Un año más, AED estará presente en Forinvest. El punto de encuentro de los profesionales de las finanzas tendrá lugar los días 3 y 4 de marzo en Feria Valencia. Como es habitual, el evento se estructurará en varios espacios: Fórum Forinvest, Foro Internacional del Seguro, Foro del Asesor, Innovation & Fintech Forum y Foro de Finanzas Personales.
AED organiza dos actividades en Forinvest 2020. Por un lado, en el ámbito del Innovation & Fintech Forum tendrá lugar una conferencia de Ana Alonso, Directora de Clientes Estratégicos de Microsoft EMEA. Su intervención llevará por título: «Evolución de la Inteligencia Artificial. Hacia una era de Intensidad Tecnológica».
Por otro, el catedrático de Economía y Premio Rei Jaume I de Economía 2019, José García Montalvo, participará como ponente invitado en DiálogosAED. García Montalvo es Catedrático de Economía Aplicada por la Universitat Pompeu Fabra y profesor investigador del Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (IVIE).
García Montalvo hablará en su ponencia sobre «Big Data, economía y empresas: promesas, peligros y decepciones». El acto contará con la presentación de Vicent Soler i Marco, conseller de Hacienda y Modelo Económico de la Generalitat Valenciana. El debate posterior al almuerzo estará moderado por Amparo Bertomeu, presidenta de AED Valencia.
Ambos eventos tendrán lugar el miércoles 4 de marzo en el recinto de Feria Valencia.
Jesús Fuertes, es el vicepresidente de Estrategia e Innovación de TBWA y socio corporativo de AED, ha participado en el programa Foro Directivos de Radio Intereconomía para hablar sobre la forma en la que las compañías utilizan los datos de sus clientes y la necesidad de aportarles un valor creativo.
¿Se puede dar valor creativo al uso de datos en comunicación, marketing y publicidad?
Sí. Tenemos una enorme oportunidad para repensar la forma en la que estamos usando los datos de los clientes y de las audiencias a las que nos dirigimos. En este sentido, hemos impulsado la plataforma Creative Data Lab, un laboratorio de ideas abierto también a otras empresas complementarias a nuestra actividad. Ellos nos aportan conocimiento en distintos aspectos del dato y nosotros aportamos la parte creativa del marketing y la comunicación.
¿Cómo podemos utilizar estos datos de la mejor forma posible?
Actualmente, los datos se utilizan, sobre todo, para fines comerciales. Hay una industria muy potente y con talento capaz de contar historias y que, sin embargo, está utilizando estos datos de manera muy lineal. En TBWA pensamos que las personas no son datos, si no que los datos son personas que tienen necesidades y que nosotros debemos conocer para poder comunicar con éxito. Esto se traduce en que si una compañía nos ofrece un producto que nos resulte interesante, no lo percibiremos como intrusismo si no como algo positivo.
¿Es real que la preocupación del usuario por el tratamiento de sus datos es cada vez es mayor?
Hay un relato que apunta a que cada vez estamos más vigilados y medidos. Y esto es algo que preocupa, aunque la realidad es que ninguno nos leemos la letra pequeña y le damos a ‘aceptar’ a todo. Que una empresa tenga datos sobre un usuario es una gran fuente para su negocio pero, al mismo tiempo, conlleva una enorme responsabilidad. Si hacemos un uso creativo de esos datos, con comunicaciones que no sean intrusivas, se convertirán en valor a largo plazo. Hay que humanizar el dato.
¿Qué papel juegan las redes sociales en esta ‘humanización’ del dato?
Son una gran oportunidad de negocio. Son clientes que se interesan en contactar con nosotros por otros canales, van más allá. Son audiencia. La diferencia entre cliente y audiencia es significativa porque a los primeros les vendes un producto, mientras que a los segundos, contenido.
¿Necesita mejorar el marketing en lo que se refiere a la gestión de datos?
Los datos constituyen una herramienta muy interesante que necesita ser desarrollada de forma ética. Gracias a lo que hoy sabemos del consumidor, podemos hacer una gestión mucho más profesional en favor de nuestro negocio pero también del consumidor.
En comparación con el pasado, la gestión actual de los datos permite hacer una segmentación mucho más precisa que hace algunos años.
Efectivamente. Las nuevas herramientas de obtención de datos nos permiten tener un retorno mayor de la inversión realizada. La eficiencia se ha experimentado una clara mejoría.
