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00:00los eventos que hace el tribuno porque nos reúne acá con temas de actualidad no sólo local, sino también mundial
00:07y nos ayuda a compartir información y a aprender de expertos como es este caso.
00:12Bienvenidos a este cuarto encuentro de 2024, te hablemos de lo que viene, innovación es el tema en este caso
00:19y un tema que está muy pendiente en la agenda pública y que todos de alguna manera
00:23comenzamos, no sé, siempre sin saber a qué nos estamos refiriendo y es inteligencia artificial.
00:28Quiero presentar a nuestro primer speaker, a nuestro primer disertante, el señor Fernando López Giervasi,
00:34él es presidente de Microsoft Sudamericana Hispana, es ingeniero industrial, máster en Business Administration
00:42con estudios en Harvard, fue gerente general de Microsoft Argentina y director de negocios y grandes empresas.
00:48Tiene más de 20 años de experiencia en tecnología, retail y consumo masivo para empresas ubicadas
00:54en el ranking de la Fortune 15, como Unilever, Carrefour, Philips y Google.
01:00Fernando va a hablar hoy de la nueva economía de la inteligencia artificial.
01:05Hoy todo está atravesado por tecnología, todo, absolutamente, desde nuestra vida en el día a día
01:12hasta nuestras industrias, las industrias empezaron a perder claramente la pureza de industria.
01:18Cuando uno habla de un banco, bueno, ¿qué es un banco? ¿Por qué tiene seguros? ¿Por qué tiene seguros médicos?
01:24¿Por qué me ofrece comprar y vender productos en un sistema de e-commerce?
01:31O sea, ya no hay pureza de industria, ¿qué es energía hoy?
01:34Todo está atravesado por tecnología y las industrias empiezan a cruzarse.
01:39Entonces hay un momento que está ocurriendo que seguramente nos es muy familiar.
01:45Ahora bien, en la historia aparecieron tecnologías que llamamos de uso generalista.
01:52La primera y más conocida es la imprenta, y ahora me voy a referir a la imprenta para tratar de ilustrar
01:58qué significa una tecnología de uso generalista y por qué esto es el inicio de una serie de derivadas de innovación
02:08que no se conocen y no se visualizan en el momento que aparece esta tecnología.
02:14La imprenta per se apareció allá por el 1500 y algo.
02:20Tardó 50 años en difundirse en Europa, 50 años, y tardó 3 siglos en llegar a mil millones de libros creados.
02:32Entonces, hoy cuando hablamos de mil millones de usuarios es algo que muchas plataformas no tienen.
02:38Esto tardó 3 siglos.
02:40¿La imprenta qué trajo? Trajo la capacidad al mundo de poder distribuir información.
02:46Pero como derivada no fue sólo un invento, sino creó una nueva economía.
02:52Claramente para que la imprenta cobrara vida hizo falta que apareciese la industria del papel,
02:58la industria de la impresión, la industria de la tinta, los encoladores de libros, los editores, los que publican libros.
03:06Es decir, toda una serie de industrias asociadas derivadas de la aparición de una innovación de uso generalista.
03:15Una tecnología de uso generalista.
03:18Entonces, ¿qué me dice esto?
03:23Ahora voy a aterrizarlo rápidamente en inteligencia artificial y por qué también aparece una serie de derivadas asociadas.
03:30Claramente cambia una parte de la economía.
03:33Y quizás en ese momento la capacidad del mundo de transferir este conocimiento de que existía una nueva tecnología
03:39era muy lenta y beneficiaba a unos pocos.
03:42De hecho, no sé si todos saben, pero el país que más se benefició en los primeros 50 años de la aparición de la imprenta fue Holanda.
03:49Holanda pasó de contribuir el 7% del PBI europeo al 12%.
03:54Empujado por la industria de la imprenta.
03:57La diferencia hoy es que la información es tan simétrica a nivel global que todo el mundo sabe que esto apareció
04:03y probablemente bien consumida la información permita que mucha gente se beneficie al mismo tiempo.
04:12Y un tema no menor.
04:15Hay muchas tecnologías de uso generalista que van apareciendo a lo largo de los últimos 500 años.
04:21Otra, por ejemplo, es la electricidad.
