PDP Inteligencia Artificial Las empresas manejan gran cantidad de información y ha llegado el momento de convertirla en Sabiduría

Digital al Servicio del Negocio

I M PA RT I D O P O R E X P E RTOS D E : A RT I F I C I A L I N T E L L I G E N C E R E S E A R C H I N ST I T U T E - C S I C IBM I S B A N -S A N TA N D E R G R O U P VO DA F O N E V E RT I

DATA- P O P A L L I A N C E

M IC R OS O F T

UNIR

UGR

F E R R OV I A L CAIXABANK F I N TO N IC

N A I SS MINUBE SNGULAR DATA N A LY T IC S

B BVA

S I N G U L A R TA R G E T I N G

AT M I R A

N A R R AT I VA

R E D S K IOS

C A L I DA D PA S C U A L

G A M CO

IMIM

UCM

Índice PRESENTACIÓN PONENTES PROGRAMA MÓDULO 1 ¿De dónde venimos? ¿Hacia dónde vamos? Análisis de la evolución de la Inteligencia Artificial........................................................................................................ 9 MÓDULO 2 Conceptos clave sobre Inteligencia Artificial ............................................................................ 10 MÓDULO 3 El papel de la Inteligencia Artificial en la estrategia de Customer Centric: qué oportunidades ofrece para conocer al cliente y mejorar la experiencia de usuario.......................................................................................................... 11 MÓDULO 4 Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Arficial en los procesos industriales y de negocio............................................................................................................................. 12 MÓDULO 5 Los pilares de la transformación digital: Inteligencia Artificial y Big Data.................................. 14 MÓDULO 6 Mapa de las plataformas de Inteligencia Artificial..................................................................... 15 MÓDULO 7 Pool Business Cases: RRHH, Sanidad, Financiero...................................................................... 16 MÓDULO 8 Análisis de la inversión internacional en Inteligencia Artificial................................................. 17 MÓDULO PRÁCTICO.................................................................................................................. 17 SESIÓN PRESENCIAL................................................................................................................. 18 TALLER COLABORATIVO............................................................................................................ 19

Presentación Los expertos vaticinan que la Inteligencia Artificial será el mayor reto tecnológico de la historia.

• Aprender cómo las aplicaciones de la IA son usadas por empresas, grandes y pequeñas, para crear aplicaciones predictivas que les permiten resolver problemas

La explosión de la IA en todas sus variantes y en todos

reales de sus negocios.

los campos, junto con la madurez del IoT, significará una revolución en la manera en que personas y máquinas interactúan, generando profundos cambios en todos los ámbitos de la sociedad. De esto se ha venido hablando en los últimos años, sin embargo parece que hoy más que nunca, se ha reactivado el interés inversor de las empresas en esta

• Comprender cómo predecir comportamientos, detectar fraudes, identificar tendencias o anticiparse a las necesidades de los clientes a través de la Analítica Avanzada, el Machine Learning y la Computación Cognitiva.

tecnología… ¿Por qué ahora? La clave está en el nuevo paradigma que se deriva de la TRANSFORMACIÓN DIGITAL. La conectividad, la generación de ingentes cantidades datos e información, el manejo de los mismos a través de nuevas tecnologías como el big data, los nuevos modelos de negocio EaaS forman parte del gran tsunami que está revolucionado el mundo de los negocios. La tecnología ya existe, pero ¿están preparadas las áreas de negocio? Nuestro Programa Avanzado en Inteligencia Artificial

Todos los gigantes de Internet han entrado de lleno en el mundo del aprendizaje automático. ¿Cuál ha sido su apuesta por la Inteligencia Artificial? • Google compró en 2014 DeepMind, pagó 400 millones de dólares por una startup de 50 personas. Recientemente

reúne a los mayores expertos en la materia, con el objetivo

ha comprado Moodstocks, compañía es-

de analizar y debatir las oportunidades de este nuevo

pecializada en tecnología de machine

escenario.

learning.

Participando en este curso podrás: • Conocer cuáles son las áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial en su empresa más allá de los

• Twitter compró MadBits, una startup de inteligencia visual capaz de entender el significado de las imágenes y sus correlaciones.

motores de recomendación de productos o aplicaciones de marketing.

• Apple ha comprado la empresa Perceptio que usa AI para clasificar fotos.

