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Jacobo Pablos Mengs (Córdoba, 1979) es el CEO y fundador de Foqum, una startup especializada en la aplicación del machine learning a los datos generados por sus clientes (texto, audio, vídeo, tablas de datos) para lograr objetivos como ahorrar costes, optimizar procesos o proporcionarles un mejor servicio. Para conocer un poco mejor cómo trabaja Foqum y cuáles son sus planes a futuro, hemos hablado con él.

Hace siete años que cofundaste Foqum, procedente del mundo de la banca, ¿cómo recuerdas aquella época? ¿Qué consejos le darías a alguien que está pensando en emprender su propio negocio, basándote en tu experiencia?

Fue una época de la que guardo un gran recuerdo y donde aprendí que cuando el producto que vendes es sofisticado y genera un gran valor en la cuenta de resultados del cliente es clave trabajar conjuntamente entre los equipos técnicos y de negocio tanto de tu propia compañía como de las de los clientes.

En Foqum vendemos soluciones simples para equipos de negocio que tienen en ocasiones necesidades complejas y, por tanto, si no se genera una adecuada confianza trabajando en equipo es mucho más difícil escalar nuestras soluciones.

Respecto a consejos soy más de recibirlos que de darlos ya que creo profundamente en que si no haces una autocrítica constante es difícil evolucionar. No obstante, por dar uno estructural diría que antes de emprender analicen correctamente “podérselo permitir” tanto a nivel personal (familia, económico, etc..) como profesional que para mí se resume principalmente en evaluar el coste de oportunidad.

Para mí la reflexión no es tanto si quiero ser o no emprendedor, cuyos ingredientes principales son libertad, cumplir sueños, las ganas de ser tu propio jefe, sino más bien si estoy preparado a afrontar lo qué significa ser empresario…

¿Cómo surgió la idea de crear Foqum?

Se debió principalmente a dos razones: empezaba a consolidarse la necesidad de hacer uso de los datos por las áreas de negocio para seguir evolucionado y mejorando sus compañías y detectamos importantes avances tecnológicos de las infraestructuras cloud (AWS, Azure, Google Cloud,…) que permitían a un coste accesible entrenar algoritmos y servirlos bajo diferentes formatos a los clientes.

Bajo esta base creamos Foqum con el gran reto de permitir a las áreas de negocio de nuestros clientes que utilizaran la inteligencia artificial «sin darse cuenta».

¿Cómo explicarías a nuestros lectores qué hacéis en Foqum?

Empiezo contextualizando un poco el tipo de empresas de machine learning que existen en la actualidad. De manera generalizada las agrupo principalmente en dos perfiles: las que usan herramientas de terceros e introducen capas de visualización y de inteligencia de negocio (BI) y las compañías como nosotros que desarrollamos nuestro propio activo tecnológico. Esto nos permite poder explicar los resultados que proporcionamos a los clientes (cada vez más relevante y sin duda fundamental desde el punto de vista de la ética en el uso de los datos) y lo más importante: poder evolucionar a corto, medio y largo plazo nuestras herramientas.

En Foqum desarrollamos soluciones para ser usadas por equipos de negocio siendo el objetivo permitirles explotar al máximo los datos de sus compañías con el fin de incrementar las ventas, ahorrar costes, o proporcionar un mejor servicio a sus clientes.

Nuestra herramienta principal es nuestra plataforma de IA que permite procesar cualquier tipo de dato; texto, vídeo, imagen, audio o datos en tablas, ejecutando nuestras funcionalidades en casos de uso específicos con el fin de sacarle el máximo valor a los datos del negocio en un plazo inferior a 4 semanas.

¿Qué es el machine learning y cómo puede ayudar a las empresas?

Es la ciencia centrada en el análisis exhaustivo de los datos cubriendo todo su ciclo de vida desde la recopilación, procesamiento y visualización, con el fin de permitir que las tomas de decisiones en base a los datos sean automáticas, coherentes y medibles.

Uno de los aspectos que considero clave en la gestión de una empresa es que “lo que no se mide no se puede mejorar” y esto es a mi juicio uno de los aspectos más importantes que debemos conocer sobre el machine learning / data science, que te permite medir los resultados y tomar decisiones de manera iterativa en base a ellos.

¿Cómo son los clientes de Foqum? ¿Cuáles son sus necesidades principales?

