usuarios finales. Por lo tanto, es importante intentar paralelizar tantas tareas como sea posible en las automatizaciones de extremo a extremo y utilizar colas sólidas para gestionar trabajos de larga duración. También puede aumentar la velocidad reduciendo el trabajo duplicado y aprovisionando más recursos.


Aparimeya cree en diseñar una arquitectura de aplicaciones tal que el cuello de botella del sistema no esté en ningún punto crítico y que los recursos no estén inactivos ni siempre sobrecargados.

Observando y optimizando

Los sistemas de automatización requieren una supervisión constante para garantizar que todos los procesos funcionen como se espera. La supervisión de los flujos de trabajo automatizados puede permitir a las empresas identificar fácilmente los componentes que son un cuello de botella para todo el proceso, así como conocer el estado de todos los microservicios en un momento determinado. Cuando una empresa supervisa el rendimiento de su sistema con regularidad, puede desarrollar formas de optimizar los procesos de automatización a largo plazo.


Aparimeya sostiene que este tipo de supervisión también debería extenderse al resultado final que ven los usuarios, de modo que siempre se esté iterando sobre la experiencia del usuario.

Ciclo de retroalimentación del producto

El lanzamiento de funciones y automatizaciones es solo la mitad de lo que una buena plataforma de soluciones debe hacer. Cada vez que se lanza una nueva función o flujo de trabajo, además de las pruebas internas, se debe implementar primero entre usuarios seleccionados. Luego, se deben recopilar comentarios detallados de este grupo piloto sobre la base de los cuales se deben mejorar las iteraciones futuras. Es importante mantener la hoja de ruta del producto, pero siempre se deben tener en cuenta los comentarios de los usuarios al decidir qué es lo más importante en lo que se debe trabajar.

Consejos de Aparimeya Taneja para los ingenieros que ingresan al campo de la automatización

Aparimeya Taneja anima a los futuros ingenieros a desarrollar una base sólida en informática o ingeniería a medida que se adentran en el mundo de la tecnología de automatización. Destaca que unas sólidas habilidades de programación y desarrollo de software pueden mejorar enormemente el éxito. La familiaridad con el dominio de lo que se va a automatizar también es esencial, ya que ese conocimiento le ayudará a ofrecer soluciones profundamente técnicas que aportan mucho más valor que un simple bot de chat.


Además de las habilidades técnicas, los ingenieros deben priorizar el diseño de la interfaz de usuario (UI) y la experiencia de usuario (UX) al crear soluciones de automatización. Garantizar la accesibilidad y la facilidad de uso puede mejorar la eficacia y la adopción de estas herramientas. Aparimeya también destaca la importancia del pensamiento creativo a la hora de implementar sistemas de automatización para maximizar su potencial.


De cara al futuro, Aparimeya Taneja prevé un futuro en el que la automatización se integre perfectamente en los procesos empresariales, reduciendo las tareas repetitivas para los trabajadores humanos. Al compartir su experiencia, espera convertir la automatización en una práctica estándar en todas las industrias en el futuro.

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