AI Watson Assistant, Watson Discovery, Watson Natural Language Understanding, Watson Visual Recognition, Watson Speech to Text, Watson Text to Speech Watson IoT Platform Watson IoT Platform, Watson IoT for Automotive, Watson IoT for Utilities, Watson IoT for Manufacturing Watson AI Platform Watson Machine Learning, Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson OpenScale Watson Decision Optimization Watson Decision Optimization, Watson Optimization Cloud Watson Data Platform Data Science Experience, Data Refinery, DataStage, InfoSphere QualityStage, InfoSphere Information Server Watson Cloud Platform IBM

1. Leobardo Morales
IBM Cloud
lmorales@mx1.ibm.com
@leobardomt

2. 2IBM Confidential

3. La misión crítica
Eduardo Gutiérrez
Presidente y Director General
IBM México
@lalogtzg
El Hombre en la Luna
50 años

4. Nuestra trayectoria en México
Desde su fundación en México en 1927, IBM se encuentra a la vanguardia de las soluciones tecnológicas. Hoy
la compañía sigue siendo, tanto globalmente como en el mercado mexicano, líder de la industria.
Nos transformamos y pasamos de ser una empresa de hardware y software a ser una empresa que se
especializa en ofrecer soluciones de alto valor a los clientes.
Con nuestro Campus Tecnológico en Guadalajara –un activo centro de innovación, talento y exportación
tecnológica – fortalecemos nuestro compromiso en acercar tecnología innovadora a los sectores empresarial,
gubernamental y académico.
IBM tiene una sólida trayectoria de colaboración con el país: desde la introducción de la primera
supercomputadora en México en una de las principales universidades de Latinoamérica, hasta nuestro enfoque
en programas de ciudadanía corporativa que promueven la educación de comunidades rurales, nos hemos
convertido en un agente activo del progreso y el crecimiento de la nación.

5. https://sg.com.mx/revista/57/60-años-computacion-mexico
Primera computadora (1958)
En 1958 el Ing. Sergio Beltrán trae la primera
computadora al recién creado Centro de
Cálculo Electrónico de la Facultad de Ciencias.
Fue una IBM 650, una de las primeras
computadoras de propósito general construida
por IBM, que pesaba alrededor de 900 kg.
60 años de la Computación
en la UNAM y … en México

6. 6
6
75%
LESS NODES
for superior
density
~29x
PER NODE
PERFORMANCE
(>40TF)
16x
MORE
MEMORY
per node
“SUMMIT” on POWER
vs.“TITAN” on x86 >

7. Líder en Soluciones de Nube e
Inteligencia Artificial
Líder en Soluciones Open
Source
+
IBM Cloud IT Analyst Summit / November 15, 2018 / © 2018 IBM Corporation
Líder en Multi Nube Híbrida Abierta

8. Linux es
la base de
código abierto.
Red Hat
es el líder.
de las aplicaciones de la
nube funcionan en Linux54%
# 1 la plataforma más utilizada para
desarrollo actualmente
71%
aportando a Kubernetes
de código abierto
de contenedores
alojados en Linux79%
# 2
del valor en el mercado es Red
Hat Enterprise Linux

9. Conocimiento – Ecosistema
Un ecosistema construído con código y estándares abiertos acelera la innovación

10. IBM Cloud

11. IBM Cloud / October 2018 /© 2018 IBM Corporation 11
Clientes Empresariales usando
Multiples Nubes94%
Clientes Empresariales usando
más de un proveedor de Nube Pública
67%
El mundo real es Multi Nube
Movimiento
entre Nubes 73% prioridad
Administración 67%
prioridadConectividad
entre Nubes 82%
prioridad
$640B in 2020
18-20 CAGR -9%
$609B in 2020
18-20 CAGR 18%
IT tradicional
Public Clouds
& SaaS
Private
Clouds
Dedicated
Clouds
$438B in 2020
18-20 CAGR 15%
Source: IBM MD&I; :McKinsey research
La Multi Cloud Híbrida presenta
nuevas oportunidades y nuevos retos…

12. v
v
v
v
v
v
Microservicios
Liberty
Node.js
Go
Python
Swift
TomcatRuby
Xpages
ASP.NET
PHP
• Ágiles
• Bajo Costo
• Simples
• Flexibles

14. Contenedores
Proyecto de Código Abierto
Automatiza el despliegue de
aplicaciones

15. ¿Caos?