Pymes y grandes empresas multisectoriales, que tengan como gran objetivo impulsar el desarrollo de sus empresas a través del uso de sus datos y donde pongan en práctica una de nuestras máximas lo que no se mide no se puede mejorar. Las necesidades son múltiples, pero una de las más relevantes está en el tipo de dato menos usado / explotado como son los datos en texto. En este sentido contamos con tres funcionalidades principales:

  1. Clasificación de documentos en monoetiqueta (por ejemplo facturas, cvs, reclamaciones, noticias, etc… ) o multietiqueta que entra en el tipo de información del documento. Siguiendo el listado anterior por ejemplo en las reclamaciones incluirle más etiquetas como; problema de pedido, retraso del envío, cliente enfadado, etc…
  2. Extracción de información / campos concretos en documentos de más estructurados como; nóminas, facturas, tickets de gasto, modelos de la agencia tributaria a menos estructurados como boletines oficiales del estado o sentencias judiciales.
  3.  Búsqueda semántica relacionada. Nuestra herramienta funciona en dos formatos: búsqueda en una barra de texto libre “estilo el buscador de Google” o la posibilidad de arrastrar párrafos o documentos completos para encontrar los documentos más relacionados que tenga la compañía. Lo ilustro con un pequeño ejemplo: un abogado que necesita enfocar su estrategia procesal sobre un caso específico, puede arrastrar una sentencia o un documento de su despacho a nuestro buscador el cual le mostrará las sentencias más relacionadas.

¿Qué es lo que más valoran vuestros clientes de vuestro trabajo?

Citaría dos aspectos principales:

  • Transparencia sobre lo que se puede / podemos y lo que no se puede / podemos hacer. En este sentido que el activo tecnológico haya sido desarrollado por nosotros nos permite darle gran interpretabilidad a todo lo que entregamos a los clientes acompañándolo de métricas específicas apoyándoles en la evaluación de los resultados y del ROI de la inversión.
  • Análisis de corto plazo y si es posible, siempre empezar con un piloto. Esto nos permite crear una cohesión / confianza con los equipos internos y al cliente poder hacer un mejor uso de sus recursos económicos. 

¿Qué le recomendarías a una empresa que quiere iniciar su transformación digital pero no sabe por dónde empezar? ¿Cuáles crees que son las principales carencias en este campo en las empresas españolas?

La verdad es que nos hemos chocado muchas veces con este problema desde los inicios de la compañía y es por ello que después de mucho análisis interno creamos nuestro producto Discovery el cual responde a preguntas como: «¿No tienes claro qué proyectos abordar, por cuál empezar, qué equipo incorporar para acometerlos, cuál es el coste y cómo planificar la inversión de tu transformación digital?»

Discovery no juzga si los datos son buenos, malos, muchos o pocos, sino que diagnostica el estado de los mismos durante todo su ciclo de vida (recopilación, procesamiento, visualización, y toma de decisiones en base a los datos) por cada área y proceso (operaciones, finanzas, etc.) con el objetivo de identificar proyectos concretos potenciales a desarrollar y enmarcados dentro de una hoja de ruta que permita a la compañía dar un salto al siguiente nivel.

¿Qué titular sobre Foqum te gustaría leer el año que viene en Marketing4eCommerce?

La empresa tecnológica más sexy del 2023, referencia en machine learning y expertos en el tratamiento de documentos.

Imagina que viajas en el tiempo diez años atrás ¿Qué consejo habrías dado a tu Yo de aquella época?

Aprovecha cada momento de la vida porque vuela…

Cuestionario rápido:

  • ¿Cuál es la primera red social que abres en el día? Linkedin
  • ¿iOs o Android? IOS
  • ¿App o web? Web
  • ¿En qué eCommerce y hace cuánto has hecho tu última compra online? Aqua di Parma
  • ¿Y qué era? Velas para casa
  • ¿Último libro leído? 11 minutos, de Paulo Coelho
  • Recomiéndanos una serie de ficción Stranger things
  • ¿Qué web has conocido últimamente que te haya sorprendido para bien? Paperbox
  • ¿Qué es lo que más te gusta hacer que no tenga nada que ver con lo digital? Deporte. En concreto golf, tenis y natación.
  • Hilemos una cadena mágica: ¿A qué conocido tuyo (de otra empresa) crees que deberíamos entrevistar? ¿Por qué? Josep Coll de Repscan, Manu Marín de Livall o Fernando Summers de Rastreator.

 

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