Una de las mujeres empresarias más exitosas de Estados Unidos vuelve a hacerlo, esta vez en sociedad con su esposo y otorgándose el título de CEO por primera vez. Neha Narkhede, ingeniera de software que cofundó la firma de software de transmisión de datos Confluent en 2014 y se desempeñó como directora de tecnología y productos durante más de cinco años, tiene una nueva compañía que sale de la clandestinidad este jueves, según compartió en exclusiva con Forbes .
Narkhede, de 38 años, y su esposo Sachin Kulkarni, de 39, exejecutivo de ingeniería en Meta Platforms, fundaron Oscilar en 2021 para disminuir los riesgos relacionados con las transacciones en línea, principalmente el riesgo de impago de préstamos y fraude con cosas como transacciones financieras y seguros, utilizando inteligencia artificial. Lo están financiando ellos mismos con US$ 20 millones, han contratado a unas dos docenas de empleados y dicen que han registrado a docenas de clientes, muchos de los cuales son empresas de tecnología financiera con un promedio de 500 empleados. Narkhede es la directora ejecutiva y Kulkarni es el director de tecnología de la empresa que prioriza el trabajo remoto y que tiene una pequeña oficina en Palo Alto, California.
Narkhede dice que el objetivo de Oscilar es "hacer que Internet sea más seguro". Para hacer eso, ella y Kulkarni hablaron con 100 expertos en riesgo de fintech y otras empresas y aprendieron que los modelos de riesgo existentes se basan en información incompleta y obsoleta sobre el comportamiento del usuario y no siempre utilizan las técnicas de aprendizaje automático más actualizadas. De hecho, los fundadores creen que pueden proteger las transacciones en línea contra el fraude y el robo de manera más rápida y precisa con menos soporte de ingeniería que otros al combinar datos de buena fuente con IA. El problema es real y creciente. Los consumidores de EE.UU. informaron haber perdido US$ 8.8 mil millones por fraude en 2022, un aumento de casi US$ 2.6 mil millones con respecto a 2021, según la Comisión Federal de Comercio.
“El beneficio clave es que eliminamos la necesidad de que una empresa utilice ingenieros para las evaluaciones de riesgos, ya que no se requiere codificación”, dice Narkhede. Y agrega: “Las empresas deciden con anticipación qué datos quieren analizar, y configuramos la programación para garantizar que nuestra tecnología de IA aporte los datos para asesorar sobre el riesgo de cada transacción, dejándolos a los analistas de riesgos para que realicen pruebas y aprueben retoques al modelo”.
Narkhede es un ingeniero nacido y criado. Después de obtener su licenciatura en informática de la Universidad Savitribai Phule Pune en India, emigró a los Estados Unidos para obtener una maestría en informática de Georgia Tech en Atlanta, donde se graduó en 2007. Luego trabajó como ingeniera de software en Oracle y LinkedIn.
En LinkedIn, ella y dos colegas, Jay Kreps y June Rao, crearon conjuntamente el sistema de mensajería de código abierto Apache Kafka para manejar la gran cantidad de datos entrantes del sitio de redes profesionales. En 2014, los fundadores de Apache Kafka dejaron LinkedIn para fundar Confluent, que ayuda a las organizaciones a procesar grandes cantidades de datos con Apache Kafka. A principios de 2019, Confluent había recaudado más de US$200 millones de firmas de capital de riesgo; eso ayudó a Narkhede a aterrizar en la lista anual de Forbes de las mujeres hechas a sí mismas más ricas de Estados Unidos en 2019 (y permanecer desde entonces). Confluent salió a bolsa en junio de 2021, alcanzó una capitalización de mercado de 24.750 millones de dólares y convirtió a Narkhede en multimillonaria durante varios meses, antes de que las acciones cayeran un 77%. Vendió cerca de US$ 170 millones en acciones de Confluent (antes de impuestos) antes y después de la oferta pública inicial de Confluent en 2021. Forbes estima que actualmente vale alrededor de US$ 475 millones.
En enero de 2020, renunció como CTO de Confluent, pero mantuvo su puesto en la junta. En ese entonces, la idea de Oscilar ya había echado raíces. “Cuando participé en Confluent en el día a día, vi que las empresas que usan Apache Kafka tenían dificultades para desarrollar sus sistemas de toma de decisiones sobre riesgo [de crédito] y fraude”, dice Narkhede. “Fue entonces cuando se plantó la semilla en mi cerebro”, continúa al respecto.
