Fernando Rodriguez-Villa '06 Fala na RL's Inaugural Innovation Exchange

A 3 de Dezembro, Roxbury Latin acolheu a sua Inaugural Innovation Exchange com o orador principal Fernando Rodriguez-Villa '06. Fernando falou com estudantes e professores sobre Zoom, partilhando a sua viagem de estudante de RL a co-fundador de AdeptID. Os estudantes puderam envolver-se com a tecnologia da AdeptID durante um projecto de grupo, seguido de uma sessão de perguntas e respostas.

"Uma das partes mais valiosas da RL para mim", começou Fernando, "era receber uma educação precoce em não ser a pessoa mais inteligente na sala. Em RL, aprende-se muito rapidamente que há muitas pessoas por aí que são perspicazes de maneiras que você não é distintamente. Os professores de lá sabem que eu era um aluno forte, bom e pouco notável em comparação com alguns dos outros alunos com quem tive a sorte de partilhar a sala de aula. Quer eu estivesse em Dartmouth ou na banca ou fora dela, nunca estive pouco familiarizado com o facto de estar perto de pessoas que eram incrivelmente brilhantes e que tinham perspectivas e perspectivas a que eu não ia chegar por mim próprio".

Fernando é o fundador e CEO da AdeptID, uma empresa em fase de arranque com uma plataforma de criação de empresas que prevê o sucesso das transições entre diferentes tipos de empregos. Na RL, Fernando foi activo no teatro e na Latónica e jogou futebol, basquetebol e pista de atletismo. Após a graduação, passou um ano no Eton College antes de frequentar Dartmouth.

Fernando deixou o sector bancário em 2014 para trabalhar na Knewton, que utilizava a aprendizagem mecânica para personalizar a aprendizagem, e desde então Fernando - um empresário em série autodescrito - passou a sua carreira em busca de projectos de aprendizagem mecânica em todo o mundo. Em 2016, foi co-fundador da TellusLabs, uma empresa de análise por satélite que foi rapidamente adquirida pela Indigo. Na Indigo, desempenhou o cargo de Director de Estratégia Internacional.

"Eu gostava da banca", disse Fernando, "mas ficou claro para mim dentro de alguns anos que provavelmente não era o que eu queria para a minha trajectória de carreira a longo prazo. Comecei a ver as empresas em crescimento e as empresas líderes do lado operacional como sendo excitantes.

"Um cliente nosso era um CEO que tinha iniciado a sua empresa de cima da sua garagem com dois amigos. Tinham crescido até se tornarem um enorme e importante gestor de activos ao longo de 25 anos. Ele ainda era amigo íntimo das pessoas com quem tinha ido nessa viagem. Era adorado por aquela equipa, e naquela camaradagem havia muita coisa que me fazia lembrar o RL. Foi inspirador. 

"Simultaneamente, tive a sorte de começar a aprender com amigos fora do trabalho, sobre algumas das tendências da tecnologia. Entrei no que se chamava grandes dados, que agora é conhecido como IA ou aprendizagem mecânica. Aprendi sobre o potencial que esta tecnologia tinha para gerar previsões ou insights em escala - para colocar isso em software que pudesse, em tempo real, responder a perguntas bastante interessantes. Por isso, fiquei obcecado com esta única inicialização baseada em Nova Iorque chamada Knewton, que estava a utilizar IA em dados educativos".

Knewton hesitou inicialmente em contratar Fernando, um banqueiro de investimentos sem experiência profissional em AI ou educação.

"'Você tem este outro conjunto de competências', disseram eles, 'e nós não pagaríamos quase tanto quanto você está a ganhar agora'", disse Fernando. "Foi preciso muito trabalho para os persuadir de que estava entusiasmado com a missão e que estava preparado para enfrentar a curva de aprendizagem da tecnologia. Foram necessárias várias tentativas para que se sentissem à vontade para me contratarem"!

Knewton colocou Fernando responsável pelo desenvolvimento de negócios internacionais, enviando-o para Espanha, África do Sul, Índia e Rússia para expandir o alcance da empresa sediada em Nova Iorque.

"Knewton foi um bom trampolim para o mundo do empreendedorismo", disse Fernando. "Dentro do mundo das start-ups e da tecnologia, há muitas empresas em fase muito inicial; AdeptID, que começámos este ano, está na sua fase pré-sementeira. À medida que as empresas se tornam maiores, tendem a angariar mais dinheiro, a conseguir mais clientes, e a contratar mais pessoas. Knewton estava nesta fase mais tardia quando entrei, e por isso havia um risco considerável que tinha sido retirado da mesa".

Fernando sabia que queria envolver-se numa fase anterior do empreendimento, por isso deixou o seu emprego e mudou-se para Boston com a sua agora esposa, Emma.

"Essa caça ao trabalho não foi particularmente fácil ou confortável", admite Fernando. "Tive de ir buscar muitos cafés para ter uma sensação de fundar equipas às quais queria juntar-me, e ideias que me entusiasmassem. Foi assim que encontrei o TellusLabs, onde fui emparelhado com dois grandes fundadores técnicos que tinham construído algoritmos que podiam - só de olhar para imagens de satélite das colheitas - prever o rendimento por acre das colheitas. Esse tipo de previsões de abastecimento alimentar eram excitantes, mas o desafio era transformar essa tecnologia num negócio".

