ABC Negocios - Entrevista a Juan Eduardo de Urraza, CEO de Posibillian Tech - Vídeo Dailymotion

Canal ABC TV

Ver ABC Negocios - Entrevista a Juan Eduardo de Urraza, CEO de Posibillian Tech - Canal ABC TV en Dailymotion

Transcript

00:00Vamos a hablar un poco de inteligencia artificial, pero no desde el punto de vista tradicional que ya venimos escuchando

00:04porque estamos en 2025, la mayoría de los sectores ya lo tiene implementado de forma orgánica

00:10y los aplica en sus procesos, pero esto no se da de una forma transversal en todas las etapas a nivel industrial.

00:16Por eso nos preguntamos nosotros desde el equipo de Aversa de Negocios,

00:18¿cómo usa hoy el empresario paraguayo la inteligencia artificial?

00:22Hicimos una investigación a profundidad, conversamos con muchísimos referentes de varias industrias,

00:26desde industrias que se dedican a la maquila, al supermercadismo, a la comunicación, por ejemplo,

00:32a los videojuegos, a muchas otras cuestiones como recursos humanos

00:36y la gran mayoría ya utiliza de forma orgánica, digamos, la inteligencia artificial,

00:41pero normalmente hay un factor común ahí en que la mayoría los utiliza para procesos administrativos

00:46y menos para procesos operativos o logísticos, por ejemplo.

00:51Algunas industrias lo tienen ahí en la superficie, digamos, en el día a día, en la oficina,

00:55organización, logística, generación de contenido, pero yo acá no vamos un poco más a profundidad operativa,

01:00ya son menos las industrias principalmente tradicionales, las que utilizan de forma integral

01:06o le quitan el jugo al máximo a la inteligencia artificial.

01:09Por eso hoy quiero conversar con una persona que trabaja en un segmento, una industria,

01:13que sí utiliza la inteligencia artificial de forma nativa a profundidad

01:16y si bien el concepto como tal de IA ya existe hace muchísimas décadas y más todavía en este segmento particular,

01:22el concepto de hoy como IA generativa o diversas otras presentaciones,

01:26es un poco más novedoso, pero de igual manera se integra de manera orgánica

01:29porque las grandes compañías en el medio internacional ya lo hacen.

01:32Hablamos de la industria de los videojuegos, la industria gaming.

01:35Yo me considero un gamer frustrado, no me pregunten qué tan bueno o qué tan malo,

01:38pero soy un gamer ahí que lleva jugando hace algunos años y me parece muy interesante.

01:41Mucha gente no conoce todo el detrás de bambalinas,

01:44que esta enorme industria a nivel global invierte año tras año para desarrollar un videojuego.

01:49Y gracias a la llegada de la inteligencia artificial, claramente se ayuda un poquito a acelerar estos procesos.

01:54Y es un poco la experiencia que queremos recoger a nivel nacional,

01:57porque hay una empresa pionera que está también hace muchos años y hoy trabaja con enormes multinacionales.

02:01Hablamos de Possibilian Tech.

02:03Nos acompaña vía Zoom su CEO, Juan Eduardo de Urras, a quien le agradecemos por su valioso tiempo en esta tarde.

02:08Juan, ¿cómo te va? Muy buenas tardes.

02:10¿Qué tal? ¿Cómo estás? Un gusto, un placer saludarte a vos, a toda tu audiencia,

02:14y poder compartir contigo, no sé, lo que quieran saber, contento.

02:19Gracias por tu tiempo, Juan.

02:20Mencionamos un poco de que si bien hoy el concepto de I está normalizado,

02:24para la gran mayoría no todos lo aplican de la misma manera ni en conceptos transversales a sus operaciones.

02:29Pero en este caso en la industria de gaming vemos una coyuntura diferente,

02:32porque ya está implícita muchas veces desde el proceso creativo hasta el proceso aplicativo,

02:37ya con un usuario final.

02:38Y por eso quiero ver un poco, entender cómo en los últimos años a ustedes les ha beneficiado, digamos,

02:43esta oleada de tecnología.

02:45Sí, lo importante es mencionar que la gente, vamos a decir, normal,

02:50cuando piensa en IA en la actualidad, piensa en los LLM, ¿verdad?

