Costos y complejidades de la inteligencia artificial

1. IA para reducir costos y
complejidades del negocio.
Carl W. Handlin / Head of Data Science @RappiPay
linkedin.com/in/carlhandlin/
carlwhandlin.com

2. IA
¿Qué no es y qué es
la inteligencia
artificial?
*When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts, Katja Grace, John Salvatier, Allan Dafoe, Baobao Zhang, Owain Evans
+45
años
para
HLMI*

3. IA
¿Qué no es y qué es
la inteligencia
artificial?
º
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Ciencia de datos

4. • 9/10 líderes están de acuerdo en que la IA representa una oportunidad de
negocio para su empresa.
• 45% perciben la IA como un riesgo de la competencia.
Panorama actual
*De acuerdo a la encuesta de MITSloan y BCG 2019

5. 7/10 empresas informan de un impacto mínimo o
nulo con el uso de IA.
40% de las organizaciones con inversiones
significativas en IA reportan ningún beneficio.
La realidad es:
• IA es una fuente de oportunidades y ventajas
• Implementar IA es un riesgo
• Implementar IA es difícil
*De acuerdo a la encuesta de MITSloan y BCG 2019

6. IA
Visión
NLP
Lenguaje
ML / DL
Robótica
S. Expertos
Aplicaciones

7. • Semiconductores redujeron el costo de
la aritmética.
• La llegada de la IA reduce reduce
significativamente el costo de la
predicción.
• Podemos predecir más rápido, más
barato y mejor.
¿De qué reduce el costo?
*Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence - Ajay A, Avi G, Joshua G
Costodepredicción
1950 1990 2017 Now

8. Recursos Humanos
• Contratación
• Retención
Seguros
• Siniestros
Banca
• Préstamos
Manufactura
• Mantenimiento
Otra perspectiva de aplicaciones
Acciones
• Trading
Comercio electrónico
• Recomendaciones
Logistica
• Tiempos
Servicio al cliente
• Atención
Medicina
• Diagnóstico

9. 1. Revisar los flujos de trabajo.
2. Dividirlos en tareas.
3. Buscar las tareas que tienen un componente
de predicción significativo.
4. Construir una máquina de predicción para
realizar cada tarea maximizando el ROI
Identificar oportunidades
*Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence - Ajay A, Avi G, Joshua G
!

10. Metas de usar IA
*De acuerdo al reporte de NewVantage Partners 2019 Big Data and AI Executive survey
Automatizar
Optimizar
Mejorar
Costos
Ingresos

11. Aumento en valor
*Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence - Ajay A, Avi G, Joshua G
Datos Juicio Acción
Predicción ≠ Toma de decisiones

12. ¿Cómo preparase
para asegurar el
éxito de IA?

13. Desafío principal de convertirse en una empresa basada en datos
¿Cómo prepararse?
2018 2019 2020
Personas |
Proceso de
negocio | Cultura
80.9% 92.5% 90.9%
Tecnología 19.1% 7.5% 9.1%
*De acuerdo al reporte de NewVantage Partners 2019 Big Data and AI Executive survey
1. Falta estrategia clara para IA
2. Falta de talento y habilidades
3. Silos funcionales
4. Falta de liderazgo
5. Falta de tecnología
6. Otros

14. 5 puntos para el éxito
1. La IA debe estar integrada con el negocio.
2. La IA debe priorizar ingresos sobre la
reducción de costos.
3. Alinear la producción de IA con el consumo
de IA.
4. Unificar las iniciativas de IA con la
transformación empresarial
5. Invertir en talento, datos, procesos y
tecnología.
*De acuerdo a la encuesta de MITSloan y BCG 2019

15. ¡Gracias!
Carl W. Handlin / Head of Data Science @RappiPay
linkedin.com/in/carlhandlin/
carlwhandlin.com