Hoy nuestro invitado es Sean Lane. Es el director ejecutivo de Olive. Hola, Sean. ¿Cómo estás hoy?
Haciéndolo bien. ¿Cómo estás, Neil?
Estoy muy bien. Sean, estoy emocionado de hablar contigo y aprender más sobre ti. ¿Por qué no empiezas contándonos un poco sobre ti y qué es Olive?
Soy el director ejecutivo de Olive. Fundé la empresa en 2012. Antes de eso, en realidad era oficial de inteligencia militar. Pasé la mayor parte de mi carrera en la NSA. Estaba en el lado de la tecnología, pero realmente una gran manera de aprender tecnología muy, muy rápido. Olive es una empresa que está creando una fuerza laboral de inteligencia artificial. Estamos construyendo una fuerza laboral de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. La idea de una fuerza laboral de inteligencia artificial es que los trabajadores de la salud han estado plagados de sistemas que son viejos, anticuados, no se hablan entre sí, no están conectados. Muchos seres humanos dedican una cantidad excesiva de tiempo a procesar y mover datos de un sistema a otro, haciendo cosas que realmente los trabajadores de IA pueden hacer muy bien. Cuando decimos trabajadores de IA, se trata de robots de software con diferentes niveles de complejidad y sofisticación, que a veces usan aprendizaje automático y profundo, a veces no, a veces usan reconocimiento óptico de caracteres, visión por computadora, lo que sea que necesiten para hacer el trabajo. Estos trabajadores de IA se presentan a trabajar como lo haría un trabajador humano. Asumen tareas y aumentan el personal dentro del sistema de salud, que es nuestro enfoque. Estamos enfocados en proporcionar esta fuerza laboral de inteligencia artificial para los sistemas de salud. La empresa está distribuida, como estoy seguro de que hablaremos, pero ahora tenemos unos 240 empleados.
Hemos hablado de esto antes, pero cuando dice 240 empleados, está hablando de humanos que trabajan para usted en este momento, ¿verdad?
Así es. Tenemos 240 humanos. De hecho, hacemos un seguimiento, tengo un organigrama que actualizo regularmente. Y solo este año, agregamos no solo para rastrear a los trabajadores humanos, sino también a los trabajadores de IA. Entonces, creo que nuestro total, si se toma el poder humano generado por nuestros trabajadores de IA y nuestros trabajadores humanos, es equivalente a unos 1200 empleados a tiempo completo.
Hay muchos términos que quiero analizar aquí. En primer lugar, solo dentro de la industria de la salud, ¿cómo describiría la diferencia entre un trabajador humano que solo está haciendo su trabajo, un trabajador aumentado que usa la tecnología para aumentar su producción y un trabajador de inteligencia artificial? Analice esos tres términos por nosotros.
El trabajador humano como usted lo conoce hoy en día, está trabajando en los sistemas que se le han proporcionado. Están haciendo su trabajo. Hay diferentes ideas sobre cuántas horas productivas tienen en un día, creo que en algún lugar entre 6.4, y creo que la Oficina de Estadísticas Laborales lo tiene aún más bajo, porque son criaturas sociales y hay diferentes cosas que hacen. Entonces, los trabajadores humanos aparecen, y en la atención médica, hay una gran cantidad, como el 30% de todo lo que hace cualquier trabajador humano es administrativo, el 25% del trabajo de tiempo completo de cada trabajador no es más que trabajo administrativo. Y estos suelen ser procesos escritos que hacen lo mismo todos los días, día tras día. Así que ese es el típico trabajador humano. El trabajador de IA es un robot de software que trabaja sin supervisión en la nube y los servidores por la noche, a veces durante el día. Son asincrónicos. Están conectados a los sistemas, al igual que lo haría un trabajador humano, asumiendo estas tareas de gran volumen, realizando una gran cantidad de flujos de trabajo, podrían ser cosas como verificar la elegibilidad del seguro, procesar reclamos, hacer una autorización previa para rayos X y medicamentos, realmente muchas de las cosas de alto volumen que están sucediendo en la atención médica en la actualidad. Y luego en el medio está la combinación de ambos, a eso lo llamamos cibernética. Y ahí es realmente donde el ser humano y el trabajador de la inteligencia artificial trabajan de la mano. Nuestro objetivo en ese ámbito es convertir a los trabajadores humanos en trabajadores superhumanos, esta idea de que usted puede, junto con un trabajador de inteligencia artificial, puede aumentar la productividad, aumentar la eficiencia, disminuir los errores y realmente llevar a todos al mismo nivel desde una perspectiva de desempeño. . Entonces esas son las tres piezas. Para nosotros, pensamos que esas tres cosas constituyen la fuerza laboral total de un sistema. Entonces, tenemos un concepto de fuerza laboral total, que son los trabajadores de IA, los trabajadores humanos y luego la combinación de AI y trabajadores humanos juntos.