• Detectar quiénes son los profesionales capaces de identificar las claves de un modelo efectivo para cada compañía. • Analizar cómo integrar en tu estrategia de negocio las

• Los sistemas de Facebook más allá de reconocer imágenes, también lo hacen con acciones en vídeos y pueden responder a preguntas sobre textos.

tecnologías que te permitirán adelantarte en la toma de decisiones.

inteligencia artificial

3

Por qué UNIR recomienda este programa Comprende de forma 100% práctica qué es la IA Descubre cómo el estado del arte de la tecnología (Cloud, IoT, BigData, Mobile,…) ha impulsado el crecimiento de la IA Aprende a aplicar la Inteligencia Artificial en tu negocio Conoce los ámbitos y técnicas que abarca, los campos actuales de su aplicación práctica y sus casos de uso en:

• Turismo • Banca y Seguros • Telecomunicaciones • Salúd Pública

Datos clave 9 semanas. 34 horas lectivas a través de 21 ponencias Fecha de comienzo: 19 de enero Fecha de fin: 16 de marzo Sesiones online en directo Los asistentes podrán interactuar en real time con los profesores y con el resto de participantes 21 Sesiones online - 12 Ponencias Magistrales - 7 Business Case - 1 Mesa Redonda - 1 Módulo Práctico basado en el método del caso

• Desastres naturales • Situaciones de crisis • Comunicación • Smarts Cities • AA.PP • Industria • Alimentación • Infraestructuras • Medicina

DIRIGIDO A • Director de Innovación • CIO / CTO/ COO • CDO / Director de BI • Director de canales online • CMO (Chief Marketing Officer) • Director de Inteligencia Comercial • Director de Inteligencia de Negocio

Sesión Presencial Networking Un encuentro entre profesores y alumnos que les permitirá completar su formación y poner en común los conocimientos adquiridos a lo largo del programa - 2 Mesas Redondas - 1 Taller Colaborativo 100% práctico - Resolución del Módulo Práctico Ponentes profesionales de empresas líderes Consulta a tu asesor el precio y los descuentos por inscripción anticipada Tlf.: 941 209 743 Mail: [email protected]

Por qué elegirnos Nuestro modelo pedagógico pionero en el mercado y basado en clases online en directo, permite al profesional seguir el curso en cualquier momento y desde cualquier lugar, para adaptarse a la exigente agenda de nuestros profesionales participantes. Para fomentar el NETWORKING clave en su desarrollo profesional, nuestros programas terminan con una sesión presencial en la que podrán conocer personalmente al resto de participantes con los que han compartido experiencias a través de nuestra plataforma. En dicha sesión, se celebrará el Taller Colaborativo y se resolverá el Módulo Práctico

FLEXTIME Nos adaptamos a tu disponibilidad horaria permitiéndote acceder y participar en directo a las sesiones online, a los foros de discusión, así como a los materiales complementarios. Sin barreras geográficas, en cualquier momento y en cualquier lugar.

LEARNING BY DOING La aplicación de conocimientos a través de la resolución de un caso práctico aporta al participante una experiencia formativa única. Se resolverá en grupos de trabajo multidisciplinares para fomentar el Networking y estará dirigido por un especialista en la materia. Sus conclusiones serán la excusa perfecta para intercambiar experiencias con el resto de participantes.

PROFESSIONAL SPEAKERS

NETWORKING INTERNACIONAL

Todos nuestros ponentes son profesionales de empresas líderes, que imparten sus sesiones en base a su propia experiencia, lo que aporta una visión real del mercado

Podrás conocer al resto de participantes de España y Lationoamerica con los que te pondremos en contacto de forma presencial y/o virtual a lo largo del curso.

SESIONES ONLINE EN DIRECTO

M E N TO R I N G C O N STA N T E Y PERSONALIZADO

Gracias a nuestra tecnología podrás seguir e intervenir en las sesiones estés donde estés y sin necesidad de desplazamientos. Y si por algún motivo no pudieras asistir, no te preocupes ya que todo el material queda grabado para que lo puedas volver a ver siempre que quieras.

Desde el primer día se te asignará un tutor que te acompañará y apoyará en todo momento, resolviendo todas las dudas que te puedan surgir y tratando de potenciar tus habilidades para tu desarrollo profesional.

Ponentes NURIA OLIVER, PhD Chief Data Scientist DATA-POP ALLIANCE

RAMÓN LÓPEZ DE MANTARAS Research Professor and Director

DIRECTOR DEL PROGRAMA

ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH INSTITUTE- CSIC

EDUARDO FERNÁNDEZ G. MANAGING DIRECTOR. HEAD OF APIS CENTER OF EXCELLENCE & I N N OVAT IO N L A BS. ISBAN – SANTANDER GROUP MsC en Física Teórica y Especialista en Gestión del Riesgo Financiero por el Instituto de Estudios Bursátiles. Ha desarrollado su carrera profesional en el sector financiero, en el ámbito de la Tecnología, a través de diferentes posiciones en Deutsche Bank, BBVA y Grupo Santander. Cuenta con amplia experiencia internacional, tanto en Banca Mayorista como en Banca de Empresas y Retail, habiendo dirigido equipos multidisciplinares y proyectos de alta complejidad, en su mayoría relacionados con la Transformación y la Innovación Tecnológica. Actualmente es Managing Director en ISBAN, Grupo Santander, siendo responsable del Observatorio Tecnológico, del Centro de Excelencia en APIs y del Área de Innovación. Sus equipos lideran iniciativas de implantación internacional, relacionadas con la Transformación Digital y la Innovación Tecnológica, para los distintos bancos del Grupo. Es experto en tecnologías como la Inteligencia Artificial, BigData, APIs o BlockChain, entre otras, siendo ponente y speaker habitual en destacados foros y eventos Internacionales.

