Estamos encantados de dar la bienvenida a Yuri Misnik, Chief Technology Officer de inDrive, para una conversación sobre el escalado de la tecnología, la innovación de la IA y la construcción de una organización de ingeniería débil y fuerte. En inDrive, Yuri supervisa a los equipos de ingeniería, inteligencia artificial y datos de la compañía a medida que la plataforma evoluciona de un servicio líder de alojamiento de pasajeros a una superapp completa.En esta entrevista, exploramos lo que le energiza en esta etapa de transformación en inDrive, cómo la tecnología está influyendo en la trayectoria de la empresa, y los principios de liderazgo que guían su enfoque para la ingeniería lean pero impactante. ¡Felicitaciones por tu reciente nombramiento como CTO en InDrive!¿Qué es lo que más te emociona de los principales equipos de ingeniería, IA y datos en una etapa tan transformadora para la empresa? Lo que más me emociona es la combinación de escala y crecimiento en un negocio muy centrado en el cliente y orientado al propósito.No sólo somos grandes en términos de clientes y conductores, estamos expandiendo a una superapp, construyendo verticales de supermercados y cambiando a dominios adyacentes. La segunda parte es la oportunidad de construir algo moderno por diseño: el uso de la IA (en un sentido amplio) en todas partes hace que las cosas sean mejores y más rápidas, nos ayuda a servir a los clientes de manera eficiente y permanecer relevantes para sus necesidades. 2) InDrive se ha escalado de una aplicación de transporte a una “superapp” completa. ¿Cómo ve la tecnología impulsando esta próxima fase de diversificación? Para una super aplicación, lo más importante es permanecer relevante para las necesidades de los clientes todo el tiempo y la capacidad de integrar no solo nuestros propios negocios, sino también socios.Queremos construir una aplicación y una plataforma que satisfaga las necesidades cotidianas - movilidad, comestibles, y más - y para hacer eso bien, tiene que ser consistentemente relevante para cada persona y flexible para integrar múltiples negocios a ritmo. La relevancia está impulsada por los datos, la analítica, la IA y el aprendizaje automático: extraer lo que realmente importa para un cliente específico y hacer que la experiencia siempre sea personalizada, lo que llamamos un “segmento de uno”. La integración, por otro lado, está impulsada por una robusta plataforma API-first bien diseñada que es simple de entender, operar y mantener. 3) Has mencionado liderar una transformación de la IA que re-arquitecta el precio, la seguridad y el soporte a través de flujos de trabajo de agentes. A nivel técnico, comienza con la construcción de las plataformas adecuadas: lagos de datos, tuberías de datos, capas de calidad de datos y la infraestructura de gestión de modelos que permite el uso avanzado de ML. Y uno de los imperativos de hoy es tener una capa semántica completa que permita escenarios modernos de IA, especialmente generativos y agentes. También tenemos la intención de no construir todo desde cero, sino de utilizar sólidos bloques de construcción del mercado -por ejemplo, combinar AWS SageMaker con las capacidades de Databricks- y elegir lo que es mejor para impulsar nuestra ventaja. A nivel cultural, se trata de aprender cómo hacer que la IA funcione para nosotros como empresa.Estamos desplegando diferentes agentes internamente, observando cómo funcionan y aprendiendo lo que necesitamos cambiar en nuestros procesos y datos para hacer que esos agentes sean verdaderamente útiles.A lo largo del tiempo, también vamos a introducir más agentes para clientes, conductores, proveedores, lo que cambia los patrones de interacción hacia interfaces realmente asistidas por conversación, a través de chat o voz.Los agentes pueden convertirse en útiles para todos en nuestro ecosistema: ayudarles a tomar mejores decisiones, encontrar las mejores ofertas y optimizar cómo utilizan la plataforma. 4) InDrive siempre se ha orgullado de la equidad y la transparencia en los precios. ¿Cómo se adapta la IA a esa filosofía sin introducir prejuicios? Ya usamos el aprendizaje automático en los modelos de oferta y demanda para asegurarnos de que tenemos la cantidad correcta de coches en la carretera y podemos adaptarnos a la demanda del cliente. La clave es ser cuidadosos con los datos que seleccionamos y cómo entrenamos los modelos, asegurándonos de que los optimizamos para los beneficios de nuestros clientes, no para el beneficio. También posicionamos deliberadamente la IA avanzada y los agentes como una recomendación y ayudante, no como un último tomador de decisiones de caja negra. En nuestro modelo de transporte, el precio se basa fundamentalmente en la negociación entre el cliente y el conductor. Los modelos pueden recomendar un rango óptimo para ayudar al acuerdo a suceder más rápido y con mayor fluidez, pero estamos explícitos de que el control y la decisión final permanecen con nuestros clientes y conductores. 