Jaclyn Rice Nelson è co-fondatrice e CEO di Tribe AI, aiutano le organizzazioni a guidare il cambiamento con l’apprendimento automatico costruendo un nuovo percorso per i migliori talenti della tecnologia.
Prima di lanciare Tribe AI, Jaclyn ha trascorso la maggior parte della sua carriera in Google collaborando con aziende aziendali e sviluppando nuovi prodotti. È stata una delle prime dipendenti di CapitalG, la società di equity per la crescita di Alphabet, dove ha creato una rete di esperti di cinquantamila persone e ha consigliato aziende tecnologiche in fase di crescita come Airbnb su come ridimensionare la loro infrastruttura tecnica, la sicurezza dei dati e sfruttare l’apprendimento automatico per la crescita
Sei stato il responsabile commerciale di Google Helpouts, un marketplace per mettere in contatto le persone con gli esperti tramite video in diretta ed è stato gestito autonomamente all’interno di Google, seguito dal ruolo di vicepresidente della crescita presso CapitalG, un fondo che investe nella fase di crescita aziende. In che modo questa esperienza ha incubato le tue opinioni sulla creazione di un’agenzia di talenti per l’intelligenza artificiale?
Ho lavorato in Google per quasi otto anni e sono passati quasi tre anni dall’inizio del mio mandato che ho lavorato direttamente con gli ingegneri. Sono entrato a far parte di Helpouts come uno dei primi uomini d’affari e l’esperienza di stare seduti nella stessa stanza con oltre 30 ingegneri è stata un’esperienza completamente diversa (e molto più tranquilla) rispetto a un reparto vendite. Mi ha dato una visione diretta del prodotto e dell’ingegneria e una linea diretta per condividere il feedback dei clienti. Questa è stata anche la mia prima esperienza nella creazione di un marketplace per condividere competenze, un tema che avrebbe accompagnato la mia carriera e mi avrebbe portato ad avviare Tribe AI.
Le startup all’interno di grandi aziende sono destinate a fallire, e così anche Helpouts , nonostante il lancio globale e il ridimensionamento del team a 150 dipendenti. Sono passato al fondo di venture capital in fase avanzata, CapitalG (precedentemente noto come Google Capital), per contribuire a creare una rete di esperti simile di specialisti di Google accessibile solo alle società in cui abbiamo investito. È qui che ho visto in prima persona che anche la migliore crescita Le aziende in fase avanzata, come Airbnb, Stripe e altre, hanno trovato estremamente impegnative le assunzioni per la scienza dei dati e l’apprendimento automatico. Eravamo la prima linea di difesa per le loro domande e mi chiedevo cosa avrebbe fatto un’azienda se non avesse avuto Google su cui fare affidamento.
Ho visto il valore dei dati e del machine learning in Google e nel un’enorme opportunità per offrire alle aziende della Silicon Valley e oltre l’accesso a talenti sottoutilizzati e vedere il valore dell’IA. E così, sono diventato un imprenditore ed è nata Tribe AI.
Quali sono alcune delle straordinarie opportunità di generazione di ricchezza che attualmente vedi nell’IA?
L’intelligenza artificiale è la prossima corsa all’oro. I progressi nell’IA generativa creano l’urgenza e i mezzi per ogni azienda per diventare un’azienda di intelligenza artificiale. Ci sono enormi opportunità per le startup di costruire grandi imprese e per i grandi operatori storici di diventare aziende di intelligenza artificiale. Ciò significa molte opportunità per creare prodotti incredibili che risolvono problemi reali, servono milioni di persone e creano un’enorme ricchezza nel processo per fondatori, investitori e alti dirigenti allo stesso modo.
Nel 2021 sei diventato Co-fondatore di Coalition Operators, cosa cerchi specificamente nei fondatori in cui investi?
Ho investito attivamente da quando ho lasciato CapitalG nel 2018 e alla fine ho raccolto un fondo, Operatori di coalizione, insieme a 3 fondatori e operatori eccezionali. In qualità di fondatori, ci affidiamo alle aree che ognuno di noi conosce meglio, il che significa che investo molto su dati, intelligenza artificiale, ML e SaaS B2B. Poiché investiamo prevalentemente in società in fase di avviamento, ottimizzo soprattutto per i fondatori. Cerco persone che siano appassionate, abbiano una visione unica del mercato che stanno cercando e siano un po’pazze (nel migliore dei modi).
Potresti condividere la storia delle origini dietro Tribe AI?
Ho incontrato il mio co-fondatore Noah Gale mentre eravamo entrambi al South Park Commons, una comunità tecnica di San Francisco. Eravamo circondati dai migliori ingegneri ML che avevano lasciato la grande tecnologia perché cercavano la libertà. Non volevano più salire la scala aziendale o dedicare tutto il loro tempo all’ottimizzazione degli annunci. Volevano avviare le proprie aziende, lavorare alla propria ricerca e acquisire esperienza nella risoluzione di problemi in tutti i settori.
L’opportunità è diventata chiara: dare ai migliori talenti tecnici la libertà di intraprendere progetti flessibili e unici che desiderano davvero lavorare e fornire una forte comunità di altri ingegneri di talento con cui connettersi sulla base di interessi reciproci. In tal modo, abbiamo creato l’infrastruttura per consentire ai migliori talenti di fare solo le cose in cui sono migliori e nessuna delle cose che non sono.
Abbiamo creato una rete altamente curata dei migliori specialisti di intelligenza artificiale e hanno creato un’azienda che può offrire loro la libertà che desiderano aiutando le aziende ad applicare l’apprendimento automatico alla loro attività. Non lavoriamo solo con le startup, lavoriamo anche con aziende di PE, aziende aziendali e altro ancora. Tutte le aziende devono diventare aziende di intelligenza artificiale e Tribe le sta aiutando a realizzare questa visione.
