Foro Empresarial Perú 2017 - El Impacto de la Inteligencia Artificial en América Latina
1. 1NF69-MT
El futuro de la Inteligencia Artificial
Impacto y oportunidades en las industrias
2. 2NF69-MT
El orador de hoy
• 15+ años en el sector de Tecnologías de la Información y Comunicación
• Amplia experiencia en estimar tamaños de mercado, pronósticos, análisis de
entorno competitivo, entrevistas con usuarios finales y seguimiento de tendencias de
mercado en América Latina.
Ignacio Perrone, Research Manager
Frost & Sullivan
Síganme en:
@ignacioperrone
http://www.linkedin.com/pub/ignacio-perrone/1/415/36b
5. 5NF69-MT
Inteligencia Artificial
Estrecha
Inteligencia Artificial
General
Super Inteligencia
Artificial
Experta en un campo.
Ejemplos: Ajedrez o el
motor de búsqueda de
Google
Comparable a la
humana en cualquier
campo.
Ejemplos: Ninguno
todavía
Más inteligentes que
los humanos en
cualquier campo.
Ejemplos: Ninguno
todavía
Fuente: Frost & Sullivan
Definiendo Inteligencia Artificial
6. 6NF69-MT
Habilidades para resolver
problemas
Inteligencia definida por
software
Emulación del cerebro
humano
Matemáticos
Juegos
Conversaciones
Análisis
predictivo
Asistentes
virtuales
Textos
Habla/sonidos
Imágenes/video
Escenario Actual
Fuente: Frost & Sullivan
Evolución de la Inteligencia Artificial
7. 7NF69-MT
Hardware
Cómputo y almacenamiento de alta velocidad
Machine Learning (ML)
• Procesadores neuromórficos
• Tecnología de memoria que apoya a los sistemas
de IA
• Computación cuántica
• Minería de datos
• Visión computarizada
• Aprendizaje robótico
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
• Deep learning—el futuro de ML
Fuente: Frost & Sullivan
¿Qué hay debajo de la superficie?
8. 8NF69-MT
• Algoritmos de ML
específicos
• Funcionalidades
personalizadas bajo
entrenamiento
• Escalabilidad limitada
• Interoperabilidad limitada
entre funciones de ML
(visión, habla, lenguaje)
• Amplio uso de redes
neuronales (DNNs) que
emulan el aprendizaje del
cerebro
• Algoritmos similares para un
amplio rango de
aplicaciones
• Limitado en aplicación a
causa de sistemas de
cómputo ineficientes
• Mejora en sistemas de
cómputo, DNNs logran
precisión humana en visión,
habla y lenguaje
• DNNs se usan cada vez más
en robótica y data mining
• DNNs avanzan lo suficiente
como para sintetizar habla,
visión y lenguaje al mismo
tiempo (inteligencia
unificada)
Hasta 2010 2010–2020 2020+
Fuente: Frost & Sullivan
Evolución de ML y sus aplicaciones
9. 9NF69-MT
Pre-Revolución
Industrial
Revolución
Industrial
Revolución de
la PC e Internet
Revolución de
la Nube
Revolución de
IA
Agricultura
Artistas/
Artesanos
Agricultura
Artistas/
Artesanos
Manufactura
Agricultura
Artistas/
Artesanos
Manufactura
Soporte IT
Agricultura
Artistas/
Artesanos
Manufactura
Soporte Industrial Soporte Industrial
Desarrolladores
de plataformas
Soporte IT
Soporte Industrial
Desarrolladores de
plataformas
Emprendedores
Tecnol.
Agricultura
Artistas/
Artesanos
Manufactura
Soporte IT
Soporte Industrial
Desarrolladores de
plataformas
Emprendedores
Tecnol.
Demanda en aumentoDemanda estable Demanda en declive Demanda nula
Servicios Human.