02:54Que son ChatGPT, los Large Language Models,

02:59que es un tipo muy específico de inteligencia artificial,

03:02que tiene unos usos muy específicos también.

03:05Pero la IA es mucho más amplia que eso.

03:07Vos podés pensar que se puede utilizar para reconocer patrones hace años,

03:11que se utiliza para eso, ¿verdad?

03:12Para navegar por un mapa, bueno, para tener chats inteligentes, bueno, un montón de cosas.

03:18Entonces lo importante es notar, primero, esa diferencia, ¿verdad?

03:21Porque los LLM tienen limitaciones, o sea, son muy buenos para algunas cosas,

03:26nos hemos re sorprendido con las cosas que se pueden hacer,

03:29pero son muy limitados para otras.

03:30Si vos lees, hace poco se mencionaba, con bombos y platillos,

03:34que un jugador de ajedrez humano le ganó a un LLM jugando al ajedrez.

03:41Pero claro, los LLM no son para jugar ajedrez,

03:44no están entrenados ni capacitados para eso.

03:47Al Deep Blue ya no le ganan más, ¿verdad?

03:49A la IA específicamente entrenada para jugar ajedrez,

03:53ya no le ganan los seres humanos en la actualidad.

03:55Entonces, cada IA tiene sus usos específicos.

04:00En nuestro caso en particular, hace tiempo que venimos usando para diferentes cosas.

04:05Por ejemplo, utilizamos Machine Learning.

04:07¿Para qué utilizamos Machine Learning?

04:09Para detectar jugadores tramposos.

04:11Eso es lo que nosotros hacemos.

04:13De hecho, la tesis de un alumno mío que trabajaba con nosotros aquí en Possibilian,

04:18se basó justamente en eso, en un juego que teníamos nosotros,

04:21que era un juego con criptomonedas,

04:22donde la gente buscaba todas las formas habidas para hacer trampa,

04:25y la única forma en la que realmente podían hacer algún tipo de trampa

04:28era moviéndose con el GPS de una manera, vamos a decir, falsa, ¿verdad?

04:34Porque es lo único que nosotros no podemos controlar,

04:36que un Android permite que otras aplicaciones toquen el GPS y cosas así.

04:41Entonces, ¿para qué utilizamos Machine Learning?

04:43Agarras, analizas los datos, sabes qué jugadores son legales,

04:47qué jugadores no son legales,

04:50alimentas al algoritmo de Machine Learning con ambos,

04:53y después él puede ver los patrones de comportamientos similares

04:57y de esa manera definen, ok, este jugador con 95% de probabilidad

05:02está haciendo trampa.

05:04Este jugador con 98% de probabilidad,

05:06la verdad es que no tiene aspecto de tener trampa.

05:09Y eso te permite por lo menos hacer un barrido,

05:12porque si vos tenés 10.000 jugadores al día,

05:15vos no puedes entrar a ver qué hace cada uno.

05:17Teníamos una serie de aplicaciones que permitían ver los comportamientos,

05:20pero un ser humano tiene que entrar a mirar, entonces es imposible.

05:24Entonces, esto básicamente lo que hacía era ordenar un poco y decir,

05:27miren, estos son los 100 jugadores que más chances tienen de ser tramposos.

05:33Ah, entonces miramos ya específicamente eso

05:35y castigamos a los que más probablemente lo son,

05:39pero claro que un ser humano pues entra y verifica si realmente

05:42el algoritmo de una manera correcta detectó eso.

05:46Esa era una forma.

05:47Después hemos tenido chat, ¿verdad?

05:50Chat inteligente.

05:51Ahí sí utilizábamos el ELM donde vos chateabas

05:54y es un NPC como se le llama,

05:58un non-player character que es un personaje que está dentro del juego

06:00que habla contigo y que simula ser un ser humano

06:03y vos sentís que es un ser humano.

06:06Y le agregás, qué sé yo, ciertas características.

06:09Le decís, ah, este NPC es deportista,

06:12tiene tantos años, le gustan tales cosas.

06:14Y el ELM básicamente genera un personaje

06:18y lo interpreta como si fuera un actor, ¿verdad?

