Liderando con Datos El Arte de Contar Historias con Anand S.

Liderando con Datos - Contar Historias con Anand S.

Analytics Vidhya ha lanzado su nueva serie, ‘Liderando con Datos’, donde líderes de la industria comparten sus experiencias, trayectorias profesionales, proyectos interesantes y más. En el episodio de estreno de la serie, el Sr. Anand S., CEO y Chief Data Scientist de Gramener, fue entrevistado por el Fundador y CEO de Analytics Vidhya, el Sr. Kunal Jain. Anand es un visionario en el campo de la Ciencia de Datos y un conferencista frecuente en DataHack Summit. Es conocido por los emocionantes proyectos en los que trabaja y la forma en que narra historias con visualizaciones detalladas. En esta entrevista, Anand revela la magia que aporta a sus charlas, compartiendo con nosotros un vistazo a sus habilidades para contar historias y el proceso de pensamiento detrás de ellas. Aquí hay algunas ideas reflexivas de la entrevista.

El Arte de Contar Historias con Anand S.

Kunal J: Cada vez que asisto a tu charla, salgo impresionado por cómo narras la historia y las visualizaciones. ¿Puedes explicarnos qué hay detrás de la creación de estas charlas y cómo te acercas a ellas?

Anand S: Por lo general, hay dos tipos de charlas que doy: una tiene como objetivo enseñar y la otra tiene como objetivo aprender. La charla de aprendizaje es aquella en la que elijo algo de lo que no sé lo suficiente, aprendo al respecto y luego hablo al respecto. Esto me ayuda a aprender algo nuevo dentro de un plazo establecido. También me ayuda a descubrir qué material funciona y qué no. Así que, la próxima vez que hable, sé qué repetir y qué reemplazar o convertir en historias. El segundo tipo de charla es aquella en la que mi objetivo es enseñar, ensamblando lo que ha funcionado bien en muchas de mis charlas anteriores, seleccionando solo las partes interesantes y uniéndolas.

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Kunal J: Presumo que gran parte de lo que haces en las charlas donde aprendes se utilizará finalmente en las charlas de enseñanza. Entonces, ¿cómo ocurre exactamente la fase de creación o investigación para una charla de aprendizaje?

Anand S: Encuentro que el aprendizaje basado en un propósito funciona mejor que el aprendizaje sistemático. Lo que quiero decir con eso es que si tomo un libro o el sitio de una API y lo recorro de principio a fin, aprendo menos que si elijo un problema y aprendo a resolverlo. También descubro que si elijo un problema en el que estoy interesado, es más probable que encuentre una solución que si elijo un problema que acabo de inventar. Entonces, la primera tarea es descubrir un problema que quiero resolver. La segunda parte es comprender el problema e intentar resolverlo, lo cual es mucho más fácil porque tengo algo en lo que estoy interesado.

El Impacto de Contar Historias

Kunal J: Las historias que compartes en tus charlas son muy interesantes. ¿Qué te llevó a ese formato de presentación? ¿Consideras que es más impactante?

Anand S: Las personas tienden a recordar las historias contadas en una charla con mayor frecuencia que el resto de lo que se dice. Por lo tanto, es más efectivo transmitir el contenido en formato de historia. Si bien el contenido de la historia es lo que importa, me he dado cuenta de que la forma en que se cuentan estas historias es lo que las hace memorables.

Por ejemplo, cuando les decía a las personas que los niños mayores tienden a obtener mejores calificaciones, decían que eso ya lo sabían. Así que cambié el título a ‘¿Crees que el signo zodiacal afecta las notas de un niño?’ En ese momento, comenzaron a pensar: ‘No, eso no puede ser’. Y la realidad es que sí, lo hace, lo que lo hace mucho más memorable. Cuando hablo de la red de personajes en el Mahabharata, es interesante. Pero solo cuando comencé a narrarlo como ‘Descubramos cuál era el Pandava favorito de Draupadi’, comenzó a ser más memorable. Y, por lo tanto, cómo se cuenta claramente tiene un gran impacto.