Fuente: Frost & Sullivan
Revoluciones tecnológicas y tendencias laborales
10. 10NF69-MT
Cambios en
el empleo
Cambios
en las
calificaciones
Cambios en la
relación con el
trabajo
Escasez y disrupción
en ciertos tipos de
trabajo (cuello azul)
Aumenta la demanda de
ciertos tipos de empleo
• desarrollo de
tecnología y servicios
complementarios
• Creatividad o valor
artesanal
Automatización de
empleos de
calificación baja
Aumenta la demanda
de ciertas calificaciones
• comprensión,
conocimiento,
STEM
• Habilidades
sociales
El ambiente de trabajo
se vuelve híbrido
Más tiempo libre y
menos trabajo
monótono
Fuente: Frost & Sullivan
STEM = science, technology, engineering, and mathematics
Cambios y disrupción
en el ecosistema del empleo de la mano de IA
11. 11NF69-MT
Personas Educación Gobierno
Actualizar las
habilidades y el
conocimiento de modo
continuo
Invertir en actividades
DIY
(impresión 3D,
contenido)
Economía colaborativa
(ingresos adicionales)
Aprendizaje basado en
actividades y no en
contenido/examen
Modelos de aula
invertida para acelerar
el aprendizaje
Gamification para
hacer el aprendizaje
más inmersivo
Educación digital para
todos (Khan Academy
o Coursera)
Apoyo a los
emprendedores a nivel
masivo
Regulación para incluir
avances tecnológicos
(coches autónomos)
Fuente: Frost & Sullivan
Transformación
de los actores que definen la empleabilidad
12. 12NF69-MT
Finanzas Ventas Comunicaciones
Seguridad
RRHH Atención al
cliente
• NLP e interfaz por voz
para analizar datos
• ML para modelos
estadísticos y
planeamiento
• NLP e interfaz por voz
para analizar datos
• ML para modelos
estadísticos y
planeamiento
• NLP para analizar leads
de correo electrónico
• Análisis de sentimiento
en redes sociales
• Algoritmos de ML para
prevenir ataques
basados en
comportamientos
anómalos
• Gestión de funciones de
RRHH usando
interfaces de voz o
conversacionales
• NLP y visión para
reclutamiento, ML para
análisis de desempeño
• Bots para gestionar
relación con clientes
• Visión para analizar datos
emocionales de los
clientes
Fuente: Frost & Sullivan
IA generando disrupción en funciones del negocio
13. 13NF69-MT
Transformaciones por industria—Agricultura
Era de IT Era de IA
Mecanización Agrícola
Uso de tractores y cosechadoras
para impulsar productividad
Irrigación por goteo
Tecnologías de riego para uso
medido del agua
Mecanización Agrícola
Drones autónomos para administrar
fertilizantes y pesticidas con precisión
Agricultura de Precisión
Monitoreo en tiempo real, análisis
predictivo y capacidades en la nube
impulsan la productividad
Fuente: Frost & Sullivan
14. 14NF69-MT
Transformaciones por industria—Salud
Secuenciación de genes
Amplia investigación para entender
el genoma humano
Telemedicina/mHealth
Acceso a servicios de salud a nivel
masivo
APIs para Diagnósticos
Primer nivel de análisis médico sin
visitar al doctor
Tratamientos Personalizados
Análisis exhaustivo de la historia clínica
y literatura médica
Fuente: Frost & Sullivan
Era de IT Era de IA
15. 15NF69-MT
Transformaciones por industria—Finanzas
Era de IT Era de IA
ePayments/mPayments
Impacto de los servicios financieros en el
comercio minorista
Crowdfunding
Emergencia de plataformas para financiar
proyectos, empresas, créditos o
donaciones
Disrupción en formas de pago
Pagos con el rostro o con bitcoins (con
IA gestionando blockchain)
Caída del fraude
Motores de autenticación de pagos
basados en AI en tiempo real
$
Fuente: Frost & Sullivan
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Como los humanos,
las máquinas necesitan muchos datos para aprender
A los bebés les lleva horas,
días o semanas aprender algo
nuevo desde cero
Al robot Baxter (Carnegie Mellon),
le llevó 10 días aprender a agarrar
150 objetos diferentes usando
algoritmos de aprendizaje profundo.