06:22Esa es otra forma de usar.

06:24Después también lo utilizamos mucho para lluvia de ideas.

06:28Cuando vamos a enseñar un videojuego decimos,

06:29ok, tenemos que hacer un juego que tenga tales características,

06:33de tal forma, qué sé yo,

06:35y el ELM te tira, qué sé yo, 10 ideas, ¿verdad?

06:41Puede ser de tal manera, de tal otra.

06:42Obviamente, es simplemente para tomar ideas.

06:45Y el otro lugar donde lo usamos también bastante es,

06:48tenemos contratos de arte en la actualidad.

06:51Arte quiere decir que tenemos artistas

06:52ilustrando juegos de clientes que están en el extranjero.

06:56Y estos juegos son muy específicos.

06:58De hecho, uno que estamos ilustrando ahora,

06:59es un juego que es histórico,

07:01entre 1600 y 1830, ¿verdad?

07:04Y el cliente nos dice, necesito, no sé,

07:11burgueses alemanes de la zona de Bavaria,

07:15en un puerto, contentos, en el año 1730, ¿verdad?

07:24Y es muy específico lo que te piden,

07:25que no es información tan fácil de conseguir.

07:28Entonces, estos modelos nos traen la información

07:32que, obviamente, como todo, pueden contener errores,

07:35pero en líneas generales traen información

07:37bastante más acotada.

07:39Y después, con un historiador, otra vez verificamos.

07:41No sé, había caballos en esta época

07:43y los caballos tenían este tipo de armadura.

07:45Y el historiador nos dice, sí, sí, está todo bien.

07:47Uno dice, no, la verdad es que los caballos

07:50se incorporaron a no sé qué cosa, en 1810,

07:53entonces, no corresponde.

07:55Entonces, pero el LLM nos trae, ya sea con gráficos, ¿verdad?

07:59Porque DALI, por ejemplo, o Midjourney,

08:02te generan imágenes que te pueden servir de referencia

08:05o una descripción por escrito de lo que debería tener

08:09y en base a eso nosotros trabajamos.

08:11Y eso sí son cosas que de otro modo tendríamos que sentarnos,

08:14investigar, tomaría muchísimo tiempo.

08:16Entonces, esos son diferentes ámbitos

08:18en los que utilizamos esto.

08:20Y actualmente también tenemos una pequeña startup

08:22un poco aparte, no en el ámbito de videojuegos,

08:25pero que estamos también impulsando nosotros,

08:27que es un, en este caso sí, es un chatbot

08:29que utiliza DeepSeek en este caso

08:31y que es entrenado con conocimiento de negocios

08:37de pequeñas y medianas empresas,

08:38principalmente pequeñas empresas,

08:40pequeños emprendedores,

08:41empresas que son una o dos personas

08:43que no tienen tiempo para atender a los clientes

08:45porque tienen que estar produciendo

08:46al tiempo que la gente le hace pedidos.

08:48Entonces, esto le responde al cliente como un ser humano

08:51y le dice, no sé, ¿tenés cupcakes?

08:53Sí, tengo cupcakes.

08:54¿Cuánto está la docena?

08:56Tanto.

08:56¿Y hacer deliriente al barrio?

08:58Sí, hago.

08:59Ah, bueno, quiero comprar tanto.

09:00Y cuando llega al punto de quiero comprar tanto,

09:02recién ahí le llega el pedido a la persona

09:05y se ahorra muchísimo tiempo de atención al cliente

09:08que no tiene, ¿verdad?

09:09Porque no tiene empleados que hagan eso.

09:11Entonces, ese es otro de los ámbitos

09:12en los que estamos utilizando la IA.

09:15Y bueno, hay muchos lugares donde se puede implementar

09:17y cada uno busca las diferentes cosas.

09:19Lo que yo sí quiero acotar,

09:21que es algo que siempre conversamos,

09:23es tiene riesgos y hay que tener mucho cuidado, ¿verdad?

09:26Sobre todo los LLM, estos lenguajes,

09:32¿verdad?, que son las que la gente más utiliza normalmente,

09:36alucinan, ¿verdad?, inventan cosas.

09:38Si tú le preguntas algo, nunca te va a decir, no sé, ¿verdad?