ALEJANDRO DELGADO SÁNCHEZ Enterprise Business Unit Technical Leader (CTO) IBM

CARLOS VALBUENA Prospectiva / Innovación Área Digital VERTI

CARLOS GIL BELLOSTA Owner DATANALYTICS

RUBÉN GONZÁLEZ CRESPO Director- Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología UNIR

FERNANDO PAVÓN Socio Director GAMCO

CARLOS KUCHKOVSKY

JOAN CLOTET SULÉ

CTO KickStart Team

Talent Innovation Manager

BBVA

FERROVIAL

JOSÉ LUIS CALVO SALANOVA

IGNACIO DE CÓRDOBA

Experto en Innovación, Tecnología,

Director

Estrategia

RED SKIOS

JOSÉ C. GONZÁLEZ General Manager, Data & Analytics Division SNGULAR

JUAN LÓPEZ Responsable de Sistemas CALIDAD PASCUAL

DR. JAVIER GONZÁLEZ-QUIJANO

AITOR CHINCHETRU

Departamento de Business

CHIEF OPERATING OFFICER

Intelligence

FINTONIC

CAIXABANK

MANUEL RODRÍGUEZ LÓPEZ Director de Consultoría Tecnológica ATMIRA

JUAN DE LA PEÑA GAYO IoT Services Solution Sales Professional MICROSOFT

ENRIQUE HERRERA-VIEDMA Catedrático de Ciencias de la Computación e IA- Vicerrector de Investigación y Transferencia UNIVERSIDAD DE GRANADA

JOSÉ BARRANQUERO Consultor Data Science

DANIEL VILLATORO Senior Data Scientist VODAFONE

DR. MIGUEL ÁNGEL MAYER Senior Data Scientist RESEARCH PROGRAMME ON BIOMEDICAL INFORMATICS INSTITUTO HOSPITAL DEL MAR DE INVESTIGACIONES MÉDICAS

JAVIER G. RECUENCO

ED FERNÁNDEZ

Founder and Chief Strategic Officer

Partner & Cofounder

SINGULAR TARGETING

NAISS JUAN PAVÓN MESTRAS

DAVID LLORENTE

Catedrático de Ingeniería del

CEO

Software e Inteligencia Artificial

NARRATIVA

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

GONZALO MORENO DE LEÓN

SORAYA PANIAGUA

Chief Product Officer & Strategy

Consultora y Periodista especializada

Director

en Tecnología

MINUBE BORJA ADSUARA

ALEJANDRO ARROYO MIR

Profesor, Abogado y Consultor,

Director de Transformación

Experto en Derecho y Estrategia

GRUPO SANTANDER

Digital

IA, ¿realidad o ficción? "Aún no somos capaces de imaginar cómo la IA va a cambiar nuestras vidas en los próximos años afectando a todos los terrenos: económico, empresarial, científico y social. Impactará en nuestros trabajos, nuestra salud y relación con el entorno físico y otras personas. Descubrir las posibilidades reales de tecnologías como Machine Learning o Deep Learning y los nuevos paradigmas tecnológicos exponenciales nos preparan para un futuro lleno de retos."

JOSÉ MANUEL DE LA CHICA Venture Solutions Architect @ New Digital Business BBVA

"...Llega el momento de explotar todo el potencial de las masas de datos que estamos almacenando. Nuevas capacidades en el procesamiento de datos requieren diferentes tecnologías y enfoques en el análisis de la información, más allá de los clásicos modelos estadísticos. La explosión de la IA en todas sus variantes y en todos los campos, junto con la madurez del IoT, significará una revolución en la manera en que personas y máquinas interactúan, generando profundos cambios en todos los ámbitos de la sociedad"

"Buscar correlaciones, identificar patrones, entender contextos y decidir más rápido y mejor, será fuente de ventaja competitiva en un entorno de talento progresivamente escaso. Una organización que quiera realmente orientarse a personas tendrá que invertir en tecnología avanzada para anticiparse y decidir de forma certera y personalizada."

SERGIO BLANCO

JOAN CLOTET SULÉ

Data Plataform Manager

Talent Innovation Manager

TRAVEL CLUB

FERROVIAL

MÁS INFORMACIÓN: 941 209 743

Programa MÓDULO 1

¿De dónde venimos? ¿Hacia dónde vamos? Evolución de la Inteligencia Artificial

Mesa redonda: Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en España en los próximos 5 años Vivimos en tiempos de cambios, tiempos en los que la tecnología está teniendo un tremendo impacto en nuestras sociedades. La Inteligencia Artificial, junto con el Big Data, está liderando este cambio y tanto empresas como instituciones

