Deep Brew: El éxito del aprendizaje automático en Starbucks

Índice de contenido

1. Introducción
2. Historia de Deep Brew en Starbucks
   1. Los inicios de la plataforma
   2. Reconocimientos y logros de Deep Brew
3. El poder de los datos en Starbucks
   1. El papel del Enterprise Data Analytics Platform (EDAP)
   2. La integración de Deep Brew con Azure
4. Los desafíos de construir una plataforma de aprendizaje automático a gran escala
   1. Sin número uno: Ganar la confianza y el apoyo de la organización
   2. Sin número dos: Asegurar una fuente de verdad confiable
   3. Sin número tres: Lidiar con disensos y resistencia al cambio
   4. Sin número cuatro: Priorizar la seguridad en todo momento
   5. Sin número cinco: Enfocarse en las operaciones y el rendimiento
   6. Sin número seis: Tener un equipo cohesionado y comprometido
   7. Sin número siete: Demostrar resultados tangibles y vencer la incredulidad

La historia de Deep Brew en Starbucks

Desde su creación hace aproximadamente dos años y medio, Deep Brew se ha convertido en una parte integral del ecosistema de aprendizaje automático en Starbucks. En un principio, el aprendizaje automático no era una prioridad en la compañía, pero gracias a un talentoso equipo y una visión clara de futuro, se decidió invertir en el desarrollo de una plataforma propia.

Los inicios de la plataforma

Deep Brew nació de la necesidad de implementar soluciones de aprendizaje automático a gran escala en Starbucks. La compañía se propuso construir una plataforma que les permitiera desplegar eficientemente modelos de aprendizaje automático en producción.

El proceso de desarrollo de Deep Brew no fue fácil. Requirió un arduo trabajo, sacrificios y dedicación por parte del equipo. Sin embargo, los esfuerzos valieron la pena, ya que Deep Brew comenzó a recibir reconocimiento tanto dentro como fuera de la compañía.

Reconocimientos y logros de Deep Brew

Deep Brew ganó popularidad rápidamente. Satya Nadella, el CEO de Microsoft, mencionó la plataforma durante la conferencia Microsoft Build en 2019, destacándola como una de sus iniciativas favoritas. Incluso el CEO de Starbucks, Kevin Johnson, ha elogiado públicamente a Deep Brew y ha mencionado su impacto en Wall Street.

Además, Deep Brew demostró su valía en el mercado cuando uno de los competidores de Starbucks, McDonald's, adquirió una empresa llamada Dynamic Yield por 300 millones de dólares. McDonald's buscaba implementar aprendizaje automático en su cadena de restaurantes, y Deep Brew demostró tener capacidades similares a las de Dynamic Yield.

Starbucks, gracias a la plataforma de Deep Brew, pudo responder rápidamente a la iniciativa de McDonald's y demostrar que también Podían personalizar las recomendaciones en sus establecimientos, incluso en contextos específicos como las ventanas de autoservicio. Esto les permitió mantenerse competitivos y seguir brindando una experiencia personalizada a sus clientes.

El poder de los datos en Starbucks

En Starbucks, los datos desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento de Deep Brew. La plataforma se integra con el Enterprise Data Analytics Platform (EDAP), donde se centralizan todos los datos relevantes de la compañía.

El papel del Enterprise Data Analytics Platform (EDAP)

EDAP es el lago de datos de Starbucks, donde se recopilan y almacenan todos los datos provenientes de diversas fuentes. Gracias a esta infraestructura de datos, Deep Brew puede acceder de manera rápida y eficiente a la información necesaria para el entrenamiento de sus modelos de aprendizaje automático.

La colaboración entre Deep Brew y EDAP ha sido clave para el éxito de la plataforma. Ambas tecnologías se encuentran en la misma suscripción de Azure, lo que facilita la transferencia de datos de un sistema a otro. Además, esta integración permite que Deep Brew tenga acceso a numerosos puntos de contacto con los clientes, como aplicaciones móviles, sitios web y redes sociales.

Los desafíos de construir una plataforma de aprendizaje automático a gran escala

Construir una plataforma de aprendizaje automático a gran escala como Deep Brew no ha sido tarea fácil. A lo largo del proceso, el equipo ha enfrentado diversos desafíos que han puesto a prueba su compromiso y habilidades.

Sin número uno: Ganar la confianza y el apoyo de la organización

Uno de los principales desafíos fue convencer a la organización de la importancia de invertir en una plataforma de aprendizaje automático como Deep Brew. Esta tarea requería generar confianza y apoyo dentro de la compañía.

Para lograrlo, el equipo de Deep Brew se enfocó en identificar problemas concretos y buscar soluciones que tuvieran un impacto directo en el negocio. Un ejemplo de Ello fue la mejora en la recomendación de productos, evitando que se le ofrecieran opciones no aptas para vegetarianos a ejecutivos que seguían esta dieta.