16. Kubernetes Orquesta y Gobierna los contendores
Kubernetes – (Κυβερνήτης – Capitán en Griego)

19. ¿Qué es OpenShift?
Es una plataforma de contenedores basada en open source,
está construida sobre Docker containers y Kubernetes para
el manejo de los contenedores.

20. Con el crecimiento de la adopción de nube, OpenShift se ha
vuelto uno de las plataformas de contenedores mas
populares entre los developers, gracias a sus herramientas
de Desarrollo las cuales hacen que la creación e innovación
de aplicaciones sea ágil y sencilla.
¿Por qué OpenShift?

23. MultiCloud
Manager

25. La próxima fase…
Multinube
híbrida
– Estándares abiertos liberan
aplicaciones, cargas de trabajo,
desarrolladores
– Ecosistemas de código abierto
aceleran la innovación
– Acceso Seguro, abierto a datos + AI
para nuevos conocimientos
Modernice una vez.
Innove en cualquier lugar.

27. Permitir que las
empresas trabajen en
entornos públicos,
privados y tradicionales.
Híbrida
Gestionar nubes de
otros proveedores,
identificando la realidad
de que los entornos de
los clientes son
heterogéneos.
Multicloud
Proporcionar
confiabilidad y
seguridad permanente
para el entorno del
cliente.
Segura
Crear capacidades que
estén abiertas desde el
diseño, permitiéndole
al cliente flexibilidad y
evitando bloqueos del
proveedor.
Abierta
Ofrecer un
nivel consistente de
soporte, registro,
gestión y entrega en
todo el entorno de
conexión a la nube.
Gestión
Cinco principios definen el
enfoque de IBM para cloud

28. IBM Data
and AI
Luis Bonilla
Offering Manager Data & AI
bonillag@mx1.ibm.com
August 2019

29. IBM Board of Advisors / June 2019 / © 2019 IBM Corporation 30

30. .
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31
Capacidad y
habilidad para
adaptarse
Proliferación de
los datos
Fotos Audios
Vídeos
Documentos
Noticias
Datos
sensoriales
Posts
TIEMPO
VELOCIDAD
.
A medida que el volumen de
datos, la transformación
digital y el ritmo de los
cambios tecnológicos se
aceleran, la capacidad de
las organizaciones y los
profesionales de acompañar
y capitalizar la oportunidad
es cada vez más desafiante.
Datos estructurados
AI para empresas / IBM Latin America / March 22, 2019 / © 2019 IBM Corporation

31. Volumen Velocidad Variedad Veracidad
Data en reposo
Terabytes a exabytes
de datos existentes
para procesar
Data en
movimiento
Streaming data,
milisegundos a
segundos para
responder
Data en
muchas formas
Estructurados, no
estructurados, texto,
multimedia
Data dudosa
Incertidumbre debido a
la incoherencia de los
datos
& incompleta, latencia,
manipulaciones.
Alinear los datos y los análisis a la velocidad
deseada del negocio
IBM Data & AI
32IBM Cloud / Introduction to IBM DataFirst Method / 2019 / © 2018 IBM Corporation

32. 33
La principal barrera para entregar valor de negocio es la falta
de incorporar exitósamente IA en las aplicaciones
Trust and Transparency for AI
Market Focus
Gartner Paper: How to Operationalize Machine Learning and Data
Science Projects