Pasado, presente y futuro de la Inteligencia Artificial. Progresos y desafíos Los puntos sobre las “ies” para clarificar qué se ha logrado y cuáles son las principales dificultades para desarrollar Inteligencias Artificiales iguales o superiores a las humanas • Introducción a la IA • Qué es IA/Qué no es IA • Progresos de la IA débil

están rápidamente adoptando estas tecnologías. Aun siendo cierto que no hay un "Silicon Valley" de la Inteligencia Artificial, Estados Unidos, como en muchas otras cosas, está a la cabeza. En Asia, China y Japón están acelerando su adopción mientras que en Europa son los países del norte y centro de Europa los que dominan este campo. España, aun no estando en el pelotón de cabeza, está rápidamente ganando posiciones aunque todavía queda por ver qué lugar adoptará en los próximos años. En esta mesa redonda se analizará el impacto de la Inteligencia Artificial en diferentes sectores empresariales y permitará conocer casos de uso reales de empresas españolas que ya están usando Inteligencia Arficial en sus procesos y en sus estrategias de negocio. En particular, profundizaremos en

• Desafíos de la IA Fuerte • Conclusiones

la aplicación de la Inteligencia Aritificial en Periodismo y Turismo. • Generación automática de noticias de la mano de David Llorente

Ramón López de Mantaras Research Professor and Director ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH INSTITUTE CSIC

• Oferta turística a medida con Ignacio de Córdoba. Modera Soraya Paniagua Consultora y Periodista especializada en Tecnología David Llorente CEO NARRATIVA Ignacio de Córdoba Director RED SKIOS

inteligencia artificial

9

Human Behavior Modeling from Data: la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Big Data para la mejora de la sociedad El Big Data for Social Good nos permite aprovechar las cantidades ingentes de datos generadas por los móviles para ayudar a tomar mejores decisiones en cuatro áreas fundamentales: la salud pública, los desastres naturales y situaciones de crisis, las estadísticas nacionales y las ciudades inteligentes.

MÓDULO 2

Conceptos clave sobre Inteligencia Artificial Ingeniería del Conocimiento y Machine Learning La ingeniería del conocimiento tiene como objetivo construir sistemas que puedan realizar actividades humanas de tipo intelectual. A esos sistemas (o máquinas) hay que ense-

Estamos ante la gran oportunidad de utilizar estos datos

ñarles a realizar estas actividades, de ahí su vinculación con

para ayudar a instituciones como Naciones Unidas, la Cruz

el campo del aprendizaje automático (o machine learning).

Roja o Gobiernos a tomar mejores decisiones en las áreas

Son métodos gracias a los cuales máquinas tontas aprenden

de salud pública (e.g. pandemias), planificación urbana (e.g.

a jugar al ajedrez, a conducir vehículos o a traducir textos.

criminalidad), gestión de crisis (e.g. desastres naturales) y

Estas técnicas de aprendizaje automático, además, se cons-

estadísticas oficiales (e.g. inferencia de niveles socio-eco-

truyen en gran medida sobre ideas y métodos ya conocidos

nómicos). ¿Cuáles son las oportunidades y, sobre todo,

por la estadística tradicional.

los retos que debemos abordar para aprovechar todo el potencial de la Inteligencia Artificial para la mejora de nuestra sociedad?

La sesión consistirá en una discusión sobre la relación entre las tres disciplinas: Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Estadística. Además, se realizará un análisis

Además, realizaremos un viaje por los proyectos desarro-

de las técnicas más habituales utilizadas para construir y

llados desde mediados de los 90 en el área del modelado

entrenar los modelos que forman el sustrato técnico de la

humano a partir de sensores y datos:

Inteligencia Artificial.

• Reconocimiento de expresiones faciales en tiempo real usando una cámara activa

• Diferencias entre Machine Learning y Estadítica • Gestión del conocimiento y su representación

• Modelado de interacciones humanas en un sistema de vigilancia • Predicción de maniobras del conductor en el coche inteligente

• De unas pocas variables a miles • Algoritmos Carlos Gil Bellosta

• Reconocimiento de actividades la oficina

Owner DATANALYTICS

• Detección automática de la apnea del sueño en el móvil • Detección del aburrimiento con el móvil Nuria Oliver, PhD Chief Data Scientist DATA-POP ALLIANCE

MÁS INFORMACIÓN: 941 209 743

MÓDULO 3

• Análisis de la Voz del Cliente (o del Empleado, o del Ciudadano, o del Paciente…) para mejorar la rentabi-

El papel de la Inteligencia Artificial en la estrategia de Customer Centric: qué oportunidades ofrece para conocer al cliente y mejorar la experiencia de usuario Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y aplicaciones en el negocio Hoy más que nunca las empresas necesitan escuchar e interpretar lo que dicen sus clientes a través de cualquier canal de comunicación, para actuar al respecto. Este proceso se puede automatizar con técnicas de procesamiento de lenguaje. Del mismo modo, las AA.PP a través del Análisis de la Voz del Ciudadano pueden conocer, a través de cualquier medio,

lidad o los servicios • Extracción de información para >> Inteligencia competitiva >> Compliance >> Servicios de información >> Seguridad • Asistentes virtuales >> Sistemas de consulta en lenguaje natural >> Agentes conversaciones • Análisis del sentimiento José C. González General Manager, Data & Analytics Division SNGULAR

BUSINESS CASE: Proceso previo de aprendizaje y estrategia de aproximación para el abordaje de un proyecto de Chatbots

las opiniones de sus administrados y actuar para mejorar la calidad de sus servicios.

