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ABC Negocios - La era de la Inteligencia Artificial - Entrevista a Fredi Vivas CEO y fundador de RockingData
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hace 2 días
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00:00
Es momento de hablar de inteligencia artificial, pero no desde el enfoque que siempre solemos hablar
00:04
y estamos ya cansados de escuchar el chat GPT y las clásicas herramientas de IA que usted del otro lado,
00:10
que yo también utilizamos día tras día en nuestras operaciones.
00:13
Vamos a ir un poco más a fondo, qué tanto podemos aplicar esto en las compañías
00:17
y hay una compañía que claramente ya lo está haciendo desde hace muchos años.
00:20
Arrancaba ya por el 2017 y tuve yo el privilegio de poder conversar con su fundador,
00:25
una persona bastante conocida, es ingeniero en sistemas, un experto en inteligencia artificial,
00:30
machine learning, big data y todos estos términos que escuchamos en la actualidad
00:34
y por supuesto con Rocking Data que es la compañía que está liderando toda esta tendencia a nivel de Sudamérica,
00:39
Latinoamérica también, están mostrando un uso mucho más disruptivo, mucho más profundo incluso
00:45
de lo que normalmente se suele hacer y conocemos la punta del iceberg de todas las oportunidades
00:49
que puede generar la inteligencia artificial.
00:52
También es docente, autor de dos libros y evidentemente un gran, gran conocedor.
00:57
Ha tenido estudios en Silicon Valley también, por supuesto.
01:00
Y bueno, tenemos el honor de tenerlos, de tenerlo.
01:02
Dio viene aquí en piso, se ha pegado una vueltita por Asunción
01:05
y evidentemente les tiramos un poco para poder aprovechar estas giras que suele hacer a nivel de Sudamérica.
01:11
Nos acompaña Freddy Vivas con nosotros en esta tarde.
01:13
Freddy, ¿cómo te vamos a estar?
01:14
Un placer, un honor siempre estar acá y nos acordábamos de esas conversaciones
01:18
cuando nadie hablaba de esto y también gracias por eso, ¿no?
01:22
Porque generar espacios en esa época...
01:24
Había que plantar un poco la semilla.
01:25
Y no era tan fácil.
01:26
Yo decía Machine Learning y la gente me decía...
01:28
¿De qué me estás hablando?
01:29
¿De qué me estás hablando?
01:30
Recién nos acordábamos de que hablábamos de 5G y ahora ya es una realidad.
01:35
A veces nos cuesta imaginarnos el futuro, ¿no?
01:38
Pensábamos que estás muy lejos pero llega mucho más rápido.
01:40
Llega más rápido.
01:40
Hay un libro de hecho que se llama El futuro llega más rápido de lo que pensás.
01:44
Y es un gran título porque es así, ¿no?
01:47
El tema es qué hace uno con esa situación.
01:49
Cómo te preparás, te generas tres o te involucrás y lo aprovechas a tu favor.
01:53
Es un poco lo que estamos viendo ahora, ¿no?
01:55
Freddy, un poco así para hablar un poco en cristiano, para que la gente entienda, ¿verdad?
01:59
¿Qué hace Rocking Data hoy día y cuál es la aplicación real de inteligencia artificial,
02:04
Machine Learning en las compañías y qué tanto podemos optimizar procesos, por ejemplo?
02:08
Como lo dijiste, lo dijiste mejor que yo.
02:09
Básicamente nosotros desde, en mi caso, más o menos hace unos 17 años me metí de lleno en el mundo de datos.
02:17
Datos, business intelligence se decía en aquel momento.
02:20
Después vino las conversaciones de Big Data, grandes volúmenes de datos, variados tipos de datos.
02:25
O sea, estamos hablando medio de lo mismo, es como una evolución.
02:28
La inteligencia artificial tiene 69 años.
02:31
Imagínate.
02:32
Mucho tiempo, o sea que del año 56, cuando se crea el concepto de inteligencia artificial, a hoy,
02:39
es como que van agregándose conceptos, actualizaciones, capacidades de las máquinas.
02:45
Lo que estamos viendo es una revolución de la vinculación con la información.
02:49
O sea, las empresas están tratando de ver cómo usan todo esto a su favor,
02:54
que básicamente es entender mejor a sus clientes.