5) Usted comparte “hacer más con menos recursos” como un principio guía. ¿Cuáles son sus marcos o filosofías para construir equipos de ingeniería lean pero de alto rendimiento? Estamos muy deliberados en utilizar nuestros recursos de manera eficiente y agregar más sólo si absolutamente lo necesitamos: miramos de cerca lo que hacen los equipos y cuál es su carga de trabajo real, optimizamos constantemente nuestro uso de la nube y nuestras arquitecturas para el costo. También priorizamos la senioridad y el poder de decisión en los equipos: menos “roles de clipboard”, más personas que pueden tomar decisiones y ejecutar rápidamente. Hemos construido una plataforma de devops muy efectiva para que nuestros equipos lo utilicen en AWS, que es nuestro proveedor global de nube. Nos permite automatizar completamente todas las tareas de rutina para la provisión y gestión del entorno, la implementación, las pruebas y el despliegue de características más amplias.También usamos el autoscaling de manera eficiente para asegurarnos de que siempre tenemos la cantidad óptima de recursos para servir nuestras cargas de trabajo y los equipos están cada vez más recibiendo responsabilidad por las prácticas de finops que utilizan. Otra herramienta importante es la automatización y los agentes de IA en áreas que añaden menos diferenciación, por ejemplo, soporte de documentación, pruebas, análisis de requisitos.Estamos comenzando a introducir agentes de IA para ayudar a crear más pruebas con menos personas y reducir la sobrecarga manual. Esto no se refiere solo a la eficiencia: la automatización mejora la resiliencia, la robustez y la calidad al reducir los errores. 6) Muchas empresas de tecnología se enfrentan al desafío de equilibrar la velocidad de la innovación con la disciplina EBITDA. No hay una respuesta universal, pero para nosotros algunos principios importan. Somos nativos de la nube —toda nuestra infraestructura se ejecuta en la nube, principalmente AWS y Google Cloud— y dependemos en gran medida de la automatización ajustada para que nuestra capacidad de infraestructura siempre coincida con la demanda. También optimizamos continuamente.Tenemos equipos de plataforma fuertes, pero también impulsamos la propiedad de costes en los equipos de productos introduciendo prácticas FinOps: dando a los equipos una visibilidad clara de lo que cuestan las cosas: costo por viaje, costo por transacción, incluso costo por llamada de base de datos. 7) Construir una organización de ingeniería de clase mundial requiere no sólo sistemas, sino cultura. ¿Cómo está cultivando un sentido de propiedad y propósito entre los equipos distribuidos? Mucho se reduce a la comunicación y alineamiento: unir a las personas (incluso virtualmente), compartir objetivos comunes y mantener a todos conectados con el propósito, la estrategia y el contexto compartido. Estructuralmente, nos basamos en equipos de productos interfuncionales construidos en torno a resultados compartidos, con objetivos claros y una fuerte propiedad.También tenemos la suerte de que incluso cuando están remotos, muchos equipos operan dentro de zonas horarias similares, lo que hace que la colaboración sea más fácil.Y intentamos mantener a los equipos pequeños y flexibles, porque los equipos más pequeños se comunican mejor y pueden mantenerse alineados con objetivos compartidos de manera más natural. 8) Después de haber liderado la tecnología en grandes organizaciones como Microsoft, AWS, HSBC, National Australia Bank, y ahora InDrive, ¿qué lecciones clave de liderazgo te han atrapado en todas las industrias? Las lecciones más grandes no son específicas de la industria. En primer lugar, solo puedes ser un líder eficaz si realmente te importas: de los clientes, de tu negocio, de tu equipo y, en última instancia, de las opciones tecnológicas. En segundo lugar, el liderazgo no se trata de tomar todas las decisiones; se trata de permitir a otros ser las mejores versiones de sí mismos y tomar buenas decisiones de forma consistente; también se trata de alinear la organización con objetivos compartidos, eliminar los bloqueadores y practicar el liderazgo de los siervos, proporcionando herramientas, contexto y autonomía en lugar de convertirse en una barrera. En tercer lugar, necesitas una misión clara, una visión y un propósito compartido, no solo “estrategia”, sino los principios básicos en los que construyes la tecnología, la organización y las capacidades de las personas. 9) ¿Cómo usted personalmente permanece en el terreno y continúa aprendiendo en medio del ritmo de la interrupción de la IA? Utilizo mi red y lo que veo a través de lugares como LinkedIn, Reddit y algunos de los blogs que leo regularmente para mantenerse amplio y entender el contexto de lo que está sucediendo en la industria, y luego voy a profundizar en los temas que importan. También paso mucho tiempo leyendo -prefiero los libros sobre los vídeos- y trato de leer sobre algo nuevo para mí cada día, incluso si es solo por 15 minutos. 10) Si revisamos esta conversación en tres años, ¿cómo espera que se vea la historia de tecnología de InDrive, tanto en términos de alcance global como de innovación ética? En tres años, me encantaría decir que somos una empresa que ha tenido un impacto significativo en combatir la injusticia y crear oportunidades para las personas y las comunidades a través de la tecnología y a través de los negocios capacitados por la tecnología que nosotros y nuestros socios ejecutamos: turismo, comestibles y más allá. También quiero que tengamos un equipo de tecnología muy capacitado que sea reconocido en todo el mundo por su innovación y pensamiento futuro, y una cultura en la que las personas se preocupan verdaderamente de nuestros clientes, nuestro negocio, y nuestro propósito y misión.A medida que escalamos, espero que permanezcamos transparentes y justos - justo para nosotros mismos, para los clientes y para los proveedores.