La transformación digital generará 40 billones de euros en todo el mundo en la próxima década y la economía española crecerá el doble si optase por este proceso, como se indica en libro ‘Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Big Data y Éxito Empresarial’.
España podría duplicar su actual tasa de crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB) y crear hasta un millón de empleos cada año si se apuesta por la digitalización, gracias a la Inteligencia Artificial (IA), el ‘Big Data’ o el Internet de las Cosas.
Para ello, sería necesario que el país duplicase su inversión pública y privada en Investigación y Desarrollo (I+D), junto con otra serie de factores como la potenciación de la industria y la manufactura. Es necesario acabar con la temporalidad y la precariedad del mercado laboral para llegar a estos objetivos y así fomentar la creación de empresas y de ‘clusters’ empresariales.
El libro ‘Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Big Data y Éxito Empresarial’ ha sido escrito por Jorge Díaz Cardiel, economista y Director General en Advice Strategic Consultants, y editado por Estudios Económicos y Políticos Internacionales.
El informe “Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data. Lo que todo directivo debe saber”, elaborado por AED y Accenture, se presentó ayer en A Coruña con un debate entre líderes empresariales gallegos en el que reflexionaron sobre de los cómo implementar de forma exitosa soluciones de Big Data e Inteligencia Artificial en las compañías.
En dicho encuentro participaron cuatro directivos de empresas referentes gallegas como son Jesús Ramos, director industrial de Jealsa; Dora Casal, directora adjunta de Roberto Verino; Rafael Ave, director de consultoría y competitividad de Emetel Sistemas y Alfredo Ramos, director de R.
La presentación arrancó con un repaso del informe, analizando algunos de los factores que irrumpen en la denominada Cuarta Revolución Industrial a cargo de Javier Kuperman, senior manager de Accenture. “La Inteligencia Artificial no reemplaza al hombre sino que trabaja conjuntamente con él. Nos permite ver cómo sacar más provecho a la información, cómo podemos extraer información para ver todas las correlaciones posibles”, destacó.
El debate fue moderado por César Rodríguez, jefe de Contenidos Digitales de La Voz de Galicia. Los ponentes que participaron en la mesa redonda coincidieron en que la Inteligencia Artificial aúna la experiencia que aporta la trayectoria de la empresa tradicional con los nuevos conocimientos adquiridos durante dicho proceso. Los directivos explicaron que la gestión de tecnologías como Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data ofrece resultados muy positivos para las compañías. De hecho, fruto de la implementación de estos procesos surgen conceptos tan actuales como la ciberseguridad, el comercio financiero o el marketing personalizado, entre otros.
Los representantes de las empresas destacaron la importancia del equipo -que debe ser horizontal multidisciplinar y dinámico‐ responsable en las compañías de integrar las competencias necesarias de este nuevo paradigma empresarial. En este sentido, apuntaron que estos cambios están transformando las empresas y las dinámicas de trabajo aportando más competitividad a la denominada revolución digital.
Las principales inquietudes de los ponentes radican en el carácter universal de la tecnología que facilita que cualquier pyme pueda llegar a beneficiarse de la inteligencia artificial y la digitalización poniendo en valor el factor humano en una experiencia de usuario asequible. Entre los beneficios de la implementación del nuevo patrón tecnológico está el mejorar los productos y servicios; alcanzar nuevas experiencias de usos; encontrar nuevos canales de relación con los clientes; mejorar en los procesos productivos y empoderar a los empleados. Por eso, indicaron que el tándem robot-humano completa el valor que se puede conseguir de un trabajador.
Los ponentes concluyeron su intervención advirtiendo que la resistencia al cambio se presenta como uno de los principales hándicaps en proyectos de transformación digital sobre todo entre los recursos humanos pero que, bien gestionado, es muy beneficioso para la empresa por la mejora que supone en los procesos productivos. La clave está –según los directivos-‐ en trabajar a partir de un plan director e incorporar nuevos perfiles a las empresasque puedan ayudar en la transición de este nuevo paradigma.
AED ha publicado recientemente un informe junto a ACEC y Accenture para acercar al directivo conceptos como Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial. Tres fundamentos de la transformación digital de las empresas, pero que en muchas ocasiones aparecen en documentos o menciones que no ofrecen una traslación clara y palpable al ámbito directivo y se limitan a un enfoque técnico. Esther Gasull, managing director de Accenture Strategy y directora de la oficina de Accenture en Barcelona, aporta luz sobre estos términos en la siguiente entrevista.