Ahora siempre estamos hablando de productividad en el programa. Estamos aprendiendo cómo podemos medir la productividad de otras formas. Tiene un sistema, al que se refirió anteriormente sobre el poder humano, cuando se trata de un equivalente a caballos de fuerza, como en el pasado. Explícanos ese concepto.
Cuando comenzamos a poner en marcha esta fuerza de trabajo de IA, era un concepto nuevo. La idea de una fuerza de trabajo de inteligencia artificial para aumentar toda la industria era nueva. Y la pregunta era, ¿cómo se mide? ¿Cómo se mide la producción? No es tan fácil como que un bot tenga el mismo rendimiento que un humano. Es muy, muy diferente porque un trabajador de inteligencia artificial puede producir mucha más producción que un solo humano. Y miro hacia atrás en la historia y dije, hemos hecho esto antes, cuando el motor se volvió común, el motor de combustión, el motor de vapor, Watt, a quién se le ocurrió James Watt, el tipo que creó los vatios, como sabemos hoy. esta idea de algo llamado caballos de fuerza. Básicamente, sabíamos lo que podía hacer un caballo, sabíamos la potencia que podía ejercer un caballo. Entonces, si pensáramos en motores y motores como equivalentes, cualquier máquina podría hacer un trabajo equivalente a ocho caballos de fuerza, tenía sentido para nosotros, podríamos razonar al respecto. Hoy es como un lenguaje natural. Es parte de todo lo que decimos. Este auto tiene un motor de 200 caballos de fuerza, el abridor de la puerta del garaje es de dos caballos de fuerza, mi triturador de basura es de dos caballos de fuerza, o creo que eso es bastante alto para un triturador de basura. Pero el punto es que aceptamos eso como la forma de medir un motor hoy en día y la gente en general lo entiende. Entonces pensé que no sería interesante si midiéramos nuestras máquinas o trabajadores de IA con potencia humana, de manera muy similar a lo que James Watt con caballos de fuerza. Dijimos, veamos lo que un ser humano puede producir en un día determinado, en una semana determinada, en un año determinado. Y creemos un número asociado con eso para lo que sea que ese trabajador de IA pueda producir. Un trabajador de IA podría producir 20 de potencia humana. La forma en que se calcula es el tiempo que le toma a un ser humano completar un circuito de trabajo. Entonces los llamamos circuitos. De un extremo a otro, un ciclo completo de trabajo, y luego el tiempo de las horas disponibles que tienen en el día, y luego lo miras en comparación con lo que puede hacer el trabajador de IA, y así es como obtienes el poder humano. Así que en este momento tenemos 1700 energía humana cada mes que generamos, lo que equivale a aproximadamente 4700 humanos porque en realidad tomas la energía humana y tienes que tener en cuenta los descansos y los días libres, y cosas así. Por lo tanto, lo que Olive genera hoy en día equivale a 4700 humanos en trabajo.
Entonces, ¿sientes que cuando les explicas esto a los clientes, es algo a lo que se aferran de inmediato? ¿Sientes que solo estás hablando de términos que quizás en 20 años tengan sentido? ¿O cómo te sientes en términos de que la gente común lo entienda?
Esperan que definamos el futuro en lo que respecta a la fuerza laboral de IA, porque es muy nuevo para ellos. Saben que hay ciertos conceptos que tal vez no comprendan por completo, pero saben que serán un lugar común. Y por eso confían en nosotros para educarlos sobre lo que creemos que será el camino del futuro. Entonces, si decimos, poder humano, no tienes que preocuparte realmente por eso, pero debes saber que vas a escuchar mucho sobre eso en el futuro. Y comenzará a evaluar realmente el resultado de sus trabajadores de inteligencia artificial en esta nueva medición. Y vamos a seguir adelante y contárselo. Le mostraremos las medidas, pero probablemente no lo escuche en el mercado durante un par de años. Y lo aceptan. Y creo que parte de eso también es definir esas cosas. Alguien tiene que hacerlo, alguien tiene que definirlo, alguien tiene que ponerlo en su lugar, ponerlo en práctica. Para nosotros, es extraordinariamente valioso porque podemos ver el crecimiento de nuestra fuerza laboral de IA. Y hay una forma realmente distinta de medirlo.
