Forrester Boomerangs: una serie de preguntas y respuestas
Uno de cada 15 Forresterites es un boomerang, un ex empleado que se ha reincorporado a la empresa. Los bumeranes son una parte importante del tejido cultural de Forrester, ya que aportan nuevas habilidades, nuevas perspectivas y una pasión reavivada por sus roles. Nuestra serie de preguntas y respuestas de Boomerang destaca las historias de personas que regresaron a Forrester.
El analista senior Rowan Curran regresó a Forrester a principios de 2022 después de un paso por el sector público. El momento fue fortuito, tanto para él como para Forrester. Después de haber cubierto previamente el análisis predictivo y la búsqueda y el descubrimiento de conocimientos, Rowan pronto comenzó a encabezar la cobertura de Forrester sobre datos sintéticos y grandes modelos de lenguaje (LLM). Cuando la IA generativa (genAI) despegó con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, Rowan (y Forrester) estaban perfectamente posicionados para aprovechar la oportunidad.
Nos sentamos con Rowan para hablar sobre lo que lo llevó por primera vez a Forrester, su continua fascinación por la relación entre humanos y tecnología y las lecciones que ha aprendido en su carrera hasta el momento.
P: ¿Qué te trajo por primera vez a Forrester en 2012?
RC: Un amigo que trabajaba en ventas en Forrester me recomendó que postulara para ser investigador asociado (RA). Sabiendo que soy una persona curiosa, pensó que sería una buena opción para mí. Me había graduado de Emerson Faculty el año anterior y estaba haciendo prácticas en el Centro Berkman Klein para Web y Sociedad de Harvard, que es un grupo de expertos centrado en los derechos humanos y la ética digitales. Estaba muy interesado en cómo interactúan los humanos y la tecnología, y la oportunidad de aprender sobre las últimas tecnologías de vanguardia en Forrester me resultó atractiva. Presenté mi solicitud y me contrataron como RA en el equipo de desarrollo y entrega de aplicaciones.
P: ¿Cómo pasó de ser RA a investigador y luego a analista?
RC: Fui muy proactivo y con muchas ganas de aprender y contribuir. Siempre que había un tema que me interesaba particularmente, o si había algo en lo que un analista quería trabajar pero no tenía tiempo, me ofrecía a ayudar. Si hubiera leído algo que me pareciera interesante y pensara que un analista también lo haría, lo compartiría, incluso si no fuera un analista a quien apoyaba como RA. Me entusiasmaba bastante con los analistas que pensaba que estaban haciendo cosas interesantes. [laughs]. Eso a menudo me llevaba a una conversación más amplia, o incluso a que yo trabajara con ellos en una investigación.
Cuando dejé Forrester a finales de 2016, period analista que cubría análisis predictivo, búsqueda y descubrimiento de conocimientos, y análisis geoespacial. La tutoría de mis gerentes y otros analistas a mi alrededor jugó un papel muy importante en mi éxito. Creyeron en mis capacidades, me alentaron y confiaron en mí, incluso en situaciones en las que no estaba completamente seguro de mis propias capacidades.
P: Dejó Forrester en 2016 y trabajó para el Departamento de Servicios Juveniles de Massachusetts durante cinco años. ¿Cómo surgió la concept?
RC: Tuve diversos grados de síndrome del impostor a lo largo de mi etapa como investigador y analista, ya que cubría temas que no había trabajado como practicante. Me preocupaba tener éxito a largo plazo si no entendía de primera mano algunos de los problemas que experimentaban nuestros clientes. Luego me enteré de una oportunidad con el Departamento de Servicios Juveniles del estado para ayudar a formar el equipo de datos y análisis y realmente madurar su práctica. Parecía que period el momento adecuado. Dado que el enfoque del departamento period la justicia juvenil, también sentí que podía hacer un buen trabajo y tener un impacto social. Pero esperaba regresar a Forrester en algún momento.
P: ¿Cómo le ayudó lo que aprendió una vez que regresó a Forrester?
RC: Comprendí mucho mejor los problemas detrás de escena que no necesariamente surgen en las entrevistas de investigación pero que pueden ralentizar a los clientes cuando intentan realizar cambios. Entendí que podría llevar medio año o más implementar una nueva plataforma de almacenamiento de datos/software program empresarial, incluso para una implementación muy pequeña. Sabía lo frustrante que puede ser ejecutar algunas líneas de código una y otra vez para intentar que algo se ejecute pero luego no funciona, por lo que trabajas con un proveedor durante unos meses para hacer ajustes. Pude sentir más empatía con el tipo de problemas que enfrentan nuestros clientes.
P: ¿Cómo llegó a cubrir genAI y LLM?
RC: Realmente fue un caso de oportunidad de reunión de preparación. Cuando regresé a Forrester en 2022, comencé a cubrir las versiones evolucionadas de las áreas de investigación que había cubierto antes. La búsqueda y el descubrimiento de conocimientos se habían convertido en búsqueda cognitiva; el espacio del análisis predictivo period ahora el espacio de la plataforma de aprendizaje automático de IA. Una de las cosas nuevas en las que quería profundizar period la generación de datos sintéticos, que incluía generación de imágenes y entornos virtuales, así como LLM. A través de nuestra investigación, experimentamos con muchas herramientas de vanguardia y quedamos impresionados por sus capacidades.
Comenzamos a recibir más consultas relacionadas con los LLM, y las estaba tomando como parte de mi cobertura de datos sintéticos, así como de mi trabajo de búsqueda cognitiva: los LLM habían surgido como una parte clave de la recuperación de conocimientos. Luego, ChatGPT se lanzó a finales de noviembre y todos hemos visto lo que ha sucedido desde entonces.
P: Al reconocer los enormes beneficios potenciales que la genAI aporta a las empresas, usted y otros analistas de Forrester se apresuraron a destacar también los riesgos potenciales. ¿Qué deben tener en cuenta las personas al utilizar genAI?
RC: Justo después del lanzamiento de ChatGPT, sabíamos que necesitábamos publicar una publicación de weblog sobre los desafíos de los LLM que brindan información inexacta o incluso sesgada, particularmente porque estas herramientas habían pasado de una relativa oscuridad a un uso generalizado de la noche a la mañana. Las organizaciones debían reconocer que es importante mantener la transparencia y la gobernanza en torno a genAI que existe en torno a sus otros procesos de generación de contenido y aplicaciones de IA. Ese sigue siendo un desafío con el que los ayudamos hoy.
P: ¿Qué es lo que más disfrutas de Forrester y qué es lo que más te emociona de lo que está por venir?
RC: Los forresteritas son un grupo realmente maravilloso de personas inteligentes y trabajadoras que no solo se preocupan por el trabajo sino también por los demás y por cómo el trabajo que hacemos con nuestros clientes impacta al mundo. La concentración de curiosidad y la apertura genuina para aprender y perfeccionar perspectivas aquí es única. Tener la oportunidad de influir en cómo se adopta una tecnología de vanguardia a gran escala es algo que no muchas personas logran hacer, y aún menos pueden hacerlo con colegas a quienes admiran profesional y personalmente. Estoy muy emocionado de ver cómo la genAI y la IA en common continúan evolucionando y de seguir ayudando a los clientes en este espacio. Estamos ayudando a que el futuro tome forma. ¿Qué podría ser más desafiante y divertido que eso?
Obtén más información acerca de trabajar en Forrester.