Haciendo referencia directa al título del informe, ¿qué es lo que un directivo “debe” saber sobre Machine Learning, Inteligencia artificial y Big Data y por qué? ¿Cuál es el rol que debe jugar en la digitalización de una empresa?
Los tres conceptos están ligados, pero la digitalización de las empresas tiene que ir por pasos: no hay automatización de decisiones sin capacidad de aprendizaje y no hay capacidad de aprendizaje sin datos. Por esto, un directivo tendrá que entender en qué punto de madurez se encuentra la compañía y marcar una hoja de ruta de digitalización realista y adaptada a la compañía.
Para comenzar habría que evitar caer en la trampa de mezclar los tres términos (Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial), en este sentido permítame explicar los tres conceptos:
Big Data es un concepto principalmente tecnológico, que hace referencia a la capacidad de almacenar, transformar y extraer información de valor a partir de grandes cantidades de datos de diferentes naturaleza (“Estructurados” -tablas, ficheros Excel, fichero .CSV con estructura de campos…- vs. “No Estructurados” –Texto libre, imágenes, sonido…-). Hoy en día el Big Data, en muchas compañías, ya se ha vuelto el “nuevo normal”, es decir, no cabe diferenciar entre “Data” o “Big Data”.
Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial focalizada en automatizar el proceso de “inferencia” a partir de los datos; concretamente, se basa en el uso de algoritmos capaces de identificar patrones y utilizarlos para hacer predicciones de distinta naturaleza, como clasificar el contenido de una imagen o identificar el riesgo de una transacción fraudulenta.
Inteligencia artificial hace referencia a la capacidad de una máquina de aprender de los datos (entorno) y tomar autónomamente decisiones maximizando la probabilidad de éxito. Un ejemplo muy conocido es una máquina capaz de aprender sola a jugar al ajedrez.
La Inteligencia Artificial incluye el Machine Learning porque el aprendizaje puede (aunque no exclusivamente) basarse en el reconocimiento de patrones; no obstante, la automatización de decisiones a partir de este aprendizaje suele ir más allá del Machine Learning.
Esther Gasull, en un momento de la presentación del informe de AED, que forma parte de la serie Digital Basics.
¿Cómo debe afrontar una compañía este proceso para que sea sostenible desde un punto de vista económico? ¿Y cómo se rentabiliza la inversión en Machine Learning y Big Data?
Siempre hay que preguntarse primero qué problema se quiere resolver y en qué procesos de negocio habría que incidir: no hay buenas respuestas si no hay buenas preguntas. Tener muchos datos o comprar tecnología avanzada no garantiza per se ningún éxito si las preguntas no están bien formuladas.
Segundo, hay que asegurar que la información – tanto interna como externa – está disponible, es coherente entre las diferentes fuentes de datos y tiene el nivel de granularidad requerido; además, en el caso de información externa por la cual se tenga que pagar habrá que evaluar el coste de adquisición versus los beneficios esperados.
Finalmente, tener claro cómo se operacionalizarán los resultados del/de la ML/IA. Cualquier modelo analítico, para ser eficaz, tiene que poder desencadenar acciones… a esto se le refiere como “Accionabilidad” de los resultados de los modelos. Por lo tanto, el directivo deberá evaluar la madurez de los procesos de negocio para poder ejecutar las acciones procedentes de resultados del/de la ML/IA y, en el caso de falta de madurez, propiciar la transformación de los mismos procesos antes de enriquecerlos con analítica.
El informe sobre Machine Learning y Big Data se presentó el 11 de febrero en el Pier 01 de Barcelona Tech City.
¿Qué valor diferencial puede extraer una compañía que aplique esta tecnología en su modelo de negocio?
Hace años, cuando la explosión de la Inteligencia Artificial era aún incipiente en el mundo de los negocios, la compañía que consiguiera aplicarla tenía claramente una gran ventaja competitiva, tanto en eficiencia como en eficacia:
Eficiencia, porque los procesos de negocio requieren menos intervención humana y, además, la automatización permite abarcar muchas más acciones
Eficacia, porque los resultados de ML/IA suelen ser más precisos y garantizan un impacto más significativo
En resumen, “más y mejor”. Esto ha permitido que los gigantes del mundo digital (Google, Facebook…) pudieran crecer a un ritmo vertiginoso y polarizar el mercado. No obstante, hoy en día, la Inteligencia Artificial ya no es un Nice-To-Have, sino un Must-Have, ya que, el no tenerla, se ha vuelto una desventaja competitiva.
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