#AISummit | Big Data e IA. Extrayendo Valor de los Datos
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CreatividadTranscripción
00:00Y seguimos con más de este IEA Summit del cronista y la
00:03revista Apertura.
00:04En este panel vamos a hablar de extraer el valor de los datos.
00:08Con una persona que quizás es de las que más sabe del tema.
00:11Estoy hablando de Leandro Ruiz, que es Data Analytics and AI
00:15Director de Google Cloud Latam.
00:17¿Cómo estás, Leandro?
00:18LEANDRO RUIZ. Muy bien, muy bien.
00:18Muchas gracias por la invitación.
00:20MARÍA JULIA BEARZIZUGUERA No, gracias por estar con nosotros.
00:23Empecemos, si querés, hablando un poco sobre Google Cloud.
00:26Me interesa que le cuentes a un público capaz más general,
00:29que no se dedique específicamente a la tecnología,
00:32¿qué hace Google Cloud a nivel general y también a nivel
00:36específico en la Argentina?
00:37Contanos un poco de eso para romper el hielo.
00:39LEANDRO RUIZ. Mirá, Google tiene el desafío de ser la
00:45empresa que primero se enfrentó a una serie de problemas por el
00:48negocio en el que estábamos, por la cantidad de usuarios que
00:51tenemos, el volumen de información que manejamos.
00:54Nos encontramos con desafíos tecnológicos que probablemente
00:58fuimos los primeros en encontrarnos y tuvimos que
01:00crear un montón de soluciones tecnológicas para poder resolver
01:04esos desafíos, para poder seguir creciendo nuestro negocio.
01:07Y un día nos dimos cuenta de todas esas soluciones que
01:09habíamos creado, podían ser útiles a otras compañías que
01:13estaban enfrentando desafíos similares.
01:15Y un poco así es que nace Google Cloud,
01:18con la idea de muchos de los productos que nosotros,
01:22de las soluciones que generamos para resolver problemas
01:24nuestros, también ponernos a disposición de nuestros socios
01:27y de otras compañías que enfrenten problemas parecidos.
01:29Ajustar algunas cuestiones, porque no todo el mundo tiene
01:31una cantidad de ingenieros de software tan grande como
01:33tenemos en Google, para que sea algo más fácil de utilizar y
01:37tenerlo disponible.
01:38Y para que tengas una idea, Google está en Argentina desde
01:41el año 2007.
01:42Llevamos ya casi 17 años acá.
01:45Y, bueno, en el 2019 hicimos un relanzamiento de Google Cloud,
01:49donde básicamente aumentamos el foco del negocio en Argentina,
01:54crecimos mucho el equipo.
01:55Y, bueno, y hoy por hoy estamos trabajando con compañías
01:58prácticamente de todos los segmentos y de todos los
02:00tamaños, ayudando a resolver sus problemas del día a día,
02:05ayudándonos a innovar y a digitalizarse.
02:07A ver, hablemos un poco de las empresas que a ustedes le
02:11proveen servicios a ustedes, a estas empresas.
02:14Me interesa saber cuáles son los pasos típicos de una empresa
02:17para utilizar información, o sea,
02:19captar esa información, esos datos crudos quizás,
02:22y transformarla en información útil.
02:25Mira, ese es uno de los problemas más viejos del mundo
02:30de la analítica de datos, poder capturar los datos desde el
02:34momento en que se generan y, bueno,
02:36ver cómo es que uno los deja disponibles para que sean
02:38consumidos por las diferentes comunidades de usuarios.
02:43Ese problema, como te decía, existe desde que existe la
02:46analítica de datos, solo que uno va desarrollando herramientas y
02:51resolviendo esos problemas, pero cada vez aparecen también
02:54desafíos nuevos desde el punto de vista de la cantidad de
02:57datos que es mucho mayor que la que manejábamos hace algunos
03:00años.
03:00Hay una previsión de que en 2026 se van a generar globalmente
03:057 petabytes de datos por segundo.
03:07Una barbaridad.
03:07Una barbaridad.
03:09Y esa cantidad de datos que se genera, además,
03:12son datos que vienen en formatos muy variados.
03:14Y para uno poder capturarlos y dejarlos listos para ser
03:17consumidos, implica una complejidad que es bastante más
03:23elevada que cuando solamente teníamos datos en un formato
03:26estructurado, en un formato de tablas.
03:28Ahí como que el consumo es más directo.