02:57
Un cliente dice, ¿me va a dejar de comprar?
02:59
¿Cómo me anticipo a esa situación?
03:01
¿Se va a ir a la competencia?
03:04
O, por ejemplo, imagínate un banco, que vos tenés una tarjeta de crédito,
03:08
tenés un plazo fijo, tenés un crédito.
03:10
Y capaz que la tarjeta no la estás usando más.
03:12
Claro.
03:13
Entonces, un modelo predictivo de machine learning, justamente lo que decíamos antes,
03:17
toma tu comportamiento histórico, por ahí, no sé, comprabas una tarjeta una vez por mes,
03:22
y de repente, dejas de comprar.
03:24
Entonces, eso puede ser como una alarma, una alerta, una banderita,
03:28
que le diga al equipo de ventas comercial del banco,
03:31
mirá que este cliente no está usando la tarjeta.
03:33
Sí.
03:33
Y el 90% de los clientes que no usan la tarjeta, dejaron de, darían de baja después.
03:39
Exacto.
03:39
Y no queremos que nos pase eso.
03:41
Mirá.
03:41
Entonces, estos modelos predicen cosas que pueden pasar al futuro con cierta probabilidad,
03:46
tipo, 90%, David, de que deje de usar la tarjeta.
03:49
Freddy, 70%.
03:50
El 80%.
03:51
Entonces, a los de 90, hacer una campaña, hacer un llamado, a los otros no hagas nada.
03:55
Son modelos que te dan capacidades nuevas para los tomadores de decisión,
04:01
como escuchaba recién el informe sobre el CEO de hoy,
04:04
que te volvés loco siendo CEO de una compañía.
04:06
Yo, mi empresa de Roquindad somos 50 personas,
04:08
pero hay empresas de 1.000, 2.000 personas, yo conozco a los CEOs.
04:11
¿Cómo haces?
04:12
¿Cómo gestionás todo eso?
04:13
¿Cómo gestionás todo eso?
04:14
Bueno, la mejor herramienta hoy que existe es entender en profundidad al cliente,
04:18
a través de los datos, predecir cosas que pueden pasar usando Machine Learning,
04:23
y la inteligencia artificial con todas estas capacidades de conversar,
04:26
de usar la voz para interactuar con la información.
04:28
Bueno, vamos a tener cada vez mejor información para tomar decisiones.
04:33
Ahí hablamos de algoritmos también de por medio, ¿no?
04:35
Claro, los algoritmos, en el año 33, Alan Turin hablaba de algoritmos.
04:39
Imagínate.
04:39
Lo que pasa es que un algoritmo de ese momento a hoy es algo muy diferente.
04:45
Un algoritmo en esa época era, imagínate una máquina de café,
04:48
que le pones un billete, analiza el valor del billete, cuánto vale el café,
04:53
decide si te da el café o no.
04:54
Eso es un algoritmo que tiene una capacidad de analizar una situación y dar un resultado.
05:00
Ahora, ese tipo de algoritmos no aprenden.
05:02
Todos los días hacen lo mismo y solo saben eso.
05:05
En cambio, un algoritmo, por ejemplo, de una plataforma para ver contenido tipo Netflix,
05:10
que vos le vas viendo contenido, va conociéndote más tus gustos y tus intereses.
05:15
Claro, y te va recomendando después.
05:17
A qué hora ves un tipo de contenido u otro.
05:19
Ves películas los sábados y domingos y en la semana ves series.
05:23
Le pones manito para arriba y para abajo, le das más información.
05:26
Y el algoritmo va aprendiendo.
05:27
Eso es capacidad de aprendizaje.
05:30
Entonces, que los algoritmos, digamos que es todo,
05:33
pero algunos pueden aprender y otros no.
05:35
Muy, muy interesante.
05:37
Freddy, ¿cómo ves las compañías acá a nivel de Sudamérica?
05:39
Evidentemente, la presencia de Rocking Data a nivel de Latinoamérica es fuerte,
05:42
pero tu conocimiento y tu arraigo más a nivel de Argentina,
05:45
conociendo un poco más Paraguay también.
05:47
¿Cómo nos ves?
05:48
Bueno, sí, exacto.