Perché le aziende di tutte le dimensioni faticano a reclutare talenti del machine learning?
Per cominciare, è davvero difficile valutare il talento tecnico come leader aziendale. Capire esattamente di quali competenze hai bisogno e come affrontare i problemi relativi ai dati: è difficile da fare a meno che tu non abbia già i migliori talenti tecnici o un’esperienza diretta di machine learning.
Un altro motivo è la scarsità. Poiché i modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT sono diventati più diffusi, ogni azienda sta cercando di capire come integrare l’IA generativa nella propria attività. La competizione per i migliori talenti è enorme e gran parte di essa viene catturata da poche aziende leader nel settore dell’intelligenza artificiale.
In che modo Tribe AI risolve questo dilemma delle assunzioni?
Abbiamo costruito Tribe per offrire ai migliori talenti tecnici un nuovo percorso di carriera, che combini libertà, compenso e lavoro interessante. È chiaro che questo attira molti talenti: riceviamo dozzine di candidature al giorno e accettiamo una piccola quota. Riunendo questi talenti in una rete, siamo in grado di collocare le persone su progetti che si allineano con le loro competenze e il loro programma. Per alcuni, questo significa più di quaranta ore di consulenza a settimana, mentre per altri vogliono assumere un ruolo di consulenza mentre fondano la propria azienda.
Questo approccio ha ovviamente enormi vantaggi anche per le aziende. La realtà è che la maggior parte delle aziende non ha bisogno di un team ML permanente a tempo pieno. Spesso ciò di cui hanno bisogno sono alcuni specialisti per costruire una roadmap tecnica o una prima prova di concetto, e quindi un ingegnere full stack o un ingegnere front-end per mantenere o aumentare ciò che hanno costruito. Ciò consente alle aziende di accedere ai migliori talenti e alla flessibilità di impegnarsi in un modo che promuova sia l’innovazione che il successo.
Tribe riceve dozzine di candidati a settimana, come controlla i talenti?
Iniziamo esaminando le qualifiche e le competenze tecniche di un candidato. Se incontrano il bar, fissiamo un colloquio per approfondire l’esperienza, le capacità comunicative e le capacità di risoluzione dei problemi. Tutte le interviste sono condotte da talenti di apprendimento automatico di livello C per garantire che siamo fiduciosi nelle capacità di chiunque sia accettato nella rete di Tribe. Questo è fondamentale perché i migliori ingegneri vogliono stare con altri migliori ingegneri. Gli effetti di rete di questa attività sia per i clienti che per i talenti sono enormi, quindi tutto si riduce ad avere i migliori talenti sul mercato. Abbiamo ingegneri ML che hanno svolto ricerche presso aziende come OpenAI, fondatori di intelligenza artificiale con più uscite e persone che hanno guidato team presso importanti aziende tecnologiche e tutto il resto. Il nostro obiettivo è creare un magnete per questo talento e da lì le aziende lo seguono.
In che modo le aziende vedono valore nella rete di Tribe AI in aggiunta a, o in alcuni casi, invece di, hai un team AI interno a tempo pieno?
Per cominciare, Tribe AI offre alle aziende l’accesso ai migliori talenti AI di aziende come Google, Apple, Amazon, Nasa e altre ancora. La realtà è che, a meno che tu non sia uno dei migliori laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale o giganti della tecnologia, la maggior parte delle aziende non può assumere talenti come questo. Quindi, per molte aziende, lavorare con Tribe è l’unico modo per accedere a questo calibro di talenti dell’IA.
L’altro fattore è la flessibilità. Quando assumi un team a tempo pieno, è lento e sei bloccato a lavorare con un set di abilità molto specifico, spesso prima ancora di sapere di cosa hai effettivamente bisogno. Lavoriamo con molte aziende che porteranno esperti Tribe per aumentare il loro team interno per un progetto specifico, vogliono lavorare con talenti frazionari per accelerare la loro velocità mentre cercano di assumere o hanno bisogno di aiuto per identificare i migliori casi d’uso per l’IA.
L’ultimo tassello è la nostra esperienza. Percorriamo davvero la strada quando si tratta di AI. Utilizziamo un sistema di corrispondenza proprietario basato su GPT-3 che ci consente di far emergere rapidamente il talento giusto per ogni ingaggio. Abbiamo costruito l’infrastruttura che ci consente di entrare e avere un impatto in un’azienda molto rapidamente.
In che modo il lavoro basato su progetti cambierà il modo in cui le aziende integrano l’IA nelle loro attività?
strong>
Crediamo che il lavoro basato su progetti sia il futuro per AI/ML. Il lavoro basato su progetto cambierà drasticamente il modo in cui le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale perché il talento tecnico sarà più qualificato per esigenze iper-specifiche piuttosto che soddisfare i requisiti generali per un ruolo più universale. Questo modello aiuterà a identificare precise lacune tra i talenti al fine di fornire informazioni sul tipo di esperti di AI/ML necessari.
Questo è il modo in cui i migliori talenti vogliono lavorare ed è più vantaggioso anche per le aziende. Fino ad ora, i migliori talenti di ML erano accessibili solo alle aziende leader a livello mondiale che ancora lottano con gli sforzi di assunzione lenti, difficili e costosi. Con questo modello completamente nuovo, le aziende di tutte le dimensioni possono accelerare l’adozione del machine learning e vedere i risultati più rapidamente in un modo che non è stato possibile con le pratiche di assunzione tradizionali.
Grazie per l’ottima intervista, lettori che desiderano per saperne di più o per assumere talenti, visita Tribe AI.