33. Los datos son los que
impulsan la
transformación digital
Sin embargo, solo
el 15% obtiene lo
que necesita de
sus datos De los ejecutivos dicen que
mejorar el uso de datos es
una prioridad
tienen un plan para construir
un sistema de información
para convertirse en Data
Driven companies
90%
71%

34. A data-centric approach accelerates business results and
accommodates future needs and technologies
Focusing on immediate tactical projects
and postponing strategic data design
IBM Data & AI
Leverage data as a strategic asset,
building for the future
… instead of …
35IBM Cloud / Introduction to IBM DataFirst Method / September 18, 2018 / © 2018 IBM Corporation

35. .
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.
.
.
36
Capacidad y
habilidad para
adaptarse
Proliferación de
los datos
Fotos Audios
Vídeos
Documentos
Noticias
Datos
sensoriales
Posts
TIEMPO
VELOCIDAD
.
Datos estructurados
Conocimiento y
capacidades
apalancadas por
sistemas con AI
A medida que el volumen de
datos, la transformación
digital y el ritmo de los
cambios tecnológicos se
aceleran, la capacidad de
las organizaciones y los
profesionales de acompañar
y capitalizar la oportunidad
es cada vez más desafiante.
La Inteligencia Artificial (AI)
ofrece una oportunidad para
ayudar a profesionales y
empresas a cerrar la brecha
y aprovechar todo el
potencial de los datos,
creando nuevas
herramientas para mejorar
su trabajo y sus resultados.
AI para empresas / IBM Latin America / March 22, 2019 / © 2019 IBM Corporation
Reality
(“most information architectures”)
Ideal State
(“ICP for Data”)
• Fast
• Pre-integrated and governed
• Containerized
• Slow
• Siloed data and workflows
• Multiple disjunct stacks

36. Self driving cars react to
changing conditions
Waze provides a
personalized driving
experience
Uber delivers food that
you like and is the right
temperature
Netflix provides
personalized
recommendations
Data & AI is Everywhere
Influencing Everything We Do
Some Very successfully Some not as successful
But ALL based on DATA and AI
https://www.youtube.com/watch?time_continue=388&v=JwHzqYN0WTA

37. Las empresas han declarado el viaje a la
IA como una prioridad estratégica
Operational BI and Data
Warehousing
Self-Service
Analytics
New Business
Models
TRANSFORMATION
Value
MODERNIZATIONCOST REDUCTION INSIGHT-DRIVEN
Most
are here
85%
ve a la IA
como una
oportunidad
estratégica
38

38. Porque es importante?
8 de cada 9 proyectos de análisis fallan
debido a:
• Costo de integración en los Datos.
• Demasiado tiempo para obtener
insights de los datos.
En promedio, un modelo predictivo tarda 1,2
años en alcanzar la producción.
• Sólo 1 de cada 100 modelos llega
producción.
• Los modelos son en su mayoría
batch.
Como lo resolvemos ?
Con una plataforma de
análisis de datos integrada
Un nuevo enfoque ágil
para Analytics

39. 40
La escalera de la IA
El ciclo del Dato: Colecta, Organiza, Analiza y Explota o monetiza el valor de la
data con AI.
Nuestro AI Portfolio
El univo proveedor que tiene una plataforma pre integrada
para manejar todo el ciclo del dato end to end.
IA aplicada
Casos de uso de Inteligencia Artificial apalancados en datos.
IBM AI: Una historia, 3 capítulos

40. Para capturar
los beneficios de
la IA,
necesitamos
enfocarnos en el
iceberg
completo
IA =
Inteligencia
Artificial
AI =
Arquitectura
de
Información

41. COLLECT - Make data simple and accessible
ORGANIZE - Create a business-ready analytics foundation
ANALYZE – Build and scale AI with trust & transparency
Data of every type,
regardless of where it lives
INFUSE – Operationalize AI throughout the business
The AI Ladder
A prescriptive approach to accelerating the journey to AI
42
AI
AI-optimized systems
infrastructure
MODERNIZE
Unlock the value of data for
an AI and multicloud world

