“Tenemos el reto de convertirnos en una solución de referencia para el customer analytics”
Recognai

Las infinitas posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial han posibilitado el avance y el desarrollo de nuevas herramientas para monitorizar, gestionar y automatizar procesos en las diferentes industrias. La digitalización en las grandes corporaciones con un elevado volumen de datos requieren de grandes soluciones tecnológicas; de ahí que el piloto realizado con la startup Recognai ayude a identificar oportunidades y posibilite mejoras en los procesos de interacción con los distintos agentes implicados. La startup Recognai ha participado en el segundo programa de Venture-Client de Elewit con un proyecto piloto para conseguir mejoras en los procesos de comunicación en todas sus formas.

¿Cómo surge Recognai? ¿Cómo ha evolucionado y en qué momento se encuentra Recognai?

Hay muchas startups que surgen de una idea o para resolver un problema muy específico. En nuestro caso no fue así. Recognai surge a partir de una pasión por construir soluciones tecnológicas, con una tecnología determinada (el procesamiento del lenguaje natural) y abordar un problema muy amplio (la organización de la información). Inicialmente, nos juntamos dos socios con dos perfiles diferentes. Mi socio era arquitecto de Big Data y yo, investigador en Inteligencia Artificial. Por eso, desde 2017 el proyecto ha ido evolucionando, como consecuencia del aprendizaje tanto de negocio como de las posibles aplicaciones al mundo empresarial y gracias a multitud de proyectos con grandes empresas. Ahora mismo, nos encontramos con una solución madura, articulando la estructura comercial y con un cierto bagaje a nivel de negocio. Además, acabamos de lanzar nuestro primer producto Open source, Rubrix, que pretende acelerar el desarrollo de soluciones basadas en procesamiento del lenguaje para construir y gestionar datos de entrenamiento, involucrando diferentes perfiles en el proceso como expertos de negocio, científicos de datos, o ingenieros de machine learning.

¿De qué forma contribuye Recognai a impulsar la productividad y digitalización de las empresas? ¿Y en el caso concreto del Grupo Red Eléctrica?

Nuestra solución está muy especializada en clasificar automáticamente y extraer valor de comunicaciones en formato texto -PDFs, documentos Word, emails- y, desde hace poco tiempo, en voz. Construyendo sobre esta capacidad, nuestra solución ayuda a nuestros clientes en dos ámbitos específicos.

El primer ámbito tiene que ver con ayudar a entender un gran volumen de información e interacciones de una manera unificada y estructurada. Un ejemplo de esto serían todas las comunicaciones de un servicio de atención al cliente donde las peticiones de los clientes llegan desde distintos medios (centro de atención telefónica, email, aplicación móvil). Nuestra solución permite a nuestros clientes visualizar y entender cuáles son las principales demandas de sus clientes, ayudando en la gestión de recursos y la toma de decisiones.

El segundo ámbito tiene que ver con la automatización de procesos o tareas recurrentes. Un ejemplo sería los pedidos que llegan directamente por email y que tienen que ser revisados e introducidos en un ERP de manera manual. Nuestra solución ayuda a digitalizar este proceso, analizando los emails y extrayendo automáticamente los datos del pedido.

En el caso de Red Eléctrica, nuestra solución permite entender y analizar a lo largo del tiempo las interacciones con sus grupos de interés para identificar oportunidades y posibles mejoras en los procesos.

¿Cuáles son los principales retos de la compañía? ¿Cómo creéis que contribuye la colaboración con Elewit al futuro de vuestro proyecto?

Me gustaría destacar dos retos. Por un lado, tenemos el reto de convertirnos en una solución de referencia para Customer Analytics y pensamos que el piloto con Red Eléctrica nos puede ayudar a hacer palanca y que otras empresas del sector confíen en nosotros para abordar problemas similares. Por otro lado, tenemos el reto de crear una comunidad open source internacional alrededor de Rubrix, que nos ayude a llegar a más desarrolladores y a acelerar un campo crucial para el avance de este tipo de soluciones de inteligencia artificial, donde el dato es el elemento más importante para el éxito de los proyectos.

¿Cómo valoráis el ecosistema emprendedor y de innovación en España? ¿Cuáles son los desafíos que pensáis que tiene por delante?

Desde 2017 que comenzamos con el proyecto hemos recibido mucho apoyo de comunidades como Tetuan Valley y Google for Startups Campus Madrid. Gracias a estas comunidades hemos aprendido a lanzar y mantener un proyecto como Recognai, empezando de cero. Con respecto a la innovación, tenemos la suerte de que nuestro proyecto ha sido muy bien valorado por entidades como CDTI (Neotec 2019) y el Ministerio de Ciencia e Innovación y su apoyo ha sido fundamental para el desarrollo de nuestra tecnología. En cuanto a los desafíos, pensamos que desde las instituciones y el gobierno se tienen que multiplicar los esfuerzos respecto a financiación y legislación para apoyar a las startups para alinearnos con países como Francia o Alemania. Desde el punto de vista del capital riesgo, pensamos que está habiendo un cambio positivo con fondos de inversión apoyando proyectos con modelos de negocio diferentes como puede ser el Open Source Comercial (COSS), que es una clara tendencia en EEUU pero aquí está tardando más en llegar.

¿Qué cuatro ideas describirían vuestra compañía?

  • La transparencia por encima de magia
  • Los humanos por encima de las máquinas
  • Diversidad
  • Co-creación

Sobre el piloto

La experiencia con Elewit ha sido muy positiva y recomendamos el programa a cualquier startup que esté trabajando en B2B. Lo que más destacamos, en parte porque no suele ser habitual, es la conexión directa que ha existido desde el inicio con casos de negocio concretos. En cuanto al piloto en sí, hemos tenido la oportunidad de aprender y demostrar un caso de negocio en el sector energético, que está en plena ebullición con grandes retos debido al cambio climático. En este contexto de cambio, es clave entender el lenguaje y las comunicaciones entre los distintos actores. Desde el punto de vista práctico, creemos que hemos podido aportar conocimiento dentro de la empresa de cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial aplicados a datos no estructurados.

 

Sobre Daniel Vila Suero, cofundador de Recognai

Daniel es director y cofundador de Recognai, una empresa especializada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y ciencia de datos con datos no estructurados. Después de completar su doctorado en Inteligencia Artificial y trabajar como investigador en la UPM, dejó el mundo académico y fundó Recognai para construir soluciones prácticas de procesamiento del lenguaje natural para grandes empresas. Además, Daniel y su equipo contribuyen a bibliotecas de PLN de código abierto como spaCy y son los creadores de Rubrix, una herramienta open-source para acelerar la construcción y gestión de datos en proyectos de inteligencia artificial.

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