Entonces, digamos que este término se pone de moda, la gente comienza a hablar sobre el poder humano en el futuro, cuando están hablando de, está bien, aquí está este modelo de esta IA, tiene X poder humano que está ahí. ¿Cómo se traduce eso al ser humano real? Por ejemplo, si tomamos el equivalente a caballos, como si no me acerco y miro un caballo y digo, me pregunto cuántos caballos de fuerza tiene esto, porque sabes que solo tiene uno cuando estás allí. Entonces, cuando se trata de lo que los humanos deberían estar haciendo, a medida que avanzamos hacia el futuro, a medida que los robots y los sistemas comienzan a hacer más cosas que los humanos solían hacer, y los humanos comienzan a hacer más otras tareas, ¿deberíamos comenzar a buscar otras formas? medir también la productividad humana?
Creo que es una gran pregunta. Creo que es realmente relativo. La productividad de los humanos es relativa a todos los humanos que los rodean. No hay un estándar real. Tenemos dos cosas, dos conceptos que usamos para pensar en esto. La primera es la etnografía computacional. Entonces, la etnografía es como el estudio antropológico de, en muchos casos, el trabajo, cómo trabajaba la gente. Y la etnografía computacional realmente está mirando lo que están haciendo en sus computadoras, en sus sistemas de información, como en qué están haciendo clic. ¿Qué aplicaciones están usando? ¿Cómo están produciendo su trabajo? Así que eso es algo muy importante en lo que pensamos. Un segundo es un término que se nos ocurrió llamado ergo fenómica. Así que ergo significa trabajo, todo el mundo lo sabe. Y luego la fenómica es como la fenotipificación. Entonces, cada ser humano tiene un fenotipo ergo. Tienen una forma de trabajar. Y son las cosas que hacen. Es la combinación de tareas que hacen, la forma en que lo hacen, las herramientas que usan, son todas esas cosas. Es como su ADN y esa mezcla con la forma en que interactúan con el mundo juntos, crea su fenotipo. El trabajo que haces al interactuar con los sistemas que usas es tu fenotipo ergo. Así que estamos en esta búsqueda para mapear el fenómeno ergo del mundo laboral dentro de la atención médica. Si podemos mapear cómo funcionan los humanos en relación con otros humanos, entonces podemos descubrir cómo ayudarlos de la mejor manera con la IA.
Sean, pienso demasiado en esto, creo. Estás bastante metido en eso.
Estamos bastante obsesionados con eso.
Suena así. Aunque es genial. Quiero decir, piense en el hecho de que, sí, nunca hemos tenido una medición, como si no pudiera ir a una entrevista de trabajo y decir, oye, aquí está mi salida de productividad estándar, que estará garantizada si contratame, simplemente no lo hemos creado porque ha sido muy difícil.
Si piensas en el futuro, como si existiera el fenotipo ergo, podrías decir el fenotipo cuando estuve aquí en estos trabajos, y aquí hay fenotipos ergo similares y lo que producen, y puedes ver que llegué al máximo. De hecho, podría mirar a un trabajador humano y decir, oh, es un trabajador humano muy eficiente y productivo. Porque va a medir cómo usas tus herramientas y cómo interactúas con otros humanos. Entonces es un concepto muy interesante.
Dado que está tan involucrado en el uso de herramientas, el uso de inteligencia artificial y otras cosas, cuando realiza su reclutamiento y contratación, ¿hay ciertas habilidades que se destacan para usted como más importantes entre los humanos que está buscando cuando las trae? en tu empresa?
Pienso en ello todo el tiempo. Contratamos muy rápido y tratamos de hacer el mejor trabajo posible para asegurarnos de que tenemos a los humanos adecuados. La gran paradoja es que la clave para construir una gran empresa de inteligencia artificial es que se trata de humanos. Y se trata de conseguir los humanos adecuados. Hay muchas cosas que los humanos pueden hacer o tienen la capacidad de hacer que la IA no puede hacer. La fe es uno de ellos. Creer en algo. Creer en esta idea, tener fe en la empresa o en la visión o lo que crees que puede hacer y la capacidad de tener fe en algo, creer que es posible, es algo que probablemente sea improbable, como el éxito de una startup, como tomar una empresa desde un principio y convertirla en una empresa multimillonaria, improbable.
Siento que la mayoría de los emprendedores de IA se habrían rendido hace mucho tiempo porque se dieron cuenta de que esto es inútil, nunca va a funcionar.