Ahora, lo interesante en una charla no necesariamente está relacionado con el contenido. Para darte un ejemplo, estaba explorando una charla sobre el uso de personajes de cómic. Me di cuenta de que, si bien hay muchas cosas interesantes sobre la automatización de personajes de cómic, una historia en particular resonó tanto conmigo como con la audiencia, que es que, de niño, quería dibujar caricaturas para Disney. Y la realidad es que no puedo, incluso si me pusieras una pistola en la cabeza, no puedo dibujar. Así que lo abandoné. Pero porque junté, junto con mis colegas, esta API de generación común llamada Comicgen, utilizando sus habilidades de dibujo combinadas con mis habilidades de programación, que resultaron ser utilizadas en Star TV, que fue adquirida por Fox, que luego fue adquirida por Disney, terminé dibujando para Disney de una manera muy indirecta.

Ahora, aquí está la cosa. Esta es una historia interesante pero no tiene absolutamente nada que ver con la tecnología detrás o los datos detrás de la propia charla. Y eso es lo que quiero decir cuando digo que no es necesario que la trama necesariamente sea algo que fortalezca el contenido directamente. Puede ser algo que aumente el contenido de una manera diferente o sea una historia alrededor de él. Así que las pruebo, y la que funcione se destila y luego se incorpora a la charla.

Hablar a las Masas vs. Hablar a los Clientes

Kunal J: ¿Cómo es la narración de historias en tus charlas públicas diferente de las charlas que tienes con tus clientes? ¿El proceso es el mismo o es una configuración muy diferente?

Anand S: Es 50 por ciento diferente. Hay clientes para los cuales hacemos casi exactamente el mismo tipo de trabajo. Solo que es para datos privados. Entonces, cuando una empresa viene a nosotros con un problema, les narro un problema real relacionado con sus datos. Se presentaría en algún tipo de formato de narración de ventas que sea memorable. Y luego, lo convertiríamos en una aplicación que entregue la misma historia.

Pero eso es solo el 50 por ciento de lo que hacemos con los clientes porque el otro 50 por ciento es, mientras en una charla, las personas esperan un producto terminado. Mientras trabajamos con los clientes, esperan dos cosas que son diferentes. Primero, participar en el proceso. Por lo tanto, hay mucho resultado del proceso de trabajo que va junto. Segundo, es la capacidad de ellos para poder ofrecer tales ideas. A menudo, dicen: “Dame el material en bruto para que pueda jugar. No quiero que tú encuentres la respuesta. Quiero poder encontrar la respuesta yo mismo”. Entonces, cuando se trata de eso, lo que hacemos es construir herramientas o soluciones que les permitan encontrar y narrar la historia. En ese sentido, es diferente.

Opinión de Anand S. sobre la IA Generativa

Kunal J: Como alguien que es realmente bueno construyendo visualizaciones e historias de datos, ¿cómo han sido tus experimentos con la IA generativa y cómo te sientes al respecto?

Anand S: La última vez que sentí que el mundo había cambiado tanto a mi alrededor fue cuando se lanzó Google. Esto fue cuando salió google.stanford.edu. Básicamente, esto significaba que nunca necesitaba aprender cosas. Podía buscar cualquier cosa. Y con la llegada de LLMs, ahora me doy cuenta de que nunca necesito pensar; solo necesito aprender cómo hacer que las cosas piensen por mí. Es transformador.

LLMs, diría, están haciendo posible lo imposible. Permíteme decirte cómo. Una tarea que antes me llevaba 10 horas ahora me lleva solo 1 hora, gracias a LLMs. Eso me ahorra 9 horas, que puedo dedicar a otras cosas, y esa es la diferencia entre lo imposible y lo posible. Así que ahora obtenemos resultados de mejor calidad con menos esfuerzo.

¿Cómo veo que cambia la forma en que trabajo? En general, dejé de programar. Solo le digo a los LLMs que programen por mí, y ha habido algunas aplicaciones que he construido que son generadas 100 por ciento por LLMs. En otras palabras, no escribí ni una sola línea de código y la disipación funciona perfectamente. La IA generativa, específicamente los modelos de lenguaje grandes, me ha dado la capacidad de crear asistentes. Ahora puedo crear un asistente que codificará por mí o creará ideas para mí. Puedo crear un asistente para cualquiera de una serie de usos diferentes. Ahora que quiero aprender experimentando, lo uso como un coach de autoayuda.

