El fundador y CEO de Uber Freight, Lior Ron, ha estado experimentando con inteligencia artificial desde sus "épocas oscuras"
Creciendo en Israel en los años 80, pasó su infancia aprendiendo a programar cuando las computadoras personales apenas comenzaban a despegar. Sus padres le compraron un Atari a los nueve años. Como adolescente, tomó clases en el Technion—Instituto de Tecnología de Israel—donde él y sus compañeros insertaban modelos de IA en juegos como damas y backgammon.
"Me enganché a una edad muy temprana", dice, "solo era un niño que quería explorar y jugar algunos juegos".
Y, de hecho, impulsar la innovación con IA es una característica definitoria de la carrera de Lior—desde sus estudios en Technion y Stanford, hasta su trabajo como líder de producto para Google Maps, y como cofundador de Otto, una empresa de camiones autónomos (que fue adquirida por Uber). Ahora, al frente de nuestro equipo en Uber Freight, está asumiendo quizás su mayor desafío relacionado con la IA hasta la fecha: infundir IA en la cadena de suministro, a través de la industria logística.
A continuación, Lior compartió algunas de sus experiencias formativas con la IA y cómo estas influyen en la manera en que la está utilizando para innovar en la industria del transporte de carga.
Antes de la sesión, Lior compartió algunas de sus experiencias formativas con la IA y cómo estas influyen en la manera en que la está utilizando para innovar en la industria del transporte de carga.
¿Puedes contarnos un poco sobre qué despertó tu interés en la IA?
Creo que como muchas de nuestras actividades, simplemente comencé como un niño que buscaba cosas divertidas para hacer. Creciendo en Israel, cerca del Technion, pude aprender programación y experimentar todas las cosas emocionantes que las computadoras pueden hacer y dejar volar mi imaginación a medida que esas capacidades seguían creciendo. Programé juegos y programas de contabilidad para la oficina de mi madre y muchas otras cosas.
¿Tus padres apoyaron tu interés en la IA? Mencionaste que programaste software para tu madre—¿ellos también eran expertos en tecnología, o eras tú quien lideraba la adopción de tecnología en tu hogar?
Yo lideraba la iniciativa. Mis padres son ambos autodidactas. Mi madre es emprendedora, y una de las primeras en implementar sistemas informáticos en su oficina en Israel. Mi padre era ingeniero industrial, y uno de los primeros en adoptar sistemas computarizados para dirigir una línea de producción en logística, de hecho. Así que siempre estuvieron dispuestos a explorar y mantener una mente curiosa, que creo que es la clave para cualquier nueva tecnología. Simplemente mantener una mente curiosa y experimentar—eso fue lo que les hizo animarme a explorar y me dio algunas de esas primeras oportunidades.
Cuando entraste a la universidad, decidiste estudiar redes neuronales. ¿Cuál fue la fuerza impulsora detrás de tu interés en esa fase, ya que la IA estaba, como has dicho, todavía en sus "épocas oscuras"?
Las redes neuronales eran una herramienta muy poderosa en ese momento, pero se usaban para aplicaciones muy avanzadas e intensivas—lanzamiento de transbordadores y navegación de robots en la luna. Siempre me esforcé por crear aplicaciones prácticas a nivel de consumidor, volviendo a los juegos, la diversión y los descubrimientos de mi infancia. Comencé a escribir artículos sobre redes neuronales y cómo escalarlas. La aplicación práctica terminó siendo la construcción de una red neuronal que imita un poco cómo el cerebro procesa la información visual, que se ha utilizado para ayudar a los pacientes con Parkinson a caminar mejor. Esa fue mi tesis de maestría, y también se convirtió en mi primera startup después de que Andy Grove, el difunto presidente y fundador de Intel, y él mismo con Parkinson, me hiciera prometer en el acto que haría todo lo posible para comercializar ese invento.
Fui realmente afortunado porque no tuve la idea inicial—mi profesor en Technion la tuvo—y luego no habría sido una startup sin que Andy Grove fuera mi profesor. Pero quedé enganchado. Tomamos la investigación teórica de IA y la convertimos en un invento que ayuda a las personas.
Tu siguiente incursión en la IA fue en Google—¿cómo llegaste allí? ¿Qué aprendiste sobre el desarrollo de IA mientras estabas allí?
Para mi segunda startup, estaba planeando construir un motor de búsqueda para información geográfica y discutí la idea con otro profesor en Stanford, Eric Schmidt. Eric me presentó al equipo de Google, quienes me convencieron de que era mejor construir el motor de búsqueda dentro de Google que fuera, así que así es como terminé siendo lo suficientemente afortunado para unirme a Google Maps en una etapa muy temprana cuando Google Maps tenía alrededor de dos millones de usuarios solo en EE. UU. y Reino Unido. Terminé dirigiendo Google Maps y, en el transcurso de cinco años, escalamos a más de mil millones de usuarios.
Además de un viaje increíble con un talento asombroso, también fue un ejemplo perfecto de poder aplicar la IA a una serie de desafíos de vanguardia. Un ejemplo de nuestra misión allí era crear una versión digital del mundo físico. Para hacer eso, necesitas usar muchos datos y muchos sensores y luego necesitas darle sentido a todo. Así que en Google Maps usamos IA para rastrear información, para hacer fusión de datos para entender cuáles son los lugares y todos los detalles de esos lugares y combinarlos para tener todos los resultados que te gustan cuando buscas en Google Maps. Puedes ver las analogías con la logística en Uber Freight, que está creando un espejo digital de una cadena de suministro física.