Este tipo de logros demostraron el potencial de Deep Brew y generaron entusiasmo dentro de la organización. En palabras del equipo, "las sonrisas" de los ejecutivos fueron clave para ganar el apoyo necesario.

Sin número dos: Asegurar una fuente de verdad confiable

El segundo desafío fue garantizar la existencia de una fuente de verdad confiable, es decir, una referencia precisa que permitiera evaluar el rendimiento del sistema. En el caso de Deep Brew, esto se logró a través de la creación de paneles de control basados en el sistema de recomendación anterior.

Estos paneles permiten comparar el rendimiento de Deep Brew con el sistema anterior, demostrando que la nueva plataforma supera al anterior en términos de calidad y precisión de las recomendaciones. El equipo se comprometió a no aumentar el tráfico hacia Deep Brew hasta que pudieran probar de manera concluyente su superioridad.

Sin número tres: Lidiar con disensos y resistencia al cambio

En cualquier implementación de aprendizaje automático, siempre existe la posibilidad de encontrar resistencia al cambio por parte de aquellos que son expertos en la materia. En el caso de Deep Brew, el equipo tuvo que lidiar con la incertidumbre y la preocupación de aquellos que temían que la plataforma reemplazara sus habilidades y conocimientos.

Para superar este desafío, fue crucial involucrar a todas las partes interesadas desde el principio y tener conversaciones honestas sobre el impacto económico y profesional de la implementación de Deep Brew. Esto ayudó a generar un ambiente de confianza y colaboración, permitiendo que todos se sintieran parte del proyecto y comprendieran los beneficios que la plataforma podría brindar.

Sin número cuatro: Priorizar la seguridad en todo momento

La seguridad siempre es una prioridad en cualquier sistema, y Deep Brew no es la excepción. Sin embargo, es común que las personas involucradas en el desarrollo de la plataforma no sean especialistas en seguridad.

Para abordar este desafío, el equipo de Deep Brew estableció una estrecha colaboración con expertos en seguridad. Aprendieron las mejores prácticas en seguridad y se comprometieron a implementarlas en cada etapa del desarrollo de la plataforma. Esta colaboración permitió que Deep Brew cumpliera con los más altos estándares de seguridad, garantizando la integridad y confidencialidad de los datos.

Sin número cinco: Enfocarse en las operaciones y el rendimiento

Otro desafío importante fue asegurar que Deep Brew funcionara de manera eficiente y confiable en un entorno operativo real. Esto implicaba tener una visión completa y actualizada de todas las operaciones, desde el rendimiento del modelo hasta la retroalimentación del sistema.

Para abordar este desafío, el equipo de Deep Brew creó una interfaz visual (dashboard) que muestra en tiempo real el rendimiento de la plataforma. Esta herramienta les permitió monitorear de cerca las operaciones y tomar medidas correctivas rápidamente cuando fuera necesario. Además, establecieron un sistema de retroalimentación constante para mejorar continuamente el rendimiento del modelo.

Sin número seis: Tener un equipo cohesionado y comprometido

El éxito de Deep Brew no hubiera sido posible sin un equipo cohesionado y comprometido. La construcción de una plataforma de aprendizaje automático a gran escala requiere de diferentes roles y habilidades, por lo que es fundamental que todos estén en la misma sintonía y compartan el mismo objetivo.

El equipo de Deep Brew se aseguró de tener reuniones regulares y un flujo constante de comunicación. Esto ayudó a mantener a todos los miembros del equipo informados y comprometidos con el proyecto. Además, se fomentó un ambiente de confianza y apoyo mutuo, lo que permitió a los miembros del equipo sentirse cómodos al enfrentar desafíos y buscar soluciones juntos.

Sin número siete: Demostrar resultados tangibles y vencer la incredulidad

Finalmente, uno de los desafíos más importantes fue demostrar de manera tangible los resultados de Deep Brew y ganar la confianza de aquellos que aún dudaban de su efectividad. A menudo, el aprendizaje automático puede parecer Algo mágico o demasiado abstracto, lo que Genera escepticismo entre algunas personas.

El equipo de Deep Brew enfrentó este desafío al dedicar tiempo y recursos a la construcción de prototipos y pruebas que demostraran los beneficios de la plataforma. Además, se les dio la libertad y el presupuesto necesarios para innovar y desarrollar nuevas soluciones.

A través de estos esfuerzos, Deep Brew pudo generar resultados tangibles y demostrar cómo su plataforma podía marcar la diferencia en el negocio de Starbucks. Esto ayudó a vencer la incredulidad y a obtener el respaldo necesario para llevar la plataforma al siguiente nivel.