¿Cómo diseñar la siguiente generación de
dispositivos
y servicios inteligentes?
Algoritmos pre-entrenados Plasticidad
Fuente: Frost & Sullivan
Alguien reconoce la música o la frase de la pantalla? Son parte de 2001 Odisea del Espacio, de Stanley Kubrick, una de las más populares visiones sobre la IA. Alguien recuerda de que año es la película? Es de 1968, pero además está basada en un cuento de Arthur Clarke de 1948. Es decir, ya más de 50 años atrás se especulaba sobre la inteligencia artificial. Pero la realidad es que las primeras décadas vieron pocos avances y mucha fantasía. Recién hace pocos años este campo de investigación apasionante empezó a dar frutos. Mi intención hoy, justamente, es darles un panorama del estado actual de la IA y sus impactos, incluyendo sobre todo los impactos sobre los negocios….
Realistically, AI systems and their capabilities are far from what is depicted by the media.
IAE: The industry has made significant progress in this area and continues to make groundbreaking innovations. Elaborate case studies and examples of ANI systems are discussed.
IAG: AGI machines can transfer their intelligence/abilities from one domain to another. This area is the most sought after in the AI industry. It is extremely complicated to realize an AGI system. Technical strategies to realize true AGI systems are discussed in this study.
SIA: ASI machines have intelligence beyond humans across all domains, including creativity and social skills. ASI machines can transfer their intelligence/abilities from one domain to another. ASI forms the basis of media hype and cultural stories about AI systems. This study dispels some of the myths of AI agents created by the hype associated with ASI.
The definition of AI has undergone tremendous transformation since its conception.
ML and high-speed, high-efficiency hardware systems are the key segments of research on which the industry is focusing.
Los chips neuromórficos pueden ser más eficientes energéticamente y más poderosos, ya que combinan componentes de almacenamiento y procesamiento de información en los mismos módulos interconectados. En este sentido, el sistema copia las neuronas en red que, en miles de millones, conforman el cerebro humano.
Deep learning will serve as a critical approach in realizing the unified machine intelligence.
Unlike other technology revolutions that created technology jobs, the AI revolution will create demand for non-technological skills as well as technology-based jobs.
Workweek hours may experience a decline as AI will be employed to handle tedious tasks, leaving humans to concentrate on functions involving high-level thinking.
Connectivity and convergence will be key in transforming people, education, and government bodies for an AI-driven future.
ML tools will be critical in automating several business functions, thus helping to keep the top line low through less overhead and higher productivity.
En definitiva, IA ayuda a vender más, bajar costos y subir márgenes, que son las dos formas en que una empresa puede tener éxito, con más ventas o menores costos. No hay más secretos.
Algoritmos pre-entrenados
Se instalan algoritmos pre-entrenados en dispositivos para realizar tareas cognitivas de modo inteligente, lo que reduce la curva de aprendizaje de los dispositivos y ayuda a utilizarlos desde el día uno, sin tener que esperar a que se los entrene
Plasticidad
Los dispositivos inteligentes deben implementar un mecanismo flexible (con el cambio como algo que está en el sistema como parte del aprendizaje), tanto en el nivel del hardware como del algoritmo, de modo similar a como aprenden los humanos cuyas neuronas generan dendritas cuando aprenden algo
Para finalizar, volvamos al principio. Como recordarán los que vieron la película 2001 Odisea del Espacio,o quienes leyeron el libro que le dio origen, recordarán que, en realidad, la inteligencia artificial de HAL actúa buscando evitar lo que cree que sería un mal para la humanidad. Semejante nivel de sabiduría todavía sigue estando en el terreno de la ciencia ficción. Pero como vimos en esta presentación, la inteligencia artificial y sus aplicaciones ya están entre nosotros, y su uso crea enormes ventajas competitivas. El momento para empezar a analizar esas oportunidades es ahora. Muchas gracias…