A través de este caso práctico los asistentes conocerán cómo dar “a luz”, criar, enseñar a “hablar” y dotar de

• Lenguaje: representación y razonamiento • Enriquecimiento semántico de contenidos (Medios, Gestión del Conocimiento)

“inteligencia” a un bot que ayudará al Contact Center que le va a guiar en su aprendizaje. Carlos Valbuena Prospectiva / Innovación Área Digital VERTI

inteligencia artificial

11

Aproximaciones prácticas a los sistemas cognitivos Uso de sistemas cognitivos en la conversación con el cliente y el descubrimiento de información • Diferentes aproximaciones en función de los casos de uso en cada industria

MÓDULO 4

Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en los procesos industriales y de negocio

• Uso de los sistemas cognitivos en escenarios de atención al cliente • Metodologías de proyecto - entrenando a los sistemas cognitivos (que no programando)

El papel de la IA en la Industria 4.0 La industria 4.0 es el término que se le ha dado a la cuarta

Alejandro Delgado Sánchez Enterprise Business Unit Technical Leader (CTO) IBM

revolución industrial cuyo objetivo es hacerla más competitiva. Para ello, uno de los factores clave es la digitalización y el conjunto de tecnologías de nueva generación, entre las que

BUSINESS CASE: Deep Learning y Procesamiento de Imágenes para mejorar la Experiencia de Usuario minube aplica Deep Learning a sus 4,1 millones de fotos para ayudar a sus usuarios a planificar mejor

se encuentra la Inteligencia Artificial, para hacer el sector más eficiente, flexible y competitivo • Introducción a la digitalización en la industria • Nuevos modelos de negocio dentro de la Industria 4.0 • La IA en los sectores industriales: casos de uso • Big Data y Analytics en la industria

su próximo viaje y ofrecerles la mejor experiencia de usuario. Ha elaborado una potente clasificación de todas las fotos mediante tags, categorías que permiten al usuario conocer mejor a qué tipo de viajero está dirigido cada destino, qué clase de actividades puede encontrar o qué tipo de comida le ofrecerán en un

• Industrial Internet of Things Juan de la Peña Gayo IoT Services Solution Sales Professional MICROSOFT

restaurante. Además, gracias a Deep Learning ha generado un clasificador propio de hoteles que combinado con la experiencia de cada usuario le permite mejorar la generación de viajes y la sugerencia de puntos de interés de una forma cada vez más precisa. Gonzalo Moreno de León Chief Product Officer & Strategy Director MINUBE

MÁS INFORMACIÓN: 941 209 743

La Computación Cognitiva y los Sistemas con Auto Aprendizaje

En este módulo se analizará: • Situación actual y barreras para el despliegue de soluciones basadas en el aprendizaje automático

¿Cómo resolver problemas complejos de sectores y compañías reales a partir del Aprendizaje Automático, utilizando repositorios de históricos y datos que se están produciendo en tiempo real? El problema no es almacenar la información, sino explotarla y

• Objetivos, no todo es almacenar datos • Identificación de problemas abarcables mediante soluciones basadas en la Inteligencia Artificial

generar valor a partir de ella. Las empresas necesitan adquirir:

• Método de resolución de problemas mediante Apren-

• Capacidad de explotación de la información, no sólo

for Automated Knowledge Acquisition and Applications

almacenarla per se. El almacenar gran cantidad de datos puede, no sólo no resolver los problemas, sino hacer de los mismo datos un problema aún mayor, al aumentar significativamente el número de datos a usar para encontrar una solución. • Herramientas analíticas disponibles. En principio, están pensadas, en su mayoría, para ser usadas por

dizaje Automático: Artificial Intelligence in a Process (AIPAKA) • Límites, problemáticas y ética de las decisiones de las máquinas Fernando Pavón Socio Director GAMCO

técnicos muy especializados que pueden usar las aplicaciones analíticas para encontrar modelos que expliquen la realidad modelada, pero ésto no asegura que esos modelos sean útiles para la organización. Los modelos predictivos deben poder integrarse dentro de los procesos del negocio para que sus soluciones sean utilizables por los sistemas y personas que necesitan ese conocimiento dentro de la empresa. • Rapidez en la generación del modelo y de su despliegue o uso. Aparecen realidades cada vez más

