La IA generativa está en todas partes. Los chatbots y los asistentes virtuales responden a los clientes, los modelos de lenguaje grandes (LLM) ayudan a crear publicaciones de blogs, videos virales e incluso a enseñar a los estudiantes. Pero el hecho de que esté muy extendida no significa que sea fácil de usar.  Muchas empresas tienen dificultades para adoptar la IA generativa debido a su complejidad técnica, sus altos costos, la escasez de talento necesario para trabajar con ella y problemas de escalabilidad, entre otros.  Para  , ingeniero fundador de la plataforma de inteligencia artificial sin código Gumloop, superar estos desafíos significa crear soluciones de inteligencia artificial que sean intuitivas, escalables y centradas en el usuario para que más personas puedan beneficiarse sin verse abrumadas por la tecnología.   Kaustav Das Sharma     La perspectiva global de Kaustav Das Sharma y su influencia en el desarrollo de la IA  La trayectoria profesional de Sharma estuvo marcada por una infancia en la que vivió mudándose por todo el mundo. Nació en Calcuta y vivió en ciudades como Milán, Dubái, Stavanger y Londres antes de trasladarse a Montreal para estudiar en la universidad.  Mudarse con tanta frecuencia le enseñó a adaptarse rápidamente y a conectarse con personas de todos los ámbitos de la vida, pero se dio cuenta de la enorme discrepancia en la calidad de vida entre los lugares donde vivía y donde había nacido.  Ser testigo de estas desigualdades a una edad temprana inspiró a Kaustav a marcar la diferencia. Dudando entre estudiar economía e ingeniería, finalmente eligió la ingeniería, no solo para construir cosas, sino para crear soluciones prácticas que faciliten la vida a los demás, especialmente a quienes no tienen acceso a los recursos.  Esta creencia de que el talento es universal, pero las oportunidades no, sigue guiando su trabajo. Desde su etapa en Amazon Web Services (AWS) hasta su función como primer ingeniero en Gumloop, Kaustav ha diseñado constantemente herramientas que facilitan la adopción de la IA, lo que da a más personas la oportunidad de crear e innovar.   Herramientas de inteligencia artificial de Kaustav para consultas de bases de datos más rápidas, aprendizaje personalizado y mejor atención médica  En AWS, Kaustav se enfrentó a un gran desafío durante el Aurora Hackathon: simplificar la forma en que los ingenieros escriben consultas de bases de datos. Aurora, una herramienta que ayuda a las organizaciones a gestionar datos como el seguimiento de ventas o el ajuste del almacenamiento, requería que los ingenieros utilizaran SQL (lenguaje de consulta estructurado), lo que puede resultar difícil para quienes no son expertos en bases de datos.  Por eso, Kaustav y su compañero de equipo crearon una herramienta de inteligencia artificial generativa que permitía a los usuarios describir sus necesidades de datos en un lenguaje sencillo y convertir esas descripciones en consultas SQL de manera automática. Trabajaron arduamente para que la herramienta fuera confiable, limpiando los datos que utilizaba y ajustando su precisión con comentarios y pruebas humanas.  En definitiva, la herramienta era fácil de usar, aceleraba la escritura de consultas y hacía que las tareas de bases de datos fueran más accesibles, incluso para Kaustav, que en ese momento tenía una experiencia limitada en SQL. Su trabajo ganó el hackathon y se convirtió en un recurso vital para el equipo.  Después de este éxito, Kaustav y su compañero de equipo Rahul, cofundador de Gumloop, cambiaron su enfoque a la educación, donde enfrentaron un tipo diferente de desafío.  Las clases tradicionales, en las que los estudiantes escuchan y toman notas, no han cambiado mucho en décadas. “Después de la COVID-19 y en la era móvil, los niños son hiperactivos, les cuesta concentrarse y las clases tradicionales no son efectivas para el aprendizaje”, explica Kaustav.  Para abordar esto, construyeron  , una herramienta que ayuda a los estudiantes a aprender de formas más interactivas. Los usuarios pueden cargar notas, libros de texto o presentaciones, y StudyGuru los convierte en cuestionarios, resúmenes y ayudas visuales. Además, su chatbot con inteligencia artificial responde preguntas y explica conceptos complejos.   EstudioGuru  Kaustav y Rahul abordaron luego un problema más cercano: lo difícil que es para las personas acceder a la atención de salud mental, incluso en países con muchos recursos. Descubrieron que la terapia a menudo parecía inalcanzable: demasiado cara, confusa o frustrante.  Para ayudar, crearon Therapai, una herramienta de inteligencia artificial diseñada para facilitar el proceso al permitir que los usuarios establezcan preferencias sobre el tipo de terapeuta que desean, ya sea alguien que los escuche o alguien más centrado en las soluciones. También cuenta con salvaguardas, como un consentimiento claro para el uso de datos y medidas de seguridad para conectar a los usuarios con proveedores de atención médica reales.  