Sí, es muy difícil. Encontrar personas con la capacidad de la fe es interesante porque es una cualidad muy humana. La creatividad es una cualidad algo humana, que crea cosas que nunca antes existieron. Entonces buscamos esas cosas. Pero buscamos personas que quieran ser parte de algo. Otra cosa importante que hacemos los humanos es el sacrificio. Los seres humanos cambian su tiempo por algo que creen que es mejor. Dirán como, voy a pasar mi tiempo, ocho horas o más de mi día, haciendo esto porque creo que el intercambio vale la pena. Porque creo que todo lo que obtengo a cambio, una ganancia financiera o una misión más importante, vale la pena. Y esa es otra cosa en la que pensamos mucho.
Hablemos un poco más sobre su empresa, la razón real por la que nos comunicamos con usted fue porque estaba hablando de esta idea de en la red, fuera de la red, cuando se trataba del concepto de trabajo remoto. Mucha gente ha rechazado ese término de trabajo remoto. Quieren redefinir eso y asegurarse de que la gente sepa exactamente lo que estamos obteniendo de eso. Así que cuéntenos lo que ha presentado en Olive en términos de cómo maneja los equipos distribuidos.
Nosotros, por supuesto, fuimos empujados a este mundo donde tuvimos que lidiar con las realidades de una fuerza laboral distribuida, como todos los demás durante la pandemia global. Así que teníamos que hacer eso. Tuvimos que averiguar cómo trabajar en esta configuración. Una de las cosas en las que pensé muy rápidamente fue, ¿qué hacemos a continuación? No va a ser como una señal, una alarma que suena que dice que todos regresen a sus oficinas, regresen a su trabajo.
Sí, el simulacro ha terminado.
Sí, el simulacro ha terminado, todos regresan. Entonces, lo que pensé, nunca imaginé que me gustaría este tipo de modelo distribuido. Nunca imaginé que diría que no todo el mundo tenía que estar en una sede. Tuve estas visiones de este edificio monolítico y este horizonte, el rascacielos con nuestro nombre y 10,000 personas trabajando allí. Para mí, como un CEO, solo tienes esas visiones, y gran parte de este edificio es el que quieres crear debido al ego y quién sabe qué. Y realmente comencé a hacer una introspección y decir que no hay una buena razón para querer eso. No hay una buena razón para necesitar eso. De hecho, creo que es todo lo contrario. Y comenzamos a decir, ¿qué pasaría si fuéramos flexibles, como solo 100% flexibles, y permitiéramos que las personas trabajaran desde donde sintieran que podrían ser más productivos? No dijimos que debías trabajar desde casa, pero tampoco dijimos que debías trabajar en una oficina. Y empezamos a pensar, qué se necesitaría para lograr algo así, y pensamos, tienes que nombrarlo de otra manera. Por ejemplo, si va a tener una configuración igualitaria aquí, donde el trabajador remoto es igual al trabajador en una oficina, entonces no puede llamarlo remoto porque hay un estigma asociado con él. No puedes decir que estás trabajando desde casa porque hay un estigma asociado. Entonces dijimos, vamos a cambiar el vocabulario. Así que llamamos al plan la cuadrícula. Entonces eso es lo que usamos en Olive. Se llama cuadrícula. Y estás en la red o estás fuera de la red. Eso es. No hay otra clasificación. No es como si estuviera en casa. Estoy de vacaciones. No, estás en la red o fuera de ella. Podrías estar en cualquier lugar. Podrías estar en una nave espacial. Podrías estar en una playa, podrías estar en una cabaña, podrías estar en una de nuestras subestaciones, que es lo que ahora llamamos nuestras oficinas. Y vamos a poner subestaciones por todo el país. Las personas que quieran trabajar en una subestación pueden hacerlo, pero no están obligados a hacerlo. Así que la flexibilidad es el nombre del juego aquí y también lo es el léxico o la forma en que lo estamos hablando. Entonces le pregunté al equipo, dije, aquí está nuestro nuevo plan. Por favor, ayúdame a erradicar el trabajo desde casa como término y empezar a usar la terminología en la red, fuera de la red. Y mi equipo es increíble. Lo adoptaron de inmediato. Les encanta. Se sienten empoderados y es muy flexible. Ha sido increíble hasta ahora.
Hable más sobre la idea de la subestación. ¿Son estas cosas que ya existen? ¿O estás comprometido a construirlos? ¿Vas a alquilar espacios? ¿Cómo va a construir eso para que las personas que quieran una oficina tengan esa disponibilidad?