04:24Más allá de la tecnología per se o del nombre per se,
04:28lo más importante es que cada vez que aparece una tecnología disruptiva de uso generalista,
04:33hay saltos en lo que es el PBI mundial.
04:36Saltos de tamaño.
04:38La gran diferencia es que cuando vemos que nos acercamos a los tiempos recientes,
04:42el salto no es lineal, sino que es cada vez más grande.
04:46Cada vez de mayor impacto.
04:48Y hoy estamos aterrizando en un momento cuando comparamos, créanme que son números normalizados,
04:54lo que es la aparición de inteligencia artificial.
04:58Con otro tipo de disrupciones como la imprenta, el impacto es 50 veces mayor que lo equivalente hace 500 años.
05:08Con lo cual estamos frente a un cambio de paradigma muy fuerte,
05:11con implicancias muy fuertes para toda la sociedad y para todos los países.
05:16Gracias a la inteligencia artificial aparecen eslabones específicos de industriales,
05:22industrias completas, que empiezan a reformularse o a cobrar vida.
05:26Por ejemplo, la industria del chip.
05:28Seguramente le resonará envidia, vieron la acción subir fuertemente en los últimos dos meses,
05:35más cuestionada, pero claramente es una industria que tuvo que resurgir.
05:39Fue una industria espectacular en los 70 y en los 80, después se comoditizó en los 90 y en los 2000,
05:45y ahora vuelve a resurgir.
05:47Una nueva industria de chips que vuelve a resurgir, ¿por qué?
05:51Porque para que la inteligencia artificial generativa funcione hace falta un poder de cómputo enorme.
05:57La industria de la energía asociada.
05:59Hoy en día, si me preguntan cuáles son los temas más candentes relativos al poder computacional y que esto suceda,
06:07es el consumo de energía, que esa energía sea sustentable.
06:11Toda la industria del enfriamiento.
06:13La verdad, el nivel de innovación que hemos visto en el último año y medio en lo que es enfriar chips,
06:19es una industria per se.
06:21Lo menciono porque aparecen determinadas oportunidades que no estaban presentes hasta hace dos años.
06:27Los modelos fundacionales.
06:29Yo hablaba de OpenAI.
06:31OpenAI es un modelo que tiene varias versiones, pero hoy en día esto ha crecido enormemente en cantidad de números de modelos.
06:39Por ejemplo, una empresa como Microsoft hoy ofrece 1.600 modelos.
06:43OpenAI es uno.
06:45¿Y por qué es importante esto?
06:47Porque cada modelo puede servir a un fin específico o puede tener unos economics o unos resultados de costo y de performance determinados.
06:55Entonces vamos a ver una proliferación de lo que son modelos fundacionales y lo estamos viendo hoy.
07:01Y para cerrar, el tema de toda la evolución industrial.
07:09También estamos viendo que todo lo que tiene que ver con desarrolladores y gente que programaba,
07:15empieza a estar también de vuelta en el centro de la escena, pero con un ángulo totalmente distinto al que ocurría hace dos años.
07:21Hace dos años, yo mismo he dicho en ocasiones públicas, lo que le va a faltar al mundo son programadores.
07:28Y hoy realmente hemos visto una evolución y probablemente con la tecnología, hoy el programador puede ser muchísimo más productivo que antes.
07:36Y no sabemos si van a faltar programadores, esa es la realidad.
07:40Entonces esto va evolucionando muy, muy velozmente.
07:43Hoy nosotros estamos buscando que haya un compromiso de todos los actores de una sociedad.
07:50El sector público, privado, la academia, las empresas tecnológicas y toda la industria.
07:56Porque claramente el momento que estamos viendo es de alto nivel de evolución, alto nivel de urgencia y el cambio es bien profundo.
08:06No sabemos las derivadas que van a ocurrir, así como cuando apareció la electricidad,
08:10no se sabía que iba a aparecer el motor eléctrico y que después el motor eléctrico iba a servir para automatizar todo.
08:18Hoy no sabemos cuál es la segunda, tercera o cuarta derivada de la aparición de esta tecnología de uso generalista.
08:27Bueno, voy a presentar al siguiente disertante que es Emiliano Actis Datto, gerente de ventas de tecnología de software en IBM.
08:37Emiliano tiene más de 2 décadas de experiencia en tecnología de la información y ha liderado equipos en Argentina, Paraguay y Uruguay.
