Los despidos continúan afectando al mundo de la tecnología, pero como la necesidad de talento tecnológico en las organizaciones sigue creciendo, hay un mayor enfoque en cómo se gestiona el talento interno.
Una startup de Gante en Bélgica llamada lobotecnico está adoptando un enfoque único para abordar esa necesidad. Ha creado un motor de inteligencia artificial que ingiere datos de flujos de trabajo internos para conocer a las personas que realizan ese trabajo. Luego, esto se convierte en datos para que los gerentes y reclutadores internos evalúen los intereses y habilidades de varios empleados con mayor precisión, ayuden a conectarlos con diferentes proyectos y, en última instancia, les brinden una mejor capacitación y más.
La compañía está causando sensación con su tecnología y cuenta con una impresionante lista de clientes que incluye a GSK, HSBC, Booking.com y muchos otros. Y ahora ha recaudado casi 43 millones de dólares (42,75 millones de dólares, más precisamente) en financiación para ampliar su negocio.
Felix Capital, con sede en Londres, lidera esta Serie B, mientras que SAP, ServiceNow y Workday (tres titanes en recursos humanos) están coinvirtiendo juntos por primera vez. Otros patrocinadores incluyen Acadian Ventures, Fortino Capital Partners, Notion Capital, SemperVirens y 20VC, junto con “líderes de IA” anónimos de DeepMind y Meta. Por lo que sabemos, la startup ahora está valorada en alrededor de 150 millones de dólares.
El director ejecutivo Andreas De Neve, cofundador de TechWolf con Jeroen Van Hautte y Mikaël Wornoo, fundó la empresa en 2018, cuando los tres todavía eran estudiantes de informática en la Universidad de Gante en Bélgica y Cambridge en Inglaterra.
El plan original era construir una plataforma de recursos humanos (con la startup construyendo su propio modelo de lenguaje “como ChatGPT”, dijo) para ayudar a buscar y contratar talento externo.
“Falló”, dijo simplemente. El reclutamiento, o al menos la parte del mismo que intentaban abordar, simplemente no estaba tan mal. Los empleadores “no necesitaban IA para separar a los buenos solicitantes de los malos”.
Pero los fundadores descubrieron que sus clientes objetivo tenían un problema diferente que necesitaba solución.
“Dijeron: ‘Oye, entonces este modelo de IA, ¿hay alguna posibilidad de que podamos usarlo con nuestros 40.000 empleados en lugar de con nuestros solicitantes? Porque podría haber personas que podríamos reclutar internamente”, dijo De Neve. “Los líderes de RR.HH. nos indicaron el problema correcto a resolver: identificar las habilidades de los empleados”.
La pregunta “¿Qué es lo que haces realmente?” Era una broma recurrente sobre Chandler (un trabajador de TI) en el programa de televisión “Friends”. Pero resulta ser un problema importante en las empresas del mundo real, y empeora cuanto más grande se vuelve la organización. “Se pueden tener 100.000 empleados que son todos súper capaces y que pasan mucho tiempo en sistemas de software que crean datos”, dijo De Neve. “Pero estructuralmente, estas empresas saben muy poco sobre estas personas. Así que eso es lo que nos propusimos hacer”.
Ese es precisamente el tipo de problema que la IA puede resolver, afirmó. “Comenzamos a construir modelos de lenguaje que se integran con los sistemas que la gente usa para trabajar: rastreadores de proyectos, sistemas de documentación para desarrolladores, repositorios de investigación para investigadores. Y de todos esos datos, inferimos qué habilidades tienen esos trabajadores. Casi se puede pensar en ello como un conjunto de modelos de IA que se conectan con el escape digital de una organización”.
TechWolf aborda algunas corrientes importantes en el mercado en este momento que vale la pena señalar:
- ¿El verdadero dilema de los innovadores? El libro fundamental, “El dilema del innovador”, pinta una imagen convincente de cómo incluso las grandes empresas más exitosas pueden verse desbaratadas por empresas más pequeñas que se mueven con mayor agilidad para responder al cambio. Pero visto esto de otra manera, el activo principal que ayuda a una organización a trabajar de manera más flexible que otra es su gente: la facilidad con la que se pueden formar equipos en torno a diferentes proyectos y objetivos será lo que impulse o deshaga esos esfuerzos. Y resulta que las organizaciones están dispuestas a pagar mucho dinero por tecnología que pueda ayudarlas con esa tarea.
- LLM frente a MLM frente a SLM. Los modelos lingüísticos “grandes” y las empresas que los están desarrollando siguen generando un gran interés. Y “generar” es realmente la palabra clave aquí, ya que son los que sustentan las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT, Stable Diffusion, Claude, Suno y más. Pero definitivamente hay una marea creciente de modelos de lenguaje “más pequeños” que pueden aplicarse a casos de uso muy específicos, que son potencialmente menos complejos de construir y operar y, en última instancia, más restringidos y, por lo tanto, menos propensos a las alucinaciones. TechWolf no es la única empresa que trabaja en este ámbito ni la única que está captando la atención de los inversores. (Otro ejemplo es la startup Poolside, que está creando IA también para un caso de uso específico: los desarrolladores y sus tareas de codificación).
- De hecho, la concentración cuenta mucho. Le pregunté a De Neve si TechWolf tenía alguna ambición de aprovechar la plataforma para expandirse a otras áreas como la búsqueda empresarial o la inteligencia empresarial. Después de todo, ya está absorbiendo tanta información empresarial, ¿no sería un simple paso adelante crear más productos en torno a eso?
Nofue la respuesta categórica de De Neve: “Podemos procesar datos como nadie más en el mercado, pero estamos muy, muy concentrados en resolver el problema de las habilidades, porque ya hay demasiada demanda para nosotros, en este momento, en el mercado donde operamos. .”
En un momento en el que parece que hay mucho ruido en el mundo de la IA, el enfoque suena como una campana clara y podría ser una de las razones por las que los inversores están interesados en empresas como estas.
Julien Codorniou, el socio de Felix que dirigió este acuerdo, cree que TechWolf podría superar en maniobras incluso a empresas mucho más grandes provenientes de otros rincones, como la búsqueda empresarial basada en inteligencia artificial. “Hacer bien una cosa realmente puede dar sus frutos”, afirmó. “No quieren ser Workday o ServiceNow. Quieren ser la Suiza del departamento de recursos humanos”.