Inventó una solución que permite realizar en 10 minutos diagnósticos de mercado que a un humano le demandarían 6 horas. Qué opina sobre la polémica aparición de DeepSeek.

Michelle Shocron tiene 30 años. Estudió economía en la Universidad de San Andrés y cursando esa carrera descubrió el mundo de los datos y la Inteligencia Artificial. Ese bagaje académico la impulsó rápidamente a trabajar con mucho éxito para Coca Cola, Mercado Libre y Pedidos Ya.

Pero a poco de andar se dio cuenta que el universo de las corporaciones no era lo que más le gustaba. Su verdadera vocación era emprender. Y así fue que tras una etapa como consultora independiente fundó Parsed, una startup de servicios para empresas basada en una herramienta de IA creada en su propia startup.

En el mundo emprendedor se conoce hoy a Michelle como “la chica de la IA”. Un reconocimiento que porta con orgullo cuando resume su historia reciente en una entrevista con Ámbito.

Periodista: ¿Cómo fue tu primer contacto con la Inteligencia Artificial?

Michelle Shocron: Estudié economía en la Universidad de San Andrés y ahí empecé a trabajar con temas de datos. Ya desde ese momento, hace 8 o 9 años, consideré que la inteligencia artificial era el futuro y me fascinaba. En la carrera trabajé mucho también con temas sobre los impactos de las mujeres en la economía, en la biométrica, hice mucho análisis de estudios. Mi primer trabajo, mientras estaba en la carrera, fue en marketing de Coca-Cola, con el lanzamiento de la campaña Sin Azúcares. También trabajé un tiempo en Business Intelligence y analítica y eso me dio como el pie para entrar a trabajar a Mercado Libre, en la parte de Mercado Crédito, a comienzos de 2019.

Ahí hice todo un recorrido donde llevamos a la unidad de negocio a crecer desde nada hasta 250 millones de líneas de crédito en la región y nos convertimos en la unidad de negocio que más rendimiento y margen le traía a Mercado Libre.

P: ¿Cómo aplicaste la Inteligencia Artificial en esas experiencias?

MS: Trabajé en todo el desarrollo de cómo hacer las estrategias de marketing, los microsegmentos para data de Mercado Libre y usamos mucha inteligencia artificial para que la implementación de microsegmentos sea muy efectiva. Y eso fue lo que permitió también una tasa de activación tan alta de los créditos y un crecimiento tan abrupto dentro de lo que era la unidad de negocio, que se logró en un año y medio, más o menos. Después con esa experiencia me fui a trabajar a Pedidos Ya a hacer lo mismo.

Entre 2020 y 2021, cuando se empezaban a liberar los viajes tras el peor momento de la pandemia, empecé a trabajar como consultora para una empresa de Nueva York que mandaba cajas con ropa para que las personas se la puedan probar en su casa. Las cajas se armaban con inteligencia artificial en base a la preferencia de las personas.

P: ¿Cómo descubriste tu vocación de emprendedora?

MS: A partir de mi experiencia en Nueva York me empezaron a llamar desde diferentes startups de España, México, Argentina, para armar áreas nuevas. Y entonces empecé a posicionarme más como consultora freelance dentro del ecosistema startup y empezar a descubrir lo que era emprender. Porque era yo sola la que terminaba gestionando a los clientes y tenía control de mi propia agenda. Y así empecé a entender más sobre lo que era emprender. Poder ver otras startups me dio una comprensión de las necesidades de las diferentes etapas, de cuáles son los cuellos de botella que tiene cada startup según su tamaño, entre otras cosas.

Y cuando se lanzó Chat GPT a fines del 2022 vi una tremenda oportunidad para poder hacer algo que realmente tuviera impacto en las empresas y para que la gente pueda usar inteligencia artificial de mejor manera. Así fue que me junté con un ex compañero de Mercado Libre, que era como mi contraparte técnica y empezamos a armar una solución propia. Un software para que los perfiles no técnicos de las compañías puedan usar la inteligencia artificial de manera más eficiente dentro de las empresas. Era muy temprano, la gente apenas sabía que era la inteligencia artificial. La mayoría de las personas con las que hablaba ni siquiera habían usado el chat GPT. Era una locura, tuve que hacer una gran evangelización sobre IAue y todavía lo sigo haciendo.

P: ¿Y cuál fue el paso siguiente?

MS: Me di cuenta que para desarrollar una herramienta como la que habíamos armado necesitaba un fondeo de 5 millones de dólares para arrancar. Como era algo súper costoso, empezamos por ofrecer soluciones más pequeñas, como hacer el análisis de un reporte de datos de una empresa de manera automática y decirle al cliente qué le conviene hacer con su negocio. Y desde la parte de marketing cómo hacer la analítica para hacer crecer negocios rápido.