Sí, serán pequeños. Creo que los días de las oficinas monolíticas se acabaron, como si estuvieran muertos. Porque las oficinas monolíticas son un riesgo para la salud mundial. Mire como Facebook, Google o cualquiera de estos con oficinas gigantes, no pueden traer gente de regreso a ellos. No puedes traer a 10,000 personas de regreso a un edificio o 1,000. No puedes hacerlo ahora mismo. Realmente crea mucha inflexibilidad. Tan pequeño es mejor. Los equipos pequeños son rápidos, ágiles. Y si tengo 30 oficinas de 10 personas, es mejor que tener una oficina de 300. Porque puedo encenderlas y apagarlas cuando sucedan cosas en todo el mundo cuando sea necesario. Entonces, usaremos algunos criterios para crear una subestación. El criterio uno es que tenemos un sitio de cliente importante allí, los llamamos sitios alfa. Un sitio alfa es donde tenemos ingenieros en el sitio de un hospital. Están trabajando con nuestros clientes para crear su fuerza de trabajo de IA. Si tenemos uno de esos cerca y está en un MSA, como un área de servicio metropolitana, entonces es elegible para un sitio alfa. Mientras veamos uno, lo encontramos, encontramos el grupo de talentos allí, podemos activarlo y poner una subestación. Nos centraremos en las comunidades tecnológicas. Así que buscaremos el centro tecnológico en una ciudad, el lugar donde todas las empresas tecnológicas se unen y tienen eventos y tal vez haya algún espacio de trabajo conjunto, y vamos a dejarnos caer en el medio de eso. Esa será nuestra subestación. El primero que estamos construyendo ahora mismo en Baltimore. Luego, el segundo criterio es que en cualquier lugar se reúnan 10 olivianos, por lo que los olivianos son lo que llamamos personas que trabajan en Olive. Entonces, si 10 olivianos están en Omaha y dicen que nos encantaría tener una subestación, construiremos una subestación. Entonces realmente puede ser autodirigido por los olivianos. Dondequiera que crean que quieren trabajar, aparecen, hay 10, construimos una subestación. Así que también es muy interesante desde esa perspectiva, porque la gente ahora dice que necesitamos como una persona más en Chicago.
¿Y esto se ha expandido a pensar en la contratación internacional, ampliándose más allá de estas bases? ¿Ha hecho planes para eso?
Todavía no, pero creo que es inevitable. Todavía no lo he hecho solo por el enfoque y los recursos, pero es posible y probable. Seguramente nos convertiremos en una fuerza laboral distribuida globalmente. No puedo imaginar un futuro en el que no seamos una fuerza laboral distribuida globalmente. Y, francamente, alguien podría mudarse a otro país en este momento y estar en la parrilla. Así que no hay nada que impida que eso suceda hoy. Creo que una de las otras cosas que vamos a considerar es que tenemos un condominio en Florida en Amelia Island que nuestros empleados pueden usar cuando lo deseen, y eso es como una reserva sólida ahora porque la gente simplemente está trabajando allí. Así que probablemente haremos más de eso. Probablemente abriremos estos pequeños pozos de descanso si lo desea, lugares donde la gente puede ir y escapar y todavía estar en la red. Y creo que será una ventaja interesante. Será algo que veremos que hacen más empresas.
Sean, ha sido genial hablar contigo. Me encanta el hecho de que eres el tipo de líder que se hace esa pregunta como, ¿qué pasa si, por qué no ?, probemos esto. Parece que su cabeza está al menos a cinco años en el futuro tratando de imaginar dónde podemos estar, hacia dónde deberíamos ir. Así que ese es un gran lugar para estar, es un gran lugar para animar a otros a que vayan. Si puede dar un pequeño consejo a otros directores ejecutivos que están pensando en esto, pensando en cómo avanzar, ¿qué es útil para usted mientras intenta mantener su mente abierta en el futuro?
No seas dogmático. No se aferre a estas ideas que ha tenido en su cabeza durante mucho tiempo. Lo que pensabas que era la realidad probablemente esté mal. Quiero decir, realmente cuestiona esas cosas que has pensado que son ciertas para estas máximas a las que te has aferrado durante mucho tiempo, cuestionalas. Esté dispuesto a darles la vuelta. Es bastante refrescante y se siente bien estar equivocado sobre las cosas durante un largo período de tiempo. Pero poder admitirlo y poder aceptar la nueva realidad es realmente genial. Entonces ese sería mi consejo.
Me gusta eso. Se siente bien estar equivocado sobre las cosas. Ojalá más personas adoptaran ese enfoque. Es bueno. Bien, Sean, muchas gracias por estar en el programa. Si la gente quiere aprender más sobre usted y su empresa, ¿a dónde debería ir?
OliveAI.com . Y mi página personal es sllane.com , hay muchos escritos allí. Entonces, cualquiera de esos dos, es un buen lugar para comenzar.
Excelente. Bien, Sean, muchas gracias. Ha sido una maravilla y esperamos volver a estar en contacto contigo pronto.
Muchas gracias, Neil.
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