03:30Acá cuando pensás en datos que vienen, no sé,
03:32en formato de video, en formato de audio,
03:34en formato de imágenes, de texto libre, correos,
03:37todo eso para que quede listo para ser analizado y que suene
03:39como un tratamiento un poco más complejo.
03:43Y la tercera variable, además de lo que tiene que ver con la
03:46cantidad y con la variedad de los datos,
03:49tiene que ver con la necesidad de consumirlos cada vez más
03:51cerca del momento en el que ocurren, ¿no?
03:54Disminuir la latencia entre que sucede un evento y vos tenés la
03:59capacidad de tomar una decisión por encima de ese evento,
04:02acercarse cada vez más al tiempo real.
04:04Las empresas como que tienen esa curiosidad de, a ver,
04:08quiero entrar un poco en el tema de big data, de analítica,
04:11de datos, de inteligencia artificial.
04:13Pero muchas veces no saben bien lo que quieren, ¿no?
04:15O sea, es como que les interesa meterse en la tecnología que
04:18pasa, ahora está muy de moda la inteligencia artificial,
04:21pero no saben qué quieren y cómo eso ayuda a su negocio.
04:24¿Te tocó tener clientes así?
04:26Sí.
04:27A veces pasa, viste, que hay algún tema que se pone un poco,
04:32que está en boga, que está en boca de todos, ¿no?
04:34Y.
04:35La hypeado.
04:36Claro.
04:36Y lo importante es tener, mirá, un problema de negocio que sea
04:40valioso, que vos quieras resolver y que esta tecnología sea la
04:43herramienta apropiada, ¿no?
04:45Nosotros a veces vemos que hay muchos problemas que son
04:49interesantes desde el punto de vista científico o interesantes
04:52desde el punto de vista personal,
04:54pero que no son valiosos para el negocio, ¿no?
04:56Y si uno empieza sin el enfoque apropiado de vuelta, ¿no?
05:00De un problema de negocio, de un caso de uso que sea valioso
05:03para el negocio, corres el riesgo de decepcionarte, ¿no?
05:08De ver que esta tecnología no te está trayendo el impacto en el
05:13negocio que uno esperaba.
05:14Por eso es importante poder seleccionar los casos con mayor
05:18impacto, ¿no?
05:19Bien.
05:20Y ustedes en la Argentina y en el mundo, ¿no?
05:22Entiendo que colaboran con el ecosistema local de startups,
05:26¿no?
05:27Me interesa que me contes un poco cómo hacen para impulsar la
05:30innovación en la analítica de datos, ¿no?
05:32Y también la inteligencia artificial.
05:34Porque, digo, si bien está muy de moda,
05:38las startups, no todas, se dedican a eso como su core
05:41business.
05:42Sí, pero mira, las empresas que son nativas digitales,
05:47la verdad es que tienen dos conceptos como el
05:52provechamiento de la nube y la analítica de información como
05:54parte de su ADN, ¿no?
05:56Realmente estas empresas, por el hecho de ya haber nacido
06:01directamente en la nube, Google tiene como una incubadora
06:06propia, ¿no?
06:07Donde nosotros ofrecemos capacitación y ponemos a
06:10disposición herramientas, ¿no?
06:13Para acelerar la innovación en estas empresas.
06:16Y en particular con lo que tiene que ver con el mundo de
06:18analítica.
06:19Estas empresas, al ser relativamente nuevas,
06:23no arrastran herencias, ¿no?
06:25O deudas de software, de que a veces empresas más.
06:28Tienen legacy.
06:29Claro.
06:29Empresas más tradicionales a veces se encuentran con que la
06:34mayor parte del día a día del negocio está soportado por
06:36sistemas que fueron implementados ya hace varios
06:38años o décadas a veces, ¿no?
06:40Y, bueno, modernizar todo eso, ¿no?
06:43Mover todo eso es un poco más complicado.
06:45Pero para las startups, no.
06:48Las startups tienen otro desafío, ¿no?
06:49De generar un modelo rentable.
06:50Pero ahí la verdad es que nosotros trabajamos muchísimo
06:54en, sobre todo, en apoyarlas en lo que tiene que ver con
07:00darles un entorno de trabajo, ¿no?
07:02Y darles la capacitación para que lo puedan aprovechar de la
07:04mejor manera posible.
07:05O sea, más tipo mentoría, digamos, algo así.
07:07O incubación.
07:09Sí.
07:10Y mucho también, viste, al proveer las soluciones
07:14tecnológicas apropiadas un poco y más eficientes,
07:18les facilitas hacer también más eficientes ellos, ¿no?
