#AISummit | Mano a Mano con Pablo Martín Poza, Profesor, IAE Business School
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CreatividadTranscripción
00:00Hola, ¿qué tal? Último panel de Inteligencia Artificial en este Summit organizado por el cronista.
00:07Tengo el gusto de estar y de saludar a Pablo Martín Poza, que es profesor de IAE Business School.
00:14Hola, Pablo, ¿cómo estás? Un gusto.
00:16Gracias por la invitación.
00:17No, por favor, gracias a vos.
00:19Bueno, vamos a hablar un poquito de cómo conlleva todo esto de la Inteligencia Artificial a un montón de sectores,
00:25pero sobre todo los negocios. Me gustaría que además de explicarme cuál es el cambio,
00:32que también me des algunos ejemplos de cuál es esta transformación que está pasando y también que se va a venir.
00:41Mirá, Horacio, si entendemos la Inteligencia Artificial como una tecnología exponencial o disruptiva
00:47y los datos inherentes a la Inteligencia Artificial, más allá de poder hacer cosas realmente mágicas y muy sorprendentes,
00:54lo que vemos es que tiene una capacidad de impactar en el modelo de negocios, lo que se dedican las empresas.
00:59Más concretamente, la propuesta de valor. Académicamente, la propuesta de valor es ¿por qué me compran a mí?
01:06Ahí es donde las empresas tienen que empezar a cuestionarse. A partir de tener datos y capacidad de extraerle valor,
01:13como la Inteligencia Artificial, es ¿por qué me compran a mí? ¿Van a seguir comprándome a mí o le van a poder comprar otro?
01:20Industria de seguros, por ejemplo. Yo tengo productores de seguro. Si yo tengo capacidad de conocer al cliente de manera final,
01:27el cliente final, y poder ofrecerle propuestas de valor, ¿el productor va a seguir siendo el mismo?
01:33¿Tiene que convertirse? ¿Tiene que cambiar su modelo de negocios? ¿Cómo voy a monetizar eso que yo hacía antes?
01:39Realmente lo que vemos ahora dentro de las tecnologías de data, Inteligencia Artificial, es que tiene una capacidad tremenda,
01:46a pesar de las cosas operativas que vimos viendo, el impacto en lo laboral, que tiene una potencia tremenda de impactar los modelos de negocios
01:53y, en particular, la propuesta de valor. Es decir, ¿por qué me compran a mí? Eso es lo que estamos viendo cada vez en muchas más empresas.
02:00Y eso se manifiesta, Horacio, en dos o tres formas toma este impacto. Uno es, realmente yo enriquezco mi propuesta de valor.
02:09Yo hacía algo y le agrego determinados servicios o experiencias con datos e Inteligencia Artificial.
02:16Por ejemplo, tomamos movilidad, vamos con una app, nos paramos en una esquina y pedimos un auto.
02:22Pero atrás de esa aplicación hay fichas de Inteligencia Artificial que hacen que mi viaje sea más seguro.
02:28Me va a recomendar ciertos servicios. Me va a recomendar ciertos autos. Lo mismo al driver.
02:33Le va a recomendar si Pablo es un buen pasajero para él. Es decir, que esa misma propuesta de valor de movilidad se ve enriquecida por algoritmos de seguridad.
02:42Tanto para el pasajero como para el driver. Hago lo mismo, pero lo hago mejor. Lo hago distinto. Lo enriquezco con propuesta de valor.
02:49Ese es un formato en el cual podemos enriquecer la propuesta de valor con Inteligencia Artificial.
02:56Justo hablabas de vehículos, autos, manejo.
03:01Y también, por otro lado, hay una parte más comunitaria de todo eso, que es a la hora de pagar.
03:08Pagás por un servicio determinado, por un seguro determinado, cuando en realidad pagás lo mismo por el modelo de auto.
03:15Pero, por ejemplo, no pagás por lo mismo ni por la forma de conducir.