08:45Se especializa en data y inteligencia artificial, automatización, ciberseguridad y sostenibilidad.
08:52Lo primero que vemos a futuro según Gartner es que el PBI mundial en los próximos 3 años va a crecer entre 3 y 4 trillones de dólares.
09:02El PBI, ya lo vimos en la presentación anterior, ronda los 100 trillones hoy.
09:07Así que hablamos de 3-4% producto de la inteligencia artificial generativa en los próximos 3 años.
09:12Es difícil predecirlo, pero que una sola tecnología produzca un cambio de esta magnitud en el PBI mundial es muy significativo.
09:22Se espera en los próximos 3 años una mejora de la productividad en los trabajadores del conocimiento.
09:29Es decir, cada uno de nosotros que trabajamos y que usamos una computadora, una mejora de productividad del 80%.
09:38Se espera que con esta tecnología de acá a 3 años seamos un 80% más productivos.
09:45Es grande el cambio.
09:47Quizás la diferencia como alguien que tiene o no tiene una computadora, que tiene que hacer el cálculo a mano.
09:52Alguien que se mueve en un auto versus alguien que se mueve en una bicicleta o caminando.
09:57Va a haber un impacto grande en la productividad.
10:01Se espera que el 80% de las empresas adopten esta tecnología en sus procesos de negocio.
10:06Nosotros desde IBM ya lo vemos.
10:08Todos nuestros clientes quieren hacer algo con inteligencia artificial generativa.
10:13De hecho, ahora voy a entrar un poquito más en detalle de qué es lo que se puede hacer.
10:16Y se espera que el 70% de los proveedores de software incorporen GNI en sus productos.
10:24Algo que también vemos en IBM en estos últimos años.
10:28Es muy muy fuerte.
10:30Nuestro software empieza a incorporar cada vez más GNI y nos permite ser más productivos y sacarle más jugo a ese software.
10:40Pero para implementar esto en la empresa tenemos que resolver un problema.
10:46Nos enfrentamos con un desafío.
10:49Los modelos fundacionales prácticamente han tomado toda la información disponible en Internet.
10:56Prácticamente toda la información pública para entrenarse.
10:59Y eso está claro.
11:01Y nos permiten hacerle preguntas y obtener respuestas sobre temas públicos.
11:09Sobre temas que pueden responderse con información que está disponible en Internet.
11:13Pero casi nada de los datos privados, y afortunadamente casi nada de los datos privados, ha llegado a esos modelos.
11:20Estos modelos no saben de nuestros procesos internos.
11:23No saben de nuestros empleados.
11:25No saben de nuestra cultura en la empresa.
11:29Quizá no saben de lo que nuestra empresa se dedica.
11:33Y tenemos que lograr llevar esa información a los modelos de una forma segura.
11:40Ahí tenemos un desafío.
11:42Y es la gran diferencia entre preguntarle quizá al amatriz de meta en WhatsApp.
11:49Y hacerle una pregunta versus implementar esto en nuestra empresa.
11:53Hay una gran diferencia.
11:55Necesitamos enseñarle o proveerle nuestros datos.
11:59Y tenemos que hacerlo obviamente de una manera segura.
12:02Cuando ustedes como líderes y los líderes de sus organizaciones,
12:07cuanto más conozcan sobre cómo funciona esta tecnología,
12:10mejor van a poder co-crear ese caso de uso.
12:14No precisan leerse el paper, attention is all you need, porque es complejo.
12:19Pero si entienden un poco más, si no son simples usuarios,
12:22y entienden un poco más cómo funciona esto después,
12:25y cómo funciona esto por debajo,
12:28después van a poder elegir mejor esos casos de uso.
12:32O van a poder validar que el caso de uso que se elija en su organización,
12:35es el correcto o no.
12:39Estos modelos, como se mencionaba antes,
12:42hablamos de inteligencia artificial, pero no piensan.
12:45Simplemente buscan la probabilidad de la próxima palabra.
12:49Entonces, solo comprender eso y entender un poco más que hay por detrás,
12:53los va a ayudar, y los invito a que se capaciten más en estos temas.
12:58La cultura de la empresa es una de las barreras quizás más difíciles de romper.