07:23Inclusive, desde cosas que tienen que ver como que no son
07:26específicamente de Analytics, pero que tienen que ver con el
07:27mundo de la colaboración, ¿no?
07:29Todo el mundo de lo que tiene que ver con Gmail y Workspace.
07:32Y trabajar con una mentalidad mucho más colaborativa que
07:37a veces como se trabaja en otras empresas que es como
07:39compartimiento más estancos.
07:40Bien.
07:42Un poco escuchándote hablar, se me ocurre que también la IA,
07:45Big Data, todo lo que estábamos hablando recién,
07:47analítica de datos, tiene muchas ventajas para las empresas,
07:51pero también presenta desafíos, ¿no?
07:53¿Cuáles son esos desafíos de los que capaz se habla menos
07:58cuando se establecen las oportunidades que tiene la
08:01inteligencia artificial en las empresas y también en la vida
08:04cotidiana?
08:05Mira, yo creo que uno siempre tiene,
08:07a mí me gusta plantearlo siempre desde el punto de vista de esta
08:11secuencia de gatear, caminar, correr, ¿no?
08:14Y, bueno, entender que una compañía tiene que desarrollar
08:20determinadas capacidades para poder sacarle el mayor valor
08:24posible a la inteligencia artificial,
08:25pero uno puede comenzar de una manera muy, muy fácil, ¿no?
08:29Hoy por hoy todo lo que tiene que ver con el procesamiento de
08:32información en la nube hace que simplemente creando una cuenta
08:38en Google Cloud, uno ya tiene disponible todas las
08:41herramientas de inteligencia artificial con la máxima
08:44innovación disponible, ¿no?
08:45Es muy fácil comenzar a usar estas primeras soluciones,
08:51¿no?
08:52Ahora, está claro que uno tiene que recorrer un camino, ¿no?
08:54Porque en la medida que podemos entrenar estas soluciones de
08:59inteligencia artificial con información propia de cada
09:02compañía, uno tiene una solución mucho más adaptada al problema
09:06de negocio que uno busca.
09:09De la manera en la que trabajamos nosotros en muchos
09:12casos, entregamos soluciones que ya vienen como preempaquetadas
09:16con algunas soluciones estándar que te sirven para empezar muy
09:20fácil y muy rápido, ¿no?
09:21Ahora.
09:22INTERLOCUTORA 1 La entrada baja.
09:22INTERLOCUTOR 1 Claro, tal cual.
09:24Y ahí empezás a obtener un primer nivel de valor.
09:26Porque a medida que vos le puedes entregar información que es de
09:29limpia y de calidad, ¿no?
09:31Que es otra cuestión que es súper importante.
09:33Bueno, el potencial valor que te devuelve es mucho mayor.
09:36Porque todos estos algoritmos de inteligencia artificial
09:40empiezan a entender mejor cuál es tu porfolio de clientes,
09:43cuál es tu porfolio de productos,
09:46cuál es el perfil de tus clientes, ¿no?
09:48Y empezás a generar soluciones mucho más adaptadas para ese
09:52mercado específico.
09:53INTERLOCUTORA 1 Y cuando hablamos de inteligencia artificial y
09:55modelos de aprendizaje automático, digamos,
09:58cuando las empresas empiezan a generarle y confiarle sus datos,
10:01hay algunas preocupaciones relativas a la privacidad a
10:04veces, ¿no?
10:05Contame si te tuviste que enfrentar a una situación en
10:07que la empresa diga, tengo un poquito de miedo.
10:10INTERLOCUTOR 1 Sí, mirá, la verdad que es una
10:13preocupación que es súper válida para todo el mundo.
10:17A veces nosotros como personas físicas, como usuarias, ¿no?
10:20Deberíamos tenerlo también.
10:21Debería ser algo prioritario.
10:23Entender que nuestra información personal es alguna de las
10:27cosas más valiosas que tenemos, ¿no?
10:29Y en ese sentido, no solo Google Cloud, sino Google ya desde el
10:35comienzo tiene un foco súper prioritario en lo que tiene que
10:42ver con la gestión y la privacidad de la información.
10:45Todo lo que tiene que ver con los modelos de inteligencia
10:47artificial, como Gemini y los otros que tenemos en Google,
10:50están entrenados con información que es totalmente pública,
10:53en blogs, en páginas públicas.
10:55Toda la información de los usuarios está absolutamente
10:59resguardada con los estándares de seguridad más altos de la
11:02industria.
