Soy un científico de datos francés nativo que se inició como ingeniero de investigación en visión por computadora en Japón y más tarde en mi país de origen. Sin embargo, escribo desde un centro de visión artificial poco probable: Stuttgart, Alemania.
Pero no estoy trabajando en la tecnología automovilística alemana, como cabría esperar. En cambio, encontré una oportunidad increíble a mitad de la pandemia en uno de los lugares más inesperados: una startup de edición de imágenes centrada en el comercio electrónico e impulsada por la inteligencia artificial en Stuttgart que se centró en la automatización del proceso de imágenes digitales en todos los productos minoristas.
Mi experiencia en Japón me enseñó la dificultad de mudarme a un país extranjero por trabajo. En Japón, a menudo puede ser necesario tener un punto de entrada con una red profesional. Sin embargo, Europa tiene una ventaja aquí gracias a sus numerosas ciudades accesibles. Ciudades como París, Londres y Berlín a menudo ofrecen diversas oportunidades laborales y son conocidas como centros de algunas especialidades.
Si bien ha habido un aumento en los trabajos completamente remotos gracias a la pandemia, ampliar el alcance de su búsqueda de trabajo brindará más oportunidades que coincidan con sus intereses.
Busque valor en lugares poco probables, como el comercio minorista
Estoy trabajando en la tecnología derivada de un minorista de lujo y estoy aplicando mi experiencia a las imágenes de los productos. Al abordarlo desde el punto de vista de un científico de datos, reconocí de inmediato el valor de una aplicación novedosa para una industria muy grande y establecida como el comercio minorista.
Europa tiene algunas de las marcas minoristas con más historia del mundo, especialmente en ropa y calzado. Esa rica experiencia brinda la oportunidad de trabajar con miles de millones de productos y billones de dólares en ingresos a los que se puede aplicar la tecnología de imágenes. La ventaja de las empresas minoristas es un flujo constante de imágenes para procesar que proporciona un terreno de juego para generar ingresos y posiblemente hacer que una empresa de inteligencia artificial sea rentable.
Otra vía potencial para explorar son las divisiones independientes típicamente dentro de un departamento de I + D. Encontré un número significativo de nuevas empresas de inteligencia artificial trabajando en un segmento que no es rentable, simplemente debido al costo de la investigación y los ingresos resultantes de clientes muy especializados.
Las empresas con datos son empresas con potencial de ingresos
Me atrajo particularmente esta startup debido al potencial acceso a los datos. Los datos en sí mismos son bastante caros y varias empresas terminan trabajando con un conjunto finito. Busque empresas que se involucren directamente a nivel B2B o B2C, especialmente plataformas minoristas o digitales que afecten la interfaz de usuario de front-end.
Aprovechar estos datos de participación del cliente beneficia a todos. Puede aplicarlo para una mayor investigación y desarrollo en otras soluciones dentro de la categoría, y su empresa puede trabajar con otras verticales para resolver sus puntos débiles.
También significa que hay un enorme potencial de ganancias de ingresos a más segmentos transversales de una audiencia a la que afecta la marca. Mi consejo es buscar empresas con datos ya almacenados en un sistema manejable para facilitar el acceso. Un sistema de este tipo será beneficioso para la investigación y el desarrollo.
El desafío es que muchas empresas aún no han introducido un sistema de este tipo o no tienen a alguien con las habilidades para utilizarlo correctamente. Si encuentra que una empresa no está dispuesta a compartir conocimientos profundos durante el proceso de cortejo o que no lo han implementado, busque la oportunidad de presentar estas ofertas centradas en los datos.
En Europa, las mejores apuestas pasan por crear procesos de automatización
Tengo un punto ideal para las empresas en etapa inicial que le brindan la oportunidad de crear procesos y sistemas centrales. La empresa para la que trabajo todavía estaba en sus inicios cuando comencé, y estaba trabajando para crear tecnología escalable para una industria específica. Las preguntas que el equipo tenía la tarea de resolver ya se estaban resolviendo, pero había numerosos procesos que aún debían implementarse para resolver una gran cantidad de otros problemas.
Nuestros esfuerzos de un año para automatizar la edición masiva de imágenes me enseñaron que mientras la IA que está construyendo aprenda a ejecutarse de forma independiente en múltiples variables simultáneamente (múltiples imágenes y flujos de trabajo), está desarrollando una tecnología que hace lo que las marcas establecidas no tienen ‘ no he podido hacer. En Europa, hay muy pocas empresas que hagan esto y están ávidas de talentos que puedan.
Así que no tema un pequeño choque cultural y dé el salto.
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