03:19En todo caso, pagás una multa si conducís mal.
03:22Pero no tenés la misma propuesta. Y los datos parecen estar.
03:29¿Vos creés que el futuro, por ejemplo el tema del seguro, va a ser mucho más modificable que otros sectores?
03:38Lo que tiene la Inteligencia Artificial lo han visto, alguien lo llama algoritmos o casos de uso.
03:43A mí me gusta hablar de casos de uso.
03:45Desafíos de negocios para resolver.
03:48Una de las propuestas que tiene la Inteligencia Artificial es poder hacer recomendaciones, anticiparse.
03:54Y una de ellas conecta con lo que vos mencionás, tiene que ver con la personalización.
03:58La personalización de un servicio ya no tiene que ver con que el segmento joven, alumnos, universitarios, sino a Horacio, a Pablo.
04:07Y el ejemplo es, si vos, Horacio, compraste un auto, mismo año, misma marca que yo lo compré.
04:12Y yo vivo en Pilar, y vengo por la Panamericana todos los días, y soy un cliente riesgoso para esa compañía de seguro.
04:19Ahora bien, vos vivís aquí en Palermo, y vas a visitar a tu familia, vas al club, y lo usás a lo mejor el fin de semana.
04:25¿Por qué tenemos que pagar ritmo seguro vos y yo solamente por el año y el modelo del auto?
04:31Vos tenés unos criterios de manejo, y yo puedo personalizar tu perfil de riego, y por lo tanto los cálculos actuariales,
04:39y que pagues exclusivamente por el riego que vos le generás a una compañía de seguros.
04:43Y yo hablo de lo mismo.
04:44Entonces, personalización, que es uno de los casos de uso que nos trae la inteligencia artificial y los datos,
04:50ya no tiene que ver con segmentos o grupos, sino con nombre y apellido.
04:55Es para Horacio, es para Pablo.
04:57Es una gran, gran propuesta que tiene la inteligencia artificial para personalizar cualquier tipo de servicios,
05:03en particular, como decís vos, los seguros.
05:07Pablo, ¿qué es de la inteligencia artificial sin datos?
05:11Bueno, es un gran punto a mí.
05:13Cuando uno entra en estas temáticas de inteligencia artificial, como digo yo, es atractivo, es cool hablar de inteligencia artificial.
05:19Pero si no hay datos, nada de esto va a ocurrir.
05:21Mi experiencia dice que por cada proyecto que uno tiene, iniciativas en una organización de inteligencia artificial,
05:2770% del esfuerzo, tiempo, personas involucradas, fondos, involucramiento, etc.,
05:3470% se va en los datos.
05:36Y el 30% tiene que ver con los modelos, su entrenamiento, etc.
05:40¿Qué significa esto?
05:42Que yo tengo que gestionar ese activo que se llama datos.
05:45Y como todo activo, como una compañía tiene una marca que es un activo, tiene fondos y dinero que es un activo,
05:51le tengo que extraer valor.
05:53Entonces lo que tenemos para mí, si bien es muy atractivo y todos hablamos de inteligencia artificial,
05:57si no hay datos, nada de eso va a ocurrir.
06:00Entonces tenemos que estar preparados para gestionar los datos.
06:03No simplemente desde el punto de vista tecnológico, de darle seguridad, limpieza de datos,
06:08sino gestionarlo como cualquier activo que tenemos en nuestras organizaciones.
06:13Y como tal, la capacidad de poder extraerle valor.
06:16Ese es el rol que tienen los datos hoy en día en las organizaciones.
06:20¿Cuál es el mayor proveedor de esos datos?
06:24Vamos a decir que es cada uno de nosotros ingresando al celular, por ejemplo.
06:29Tal vez puede ser eso, pero ¿hay una suerte de automatización, diseño en todo lo que hacemos durante el día
06:36para proveer datos a la inteligencia artificial?
06:39La respuesta la puedo compartir en dos niveles.
