Que es inteligencia artificial, su desarrollo y casos de uso

2. Juan Alvarado
MVP Data Platform
MVP Data Platform
.
25 años como DBA y Developer BI
Especilista de SQL Server, Power BI, Analysis services y Azure
/juan.m.alvarado
@juanbizzz
Juan Alvarado
juanbizzz@outlook.com
Medium.com/@juanbizzz
Consultor de SAP Hana , SAP ASE y
Oracle Essbase

3. Una Estrategia Digital de Negocio
¿Qué es la
Transformación Digital ?
Movilidad, smart devices
Centrado en los datos
Centrado en cliente
Ecosistemas
Economía colaborativa
Internet of things
Algoritmos
Marketing digital y
redes sociales
Impresión 3D
Omnicanalidad

4. ¿3ª o 4ª ?
INDUSTRIALDIGITAL
EVOLUCIÓNREVOLUCIÓN

5. Lo diferencial de este momento
Nuevos modelos de negocioNuevas tecnologías
facilitadoras
La velocidad del cambioEl cliente digital
• Siempre conectado
• Con un dispositivo smart móvil
• Demandante de servicios digitales
Tiempo para alcanzar 100 millones de usuarios
• Teléfono fijo 75 años
• Teléfono móvil 16 años
• Internet 7 años
• WhatsApp 3,5 años
• Pokemon Go 25 días!!!
• Cloud Computing
• Movilidad y dispositivos inteligentes
• Big Data / Analytics
• IoT
• Ciberseguridad
• IA / Algoritmos, etc.

6. Transformación Digital
Es un... Pretende ObjetivoEnfoque
Rediseñar Modelos de
Negocio
Transformar Modelos
Operacionales
Transformar puestos
de trabajo y las
infraestructuras
Optimizar Procesos
Centrado en el cliente Crecimiento
Calidad de servicio
Transparencia
Mejora del beneficioBuscando la
eficiencia de las
operaciones
Aprovechando el
valor de los datos
para el Negocio
Mobile Cloud Social Analytics Security IoT Cognitive
utilizando las
tecnologías como
facilitadoras
.
Plan estratégico,
diferente en cada
empresa.

7. Transformación Digital
Ejes de transformación

8. Inteligencia artifical
Lo que nos imaginamos

9. Inteligencia artificial en todos los productos…
Inteligencia artifical

10. Inteligencia humana
Definición
Definición
1. a (1) : the ability to learn or understand or to
deal with new or trying situations : REASON;
also : the skilled use of reason.
2. (2) : the ability to apply knowledge to
manipulate one´s enviroment or to think
abstractly as measured by objective criterio
(such as tests).

11. Inteligencia artificial
Definición
Definición
1. The capacity of a computer to perform
operations analogous to learning and
decision makin in humans.

12. 3 niveles de Inteligencia Artificial
Artificial
Narrow
Intelligence
Especializado
en un área.
Artificial
General
Intelligence
Especializado en
todas las área.
Artificial
Super
Intelligence
Más inteligentes que
los humanos.

13. Algorithms Data Computing
Power
¿Por qué la inteligencia
artificial es usable en los
negocios?

14. Developers
Data Scientists
Data Plataforms
Comenzar un proyecto
de inteligencia artificial

15. 15
Inteligencia artificial
Retos y tecnología que evoluciona muy rápido
Domain
entertise
Mathematics Computer
science
Data
processingStatistical
reserch
Machine
learning
DATA
SCIENCE

17. Servicios con AI
Tecnología aplicada en el mercado
Plataformas de desarrollo de AI Tecnologías e investigaciones de AI

18. ¿En qué áreas se esta aplicando
actualmente la inteligencia artificial?
Proceso de lenguaje natural
Presentacion conocimiento
Machine learning
Razones automaticaz
Planeacion automatica

19. Inteligencia artificial
Rápidamente se mueve de expectativas a sistemas productivos

20. ¿Cuáles son las aplicaciones que tienen
capacidad de inteligencia artificial actualmente?
Entendimiento datos
Speech to Text
Image recognition
Natural language
processing
Administracion
conocimiento
Ontologies and linked
data
Pre-Trained datasets
Ejecución de tareas
Automatic reasoning
Automatic planning
Aprendizaje
Machine learning
Deep learning

21. Aplicaciones principales de AI
Reconocimiento habla Reconocimiento escritura Reconocimiento imágenes
Reconocimiento
de datos y modelos

22. Data
Datos
entrenamiento
Proceso básico de
inteligencia artifical
Training
Prediction
Algoritmos
Machine learning
Modelos de
aprendizaje
Predicciones

23. Tipos de aprendizaje
Supervisado:
se aprende de un set
de datos en
especifico.
Ejemplo: detectores
de spam de correos
electrónicos.
No supervisado:
descubre patrones.
Ejemplo: agrupar
documentos similares
basados en su
contenido.
Reforzamiento:
aprende basado en
retroalimentación.
Ejemplo: como aprender
a jugar ajedrez ganado
y perdiendo.

