Cuando el CTO del grupo MakeMyTrip, Sanjay Mohan, habla de personalización, no usa el término a la ligera. Lo llama “parte de uno”, tecnología lo suficientemente refinada como para comprender las preferencias individuales, pero lo suficientemente inteligente como para dejar espacio a la arbitrariedad. Al otro lado de la mesa, el cofundador y director de tecnología de InMobi, Mohit Saxena, está de acuerdo. Ambos hombres saben que el futuro digital de la India no se construirá sobre el modelo de Silicon Valley. Se necesitará algo más sofisticado: sistemas que comprendan el contexto, hablen varios idiomas y atiendan a usuarios que nunca han escrito una oración en inglés.
En TechSparks 2025, la cumbre emblemática de innovación y startups de YourStory, estos dos tecnólogos veteranos trazaron cómo la inteligencia artificial, la infraestructura de datos y el diseño se están uniendo para servir a la economía en rápida digitalización de la India.
La sesión, titulada “Pila tecnológica de próxima generación de la India: inteligencia de ingeniería para mil millones de usuarios” y moderada por Sangeeta Bavi, directora de operaciones de YourStory, reveló tanto la promesa como el realismo detrás de la construcción a escala.
Descubrimiento a partir de la predicción
En InMobi, la personalización toma forma a través de plataformas como Glance, que ofrecen contenido y experiencias personalizados a millones de personas. Saxena describió cómo el sistema visual de IA de la empresa ayuda a los usuarios a obtener una vista previa de los accesorios o la ropa, combinando la visión por computadora con información sobre el comportamiento.
“El descubrimiento de la moda y el estilo de vida siempre ha estado fragmentado”, explica. “Si puedo ayudar a los usuarios a ver qué les queda bien y qué les queda bien antes de comprar, eso es poderoso”. La IA no sólo mejora la personalización, sino que también simplifica la toma de decisiones en una categoría llena de opciones.
Pero construir y ampliar estos sistemas requiere una inversión importante. Saxena reveló que el gasto anual en infraestructura de InMobi supera los 100 millones de dólares. “La IA es cara”, afirmó. “Cuando empezamos, nos costaba diez dólares estimar un modelo. Lo redujimos a tres centavos, pero eso requirió una optimización profunda en las capas de hardware, software y modelo”.
Luego están los desafíos de precisión. “Los modelos de IA no están diseñados para ser diseñados. Alucinan”, dijo Saxena, provocando risas en la audiencia. “Las primeras versiones de nuestros modelos de avatar producían once dedos o cuatro patas. Tuvimos que diseñar para lograr control y consistencia”.
segmento de uno
Para Mohan, la personalización es una disciplina en evolución que comenzó con una cruda segmentación, agrupando a los viajeros en grandes grupos según la geografía o el historial de compras. Con el tiempo, el enfoque de MakeMyTrip ha madurado hacia recomendaciones a nivel de persona moldeadas por comportamiento en tiempo real y datos contextuales.
“La privatización comenzó como una segmentación”, dijo. “Empiezas con grupos grandes, pero eventualmente te diriges a un segmento. Luego, la tecnología comienza a comprender al viajero en lugar de simplemente categorizarlo”.
Sin embargo, Mohan advirtió contra la optimización excesiva. Viajar es inherentemente cruel. “Las recomendaciones deben tener cierta ambigüedad. Si me he alojado en un hotel una vez, es posible que no quiera volver. Si he estado en una ciudad antes, es posible que encuentre algo nuevo. Esa imprevisibilidad es lo que hace que viajar sea divertido”.
Saxena está de acuerdo y lo plantea como un equilibrio entre “exploración y explotación”. La explotación refina las recomendaciones basadas en preferencias conocidas. La exploración ofrece variedad y presentaciones inesperadas. “Ahí es donde ocurre el descubrimiento”, dijo. “La IA no sólo reflejará elecciones pasadas sino que también ayudará a encontrar cosas que no sabías que existían”.
Construyendo para la India
Con más de 900 millones de usuarios de Internet, la próxima ola de crecimiento digital de la India provendrá de ciudades de nivel 2 y 3 que no hablan inglés. El objetivo de Mohan es hacer que la tecnología sea accesible para estos usuarios.
“Escribir en hindi es doloroso”, dijo. “La voz cambia por completo”. Myra, la asistente de voz de MakeMyTrip, ahora admite hindi, tamil, telugu y bengalí, y tiene planes de expandirse aún más. “La gente habla más de lo que escribe”, señala Mohan. “La entrada de voz nos brinda conversaciones más largas y naturales y un contexto más rico para comprender la intención del usuario”.
Esto es lo que él llama “personalización inclusiva”: tecnología que se adapta no sólo a quiénes son los usuarios, sino también a cómo interactúan. Es una filosofía de diseño que reconoce la diversidad lingüística de la India como una característica, no como una complicación.
Detrás de la inteligencia está la disciplina
Ambos líderes enfatizaron que la innovación en IA depende de una gestión disciplinada de los datos. Mohan dice que la primera señal de que la plataforma de datos de una empresa está madurando es cuando los científicos de datos dejan de quejarse de problemas de calidad. “Se trata más de disciplina y proceso que de destreza de ingeniería”, dijo. “La integración de vocabularios y canalizaciones lleva años, no meses”.
Saxena se hizo eco de esto y señaló que la experiencia de InMobi ejecutando una de las redes publicitarias móviles más grandes del mundo le ha enseñado a respetar la latencia y la precisión. “En los dispositivos móviles, la latencia es imperdonable”, afirmó. “Atendemos a los usuarios desde el centro de datos más cercano: usuarios estadounidenses de EE. UU., Japón de Japón, India y Singapur en el sudeste asiático. Se trata de estar lo más cerca posible del usuario”.
Cuando se les preguntó cómo equilibran la IA tradicional con el nuevo modelo generativo, ambos líderes enfatizaron el pragmatismo. “Para tareas estructuradas como la previsión o cancelación de precios de vuelos, los modelos tradicionales funcionan mejor”, afirmó Mohan. “La IA generativa ayuda a la hora de interpretar datos no estructurados, como resumir reseñas de hoteles o personalizar recomendaciones”.
Saxena añade que ambas tecnologías conviven de forma natural. “Si la respuesta es correcta, es correcta”, afirmó. “El objetivo no es sustituir uno por otro sino elegir cuál proporciona los mejores resultados”.
¿Qué viene después?
Al finalizar la conversación, Bavi pidió a ambos líderes que describieran el futuro de la tecnología en una palabra. Mohan eligió “multimodal”, lo que refleja cómo los sistemas futuros combinarán perfectamente texto, voz y visión. Saxena llama a esto “la verdadera era de la IA”.
Su intercambio capturó un momento crucial en la evolución digital de la India, un cambio de la construcción para escalar a la ingeniería para la sofisticación, de servir a los usuarios a comprenderlos verdaderamente.
“Part of One” no es sólo un logro tecnológico. Es un reconocimiento de que detrás de cada dato hay una persona con preferencias, hábitos y el deseo ocasional de sorprenderse.
Editado por Jyoti Narayan.