06:43Uno es, nos gusta llamar que estamos en entornos de densidad digital.
06:47Densidad digital es esto que vos decís, vivimos conectados con un poder de tecnología en nuestras manos.
06:52Y eso lo que tiene lo podemos medir por unidad de transacción.
06:57¿Cuántos clics hacés por cada transacción que hacés?
07:00Esa movilidad, yo me paré en la esquina pidiendo un auto.
07:03¿Cuántos clics hice para yo poder trasladarme de un punto A a un punto B?
07:07¿Le di mi geoposicionamiento? ¿Le di quién soy? ¿Cuál es mi medio de pago? ¿Cuánto dura mi viaje?
07:11¿Cuántas estrellitas le puse al driver? Etcétera, etcétera.
07:14Todo eso y en tiempo real.
07:16Entonces todo eso es tu materia prima.
07:18Ahora bien, eso por un lado.
07:20Entornos de densidad digital te generan cantidad de datos crecientes y en real time.
07:25Puedo hacer las cosas mientras ocurren. Eso es número uno.
07:28Lo segundo es que las tecnologías tradicionalmente nos acompañaban con lo que llamamos datos estructurados.
07:34Nuestro DNI, por ejemplo.
07:36Ocho registros numéricos, la dirección, alfanumérico, 20.
07:39Hoy tenemos datos estructurados y también no estructurados.
07:43Un video, un chat, una foto.
07:46Entonces todos esos datos puedo combinarlos y generar esa riqueza para extraerle valor.
07:52Hoy las tecnologías te permiten tener repositorios, lo llamamos Data Lake o Lake House,
07:57donde podemos guardar esos datos estructurados, los tradicionales, y los no estructurados.
08:03Entonces eso nos permite ampliar muchísimo más ese activo que te decía.
08:08Ese activo para gestionar mucho más rico de lo que era anteriormente.
08:11No es solamente una cookie.
08:13No, eso es bienvenido porque esa cookie a lo mejor está en tiempo real,
08:16pero también tengo otro conjunto.
08:18La cámara, por ejemplo, en la puerta de un depósito.
08:20El semáforo.
08:22Vos tenés una empresa logística y transportista.
08:24Y tenés en la Ciudad de Buenos Aires una política de gobiernos abiertos.
08:27Podés acceder a los datos del semáforo y hacer rutas óptimas para tus transportes.
08:31Es información disponible, no estructurada.
08:33No tradicional en la que vos pensabas las rutas para tus transportes.
08:40¿Cómo varía en las organizaciones la inteligencia artificial?
08:45¿Cómo en los procesos estos?
08:48Antes el trabajo era ir a una fábrica, ir a una oficina,
08:52o el que maneja un micro, presentarse a la hora, viajar.
08:58Pero, por ejemplo, te llevo un caso de pasajes de avión.
09:03La gente antes sacaba un pasaje y vos ibas en el avión y la mitad del avión iba vacío.
09:10Es muy difícil encontrar aviones que vayan vacíos.
09:14Hay toda una conglomeración de datos que hace que ese avión esté lleno.
09:18¿Cambió todos los procesos para el usuario, para el cliente, la inteligencia artificial?
09:25Sí.
09:26Ahí hay un concepto que seguramente todos lo comparten.
09:31Que es esto de data driven organization.
09:33Organizaciones impulsadas por los datos.
09:36A mí me gusta definirlo para tomar real conciencia y entender la implicancia de esa definición.
09:40Es ponerlo en negativo.
09:42Si no tengo datos, no impulso a la organización.
09:44En data driven suena muy divertido, muy cool.
09:47Está en inglés.
09:48Pero cuando lo paso al negativo, es si no tengo datos, no impulso a la organización.
09:52Es lo que decís, Horacio.
09:53Si yo no tengo datos, si no tengo evidencia, malas decisiones voy a tomar seguramente.
09:58Hoy todas las organizaciones toman decisiones basadas en evidencia.