05:50
Nosotros trabajamos en Paraguay, trabajamos en Perú,
05:54
hemos hecho cosas en Chile.
05:56
Estamos por empezar algo en Panamá.
05:57
Trabajamos en México hace un tiempo,
05:59
en una empresa más grande de México, por suerte.
06:01
Y hacemos cosas también en habla hispana, en España, Madrid, puntualmente.
06:06
La verdad que depende de cómo lo queramos analizar.
06:10
O sea, las empresas hace ya 15, 20 años,
06:13
las empresas medianas o grandes, te diría,
06:15
entienden que tienen que mejorar la calidad de sus datos,
06:19
entienden que tienen que hacer análisis de datos más profundos,
06:23
que hacer modelos predictivos,
06:24
e incorporan estas capacidades.
06:27
Eso es como un análisis, ¿no?
06:28
Después del análisis más, digamos, macro
06:32
de lo que está pasando en la política del desarrollo
06:35
de la inteligencia artificial,
06:37
Latinoamérica está viendo pasar todo esto.
06:40
O sea, hace poco estuve en la ONU, en Viena,
06:43
en un congreso de inteligencia artificial.
06:45
La ONU desarrolló un área, por decirlo de alguna forma,
06:49
que es inteligencia artificial para países en desarrollo.
06:52
O sea, cómo hacemos para que Latinoamérica
06:56
o países en desarrollo en general, en el mundo,
06:59
estemos bien cerca de todos estos desarrollos,
07:01
seamos protagonistas, ¿no?
07:03
Que no es algo que está pasando.
07:05
Exacto.
07:05
Nosotros estamos usando tecnología que existe en otros lugares.
07:09
Sí.
07:09
En el caso corporativo, como hace Rocking Data,
07:11
nosotros desarrollamos nuestros propios algoritmos
07:13
que le vendemos a las empresas.
07:15
Usamos Python, que es un lenguaje de código abierto.
07:18
Digamos, desarrollamos tecnología,
07:19
pero no al nivel de ChatGPT o OpenAI o esas plataformas
07:24
que se necesitan millones de dólares de inversión.
07:26
Claro.
07:27
Y no todo lo que exista en el mundo te va a servir a vos.
07:30
Es muy probable que en una empresa, en Asunción,
07:34
necesitemos un desarrollo específico.
07:35
Sí.
07:35
Es muy probable que pase lo mismo en Chile o en Perú
07:39
o en cualquier otro país.
07:40
Entonces, se viene, creo que, una época interesante de...
07:44
¿Viste cuando hay un concepto que se llama el ciclo del hype?
07:47
El hype sería como que se pone de moda algo fuertemente.
07:50
Hoy estamos como en el pico del hype,
07:52
de la tecnología de inteligencia artificial,
07:55
específicamente la IA generativa,
07:56
que es lo que se puso de moda en los últimos tres años.
07:59
Sí.
07:59
Estamos en el pico.
08:00
Y lo que dicen que va a empezar a pasar,
08:02
que dicen algunos que ya está pasando,
08:04
es que como que está dejando de estar tanto de moda
08:07
y va a quedar lo que se llama la productividad.
08:11
Ok.
08:11
Las cosas que realmente son productivas.
08:14
Mira.
08:14
Entonces, eso es interesante porque las empresas
08:16
hoy están preaturdidas.
08:18
Sí.
08:18
Como pasó con otras tecnologías, como el metaverso.
08:21
Exacto.
08:22
¿Qué hago?
08:22
A mí me decían, ¿pongo plata en el metaverso?
08:24
Y yo decía, no hay casos.
08:26
No hay casos que validen que tengas que poner plata ahí.
08:28
Sí.
08:29
Entonces, ahora que hay casos de IA, de Machine Learning Data,
08:32
las empresas van a empezar a decir, bueno,
08:34
esto es solamente para contarlo en una historia de Instagram
08:38
o esto realmente para que mi negocio se transforme, ¿no?
08:40
Por supuesto.
08:41
Y ahí es donde aparece lo interesante.
08:43
Sumamente.
08:43
Y yo creo que también mucho depende de la apertura mental
08:45
y la predisposición que tenga un empresario
08:47
de querer apostar por eso, porque a veces es un riesgo.