BUSINESS CASE: Usos de la Inteligencia Artificial en soluciones de optimización comercial Juan López Responsable de Sistemas CALIDAD PASCUAL

cambiantes en factores que influyen en el negocio y en los procesos internos de las empresas. Una ventaja competitiva clara es ser capaz de adaptarse y prever las necesidades de los clientes, optimizar procesos internos y relaciones con los proveedores. Esta rapidez no sólo depende de las capacidades técnicas de los algoritmos basados en la Inteligencia Artificial, sino también de la identificación rápida de la estructura de aprendizaje más óptima para la solución del problema concreto, así como su implementación e integración en los sistemas y servicios finales, explotando los nuevos datos generados a través del uso de los modelos creados.

inteligencia artificial

13

BUSINES CASE: A Data-Science review for Artificial Intelligence in Telecommunications

MÓDULO 5

Los pilares de la transformación digital: Inteligencia Artificial y Big Data

En la era del Big Data y la analítica avanzada, algunos aún dudan sobre la conexión fundamental entre Big Data e Inteligencia Artificial. En esta sesión repasaremos algunos ejemplos sobre como en el sector de las telecomunicaciones el big data alimenta los distintos motores de Inteligencia Artificial.

Advanced Analitycs y la Era del Big Data 2.0 • Modelado, razonamiento y resolución de problemas • Small y Big Data. Diferencias y aplicaciones. Structured & Unstructured Data Management

En primer lugar, revisaremos todos los tipos de datos que se generan, almacenan y analizan en cualquier empresa de telecomunicaciones, accesibles para los data scientists internos: los CDR (Call Detailed Records - Registro Detallado de Llamadas) son los más obvios, representan quién llama a quién; sin embargo hay muchos más que también resultan de especial interés como los paquetes de datos servidos (para poder satisfacer todas las peticiones a internet desde los

• Aprendizaje supervisado y no supervisado

dispositivos móviles), la localización aproximada (calculada a partir de las torres a las que los dispositivos móviles se

• Gestión de la incertidumbre • De la minería a la analítica predictiva • CEP y análisis en tiempo real Javier G. Recuenco Founder and Chief Strategic Officer SINGULAR TARGETING

conectan para poder tener cobertura), o los patrones de consumo (sobre cómo los clientes deciden gastar dinero en distintos servicios de comunicación). Todos estos conjuntos de datos han permitido a los data scientist de las empresas de telecomunicaciones crear perfiles comportamentales de sus clientes, habilitándoles para la provisión de servicios personalizados y la mejora de los servicios ofrecidos a ellos. Además, cuando estos datos son anonimizados y agregados de manera adecuada y se hacen accesibles a otros investigadores, el resultado de la colaboración con externos (no focalizados en las áreas de negocio clásicas) hacen emerger nuevas e interesantes aplicaciones. Concluiremos con un pequeño repaso sobre las implicaciones éticas y morales de los data scientist en su trabajo y las consecuencias de este sobre la privacidad de los clientes. Este análisis permitirá a los asistentes entender de una manera general el estado del arte actual sobre el uso de motores analíticos inteligentes sobre datos de telecomunicaciones. Daniel Villatoro Senior Data Scientist VODAFONE

MÁS INFORMACIÓN: 941 209 743

Del Business Intelligence a la Inteligencia Operativa La Inteligencia de negocios es una metodología de trabajo donde se emplean procesos, tecnologías y herramientas específicas de carácter analítico con el objetivo de transformar los datos en bruto disponibles en una organización en información, esa información en conocimiento útil con significado y, por último, este conocimiento en decisiones.

Cómo formar un equipo de Data Science y no morir en el intento • ¿Necesito contratar un Data Scientist? • Diferencias entre Data Scientist y Data Engineer • Mínimo equipo viable: plataformas OpenAI • Multi-disciplinaridad: Knowledge as a Service • Retos de la captación y retención de talento

En esta sesión, profundizaremos en los conceptos básicos que hay detrás del Business Intelligence, así como también revisaremos las técnicas y metodologías más populares a partir de casos de uso reales. A modo particular, nos centraremos en casos de uso particulares dentro del sector

• Motivación de equipos altamente cualificados José Barranquero Consultor Data Science

financiero en el ámbito de la modelización comercial, concretamente en la experiencia del ponente en el Departamento de Business Intelligence de Caixabank. Por último, introduciremos el concepto de Inteligencia Operacional, una metodología de trabajo más reciente derivada de la Inteligencia de negocios cuya principal diferencia es que está basada, por definición, en el uso de datos en tiempo real y cuyo empleo está más orientado a la toma de decisiones

MÓDULO 6

Mapa de las plataformas de Inteligencia Artificial

diaria por parte de los usuarios operativos dentro de una organización. • Analítica Funcional: Los Datos hablan • Nueva Información accionable • Gestión del Rendimiento y Resultado

Inteligencia Artificial y Computación Cognitiva “as a Service”. Plataformas de Inteligencia Artificial

• Inteligencia de Procesos y Negocio en Tiempo Real • Inteligencia Comercial • Mobile Business Intelligence Dr. Javier González-Quijano Álvarez Departamento de Business Intelligence CAIXABANK