13:03A nosotros, desde las áreas de tecnología,
13:09es un área interesante, y en general,
13:12trabajamos en conjunto con las empresas en ir viendo
13:15cómo ir llevando esa cultura hacia una cultura de mayor innovación,
13:19y más propensa a adoptar la tecnología.
13:22Incluso dentro de la empresa hay subculturas,
13:25hay distintos departamentos que son más abiertos a adoptar estas tecnologías,
13:30que están más propensos a buscar algo que les permita aumentar la productividad.
13:35Quizás tienen un dolor muy grande procesando documentos,
13:38y ven esto como aire, como oxígeno.
13:42En esos lugares tenemos que ir a implementar,
13:45y no en otros lugares que sean un poco más cerrados a estas nuevas tecnologías.
13:49Elegir bien el área dentro de la empresa,
13:52y acoplar esta tecnología a la cultura que ya existe en la empresa,
13:56es clave para el éxito de estos proyectos.
13:59Y por último, también se mencionó anteriormente,
14:04esta tecnología cambia todo el tiempo,
14:07y lo que hoy es válido, dentro de unos meses,
14:11podemos tener una tecnología superadora, un modelo mejor,
14:15un patrón de arquitectura mejor.
14:17Cuando empezó esta tecnología no se hablaba de RAG,
14:20de un Retriever Amended Generation,
14:23un patrón de arquitectura justamente para poder proveerle a estos modelos
14:27nuestra documentación privada,
14:30y hoy eso ya es un común en los patrones de arquitectura.
14:33Así que debemos estar abiertos a que cada ciertos meses
14:37cambiemos de modelo,
14:39que despleguemos la versión más nueva del modelo que estamos usando,
14:42que probemos con otro,
14:44que cambiemos ciertas técnicas de prompting,
14:47que hagamos ligeras modificaciones a la documentación
14:51que le estamos entregando al modelo.
14:53El cambio, en este caso, es una constante,
14:56y tenemos que estar abiertos a eso.
14:58No vamos a implementar un proyecto con GeneAI
15:01que quede estático por los próximos 2 o 3 años.
15:04Seguro que no.
15:06Va a evolucionar y se va a modificar.
15:08En ese estadio estamos de esta tecnología.
15:10Vamos a invitar a nuestro último disertante de hoy,
15:13vamos a hacer una entrevista,
15:15así que las preguntas las pueden empezar a hacer desde el principio,
15:17no hay ningún inconveniente.
15:19Él es Claudio Ceballos Paz,
15:21CEO y cofundador de Hashdog.
15:23Tiene más de 20 años de experiencia en roles de nivel CEO,
15:26especializado en liderazgo estratégico y operaciones.
15:29Claudio ha sido socio estratégico y CTO
15:32impulsando el crecimiento de innovación.
15:34Trabajó con empresas como Google Ventures,
15:36GitHub y McKinsey.
15:39Lideró equipos globales y uso de tecnologías
15:41como Inteligencia Artificial,
15:43Blockchain y Web3
15:45para impulsar la innovación y el crecimiento empresarial.
15:48Este tema del reemplazo de la persona
15:50es un tema que nos aparece mucho en todos los lugares.
15:55Es un miedo muy potente que está.
15:58Yo pienso que no.
16:00Yo pienso que la Inteligencia Artificial,
16:03que no es una, son múltiples,
16:05es una herramienta más para nosotros y que nos va a potenciar.
16:09Sí creo que los profesores, los profesionales,
16:13tienen que adoptarla
16:15y empezar a utilizar el beneficio que le da esta tecnología
16:19para dar mejores clases,
16:21dar mejores resultados en sus diagnósticos.
16:26Estamos en este momento hablando con una empresa
16:28que está por utilizar Inteligencia Artificial
16:30para diagnóstico de médicos.
16:33Es todo un tema donde no solamente la calidad del diagnóstico,
16:37sino hay que tener en cuenta los datos,
16:40como decía Emiliano,
16:42¿quién es el dueño del dato?
16:45Cuando yo utilizo una Inteligencia Artificial
16:47y yo proveo ese dato,
16:49¿dónde va a parar ese dato?
16:53Tenemos regulaciones que nos exigen
16:55que ese dato esté físicamente en un lugar.