En resumen, la construcción de una plataforma de aprendizaje automático a gran escala como Deep Brew no es una tarea fácil. Requiere una cuidadosa planificación, colaboración y perseverancia por parte de un equipo comprometido. Sin embargo, los beneficios de contar con una plataforma de este tipo son inmensos y pueden llevar a una transformación significativa del negocio.

No importa en qué etapa del proceso te encuentres, es importante recordar que cada desafío es una oportunidad para crecer y aprender. Con el enfoque Correcto, el compromiso adecuado y el apoyo de toda la organización, es posible superar cualquier obstáculo y construir una plataforma exitosa de aprendizaje automático, como lo hizo Starbucks con Deep Brew.

Pros:

• Integración con el Enterprise Data Analytics Platform (EDAP)
• Reconocimientos y logros destacados de Deep Brew
• Enfoque en la seguridad y protección de los datos
• Un equipo cohesionado y comprometido
• Resultados tangibles y demostrables

Contras:

• Resistencia al cambio y escepticismo por parte de algunos miembros de la organización
• Dificultad para coordinar y priorizar las diferentes áreas funcionales involucradas
• Necesidad de mantener un seguimiento constante del rendimiento y la eficiencia operativa

Destacados

• Deep Brew: la plataforma de aprendizaje automático de Starbucks
• El poder de los datos en Starbucks y la integración con el Enterprise Data Analytics Platform (EDAP)
• Reconocimientos y logros de Deep Brew
• Los desafíos de construir una plataforma de aprendizaje automático a gran escala
• Sin número uno: Ganar la confianza y el apoyo de la organización
• Sin número dos: Asegurar una fuente de verdad confiable
• Sin número tres: Lidiar con disensos y resistencia al cambio
• Sin número cuatro: Priorizar la seguridad en todo momento
• Sin número cinco: Enfocarse en las operaciones y el rendimiento
• Sin número seis: Tener un equipo cohesionado y comprometido
• Sin número siete: Demostrar resultados tangibles y vencer la incredulidad

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Cuál es la relación entre Deep Brew y el Enterprise Data Analytics Platform (EDAP)? R: Deep Brew se integra con el EDAP de Starbucks, que es el lago de datos donde se centralizan y almacenan todas las fuentes de datos relevantes de la compañía. Esta integración permite a Deep Brew acceder de manera eficiente a los datos necesarios para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.

P: ¿Cómo enfrentó el equipo de Deep Brew los desafíos relacionados con la resistencia al cambio? R: Para abordar la resistencia al cambio, el equipo de Deep Brew se enfocó en generar confianza y alineación dentro de la organización. Tuvieron conversaciones abiertas y sinceras sobre el impacto económico y profesional de la implementación de la plataforma, y trabajaron en estrecha colaboración con todas las partes interesadas desde el principio. Esto ayudó a crear un ambiente de confianza y colaboración, donde todos se sintieron parte del proyecto y comprendieron los beneficios que la plataforma podría brindar.

P: ¿Cuál es el papel de la seguridad en Deep Brew? R: La seguridad es una prioridad fundamental en Deep Brew. El equipo trabajó en estrecha colaboración con expertos en seguridad para implementar las mejores prácticas en todas las etapas del desarrollo de la plataforma. Establecieron medidas de seguridad rigurosas para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos, cumpliendo con los más altos estándares de seguridad.

P: ¿Cómo demostró el equipo los resultados tangibles de Deep Brew? R: El equipo de Deep Brew dedicó tiempo y recursos a la construcción de prototipos y pruebas que demostraron los beneficios de la plataforma. También contaron con un presupuesto de innovación que les permitió desarrollar nuevas soluciones y mostrar resultados concretos. Estos esfuerzos fueron fundamentales para superar la incredulidad y obtener el respaldo necesario para llevar la plataforma al siguiente nivel.

P: ¿Cuál es el impacto de Deep Brew en la experiencia de los clientes de Starbucks? R: Gracias a Deep Brew, Starbucks ha logrado personalizar las recomendaciones en sus establecimientos, incluso en contextos específicos como las ventanas de autoservicio. Esto ha permitido brindar una experiencia más personalizada y relevante para cada cliente. El uso de la plataforma ha mejorado la interacción con los clientes y ha generado impactos positivos en la satisfacción y fidelidad de los mismos.

P: ¿Cuáles son las lecciones aprendidas por el equipo de Deep Brew? R: El equipo de Deep Brew aprendió la importancia de ganar la confianza y el apoyo de la organización, asegurar fuentes de verdad confiables, abordar la resistencia al cambio, priorizar la seguridad, enfocarse en las operaciones y el rendimiento, tener un equipo cohesionado y demostrar resultados tangibles. Estas lecciones fueron fundamentales para superar los desafíos y lograr el éxito en la construcción de la plataforma de aprendizaje automático de Starbucks.

Recursos:

• Microsoft Build Conference
• Dynamic Yield
• Starbucks