Si este es el caso, lo único que me limita es mi imaginación en el tipo de asistentes que necesito. Esto es particularmente un problema para mí porque soy el tipo de persona que no pide ayuda. Incluso si estoy perdido en un desierto, no pediré indicaciones. Ese es el cambio al que estoy tratando de llegar. En 2000 o 1998, cuando se lanzó google.stanford.edu, decidí que necesitaba hacer una transición de saber a poder descubrir. Ahora, necesito hacer una transición de pensar a poder guiar el pensamiento. Va a ser poderoso.

Aspectos Destacados del 2023 de Anand S.

Kunal J: Soy suscriptor de tu blog y recibo esta reflexión anual que envías, enumerando lo que has logrado en el año pasado y lo que deseas hacer este año. ¿Cuándo comenzaste con eso? Además, ¿podrías compartir algunos de los temas principales en los que te estás enfocando este año?

Anand S: Bueno, empecé esto hace unos 4 o 5 años. La intención principal era mantenerme honesto acerca de las cosas que quería hacer ese año y compartir lo que he aprendido en el proceso. Comprometerme públicamente a lograr algo me mantiene enfocado, motivado y en el camino correcto, sabiendo que debo actualizarlos al respecto el próximo año.

Este año he asumido 3 cosas públicamente y un par de cosas en privado. Una de ellas es realizar 50 experimentos y aprender de ellos. Ya lo hice el año pasado, pero comenzó y luego se desvaneció. Nuevamente, este año comenzó bien y luego se desvaneció. Así que ahora estoy tratando de construir el hábito de aprender a través de la experimentación.

Otra, que va un poco mejor, es cambiar mi entorno para ver cómo me cambia a su vez. Así que pruebo cosas como trabajar en un lugar diferente todos los días, conocer a una persona nueva todos los días, escuchar un género de música diferente todos los días, etc. El plan era que cada mes ejecutaría uno de estos cambios en experimentos. Y algunos de estos han funcionado de manera espectacular, mientras que otros no. Es un proceso amplio en el que me comprometo a compartir y utilizar esos comentarios para mejorar.

La tercera cosa que he asumido es la integridad del calendario, que básicamente consiste en cumplir con lo que hago. Esto es algo que solía hacer bastante bien, pero el año pasado sentí que me desvié un poco y lo asumí este año. Pero es más como un hábito; una vez que lo has hecho, no lo olvidas realmente.

Algunos Consejos Finales

Kunal J: Basado en tu perspectiva y experiencia adquirida a lo largo de los años, ¿cuál sería tu consejo principal para alguien que comienza su carrera hoy en día? O, en otras palabras, ¿qué aconsejarías a tu yo más joven hoy?

Anand S: Los dos son algo diferentes. Entonces, primero, permíteme compartir lo que le diría a alguien que comienza en su carrera. El primer consejo sería encontrar y explicar lo que te gusta. El trabajo se vuelve mucho más fácil cuando estás trabajando en lo que te gusta. La segunda cosa es aprender enseñando. Si deseas aprender algo, la mejor manera de hacerlo es comprometiéndote a enseñarlo a alguien. Eso tiene 3 beneficios: Primero, te obliga a aprender. Segundo, mejora la calidad del aprendizaje al punto en que puedes hacer que alguien más lo explique. Tercero, harás algunos amigos que te deben un favor.

Ahora, si tuviera que aconsejarme a mí mismo, retrocediendo una generación, probablemente me diría a mí mismo que no me preocupe por lo que es bueno o lo que es correcto. Cada cosa tiene un lado bueno y uno malo, simplemente evalúa ambos. Digo esto porque siempre he encontrado, y todavía lo hago, una respuesta a una pregunta sin reconocer que una respuesta es solo una forma de ver una pregunta.

Esos fueron los aspectos más destacados de nuestra entrevista exclusiva con el CEO de Gramener, el Sr. Anand S. Puedes ver la entrevista completa aquí. Mantente atento a nuestra serie ‘Liderando con Datos’ en la Plataforma de la Comunidad Analytics Vidhya para más entrevistas exclusivas.

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