24. Aplicaciones dentro de negocios
Automatización inteligente
• Marketing y Ventas
• Ventas
• Servicios
• Finanzas
• Operaciones
• Empleados
Porque la automatizacion es relevante?
Que haran los humanos?
Uso de robots para ser mas inteligentes.
21% tareas repetitivas
21% reducción índice errores
19% Mejora la estandarización de workflows
14% Reduce el uso de múltiples pantallas
de sistemas
11% crea menos fricción en integraciónes

25. Tipo de aplicaciones AI
Marketing
Análisis de cliente
Retroalimentación
cliente
Churn
Innovación productos
Personalización
Recomendación de
productos
Optimización de
marketing
Servicios
Análisis de servicio
Análisis de centro
de contactos
Finanzas
Análisis financiero
Predicción
financiera
Fraudes
Riesgos
Operaciones
Predicción demanda
Optimización
inventarios
Análisis operación IT
Eficiencia operacional
Análisis compras
Análisis gastos
Mantenimiento
predictivo
Empleados
Análisis empleados
Análisis RRHH
Pago por rendimiento
Ventas
Adquisición clientes
Ventas cruzadas
Generación y scoring
de oportunidades

26. Mantenimiento predictivo
Ahorro de
tiempo
y dinero
Maximizar
ventas
y evitar sobre
inventarios
Analizar major la
empresa y
Mejorar
resultados
Anticiparse a fallas en
las maquinas, detector
de problemas de
calidad y mejorar el
procesos operativo.
Esto optimiza
recursos, incrementa
las ganancias y mejora
la eficiencia.

27. Personalización
Incrementar el
compromiso
del cliente
Incrementar la
conversión del
cliente y su
retención
Reducción de
costos
Se refiere a usar la
informacion individual
del cliente, mejorar su
experiencia con la
empresa. Usando los
datos conocemos
realmente al cliente y
tratamos de servirlo en
la major manera
posible.

28. Predicción de la demanda
Ahorro de
Tiempo
y dinero
Optimiza
de modelo
de negocio
Incrementa el
compromiso
del cliente
Es la habilidad de
predecir la demanda de
productos y servicios de
los clientes basados en
sus preferencias.

29. Modelo del grado de
madurez de empresas AI
Rezagados Lideres
Los datos estructurados se
tramitan y se gestionan
localmente. Datos
utilizados reactivamente.
Reactivo
Escenario 1:
Los datos transforman los
negocios para impulsar los
resultados deseados.
Cualquier dato, cualquier
fuente, en cualquier lugar
a escala.
Transformativo
Escenario 4:
Los datos estructurados se
gestionan y analizan de
forma centralizada e
informan al Negocio.
Informativo
Escenario 2: La captura de datos es
completa y escalable y
lidera las decisiones
empresariales basadas en
análisis avanzados.
Predictivo
Escenario 3:

30. Beneficios tangibles en
empresas con madurez para AI

31. App en ambos tipos de
grado de madurez
Rezagados
Eficacia de la campaña: recopila datos del
historial de la campaña, para evaluar la
efectividad del marketing.
Históricamente recopila datos de equipos o
productos para comprobar su rendimiento.
Genere informes financieros al final del cierre
fiscal con la herramienta de planificación
empresarial.
Históricamente, recopila brechas de seguridad
y otros indicadores para analizar actividades
fraudulentas.
Lideres
Campaña en tiempo real: personaliza el sitio
web de e-commerce con recomendaciones y
ofertas.
Monitoreo en tiempo real para identificar
mantenimiento proactivo y soporte.
Obtenga métricas en tiempo real y
desempeño financiero, para apoyar la toma
de decisiones oportunas.
Alerte y genere vistas en tiempo real, de las
brechas de seguridad y predice riesgos
futuros.
Ventas
y marketing
Ingeniería
y operaciones
Back office
y finanzas
Riesgo
y fraude

32. Demos