09:41Siempre te responde de alguna manera

09:43y ha habido casos, por ejemplo, abogados

09:45que han estado utilizando esto

09:46y le inventaba casos que no existían,

09:49como en el juicio, no sé cuánto, no sé de dónde,

09:51y le han sacado la licencia en Estados Unidos

09:53a ciertos abogados porque inventaban referencias

09:56que no existían, entonces es súper peligroso.

09:58Entonces la IA siempre tiene que estar supervisada.

10:01Perdón, y un lugar más donde utilizamos nosotros la IA

10:04es en programación,

10:05pero solamente nuestro programador es Senior,

10:08donde necesitan algunas funciones muy básicas

10:11que tienen una entrada y una salida muy específica,

10:13entonces la IA le saca un primer formato,

10:16le echa un vistazo, parece que está todo bien,

10:18se usa.

10:19No en los Junior porque la verdad es que

10:21puedes correr el riesgo de no entender

10:22lo que está haciendo el algoritmo,

10:25vos pensás que hace una cosa,

10:26hace poco había salido una noticia

10:29de una startup que implementaron todo con IA

10:31y la IA les borró todo lo que tenían en su base de datos

10:34y perdieron todos sus clientes

10:36porque cualquier cosa le estaba haciendo el algoritmo,

10:38entonces hay que tener mucho cuidado en ese sentido.

10:41Es importantísimo eso que mencionas, Juan,

10:43realmente usar la IA sin miedo

10:45pero con supervisión constante

10:46porque claramente no podemos estar 100% seguros,

10:49incluso la mayoría,

10:50ahí como afiguran las letras chicas,

10:52o sea, con precaución, puede cometer errores,

10:54entonces para tenerlo siempre eso en consideración.

10:56Juan, yo me quedo sin tiempo,

10:57pero cortito consultarte esto,

10:59¿qué tanto ha ayudado la IA,

11:01o por lo menos estos últimos formatos de IA,

11:03que conocemos a cortar procesos productivos?

11:06Bueno, como te digo,

11:09en nuestro ámbito de producción digital

11:11ha ayudado de muchas maneras

11:13y acelerar, ¿verdad?,

11:15lo cual es importante

11:16porque entonces al cliente le puede entregar más rápido,

11:18de mejor calidad,

11:19en menos tiempo,

11:21entonces ellos invierten menos,

11:23nosotros somos más productivos,

11:24podemos atender más clientes,

11:26entonces eso es lo que nos incluiremos.

11:28¿Algo de meses se puede llevar semanas?

11:28No te puedo decir qué porcentaje,

11:30un 30%,

11:31no te puedo decir,

11:33pero ahí para ciertas cosas

11:35ha incrementado la producción

11:37y en otras no tanto, ¿verdad?

11:40Depende un poco también,

11:41como te digo,

11:42hay que prestarle atención al final,

11:44entonces no es que ya te hace todo,

11:46sino de que lo tomas como una entrada

11:48que te permite hacer más rápido las cosas finalmente.

11:51Claro, finalmente funciona como un copiloto,

11:53como un asistente para acelerar procesos,

11:55pero no del todo,

11:56tampoco puede hacer magia,

11:57totalmente de acuerdo.

11:58Juan, me quedo sin tiempo,

11:59pero quiero agradecerte por este espacio,

12:01muy valioso,

12:02claramente que no podemos tocar a profundidad

12:03muchas cosas,

12:04quedan pendientes ahí,

12:05preguntas en el tintero,

12:06agradecerte por tu espacio,

12:07desearte muchos éxitos

12:08y como siempre lo digo,

12:09esperando que nos haga la última entrevista.

12:11No, gracias a las órdenes

12:13y siempre dispuesto para poder conversar

12:14de cualquier tema tecnológico

12:16o de videojuegos que les pueda interesar,

12:19a las órdenes.

12:20Excelente, Juan,

12:21muchísimas gracias,

12:21un gran saludo.

12:23Dale, igualmente.

ABC Negocios - Entrevista a Juan Eduardo de Urraza, CEO de Posibillian Tech

Categoría

Transcripción

Sé la primera persona en añadir un comentario

Recomendada