Cuando empecé con Parsed vi que había una oportunidad muy grande y decidí no hacer un MBA y en lugar de eso busqué inversores para mi proyecto. Quería aprender a vender y trabajar con clientes y ver cómo podíamos armar una red a lo largo de toda Latinoamérica dentro del ecosistema de tecnología, que está creciendo un montón.

Tengo algunos inversores ángeles que son de Chile, porque cuando arranqué con Parsed la economía Argentina estaba bastante mal. Tengo también inversores de Estados Unidos y de un fondo de inversión de un empresario mexicano del mundo de medios de comunicación. Ellos son socios minoritarios, los socios principales de la compañía somos mis tres cofundadores y yo.

P: ¿En qué consiste la solución de IA que inventaron en tu startup?

MS: Puse todo el conocimiento adquirido en análisis de marketing a lo largo de 10 años dentro de un copiloto basado 100% en inteligencia artificial. La solución es un desarrollo propio de Parsed que hicimos con un fondeo que recibimos por medio de la aceleradora americana Techstars. Nos permite escribir mediante IA en apenas 10 minutos reportes que un analista humano puede demorar hasta 6 horas para hacerlo, entre los gráficos, los análisis y el armado de todo el PDF. Y ahora estamos saliendo con la primera versión de la plataforma, que tiene todo centralizado.

Nos especializamos en agencias de marketing o agregadores de e-commerce o empresas de e-commerce. Tenemos clientes en diferentes lugares de Latinoamérica. Nuestra propuesta trata de mucho más que sólo optimizar el e-commerce. Se trata de redefinir el futuro de los negocios con Inteligencia Artificial.

P: En base a tu experiencia con la Inteligencia Artificial, ¿qué opinás sobre las iniciativas de IA de código abierto que se empezaron a desarrollar en China?

MS: Creo que es esencial que haya competencia dentro del espacio, porque la verdad absolut a no la tiene nadie. No es casualidad que hayan lanzado estos modelos ahora que SoftBank con otras empresas estaban a punto de invertir 500 millones de dólares en un área con data centers para cómputos de la IA. Que la IA salga más cara termina retribuyendo al país que la está desarrollando. Y que haya una competencia hace que a todo el mundo le cueste más barato. Eso desde el lado del contexto macro y geopolítico, y desde cómo se está distribuyendo la plata en el mundo para lo que se desarrolla.

Por otro lado, hay diferencias entre los modelos. Por ejemplo en las formas de entrenamiento entre OpenAI y las que usa DeepSeek. Además, el desarrollo de OpenAI es mucho más robusto. Por eso, el modelo de DeepSeek sale un décimo de lo que vale el otro. Muchas veces comparan modelos que no son comparables a nivel desarrollo o a nivel investigación.

Por otro lado, el código abierto siempre va a tener una ventaja contra el centralizado. Y eso es algo que nosotros como humanos tenemos que estructurar dentro del cambio antropológico que se está dando hoy en día. Es algo más social. O sea, vos estás hablando de un modelo que está abierto para que todo el mundo lo pueda ver, para que todo el mundo lo pueda criticar, para que todo el mundo lo pueda colaborar, y después se está compitiendo contra los cráneos del mundo que están todo el día pensando en eso, trabajando en cómo desarrollarlo.

Obviamente que todo lo que sea centralizado tiene un valor más alto, porque los cráneos tienen sueldos altos, tienen estructuras caras, tienen programas caros para desarrollarlos. Pero están compitiendo contra la democratización total. O sea, cualquiera puede entrar y puede ver qué se hizo. Y eso genera obviamente un montón de sinergias porque todo el mundo puede colaborar para seguir desarrollándolo.

Decir que OpenAI perdió el liderazgo es un titular que vende, pero no es así. Igual está buenísimo que haya ese tipo de competencia para empezar a cuestionar un poco la hegemonía que tiene Estados Unidos, basada en la robustez, la seriedad, la investigación y los recursos para la investigación. Eso no implica que no puedas hacer modelos más baratos y que sirvan igual para cumplir el mismo objetivo.

P: Para terminar, ¿cuántas horas diarias de trabajo te demanda tener éxito con tu propia startup?

MS: No fue fácil llegar hasta donde llegamos. Se puso mucho trabajo y mucho amor para lograrlo. Y eso no significa lograr el éxito. Creo que la persona más exitosa es la que aprende toda la vida. Realmente no sé cuántas horas trabajo por día, eso depende de muchas cosas. Pero puedo decir que vivo para mi empresa. Cada vez que tengo la oportunidad meto una fichita.

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