08:50
Muchas veces uno no sabe si valdría la pena o no.
08:51
Hay cosas que, sí, es verdad.
08:54
Hay cosas que son más de innovación disruptiva, podríamos decirle.
08:58
Por ejemplo, si hoy, haciendo IA generativa,
09:02
querés crear agentes conversacionales, que es como una tendencia,
09:05
o multiagentes, que son como bots que se comunican entre ellos
09:08
para resolver algo, hay cierta disrupción y cierto riesgo en hacerlo.
09:14
Nadie te garantiza que va a ser perfecto eso.
09:16
Claro.
09:16
Vos podés minimizar el impacto o iterar cada vez más rápido
09:20
para que el resultado sea lo mejor posible.
09:21
Si haces un modelo predictivo de Machine Learning,
09:24
bueno, hay una probabilidad, porque está testeado durante 25 años,
09:28
en millones de industrias distintas, y esto va a funcionar muy bien.
09:32
Y es verdad lo que decís.
09:34
Creo que para no frenar la innovación dentro de una empresa,
09:37
hay que hacer un balance de esos proyectos.
09:40
Proyectos que por ahí ni se...
09:41
La gente por ahí ni entiende por qué lo estás haciendo.
09:44
Sí, sí.
09:45
Que son, por ejemplo, los proyectos de infraestructura tecnológica,
09:47
mejorar el hardware, mejorar la calidad de los datos.
09:51
Nadie ve eso.
09:52
Exacto.
09:52
Entonces, pero querés hacer una campaña, no sé, con tus clientes
09:55
y el 50% de las personas no tienen el email cargado.
09:59
Claro.
10:00
Vos decís, tenés que mejorar eso.
10:02
Sí.
10:02
A nadie le va a parecer glamoroso, interesante hacer eso,
10:05
pero lo tenés que hacer sí o sí.
10:06
Después proyectos como más, como puede ser un modelo predictivo,
10:10
que es como más tradicional, y después proyectos más innovadores.
10:13
Es decir, en el balance está la estrategia de la organización.
10:17
Lo más importante hoy para las empresas es que creen su propia estrategia.
10:21
Ok.
10:21
¿Cómo hacemos en los próximos dos años, por ejemplo,
10:24
para adoptar esto eficientemente dentro de una compañía?
10:26
Que incluyo ahí entrenamiento de las personas, por ejemplo.
10:29
Sí.
10:30
Entonces hoy lo ideal es verlo como integradamente a ese plan de trabajo.
10:35
Es sumamente interesante.
10:36
Yo creo que el televidente tiene que tomar un poco de nota también
10:38
porque lo que nos comenta Freddy es base de errores y aciertos
10:42
y mucha experiencia, trayectoria, y meterse de lleno en este ámbito tan disruptivo
10:47
para muchos, por supuesto, pero ya para él bastante cotidiano, digamos.
10:50
Freddy, yo me voy a no sin tiempo, pero no quiero despedirme sin antes hablar
10:53
rápidamente un poco de tu libro.
10:54
Agradecerte por esta edición que me traes a mí.
10:56
Y la gente que nos acompaña al otro lado.
10:58
¿Esto puede adquirirlo en alguna parte?
10:59
Sí, sí. Están online los dos libros.
11:01
El primero, me acuerdo que te lo traje la primera vez que nos juntamos
11:04
ya hace muchos años, que se llama Cómo piensan las máquinas.
11:07
Este se llama Invisible, son más relatos futuristas de ciencia ficción.
11:12
Mirá, mirá, qué bien la producción encontró unos videos del lanzamiento,
11:16
si más no recuerdo de esto.
11:17
Sí.
11:18
Ya allá en diciembre del 2023 estoy trabajando en un tercer libro.
11:23
Ok.
11:23
Y que hoy el tema está candente, así que hay que seguir divulgando.
11:27
Espectacular.
11:28
Hay que aprovechar eso.
11:29
Es una invitación más que abierta para todos aquellos interesados.
11:32
Freddy, lastimosamente muchas preguntas.
11:33
Tengo que dejarles en el tintero, pero un placer tenerte.
11:35
Y bueno, va a ser hasta una próxima ocasión.
11:37
Seguramente sí será. Gracias.
11:38
Excelente.
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