16:57O sea, hay muchas aristas que hay que tener en cuenta,
17:02pero por ahí lo que yo trato de mostrar
17:05es que no es algo que una persona que toma decisiones
17:08tiene que estar al tanto de todo,
17:10sino que tienen que empezar a trabajar
17:13con todas estas empresas que proporcionan esta tecnología
17:17donde puedan darle todos estos detalles.
17:20Creo que el aprendizaje más grande
17:22fue el que pasa con todos los saltos tecnológicos.
17:29Pensar que algo porque es mucho más óptimo
17:33es algo que la gente quiere.
17:36Es muy distinto mostrar las ventajas que tiene
17:40a que la gente lo adopte.
17:42Nosotros hemos presentado proyectos
17:44a clientes con Inteligencia Artificial
17:47que mostraban muchas ventajas,
17:49pero no fueron aceptadas.
17:51Lo mismo pasa con usuarios.
17:53Hay muchas Inteligencias Artificiales
17:55que son fantásticas lo que hacen,
17:57pero tienen muy poca adopción.
17:59Lo que nosotros observamos en muchas empresas,
18:01sobre todo en pequeñas y medianas empresas,
18:03es que la Inteligencia Artificial ya fue adoptada
18:06por los operarios del día a día
18:08en distintas actividades que optimizaron su trabajo.
18:12Entonces, la forma para mí de fomentar los líderes
18:16es decir, bueno, demos espacio a toda nuestra empresa
18:20para que adopte en los puntos que ellos saben que es necesario.
18:24Por ejemplo, nosotros estuvimos trabajando
18:27en una empresa de farmacia
18:31donde una de las personas que tenía que llamar
18:35a los potenciales clientes
18:37ya estaba utilizando Inteligencia Artificial
18:39para hacer llamadas por él.
18:42A ojos de la empresa, él cumplía su cuota de trabajo,
18:46pero él lo estaba haciendo en mucho menos tiempo.
18:49Probablemente esos detalles operativos
18:52no sean visualizados desde los altos mandos.
18:55Entonces, creo que la cultura es darle espacio,
18:58debería ser darle espacio a la gente que está en el día a día
19:01para que empiece a investigar los potenciales,
19:04las potenciales Inteligencias Artificiales que le sirvan
19:07y desde ahí empezar a subir qué es lo que se puede hacer.
19:11Desde arriba es empezar a entender
19:14que ya no se puede dejar esto de lado,
19:16ya es una decisión que tiene que ser de empresa,
19:19de decir, tiene que estar transversalmente en todas las áreas.
19:23Contable, núcleo de la empresa, toma de decisiones.
19:27Y hay que darle espacio a la gente que está
19:30que ellos mismos busquen sus soluciones.
19:33Nosotros vemos que las mejores soluciones
19:35vinieron de los lugares menos esperados.
19:38Se vienen tiempos muy excitantes a nivel tecnológico,
19:41a nivel de cambios.
19:44Yo veo que estos años son similares a lo que pasó hace 10, 15 años
19:50antes de que tengamos Internet,
19:53antes de que tengamos los sitios web,
19:55antes de que tengamos los dispositivos móviles, los teléfonos.
20:00Hay cosas que hoy no podemos ver
20:03porque todavía no están instauradas
20:06de la misma forma que estaban en ese momento.
20:09Para mí es súper excitante.
20:12Creo que todos los procesos de nuestras empresas,
20:15todas nuestras tomas de decisiones,
20:17toda nuestra educación va a cambiar.
20:19Las aptitudes, los skills tienen que cambiar,
20:23se tienen que adaptar,
20:25de la misma forma que pasó siempre en la humanidad.
20:27Desde que descubrimos el fuego, pensamos distinto.
20:31Entonces, esta tecnología,
20:33creo que la forma de perder el miedo
20:35es hacer pequeños experimentos
20:37que nos den esas pequeñas victorias,
20:40que nos den mucho impacto.
20:42Lo que explicaban Emiliano y Fernando
20:44es que a medida que pasaban los años,
20:46el nivel de procesamiento cada dos años,
20:49perdón, cada cierto tiempo se iba duplicando.
20:52Sin entrar en la parte técnica de lo que es la cuántica,
20:57lo que plantea es que una vez que eso esté funcionando,
21:01nuestro nivel de procesamiento va a ser millones a uno.
21:05Es decir, lo que hoy tardamos un millón de años
21:08en computación,
21:10se lo va a poder hacer en un par de minutos.