Aunque no pudieron desarrollar Therapai por completo debido a limitaciones de tiempo (Rahul estaba ocupado con YC y Kaustav estaba en AWS), el proyecto les enseñó mucho. Mostró la demanda de herramientas de IA que sean fáciles de usar y diseñadas teniendo en cuenta las necesidades del usuario.  Kaustav llevó estos conocimientos a su trabajo en Gumloop, donde continúa haciendo que la tecnología sea práctica, accesible y útil para los usuarios cotidianos.   Las cinco lecciones de Kaustav para una IA práctica y accesible  En Gumloop, Kaustav creó Gummie, un asistente virtual que funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana y responde preguntas y resuelve problemas de flujo de trabajo. Los usuarios pueden describir lo que necesitan en un lenguaje sencillo, como “resumir este documento y enviarlo por correo electrónico a mi equipo”, y Gummie se encarga del resto. Este enfoque ahorra tiempo y facilita la gestión de proyectos para las personas sin conocimientos técnicos.  Gummie ya ha hecho que Gumloop sea más fácil para los usuarios, acortando los tiempos de incorporación y reduciendo la atención al cliente manual. “Imagina que tu imaginación se hace realidad”, dice Kaustav. “Eso es lo que Gummie pretende lograr: convertir las ideas en acciones con IA”.  La creación de herramientas de inteligencia artificial generativa como Gummie, StudyGuru y Therapai le ha enseñado a Kaustav algunas lecciones importantes sobre cómo simplificar la tecnología para los usuarios cotidianos.  A continuación se presentan algunas de sus conclusiones más importantes:   Lección 1: Envíe rápidamente, repita y concéntrese en los usuarios primero  Al desarrollar un nuevo producto de IA, Kaustav cree que la clave es lanzar rápidamente un producto mínimo viable (MVP, por sus siglas en inglés), la versión más básica de un producto que tiene las características justas para que los primeros clientes puedan usarlo. El objetivo no es que todo sea perfecto de inmediato, sino poner algo en manos de los usuarios, recopilar comentarios y realizar mejoras basadas en el uso en el mundo real.   Lección 2: Adoptar principios clave desde el principio  Kaustav sugiere dos principios importantes para cualquier proyecto de IA nuevo: separar los distintos servicios en el código para que sea más fácil adaptarlos más adelante y evitar tomar decisiones que no se puedan deshacer. Si se actúa con rapidez y se toman decisiones que son reversibles, se mantiene la flexibilidad del equipo y se evitan los estancamientos a largo plazo.   Lección 3: Encuentra tu comunidad y muestra tu trabajo  La carrera de Kaustav despegó cuando él y Rahul comenzaron a conectarse con la comunidad de inteligencia artificial en general. Asistir a conferencias y compartir su trabajo no solo les proporcionó comentarios valiosos, sino que también les permitió conocer a personas que desempeñarían un papel clave en su futuro, como Max, que ahora es el director ejecutivo de Gumloop. "Rodearse de una comunidad de personas con ideas afines puede marcar la diferencia", dice Kaustav.   Lección 4: Piense en grande para generar un impacto global  Kaustav cree que es fácil quedarse estancado en soluciones pequeñas y de nicho, pero la verdadera innovación surge cuando se piensa en grande. El objetivo es crear productos de IA que puedan cambiar las industrias y tener un impacto duradero en una amplia gama de usuarios.   Lección 5: El papel de la retroalimentación en el diseño visionario  Los proyectos anteriores de Kaustav, como Therapai y StudyGuru, pusieron las necesidades de los usuarios en primer plano. Mientras trabajaba en estas herramientas, escuchar e implementar los comentarios de los usuarios le permitió desarrollarlas con un propósito práctico, sentando las bases para proyectos más ambiciosos como la democratización de la IA con Gumloop.   Eliminando el control de la IA generativa  Si bien muchas personas juegan con la IA generativa en su vida diaria, llevarla a una escala mayor todavía puede parecer algo que solo los expertos pueden lograr.  Afortunadamente, la amplia experiencia en ingeniería de Sharma y su formación única están ayudando a que esta tecnología sea más fácil de usar para todos, sin importar su origen o experiencia.  Kaustav Das Sharma prevé que Gumloop se convierta en una plataforma que transforme la forma en que las personas interactúan con la tecnología, convirtiendo flujos de trabajo complejos en procesos simples e intuitivos. Aspira a crear sistemas que permitan a los trabajadores de todas las industrias aprovechar la IA sin necesidad de conocimientos técnicos.  Para obtener más información sobre los últimos proyectos de Gummie y Kaustav, consulte su  y visitar  .   Linkedin   Bucle de goma

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Desarrollar una IA generativa para todos: lecciones de Kaustav Das Sharma y Gumloop

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