103. Lo que la IA ya está cambiando en Eventbrite (y lo que viene) con Jaime Vallori 5o2i5d

No ha habido nunca en la historia un momento en el que haya más trabajo del que hay ahora y más variedad de trabajos del que hay ahora.

La receta real para ello es ser muy radical a la hora de decir esto lo hago y esto no.

Si hay alguien que no quiere utilizarla y termina siendo súper productivo, venía por ellos.

Pero, ¿cómo un Eventbrite consigue sacarte de Amazon? Hoy tengo conmigo a alguien que lidera, transforma e integra la inteligencia artificial desde hace varios años.

Desde Madrid, pero con un equipo repartido por todo el mundo, Jaime Varori es VP de Ingeniería en Eventbrite.

Seguro que conocéis Eventbrite o porque habéis querido ir a un evento o a un concierto o porque lo habéis organizado.

Pero lo interesante es que Jaime gestiona entre 160 ingenieros y 200 top y que ellos han integrado la inteligencia artificial.

Eso es lo que nos interesa hoy para entender cómo lo han hecho, qué podemos hablar con él, cómo podemos entender cómo han integrado esos modelos y dónde.

Le propuse grabar la charla porque ya que teníamos que hablar, mejor que toda nuestra audiencia pueda escuchar esta charla con Jaime.

Jaime, buenos días.

Buenos días, Jan Noel. Muchas gracias por la oportunidad.

Seguro que sí, que nos vas a dar tips, algunas cosas que han pasado, casos de cómo habéis integrado y todo esto, seguro que sí.

Pero yo voy a empezar para calentarnos, ¿no? Tú estás liderando un equipo global de ingenieros.

Imagino que podríamos decir que uno de los retos a veces es decidir, por ejemplo, qué funcionalidades se van a desarrollar de la mano del Product Management.

Pero ¿cuál es el, vamos a decir, cómo organizamos los desarrollos y qué es lo más importante primero? ¿Tú te imaginas que un día una IA va a hacer este trabajo y Kevin Wright no te va a necesitar? En el corto plazo, no. Creo que la IA es una herramienta que nos puede ayudar un montón, que ayuda a desarrollar las ideas.

Creo que hace un par de días salió un paper en el que hablaba, de hecho de la gente de Google, de la gente que desarrolló los Transformers, que son básicamente lo que está por debajo de los LLMs, que dice que el AGI todavía no va a salir con los modelos actuales.

AGI es el General Intelligence, ¿no? Y lo que dicen es que los sistemas que hay actualmente de IA llegan a un nivel de IA bastante alto, pero están muy limitados por el input que reciben.

Todo el proceso que tienen de aprendizaje y todo el proceso que tienen de razonamiento está limitado a las entradas que tú le metes.

Y todavía están muy limitados en cuanto a ese conocimiento que adquieren de fuera, que no sea a través de un texto que le has metido, imágenes que tienen, pero poco más. Necesitan poder aprender con el tiempo sobre casos muy específicos y eso todavía les cuesta.

Y necesitan tener inputs más allá de el poder escribir.

Un ejemplo, por ejemplo, bastante interesante.

Hemos estado o estamos trabajando mucho en meter toda la parte de IA en el procesador de desarrollo.

Para hacer, oye, queremos migrar de Python, de esta versión de Python que tenemos, a una más nueva.

Tenemos un sistema súper grande y ponernos a migrar cada uno de los módulos que tenemos nos va a llevar un montón de tiempo.

Tarea perfecta para los sistemas de IA que nos puedan ayudar, ¿no? Cuando dicen que te pueden ayudar, ¿vale? Entonces tú tienes una versión de Python que es un lenguaje de desarrollo, vamos a decir, para una audiencia que no sabe de parte técnica y tienes que pasar a la nueva versión.

¿Cómo te está ayudando? Justamente es súper interesante, ¿sabes? Claro, entonces eso es a lo que iba. Eso es un caso de uso.

Otro caso de uso es, oye, tengo este módulo que he desarrollado y quiero desarrollar test para validar que lo que he desarrollado funciona.

Estamos desarrollando todo esto y la verdad es que funciona muy bien.

Básicamente en lugar de tener que hacer tú todo ese trabajo de desarrollar tú los test o de coger tu código original y actualizarlo a la nueva versión de Python.