42. 43
IBM Offerings in the AI Ladder
Watson Data Science
Platform (DS/AI)
Watson Studio, Watson Knowledge Catalog,
Watson ML, Watson OpenScale, Decision
Optimization, SPSS,
Watson Apps & Solutions
Watson Assistant, Watson Discovery, Watson APIs,
Cognos Analytics, Planning Analytics, BPM, GBS
DataOps & Governance
Infosphere Family, Watson Knowledge Catalog
Hybrid Data Management
Db2 Family, Hadoop/Cloudera, MongoDB
LOB Execs and
Business Analysts
Data Stewards,
Data Engineers,
Compliance
Officers
Data Engineers,
Data Developers
and Data Admins
Data Scientists, AI
Developers,
Programmatic
Analysts
Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for
Data System, Add-on Catalog
CIO, CTO,
CDO, Cloud
& Data
Architects
Speed time to value with prebuilt AI apps
Collect and manage hybrid Data of all types
Deploy a unified Data & AI Cloud Platform

43. 80%de los datos son
inaccesibles, no
confiables o sin
análisis
81%no entiende que
se require para
tener IA
No hay IA, sin AI
(arquitectura de información)
44
No hay ninguna cantidad de sofisticación algoritmica con
IA que sea suficiente para resolver la falta de una
arquitectura de información… datos sin gobierno es
paralizante
“

44. Data Sources
Analytical
Data Management & Storage
Security
Platform
Actionable
Insight
Analytics In-Motion
Enhanced
Applications
Discovery & Exploration
Ingestion &
Integration
Data
Access
Machine &
Sensor data
Image
& Video
Content
Services
Social
Data
Weather
Data
Commercial
Data Sets
Third-Party
Data
Transactional
Data
System of
Record Data
Dataacquisition&applicationaccess
Internet
Data Sets
Application
Data
Customer
Insights
New
Business Models
Planning
& Analysis
Compliance
& Fraud
Security
45
Que es una Arquitectura de Datos ?
Reference Architecture – IBM Data & AI
Operations
Information Management & Governance

45. Data Sources
Analytical
Data Management & Storage
Security
Platform
Actionable
Insight
Analytics In-Motion
Enhanced
Applications
Discovery & Exploration
Ingestion &
Integration
Data
Access
Machine &
Sensor data
Image
& Video
Content
Services
Social
Data
Weather
Data
Commercial
Data Sets
Third-Party
Data
Transactional
Data
System of
Record Data
Dataacquisition&applicationaccess
Internet
Data Sets
Application
Data
Customer
Insights
New
Business Models
Planning
& Analysis
Compliance
& Fraud
Security
46
Que es una Arquitectura de Datos ?
Reference Architecture – IBM Data & AI
Operations
Information Management & Governance
Collect
Organize and Govern
Analyze
Infuse / Monetize
your data (AI)

46. 47
La escalera de IA
Powered by: Watson & Cognos
o AI Machine learning (ML)
o Despliegue y construcción
o Gestión de modelos
o Reportes & dashboards
o Visualización analítica
Powered by: InfoSphere
o Descubrimiento y busqueda
o Transformación de datos
o Catálogo de datos
o Glosario
o Políticas, reglas y privacidad
Powered by: Db2 Family
o Virtualización
o Data warehousing
o Bases de datos abiertas
o Ingestión
o Procesamiento distribuido
Servicios Multicloud
Recolectar datos Organizar datos Analizar datos
• Log
• Monitoreo
• Metering
• Almacenamiento
• Gestión acceso
• Docker Registry / Helm
• Kubernetes
• Seguridad
…
Add-ons extienden la plataforma. De IBM, open o de terceros
IBM IBM IBMIBM OSISVIBM Propio
IBM Cloud Private for Data
Plataforma abierta, integrada, multi nube para datos y IA
Desarrolladore
s
Ingeniero Datos Asociados Científico Datos Admon. DatosAnalista Negocio

