James Orr

Pasé mucho tiempo en Internet cuando era adolescente en la década de 1990. Todo era nuevo en aquel entonces, y tenía un aire de fiebre del oro. Todas las empresas querían tener presencia allí. Y me convertí en ese niño que sabía cómo crear sitios web. Así es como me inicié en la tecnología.

Más tarde fui uno de los primeros empleados de Questica. Empecé a trabajar y, en unos seis meses, terminé una gran parte de lo que hoy es el sistema de financiación empresarial utilizado por cientos de gobiernos. En todo el mundo, mi código sigue ejecutándose en segundo plano.

Me encanta aprender y me encantan los pianos. Toco dos horas al día y presentaré mi examen ARCT en agosto. Me encanta la música, pero también me ayuda a pensar lateralmente. He trabajado en informática toda mi vida. Esta es una forma diferente de usar el teclado.

Las nuevas tecnologías tienden a apoderarse de la imaginación del mundo y a incendiarla. Creemos que nos conectará a todos y nos ayudará a construir una nueva utopía. La tecnología nunca hace eso. Pero siempre resulta muy útil y útil para cosas muy específicas. Tienes que ver más allá del bombo publicitario.

La inteligencia artificial actual es como Internet en la década de 1990. Hay mucha hipérbole. Pero también se dedica una cantidad increíble de esfuerzo humano, grandes mentes de todo el mundo se dedican a construirlo. Hay grandes innovaciones casi todas las semanas. Muchos de ellos quedan obsoletos a la semana siguiente. Es vertiginoso.

Planeamos convertirnos en una organización de datos de primer nivel, estableciendo el estándar para las prácticas de datos en la era de la IA. La IA puede actuar como un agente (un experto comercial personal) en nombre del usuario, que puede utilizar sus conocimientos especializados para crear una búsqueda compleja que extraiga información de miles de millones de filas de datos comerciales y, a continuación, dar una vuelta y enseñarle al usuario cómo y por qué lo hizo. Este es el tipo de experiencia en el que confiamos en nuestro departamento de investigación, pero si se trata de un sistema de IA agencial, es escalable.

Tampoco se trata solo de la innovación orientada al usuario: también utilizamos modelos lingüísticos en el back-end para enriquecer los datos de nuestras canalizaciones. Podemos identificar entidades empresariales reales en bloques de texto mal escritos, deducir códigos y categorías de productos a partir de descripciones vagas y muchas otras mejoras que requieren un enfoque semántico más que algorítmico. Es difícil imaginar cómo será nuestro software dentro de unos años, y mucho menos los sistemas de software en general, pero es un momento emocionante para dedicarnos a este negocio.