El problema que Oscilar debe abordar, describe Narkhede, es que los sistemas de detección de riesgos existentes tienen dificultades para reunir fuentes de datos dispares, pueden ser lentos para adaptarse a nuevas entradas y pueden ser difíciles de personalizar. El producto de Oscilar, un modelo sin código en constante capacitación que los usuarios pueden, junto con el equipo de Oscilar, personalizar y ajustar, intenta abordar las brechas que Narkhede ve en los sistemas existentes.
En particular, la empresa recibió ofertas de efectivo de capital de riesgo, "todos los intereses entrantes", dice Narkhede, pero las rechazó a favor del arranque. “La autofinanciación nos ha brindado la autonomía para avanzar rápido”, dice Narkhede, y agrega que probablemente estará abierta a la financiación externa en un futuro lejano. Ella dice que la financiación inicial debería proporcionar a Oscilar "varios años de pista".
El horario de 9 a 5 de Narkhede y Kulkarni en estos días es de 9 p. m. a 5 a. m., sus horas de sueño. Para administrar un equipo con empleados que abarcan América del Norte y Europa además de su hijo de dos años, la pareja se acuesta a dormir a las 9 p. m. y comienza su jornada laboral a las 5 a. m., dice Kulkarni. Lo han hecho desde que comenzaron con Oscilar, casi al mismo tiempo que nació su hijo.
Para dirigir Oscilar, Narkhede y Kulkarni se aseguraron de tener una clara separación de responsabilidades, consejo que recibieron después de consultar a otras parejas de cofundadores, según Kulkarni. Aunque ambos tienen una formación muy técnica, él es responsable de la parte de ingeniería de la empresa, mientras que Narkhede dedica más tiempo a las operaciones y los clientes.
Oscilar tiene mucha competencia de compañías como DataVisor, Provenir, Sift y Alloy, así como de equipos más grandes como Google que tienen el ancho de banda para construir sus propios modelos de riesgo.
Como la mayoría de los modelos de detección de riesgos, Oscilar utiliza una combinación de información biográfica del cliente, historial de transacciones del cliente y datos de terceros de agencias de crédito y otras fuentes. Oscilar también promociona algo llamado algoritmo de aprendizaje automático "semisupervisado", lo que significa que combina datos etiquetados, que incluyen un "resultado" como el puntaje de riesgo crediticio, y datos no etiquetados, que no lo hacen y, por lo tanto, son más fáciles de procesar en uno. modelo. Ese enfoque tampoco es necesariamente único.
Pero el equipo de Oscilar, que el cliente Henry Shi, director de operaciones de la firma fintech de US$ 1 mil millones (ventas) Super, describe como súper receptivo y fácil de trabajar, es una gran parte de lo que hace que la empresa y su producto se destaquen, dice Shi. El equipo de 25 personas de Oscilar tiene miembros con experiencia en ingeniería o ciencia de datos, a menudo específicamente en la creación de modelos de riesgo de IA, en lugares como Google, Uber, Meta y Confluent.
La "salsa secreta", como dice Narkhede, es la capacidad técnica del equipo para recopilar datos de alta calidad, crear una comprensión integral del comportamiento de un usuario y construir modelos de IA que se actualicen de forma rápida y automática. Narkhede dice que usa los términos AI y ML, para aprendizaje automático, indistintamente.
Mientras Oscilar mira hacia sus primeras semanas sin sigilo, la compañía está contratando activamente y tiene como objetivo expandir aún más su base de clientes a empresas fintech de diferentes tamaños y en diferentes sectores, utilizando su producto para liderar el camino a pesar de la gran reputación de su CEO.
El superdirector de operaciones Shi, por ejemplo, que conoció a Narkhede en una conferencia de fintech en el otoño de 2022 y se convirtió en cliente poco después, se sintió atraído por primera vez por el producto de Oscilar porque era de código bajo, personalizable y dinámico, dice. “Ni siquiera me di cuenta de que ella era la cofundadora de Confluent hasta el final de nuestra conversación”.
*Nota publicada originalmente en Forbes EE.UU.