47. 20
48

48. Offerings
Elevator
Pitch
Data and AI platform
Access data up to 4.3x
faster
Business
Impact
1. Connect data for self serve
analytics
2. Operationalize AI with trust
& transparency
3. Avoid lock-in, run
anywhere with agility
Financial
Impact
• Visualize data 400%
faster
• Reduce data prep time by
80%
• Automate 80% of data
science process
• Deploy in 4 hours; not 4
days
CP4D – Value Proposition / Pricing / ELA & Disscounts
Cloud Pak for
Data
IBM containerized
software
Container
Platform
Operational
Services
+
Offerings
Prices
Price
Metric
Bundle
Bundle
Explained
OpenShift
License

49. IBM Data & AI / © 2019 IBM Corporation
The Ladder to AI
Powered by: Watson & Cognos
o AI Machine learning learning
o AI Model build & deploy
o AI Model management
o Dashboards & reporting
o Analytical visualization
Powered by: InfoSphere
o Discovery & search
o Data transformation
o Data cataloging
o Business glossary
o Policies, rules & privacy
Powered by: Db2 Family
o Data virtualization
o Data warehousing
o IOT / Streaming Data
o Data source ingestion
o Distributed processing
Multicloud Services
Collect Data Organize Data Analyze Data
• Logging
• Monitoring
• Metering
• Persistent Storage
• Identity Access Mgmt.
• Docker Registry / Helm
• Kubernetes
• Security
…
Extensible “add-ons” from IBM’s Data & AI Portfolio & 3rd Party Services
IBM IBM IBMIBM OSSISVIBM Custom
Cloud Pak for Data – Extensible Platform
Data StewardsData Engineers Business UsersData ScientistsApp Developers Business Partners
Open, Extensible API Platform
50
Personalized, Collaborative Team Platform

50. Expanding 3rd Party Ecosystem
An expanding
ecosystem of Partner
add-ons
Persistent storage for
apps deployed using
Kubernetes
Cloud Pak for Data
Open source NoSQL scalable
database
Datameer
Agile Self Service Data Prep
& Exploration
Kubernetes storage &
data mgmnt
Automates
human-like
tasks in ML
Distributed SQL database with
horizontal scaling across multiple clouds
CockroachDB
Reactive micro-services for cloud
native application development
*
15+ 3rd party ecosystem add-ons & growing
IBM Cloud
Explore, Transform & Visualize
large Data sets
Analogy :

51. For each VPC of entitlement, the customer can use
the VPC towards any of the following services :
• Db2 Warehouse
• Data Virtualization
• IBM Streams
• Cognos Dashboards
• Watson Studio
• Watson Machine Learning
• Watson Knowledge Catalog
• And many other services (see link)
Cloud Pak for Data – Pricing and Packaging
IBM Cloud / August 2019 / © 2019 IBM Corporation
IBM Internal & Business Partner Use Only
Position IBM and 3rd Party add-on
Services as needed (App Store Model)
Determine Quantity of VPCs using
Cloud Pak for Data Sizing Tool
1 2
3
Perpetual Part Number: D1YGZLL
1 VPC = $16,800 @ List Price
Term Part Number: D1YH5LL
1 VPC = $679 @ List Price per Month
Cloud Pak for Data Optional Add-Ons
Sizing Tool
* Committed Term License (CTL) available in October

52. Migration Play to Committed Term License (CTL)
 Db2 AESE
 DataStage
 Cognos Analytics
 SPSS Modeler
 Db2 AESE for Cloud Pak for Data
 DataStage for Cloud Pak for Data
 Cognos Analytics for Cloud Pak for Data
 Watson Studio Premium for Cloud Pak
for Data
Existing Customer Entitlements: S&S Add-ons with restricted license of Cloud Pak for Data
Committed Term License
20% - 35% Premium
Work in Progress: Coming October 2019