11:03O sea, nosotros, aparte de cumplir con los estándares de
11:06seguridad propios argentinos, somos proveedores en diferentes
11:10lugares del mundo, ¿no?
11:11Con estándares de seguridad y de privacidad que a veces están un
11:14poquito más avanzados que los nuestros, ¿no?
11:17Y, bueno, la ventaja de las soluciones en la nube es que
11:21apenas obtenés una mejora de un producto en algún lugar,
11:23eso está automáticamente disponible para todos.
11:26Sí.
11:27Digo, también replica un poco los miedos iniciales que había
11:30sobre la nube, pública especialmente y lo que pasa con
11:34los gobiernos.
11:34Ponele que a veces tienen que confiar en empresas de
11:38terceros, su información más confidencial y crítica.
11:41Eso también generaba en su momento un gran debate.
11:44Pero te quería preguntar, ya para cerrar,
11:47un poco sobre los errores más comunes que tienen las
11:50empresas que implementan estas tecnologías.
11:53¿Cuáles se te ocurren?
11:54Mira, uno tiene que ver con algo que te comentaba hace unos
11:58minutitos con no seleccionar o no elegir correctamente los
12:03casos que querés resolver, los problemas que querés resolver.
12:05Es importante poder elegir problemas de negocio que sean
12:08valiosos, ¿no?
12:10Y, en segundo lugar, es pensar, a veces,
12:16subestimar la complejidad, ¿no?
12:18El hecho de pensar que una compañía tiene que desarrollar
12:21determinadas capacidades, ¿no?
12:22Para poder obtener el máximo valor.
12:24Como te decía antes, podemos trabajar con soluciones que ya
12:27vienen preempaquetadas, ¿no?
12:28Para obtener el primer nivel de valor.
12:31Pero si uno piensa en obtener realmente más valor,
12:34hay que trabajar en recolectar la información necesaria,
12:38en dejarla limpia y con calidad y en desarrollar internamente
12:43las capacidades necesarias.
12:44Te mentí, no era la última pregunta.
12:46Te voy a hacer una más.
12:48Las empresas, las grandes compañías,
12:49seguramente tienen presupuesto para hacer grandes
12:52implementaciones.
12:53Implementaciones, como en su momento decíamos, faraónicas,
12:56quizás.
12:57Pero la nube y muchas de las tecnologías que desarrolla
13:00Google y otras compañías, hicieron que la barrera de
13:02entrada sea mucho más baja y mucho más accesible.
13:05Contame un poco relacionado con este tema de la accesibilidad.
13:09¿Es para todas las empresas, hoy por hoy,
13:11embarcarse en estas aventuras de inteligencia artificial?
13:14Para las personas, medio como que meter el pie en un chat
13:17GPT, algunas herramientas que son como más populares.
13:22Pareciese que sí, ¿pero para las empresas también?
13:25Mira, en ese sentido, la tecnología de la nube es un
13:29gran igualador.
13:31Porque, no sé, una startup que esté en algún garage en el
13:37conurbano bonaerense, tiene la misma tecnología que puede
13:42estar usando, no sé, eBay en Estados Unidos.
13:45O sea, el nivel tecnológico al que pueda acceder es el mismo,
13:49son las mismas soluciones.
13:50Entonces, en definitiva, más allá de la diferencia grande que
13:52hay en capacidad de inversión, las herramientas que uno tiene
13:55disponible, son exactamente las mismas.
13:58Entonces, en ese sentido, es un gran, gran igualador.
14:03Y eso también es una de las razones por las cuales el talento
14:07argentino es tan apreciado.
14:09Porque cuando vos tenés las mismas herramientas,
14:12muchas veces lo que te da la posibilidad de diferenciarte es
14:15el talento de la persona que las usa,
14:16el conocimiento de la persona que las usa.
14:18Y en ese sentido, yo creo que nosotros en Argentina tenemos un
14:23gran diferenciador.
14:24Me encanta esto último que dijiste sobre igualar un poco
14:27las oportunidades para empresas grandes, chiquitas,
14:29startups, lo que sea.
14:31Así que muchísimas gracias.
14:32Estuvimos con Leandro Ruiz, Data Analytics and AI Director de
14:35Google Cloud para Latinoamérica.
14:37Muchas gracias, Leandro, por estar con nosotros.
14:39Por favor, muchas gracias a vos y gracias por la invitación.
14:42Y para los que están del otro lado,
14:43les digo que queda mucho más de este AI Summit.
14:45Gracias.