Em dois anos, o trio fundador da TellusLabs tinha-se expandido para uma equipa de 14 cientistas e engenheiros de dados, atraindo a atenção de um dos seus parceiros, Indigo Ag, cuja tecnologia se enquadrava quase perfeitamente na direcção em que a TellusLabs estava a dirigir-se.

"Como éramos um cliente deles", disse Fernando, "eles abordaram-nos perguntando-nos se estávamos interessados em aderir à sua empresa. Inicialmente dissemos que não, porque queríamos construir a nossa própria empresa independente, mas eles fizeram uma oferta persuasiva. A maioria das pessoas que faziam parte da TellusLabs continuam a trabalhar para a empresa e continuam a ser felizes lá. Também fiquei feliz por ter passado por isso, mas ao trabalhar para a Indigo, uma empresa com várias mil pessoas, aprendi que adorei aquela fase inicial - um casal de pessoas e uma ideia, uma tecnologia promissora, e o edifício e a incerteza que daí advém".

Fernando deixou Indigo no início deste ano para o seu novo arranque, AdeptID, com o co-fundador Dr. Brian DeAngelis, para se concentrar em questões emergentes no mercado de trabalho.

"Parecia haver muita dinâmica nos mercados de trabalho que parecia ser um problema de correspondência", disse Fernando. "Isso é muito o que a aprendizagem de máquinas e a ciência dos dados tendem a ser boas na resolução de problemas de correspondência".

"É incrivelmente difícil mudar de emprego", acrescenta Fernando, "mas algo que me facilitou pessoalmente é o facto de eu ter esta educação de "blue-chip". Tive muitos privilégios e vantagens que resultaram disso. As pessoas olham para a minha história e dizem: "Talvez ele não tenha feito isto, mas porque frequentou estas escolas, e porque tem estes outros selos", estão dispostas a apostar em mim".

Uma grande parte da força de trabalho não tem a educação e os antecedentes que Fernando tem, pelo que é difícil mudar de emprego. A transição entre indústrias pode sentir-se quase impossível.

"Há dezenas de milhões de pessoas que estão desempregadas neste momento que se inserem nesta categoria", disse Fernando. "E depois há também pessoas que estão empregadas em indústrias em declínio estrutural - perdas de emprego em hotelaria, petróleo, gás e carvão. Estimamos que cerca de 35 milhões de trabalhadores terão de encontrar emprego em algo muito diferente do que já fizeram anteriormente".

O desafio empresarial para Fernando e Brian era descobrir o negócio de resolver esse problema. Poderiam eles entusiasmar as pessoas com a oportunidade económica de tentar resolver esses problemas?

"Há certos sectores em que o crescimento do emprego ou a procura de emprego é mais rápida do que o ritmo a que as pessoas podem contratar para eles", diz Fernando. "Em sectores como os cuidados de saúde, as energias renováveis, e os fabricantes avançados, como os maquinistas, os técnicos de farmácia - os empregadores estão a lutar para encontrar pessoas certificadas ou prontas para fazer estes trabalhos".

É essa dinâmica complexa de oferta e procura que impulsiona a AdeptID, que utiliza grandes dados para analisar mais profundamente os trabalhadores e as suas competências subjacentes para encontrar potenciais combinações de carreiras interprofissionais.

"Só porque tem sido um operador de unidade de serviço da Chevron não significa que não possa fazer um destes outros empregos em crescimento", diz Fernando. "De facto, algumas das competências que adquiriu são incrivelmente relevantes e significam que é mais provável que se ajuste a estas novas funções. Essa era a nossa perspectiva anedótica, mas tive de sair e torná-la legível - pegar nestas histórias e colocá-las num formato de dados que nos permita apoiar essa perspectiva do ponto de vista de um algoritmo".

Fernando e o seu co-fundador AdeptID, Dr. DeAngelis, trabalham com empregadores e prestadores de formação profissional na Nova Inglaterra, bem como no Midwest e Sunbelt para adquirir dados sobre padrões de contratação e taxas de colocação para ajudar a formar os seus modelos. Durante a recente sessão, os estudantes de RL utilizaram dados de amostra da AdeptID, que mapeou a "distância" entre empregos numa indústria e empregos noutra com base nas competências, para trabalharem em projectos de grupo.

"O que encontramos quando fazemos isto", diz Fernando, "é que existem alguns trabalhos que são intuitivamente semelhantes - por exemplo, auxiliares de farmácia e técnicos de farmácia - e outros cujas ligações são um pouco menos óbvias, como um caixa ou um trabalhador de serviços alimentares com esse mesmo papel de técnico de farmácia. Acontece que, na realidade, há uma quantidade razoável de sobreposições. Se os dados começam a dizer isso, dizemos, "Ok, podemos confirmar isso?" e os gestores de contratação com quem falámos em locais como Boston Medical concordaram".