53. 20
54

54. 55
Use Case
Articulate Use
Case - Source
of Value
Putting AI to Work for
Business
One use case at a time…
Data*
Unlock Data &
Break Down
Silos
Tools
Apply latest AI
Technologies
and Techniques
Integration & Trust
Integrate AI in your
business workflow and
Applications
Skills*
Build an open,
collaborative and Data
Science team
To Accelerate AI,
You need the right
Platform
Agile*
Create an Agile process to
iterate use case development,
Winning with AI is based on
Rate and Pace of projects

55. Engage with us, Now!
AI & Data Science
Elite Engagement
Analytics Global
Elite Academy
Customized 4-6 week Data
Science consulting on a
real client use case
ICP Experiences &
IBM Expert Advice
IBM Cloud Garage
With Watson
ICP for Data Use
Case Workshops
Complementary 2 hour
industry focused use
case workshop
Experience a 20 minute
guided journey to build
AI-powered applications
A customized 1-2 day
learning event, delivered
onsite to select clients
ibm.biz/zacs2020 ibm.biz/Welcome_global_Elite
ibm.biz/experienceICP4D
Ibm.com/analytics/expert-advice
www.ibm.com/analytics/
globalelite/ibm-analytics-data-
science-elite-team
For more information visit: ibm.com/analytics - ibm.com/watson - ibm.com/cloud
56
Use the IBM Cloud Garage
Method for accelerated
results using Watson
ibm.com/cloud/garage

56. “As-Is” Architecture (Example)
57IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation
IBM Analytics – IBM DataFirst Method
Pain Points
EDW is only “source of the truth”
but it’s a fraction of the data
needed
Operational reporting users
collide with heavy data science
workloads, especially Monday
AM
Can’t move fast enough to add
new data sets for “what if”
analysis and modeling
Lack of strong cross-capability
solution architecture skills

57. Whiteboarding Future-State Architecture
Capture users, use, and flow of data
(Data Topology)
IBM Analytics – IBM DataFirst Method
Leverage IBM Analytics Reference Architecture
(capabilities)
Data Topology
IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation
IBM Analytics Referen ce Architecture
Actionable
Insight
Discovery & Exploration
Ingestion &
Integration
Analytical Data
Lake Storage
Data
Access
Data
Sources Enhanced
Applications
Analytics In-Motion
Analytics Operating System
Security
Platform
Information Management & Governance
58
CATALOG
GUIDED ANALYTICS ZONE
(Integrated Warehouse, Marts)
DEEP DATA ZONE
DISCOVERY ZONE
Self-Service
Data Exploration
Model Development
& Training
subject-oriented data
Operational
Data
IN-FLIGHT DATA ZONE
Third-Party
Data
New Data Ingestion
& Landing Zone
(source format)
COMMON
DATA

58. Future-State Architecture (Example)
59IBM Cloud / IBM DataFirst Method Delivery Overview / September 20, 2018 / © 2018 IBM Corporation
IBM Analytics – IBM DataFirst Method
Focus Area and Priorities
Foundational footprint from which
a robust data science practice
can grow
Integration and Governance –
Catalog
Franchise reporting data marts
(offload)
Analytics Sandboxes (support
data scientists)

59. IBM Data Science Elite
team.
IBM Cloud / DOC ID / Month XX, 2017 / © 2017 IBM Corporation
Kick-start your AI project
IBM’s Data Science Elite team Invest in your AI Journey...
An international team of Data Science and AI experts available to engage with
you regardless of where you are in your Data Science journey.
Who are we?
An international team of Data
Scientist and Engineers.
What do we offer?
No cost experts on-site to kick start
your AI journey by coding AI proof of
value using agile methodology.
What do ask of Client?
Dedicated resources to work with us
on team, become IBM Advocate on
success and use IBM AI platform.
What is DSE?
More Information:

60. NA
Europe
AP
LA
GCG
Global Elite CoE
2
14
7
128 Active Client Engagements Across Industries
and the Globe, 79 In-market Data Science Experts
78
30
20
6
Communications
17
20
18
44
23
IndustrialFinancial ServicesPublic Sector
Computer Services Distribution
15,000
6500
7428
1700
991
6551
1000
9528
Strata Data
Joint Statistical Meeting
Workshops
Informs
AU
Virtual DS Community Day
Think Community Day
Community Webinars
World Wide F2F, Virtual, Community Events For
Both Data Science Leaders and Practitioners
Total since 2017: 235
42
14
Global
Industries
Experts
Events
Meet ups
Data Science related Meetups YTD | 1,903
Members
151,283
Countries
36
Groups
101
Registrations | 48,698

61. How we are different… How do we help clients take AI journey.
62
To win with AI it’s a
combination of
having the right
Tools, People and
Process
Focused on
a Use Case
Using
Open
Source
and IBM
Tools
Following an
Agile
Methodology
With
resources
who have
expert Skills
Think 2019 / Chief Data Office, IBM Data & AI / January 2019 / © 2019 IBM Corporation

62. IBM Watson Studio:
Multimodal Predictive
Analytics and Machine
Learning Solutions
IBM Watson
Knowledge Catalog:
Machine Learning
Data Catalogs
IBM Cloud Pak. for
Data:
Enterprise Insight
Platforms
IBM Watson Assistant:
Conversational Computing
Platforms
IBM Watson
Discovery:
AI-Based Text Analytics
Platforms
Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ Leaders
Full source information for all analyst reports on this page is contained in the speaker notes.
The Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ are copyrighted by Forrester Research, Inc. Forrester, Forrester Wave™, and Forrester New Wave™ are trademarks of Forrester Research, Inc. The Forrester Wave™ and Forrester New Wave™ are graphical representations of Forrester's call on a market. Forrester Wave™ is
plotted using a detailed spreadsheet with exposed scores, weightings, and comments. Forrester does not endorse any vendor, product, or service depicted in the Forrester Wave™ or the Forrester New Wave™. Information is based on best available resources. Opinions reflect judgment at the time and are subject to change.
IBM #1 in AI Market
Share
Industry
Awards
Reddot
Design Awards
IBM Industry Leadership
IBM Watson
Discovery:
Cognitive Search

63. Machine Learning, IA, Deep Learning,
Deep Analytics, Data Science, …
Inteligencia Artificial
Machine
Learning
Ciencia de
Datos
Deep
Learning /
Deep Analytics
Redes
Neuronales

64. 65
Adoptar AI es una viaje y cada empresa elige por dónde iniciar la suya
Análisis Documentos /
Contratos / Procesos
Clasificación de
Imágenes
Comparación de
documentos /
cumplimiento
La Voz del Mercado /
Noticias / Legislación
Modelos Predictivos
(Planificación / Riesgo
Mantenimiento / Precios / Etc.)
Organización del
Conocimiento y
Asistencia a los
Expertos
Back-Office
Cognitivo
(Automatización
de procesos)
Transforme la
toma de decisión y
el Back-Office con
AI
Back-Office
WatsonAI&DS
(Apps,APIs,Tools)
Watson Machine Learning
Watson OpenScale
Watson Assistant
Watson Discovery
Visual Recognition
Watson Studio
Natural Language Classifier
Natural Language Understanding
Knowledge Studio
Front-Office
Apply.AI
Scale.AI
Datos estructurados Datos no estructurados
Interacción
masificada
Interacción
personalizada
Crecimiento de
Ingresos /
Experiencia del
Cliente
Eficiencia Operativa
Chatbot para
respuestas
simples
Agente Virtual para
servicios al cliente
(Integración CRM)
Agente Virtual con
Imágenes, Contexto y
Emociones
Agente Virtual con
Voz y Multi-
Canales
Agente Virtual con
recomendaciones y
análisis de abandono Transforme el
servicio al cliente
con AI
Asistente Virtual para
Agentes Humanos
Call Center Cognitivo
(Integrando Agentes
Virtuales y Humanos)