¿Cuándo comenzaste a orientarte hacia la logística y a pensar en formas de aplicar la IA a esta industria?
Hace siete años, estaba buscando dónde iba a pasar la próxima década o las próximas décadas de mi vida, y tenía criterios muy simples. Quería ir a un lugar donde pudiera tener un impacto como tecnólogo, así que a una industria que aún no hubiera sido transformada por la tecnología. La otra cosa que creo que nos motiva a todos es hacer un impacto. Así que me pregunté: '¿Qué industria tiene un impacto en la sociedad, un punto de dolor o caso de uso que tenga un amplio valor social?' Y eso me llevó a la logística.
No sabía nada sobre logística, excepto un poco de lo que mi padre hacía cuando yo crecía. Descubrí, lo que ahora damos por sentado, esta increíble industria que impulsa la economía pero que todavía funciona con fax, teléfono y papel.
¿Cómo has abordado la integración de la IA en el negocio de Uber Freight?
Lo pensamos en tres fases—y vi estas fases en Google. La primera fase es tomar un universo físico y mapearlo digitalmente. Digitalizas, conectas las piezas, creas la infraestructura, que es esencialmente lo que yo llamaría Uber Freight 1.0. Todavía estamos en la primera época de eso, es una tarea enorme.
La fase dos es que puedes comenzar a potenciar la toma de decisiones ahora que todo está conectado. Estamos ayudando, con la información que hemos recopilado, a tomar decisiones cada vez mejores, ya sea para nuestros propios operadores o para los expedidores o clientes. Hemos estado haciendo eso durante los últimos años. La IA te permite acelerar eso. Lo que hemos lanzado, el primer paso de Insights AI, es un poco de eso.
El tercer paso es hacer recomendaciones proactivas basadas en los datos. El humano mantiene el control, pero se trata de aumentar sus capacidades y de que los modelos sugieran proactivamente nuevas direcciones, nuevas recomendaciones, nuevas decisiones, nuevas optimizaciones. Estamos comenzando a explorar esa frontera para Uber Freight.
¿Qué define cómo tú y tu equipo aprovechan la IA y desarrollan los modelos para la industria logística?
Para que la IA generativa, y todas las cosas increíbles que vemos de ChatGPT y otros funcionen, necesitas datos y necesitas la web. Creamos, en los últimos siete años, la web logística. Ahora tenemos $18 mil millones de carga bajo gestión, una de las redes más grandes en los EE. UU. Tenemos decenas de miles de expedidores y alrededor de cien mil transportistas. Estamos conectados digitalmente con todos ellos. Impulsamos algunas de las cadenas de suministro más grandes en los EE. UU. y en todo el mundo, por lo que podemos entrenar esos modelos en nuestra web logística y luego aplicar esos conocimientos para ayudar a optimizar toda la ecuación.
Creo que lo que hace especial a Uber Freight es la capacidad, desde el primer día, de combinar este increíble talento tecnológico y esos ingenieros y desarrolladores de modelos con los fantásticos expertos en logística y hacer que interactúen entre sí. Creo que eso es lo que impulsa los mejores resultados.
¿Cómo impacta tu experiencia con la IA en la forma en que abordas el rol de CEO, en comparación con alguien sin formación técnica?
En primer lugar, simplemente me da más confianza para inclinarme hacia el futuro, en el potencial de la IA. Organizacionalmente, nos inclinamos hacia la IA más rápido y establecemos la cultura adecuada, tanto en el equipo de liderazgo como en toda la empresa, para poder aprovechar las oportunidades de la IA. Necesitamos proporcionar alguna dirección de arriba hacia abajo, pero damos permiso a la organización para adoptar esta nueva era y experimentar con todas esas herramientas y dar el tiempo y el espacio para hacerlo.
Mencionaste tener confianza en el futuro. En Deliver, por ejemplo, hablaste sobre el potencial de escalar camiones autónomos en solo unos pocos años. ¿Cómo se ve el futuro de la tecnología logística más adelante—digamos, dentro de 10 o 20 años?
Al final del día, este es un problema de optimización. Creo que tendremos cada vez más un piloto automático logístico donde los profesionales de la logística pueden definir las restricciones y definir lo que están tratando de resolver, y la máquina puede hacerse cargo de todo lo demás: resultado de adquisición, planificación de la cadena de suministro y planificación de la red, mitigación de riesgos, ahorro de costos, selección de transportistas, horarios, gestión de muelles, todo ese material. Si construimos la infraestructura digital correcta, entonces mucho de eso puede suceder de manera automatizada con la interfaz correcta, los puntos de control correctos, y luego permitir que esos profesionales de la cadena de suministro eleven su juego y se enfoquen aún más en la tarea en cuestión.
De nuevo, hacer un impacto es realmente importante para mí y veo la oportunidad de que esto impulse el impacto para todas las partes interesadas en la cadena de suministro: permitirá a los transportistas optimizar mejor su horario; empoderará a los profesionales de la logística para tomar mejores decisiones; permitirá que las pequeñas empresas disfruten de la experiencia logística de una grande; e incluso reducirá el costo de los bienes para el consumidor final.
Lior y Uber Freight están aprovechando la IA para transformar la logística. Aprende más sobre nuestroproducto Insights AI, o lee lo último de nuestroequipo de ingenieríasobre la construcción de algoritmos de alta calidad para impulsar un futuro habilitado por IA.