21:13Lo cual abre miles, miles de posibilidades.
21:18Aplicado a la AI significa que
21:20la capacidad de razonamiento que va a tener esta AI
21:24va a ser miles y miles de veces más potente.
21:28Eso.
21:30¿Qué amenazas ves en eso?
21:33Las mismas amenazas que se vieron
21:38en cada una de las revoluciones industriales
21:40que pasaron anteriormente.
21:42Cuando pasamos de caballos a autos,
21:46cuando pasamos...
21:48Van a desaparecer muchas tareas,
21:51muchos trabajos van a desaparecer
21:53y se van a generar nuevos.
21:55O sea, la amenaza,
21:57que en realidad no es una amenaza,
21:59sino es una circunstancia,
22:01es que al abrirse nuevas posibilidades,
22:04esto va a solucionar problemas
22:05que estaban solucionados de otra forma.
22:08Entonces, la amenaza que hoy veo
22:13es tratar de seguirle el paso a la tecnología
22:16que avanza mucho más rápido
22:18de lo que nosotros podemos absorberla.
22:20Estando en el área tecnológica,
22:22como decía Emiliano,
22:24todos los días salen cosas nuevas.
22:26Entonces creo que la amenaza que hoy tenemos que salir
22:29o lo que yo planteo es
22:31que no hay que quedar atrapado en la vorágine.
22:34Hay que tomarlo con calma,
22:36hay que entender que hay una inteligencia artificial
22:38que nos puede servir a nosotros,
22:40hay que identificarla
22:42y sobre eso trabajar.
22:44Nosotros como pequeña empresa
22:46implementadora de tecnología
22:47no tenemos posibilidad
22:49de incidir en la velocidad que esto va a ser.
22:52Nosotros podemos adoptarlo una vez que esté listo.
22:55Como decía Patricia,
22:57el año pasado estuvimos en un centro de innovación
23:01que están trabajando profundamente sobre esto
23:04y ellos dicen que en el mejor de los casos
23:07entre 7 y 10 años.
23:09Lo cual significa que en ese momento
23:11seguramente vamos a tener
23:13otro salto computacional,
23:15otro salto tecnológico como es ahora.
23:17La respuesta es de 7 a 10 años.
23:19Eso dicen ellos.
23:21Con Emiliano precisamente estábamos hablando de esto
23:24y es una charla constante.
23:26Es futurología, porque todo va cambiando.
23:29Pero quienes están muy metidos en el tema
23:31plantean 10 años.
23:32Es mañana, 7 a 10 años.
23:34Algo que está claro es que
23:36las revoluciones industriales,
23:38las revoluciones tecnológicas
23:40están siendo cada vez más seguidos.
23:42Si ustedes se ponen a pensar
23:44cuándo surgió internet,
23:46cuándo surgieron las aplicaciones móviles,
23:48cuándo surge la IA,
23:50cada vez es más corto el tiempo.
23:52Lo que sí podemos estar 100% de seguro
23:55es que son tecnologías que van a llegar
23:57y van a modificar la forma en la cual trabajamos.
24:00Agradezco muchísimo que estés acá,
24:02sé que hiciste toda una movida,
24:04un periplo para poder llegar.
24:06Gracias a todos los que están presentes,
24:09gracias a las autoridades
24:11de la Municipalidad de Salta,
24:13del Gobierno de Salta por estar presentes hoy acá,
24:16al diario.
24:17Les quiero recordar que todo este contenido
24:19va a estar publicado en el diario,
24:21va a estar en los distintos canales digitales,
24:23el suplemento el próximo domingo impreso,
24:26la transmisión está terminando por streaming,
24:29gracias a los que nos siguieron virtualmente.
24:32Y acá estamos,
24:34es un monstruo grande y pisa fuerte, efectivamente,
24:37pero también nos llena de oportunidad
24:40y nos llena de alguna manera de esperanza.
24:42Para mí fue muy alentador
24:44irme con la respuesta de Emiliano
24:46de que la grieta va a disminuir,
24:49va a nivelar la estructura de oportunidades
24:51para mucha gente
24:52y tener una herramienta tan potente a nivel global
24:54que permita eso,
24:56es como poco cerrado también Fernando,
24:59que la responsabilidad y el caso de éxito depende de todos.