10:03Sea un plan estratégico, sea llenar un avión, sea el precio que le ponga un producto.
10:07Sea la atención o postventa.
10:09¿Por qué le voy a dar un reclamo a un cliente y devolverle un producto o no?
10:13Todo es evidencia.
10:14El mundo de la comunicación también.
10:16Todo es evidencia.
10:17¿Cuánto tiempo estuviste por una página?
10:19¿Cuánta gente leyó una nota?
10:20Hoy nos manejamos con evidencia.
10:23¿Por qué?
10:24Porque tengo cantidad de datos por la densidad digital.
10:27Poder de tecnología en nuestras manos que antes no teníamos.
10:29Y en real time.
10:30En el momento en que ocurre.
10:32Estás viendo una película y porque te gusta esa película te recomiendo tal producto o tal película.
10:37Eso ocurre en el mismo momento en el que vos estás comprando un pasaje de avión
10:41y tal vez te recomiende algo más para que el avión finalmente vuele lleno.
10:46Lo que decís de los datos es clave.
10:48También en el sentido que estoy pensando de...
10:53Una cosa es sos vos con tu usuario y otra cosa sos el usuario de tu hijo para...
11:00Totalmente.
11:02Nos pasa eso, ¿no?
11:03Cuando entramos a las plataformas de contenido.
11:05Si entro a mi usuario me recomienda las películas que yo suelo ver.
11:08Si entro al usuario de mis hijos o algún familiar y te va a recomendar otra.
11:12Sí, totalmente.
11:13Es que es muy importante el concepto del dato como un activo.
11:17Todo activo te da poder.
11:19Un área de una organización que tiene un activo que es el dinero y maneja un presupuesto X.
11:23Si lo maneja 10 veces más grande es un área con mucho más poder.
11:27Si tiene 10 empleados, tiene 100 empleados y tiene un activo en el talento.
11:31Con los datos pasa lo mismo.
11:33Si vos tenés un conjunto de datos, esos datos te dan poder porque manejás información
11:37y podés tener más evidencias.
11:39Y si un área maneja más datos puede tener más poder.
11:42Entonces, Horacio, ¿por qué te lo tengo que compartir?
11:44Decirle a tu jefe que me mande un mail.
11:46La gente no tiene vocación de compartirlo.
11:48A menos que seamos conscientes de una organización que si yo comparto
11:52podemos extraerle valor juntos a la compañía.
11:55Como profesor, te quiero hacer esta pregunta.
11:58Te plantás en el aula, tenés un montón de estudiantes escuchándote.
12:04Me imagino que tienen un montón de dudas, un montón de preguntas.
12:08No solo quieren aprobar una materia.
12:10Me imagino que también hay como una cuestión más o menos común en esas preguntas.
12:16Digo, porque todos están estudiando una carrera determinada.
12:19¿Cuál es la mayor preocupación de los jóvenes hoy con respecto a la inteligencia artificial?
12:23¿Por qué no lo toman como una preocupación?
12:25Y la preocupación es más que nada de los mayores.
12:28Y es una buena pregunta.
12:30Yo doy clases en la escuela de negocios.
12:34Tengo un programa que es AI for Business.
12:36La pregunta allí es, ¿cómo empiezo?
12:38Quiero empezar ya.
12:39Es como que esto está tan de moda, tengo miedo de perder el tren de este tema
12:43y rápidamente quiero abordarlo.
12:45Cuando yo voy un poco más sagrado, soy director de una carrera de negocios digitales,
12:49la viven.
12:50No hay una duda.
12:52Lo vivo.
12:53Lo voy llevando.
12:54Y me lo pregunto.
12:55Nací con eso.
12:56Y acá es muy importante.
12:57Las tecnologías se vuelven, no quiero decir comoditas, de propósito general.
13:01Nosotros aquí tenemos la luz.
13:03Vos, Horacio, ni sabés cuántos WhatsApp hay acá, si hay una central,
13:06si hay una subestación.