• IBM Watson and AlchemyAPI (ahora llamado Watson Developer Cloud) • Google Cloud ML, Prediction & TensorFlow • Microsoft Azure y Amazon Machine Learning • Otros: AT&T Speech, Wit.ai, Diffbot, Ross,... Carlos Kuchkovsky CTO KickStart Team BBVA

inteligencia artificial

15

MÓDULO 7

Pool Business Cases: RRHH, Sanidad, Financiero

BUSINESS CASE: Aplicaciones y futuro de la Inteligencia Artificial en Biomedicina Los recientes avances en informática biomédica y en biomedicina en general han permitido el desarrollo de sistemas

BUSINESS CASE: HR Analytics: la voz de los datos en las decisiones sobre personas En esta sesión revisaremos la oportunidad que supone para los departamentos de RR.HH (y los gestores de personas en general) avanzar a enfoques más analíticos y decisiones basadas en evidencias.

biomédicos complejos, sistemas inteligentes de ayuda a la decisión clínica, aplicaciones en imagen médica, genética o medicina molecular así como el uso de diversos dispositivos biomédicos. En esta sesión se realizará un recorrido por las diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Biomedicina, así como las posibles aplicaciones futuras en éste área y se discutirán diversos aspectos relacionados tanto con las tecnologías utilizadas en este campo, como sobre conside-

En entornos de mayor complejidad e incertidumbre como los actuales es fundamental invertir en datos para tener una mejor comprensión del pasado y el presente y una mayor anticipación en la toma de decisiones.

raciones éticas y sociales de la Inteligencia Artificial. Dr. Miguel Ángel Mayer Senior Data Scientist RESEARCH PROGRAMME ON BIOMEDICAL INFORMATICS

El área de personas tiene aún mucho potencial en comparación al avance de áreas como la financiera o la comercial, una escasez progresiva de talento nos invita a utilizar otros

(GRIB) INSTITUTO HOSPITAL DEL MAR DE INVESTIGACIONES MÉDICAS (IMIM)

medios para ser más certeros y proactivos Expondremos el camino recorrido por Ferrovial en el campo de People Analytics, los resultados y lecciones aprendidas. Compartiremos con los asistentes oportunidades y retos de futuro en esta disciplina. Joan Clotet Sulé

BUSINESS CASE: El valor de los datos financieros de los clientes en la elaboración de modelos para recomendar productos, evaluar riesgos, ofertar precios

Talent Innovation Manager FERROVIAL

Para Fintonic, la gestión, tratamiento y análisis de datos es un elemento clave de su modelo de negocio. Actualmente dispone de información avanzada de sus usuarios, que aunque anónima, les permite desarrollar un perfilado altamente sofisticado. Para ello, emplean metodologías avanzadas basadas principalmente en machine learning, que les proporcionan modelos de propensión a la compra de productos financieros, modelos de sensibilidad a precio y modelos de riesgo de crédito. Aitor Chinchetru COO FINTONIC

MÁS INFORMACIÓN: 941 209 743

MÓDULO 8

Análisis de la inversión internacional en Inteligencia Artificial

MÓDULO PRÁCTICO LEARNING BY DOING El instructor entregará un caso práctico a los participantes al inicio del curso. Para trabajar en su resolución se crearán equipos multidisciplinares y a ser posible multisectoriales. El trabajo seguirá la metodología de la resolución del caso: los

Tendencias de Inversión en IA: por qué y para qué se han invertido $3 Bn de Venture Capital en los últimos 4 años Este módulo proporcionará una visión concisa sobre el estado

asistentes desarrollarán un Chatbot con la Plataforma IBM WATSON que facilitará un proceso de inscripción. Explorarán metodologías para la ejecución de técnicas de entrenamiento sobre una plataforma real, que permitirá a los alumnos entender cuáles son los retos, las dificultades y las buenas prácticas.

del arte de la Inteligencia Artificial y sus últimas tendencias

Los alumnos, por grupos, desarrollarán un sistema completo

desde el punto de vista del venture capital. Se analizara el

autónomo, equivalente a uno productivo, mediante:

landscape the startups y compañías más prometedoras en el sector en el contexto de los últimos avances tecnológicos

• Creación sencilla de elementos cognitivos para integrar en aplicaciones

en este área. • Ramon Llul: el creador de la logica computacional y base de la IA • Enablers y tendencias tecnológicas en IA: big data, machine learning y evolucion de interfaces/dispositivos • Neural Networks y Deep learning: ultimos logros y avances • Landscape Venture Capital en AI: principales VCs e inversiones 2015-2016 • Landscape Startups de AI: los siguientes unicornios

• Desarrollo y despliegue rápido de bots inteligente • Captura de intenciones y gestión de los contextos de los clientes en las conversaciones • Métricas del sentimiento del cliente en tiempo real La evaluación constará de una parte objetiva (grado de acierto en situaciones reales) y una exposición, en la jornada presencial, en la que demostrarán el entendimiento del problema y solución. La exposición de los trabajos de los grupos que tendrá lugar el día de la jornada presencial se llevará a cabo a través

• The leading edge: disruptive research en Machine Learning y AI

del nombrimento de un portavoz que en un tiempo limitado

• Trusting AI machines: Explainable Artificial Intelligence

Esta sesión, tendrá lugar en el auditorio de Proeduca en

• How to get started with Machine Learning if you are not a data scientist: a practical guide ED FERNÁNDEZ Partner & Cofounder NAISS

inteligencia artificial

expondrá y defenderá la resolución del caso.

Madrid. Quienes no puedan asistir de manera presencial, podrán hacerlo por streaming. Instructor del Módulo Práctico Alejandro Delgado Sánchez Enterprise Business Unit Technical Leader (CTO) IBM

17

NETWORKING SESSION

Sesión presencial Mesas Redondas Sesión de Mañana

El reto de la formación en IA y las oportunidades en el mercado laboral

El factor humano de la sabiduría digital. El reto ético • Cómo garantizar que la IA sea segura, controlable y predecible mientras se va haciendo más y más inte-

• La necesidad de la creación de nuevos grados que com-

ligente

binen la ciencia con las humanidades. ¿Comenzaremos a ver grados que combinen asignaturas como física con historia de la poesía? ¿Está preparada la Universidad

• Cómo se regularán estas nuevas tecnologías que están despegando

para cubrir la brecha de formación sobre IA que las empresas van a comenzar a necesitar?

• Cuáles son los límites morales de la IA

• Cuál será la demanda del mercado de profesionales

• Cómo acompañar el discurso de análisis de datos en

preparados para la IA? ¿Qué perfil es el que se va a

IA con un discurso ético sobre dónde tiene sentido y

solicitar? ¿Hay oferta de profesionales en el mercado?

dónde no lo tiene

Rubén González Crespo

José Luis Calvo Salanova

Director- Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología

Experto en Innovación, Tecnología, Estrategia

UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE LA RIOJA (UNIR)

Borja Adsuara

Editor in Chief

Profesor, Abogado y Consultor, Experto en Derecho y

INTERNATIONAL JOURNAL OF INTERACTIVE MULTIMEDIA

Estrategia Digital

AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE Alejandro Arroyo Mir Manuel Rodríguez López

Director de Transformación

Director de Consultoría Tecnológica

GRUPO SANTANDER

ATMIRA Juan Pavón Mestras Catedrático de Ingeniería del Software e Inteligencia

Sesión de Tarde

Artificial

Resolución del Módulo Práctico

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID Enrique Herrera-Viedma Catedrático de Ciencias de la Computación e IA. Vicerrector de Investigación y Transferencia UNIVERSIDAD DE GRANADA

Alejandro Delgado Sánchez Enterprise Business Unit Technical Leader (CTO) IBM

Taller Colaborativo Reconociendo el Valor: cómo identificar oportunidades de uso para nuestro negocio El Director del Taller presentará un reto de negocio o tecno-

Otros Programas Avanzados que pueden ser de tu interés: • Big Data for Business • Corporate Compliance • Finanzas para no financieros

lógico y los asistentes deberán darle una solución aplicando

Otros programas de interés de la Escuela de

alguna de las técnicas explicadas en el curso, en modo cola-

Ingeniería:

borativo (por equipos multidisciplinares con la metodología Design Thinking). Tras este trabajo colaborativo, cada equipo presentará su conclusión, debatirá sobre ella y, finalmente,

• Máster universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data

se votará la mejor resuelta. • Máster Universitario en Seguridad InforSe trabajará con un espíritu de libre creación que hará del Taller una experiencia 100% dinámica. El Director dinamizará la sesión, elegirá o propondrá los temas y hará mentoring consistente en: proponer ideas a cada

mática • Máster en DevOps, Cloud Computing y Automatización de Producción de Software • Máster en Project Management (PMP®)

equipo, dar pistas, explicar si es posible o si no, resolver dudas, e incluso aportar experiencia y lado crítico / generar dudas y debate o proponer alternativas.

• Curso de Preparación para la Certificación PMP ®

El Taller permitirá a los asistentes aterrizar todo lo aprendido en el curso. Eduardo Fernández G. Managing Director. Head of APIs Center of Excellence &

CONSULTA CON TU ASESOR LOS

Innovation Labs

DESCUENTOS POR INSCRIPCIÓN A

ISBAN - GRUPO SANTANDER

VARIOS PROGRAMAS Tlf.: 941 209 743

Fin de la Jornada Presencial y Clausura del Curso

Mail: [email protected]

Delegación Madrid C/ Almansa, 101 28040 Madrid España +34 915 674 391

Delegación México Av. Extremadura, 8. Col Insurgentes Mixcoac. Del.Benito Juárez 03920, México D.F. +52 55 63951017

Delegación Colombia Carrera 21 # 102-46 Bogotá, Bogotá, D.C. Colombia +317 574 2631 +310 666 5574