13:07No tenemos ni idea.
13:09Solamente está la luz.
13:10Está la luz.
13:11La prendemos, la apagamos y se acabó.
13:13Hoy la inteligencia artificial la estamos transicionando.
13:16Pero en algún momento la estamos aprendiendo, está apareciendo.
13:19Todos los días nos enamoramos de algo nuevo.
13:21Pero de acá a un par de años va a ser una tecnología de propósito general.
13:25Va a estar presente y no nos vamos a dar cuenta.
13:27De hecho, ya está ocurriendo.
13:29Prendemos una plataforma de contenidos y nos recomienda películas.
13:32O prendo un chatbot y me recomiendo una inversión.
13:34O porque compraste tal producto, te recomiendo tal otro producto.
13:37O sea, ya convivimos en muchos aspectos.
13:40En un par de años ni nos vamos a dar cuenta, Horacio,
13:42que estamos conviviendo con inteligencia artificial.
13:46¿Tiene que estar regulada?
13:48¿Tiene que tener algún límite la inteligencia artificial?
13:51¿O crees que es todo tan beneficioso que hay que dejarlo a la buena de Dios?
13:59Yo diría que como tecnología la inteligencia artificial,
14:02digo, algoritmos, matemáticas, variables, pesos, etc.
14:06La parte tecnológica te diría que yo no sé si hay que regularla o no.
14:11Lo que sí hay que tener es esta gestión sobre los datos.
14:13Propiedad intelectual, privacidad.
14:16Ahí sí te diría que sobre los datos debería haber cierta gestión.
14:21De vuelta, si la vamos a gestionar internamente en las organizaciones,
14:25tiene que haber una gestión pública.
14:27De hecho, existen muchas regulaciones en industrias como la salud, por ejemplo.
14:33En industria bancaria también, secretos financieros, etc.
14:37Debería haber políticas y lineamientos para gestionar la información.
14:42Ese es el punto de vista de la regulación.
14:44Y después hablamos mucho de lo que tal vez apunta a tu pregunta,
14:47es ética de la IA.
14:49¿Para qué yo la voy a usar?
14:51Si yo mañana te digo, mira Horacio, te recomiendo un chatbot,
14:53te recomiendo una inversión, a vos te va mal en esa inversión.
14:56Y yo te voy a decir, no, mira Horacio, fue el chatbot.
14:59¿Cuál es la responsabilidad en ese uso?
15:01¿Qué daño genero o qué daño no genero?
15:03O sea, puede usar todo igual.
15:05Una película en una plataforma de contenidos te dice
15:08el 85% que esta película te va a gustar.
15:11Ahora, si estoy hablando de un diagnóstico de una enfermedad terminal,
15:15¿85% está bien?
15:17Y 85% parece poco.
15:19Entonces ahí hay un uso ético.
15:21No tanto en qué calculo, sino cómo la voy a usar.
15:23Cómo la voy a usar.
15:24Exactamente.
15:25Y no sé si eso es una regulación o son políticas, es ética, son sesgos,
15:29son tus propios valores.
15:31A mí hay una mirada que me gusta mucho y en la IA la compartimos mucho.
15:34Una mirada más antropológica, más humana.
15:36Es que cuando las tecnologías se vuelven más accesibles,
15:40no digo estándar, pero sí más accesible, más a la mano,
15:43la diferencia la hacemos las personas.
15:46Cuanto más yo tengo a la mano datos e inteligencia artificial,
15:49lo más relevante es que vos vas a ser con esa inteligencia artificial.
15:53Pablo, muchísimas gracias.
15:55Por favor, Horacio. Gracias por la invitación.
15:57Bueno, Pablo Martín Poza, profesor de IA Business School.
16:01Con esto hemos finalizado todo el ciclo de inteligencia artificial
16:05organizado por el cronista.
16:07Nos reencontramos en el próximo SAMI.
16:10Muchas gracias.