Webinar Gratuito: No todo lo que brilla es IA

Bienvenida y Presentación

• Muy buenos días a todos. Bienvenidos al segundo webinar de Coparmex, zona Metropolitana de León.

• Los webinars anteriores están disponibles en YouTube para revisitar.

• Se invita a registrarse en la semana laboral 2025, con conferencias gratuitas sobre temas laborales.

Tema del Webinar: Inteligencia Artificial

• Hoy se hablará sobre "No todo lo que brilla es inteligencia artificial" con Juan José Varón de Cloud Genia.

• Se abordará qué es la IA y su aplicación práctica en el día a día.

• La charla incluirá mitos y verdades sobre la inteligencia artificial.

Definición y Contexto de la IA

• Cloud Genia trabaja en soluciones financieras, comercio exterior e inteligencia artificial.

• Se explorarán los usos cotidianos de la IA y su definición como ciencia del comportamiento inteligente.

• La IA ha evolucionado desde ser una capacidad computacional hasta involucrar perfiles académicos.

Test de Turing y Evaluación de IA

• El Test de Turing evalúa si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente similar al humano.

• Si un evaluador no puede distinguir entre respuestas humanas y de máquina, se considera que pasa el test.

• Este test ha influido en el desarrollo e innovación dentro del campo de la inteligencia artificial.

Subcampos de la Inteligencia Artificial

• Se mencionarán subcampos como machine learning, redes neuronales artificiales y robótica.

Introducción a los Sistemas Expertos y Machine Learning

• Se discuten sistemas expertos, lógica y procesamiento de lenguaje natural.

• El aprendizaje automático permite a las máquinas aprender sin programación previa.

• El entrenamiento se asemeja al aprendizaje humano, basado en ejemplos repetitivos.

Tipos de Aprendizaje Automático

• Aprendizaje supervisado: implica guía durante el proceso de aprendizaje.

• Aprendizaje no supervisado: se basa en la autoeducación mediante ejemplos y referencias.

• Aprendizaje por refuerzo: se premia o corrige el comportamiento para mejorar el aprendizaje.

Aplicaciones del Machine Learning

• La supervisión es crucial para que las herramientas comprendan mejor al usuario.

• Ejemplo práctico: Google Photos utiliza machine learning para identificar rostros similares.

• En marketing, se personalizan anuncios basados en búsquedas previas del usuario.

Impacto del Algoritmo en la Publicidad

• Los algoritmos crean perfiles sociales y demográficos a partir de datos anónimos.

• La publicidad se adapta según intereses recientes, como buscar velas o viajes.

• Plataformas como Netflix utilizan machine learning para calificar contenido relevante.

Procesamiento de Lenguaje Natural

• Permite a las máquinas entender el lenguaje humano mediante análisis semántico.

• Considera regionalismos y contextos culturales en la interpretación del lenguaje.

• Ejemplos locales muestran cómo varía el significado de palabras entre regiones.

¿Cómo se representa el conocimiento en IA?

• La representación del conocimiento permite a las computadoras entender y actuar sobre información del mundo real.

• Ejemplos de imágenes ayudan a la IA a razonar y clasificar objetos mediante descripciones específicas.

• La inteligencia artificial comprende el conocimiento humano para mejorar su razonamiento.

Sistemas Expertos en Inteligencia Artificial

• Los sistemas expertos emulan el razonamiento humano, actualizándose desde los años 80 y 90.

• Estos sistemas ahora son más accesibles, como Wikipedia, y aplican conocimientos en diversas áreas.

• Se utilizan en asistentes personales y chatbots para ofrecer información específica.

Robótica e Integración de Disciplinas

• La robótica combina ingeniería mecánica, electrónica y ciencias de la computación para crear robots.

• No todos los robots tienen apariencia humana; muchos están diseñados para automatizar tareas industriales.

Inteligencia Artificial Generativa

• Este subcampo crea imitaciones perfectas basadas en patrones existentes, no genera contenido original.

• Utiliza combinaciones de datos previos para realizar tareas creativas rápidamente, ahorrando tiempo.

Eficiencia con IA Generativa

• Reduce significativamente el tiempo necesario para tareas creativas comparado con métodos tradicionales.

• Permite que personal se enfoque en funciones más importantes al automatizar tareas repetitivas.

Inteligencia Artificial Explicable

• Facilita la comprensión de resultados generados por algoritmos de machine learning por parte de usuarios humanos.

• Aumenta la confianza del usuario al interactuar con recomendaciones personalizadas basadas en datos previos.

La Ética en la Inteligencia Artificial

• La inteligencia artificial explicable no debe ser vista como una amenaza, sino como una herramienta que requiere criterio humano.

• La ética ayuda a entender la conducta humana y es crucial para evaluar la IA generativa.

• Los desarrolladores deben garantizar transparencia y justicia en el uso de datos para evitar sesgos.

Aplicaciones Cotidianas de la IA

• La IA está presente en plataformas de streaming, GPS, smartphones y chatbots.

• Los GPS aprenden del comportamiento del usuario para ofrecer rutas más personalizadas.

• Spotify utiliza algoritmos para recomendar música basada en preferencias pasadas.

Mitos sobre la Inteligencia Artificial

• Se cree erróneamente que la IA es imparcial; los sesgos pueden heredarse de los datos utilizados.

• Una mayor cantidad de información no siempre garantiza decisiones confiables si no se supervisa adecuadamente.

• La IA no reemplazará todos los trabajos humanos, sino que creará nuevas oportunidades.

Evolución Tecnológica y Oportunidades Laborales

• La tecnología evoluciona; quienes se adaptan prosperan mientras otros quedan atrás.

• Aunque existen herramientas automatizadas, aún hay limitaciones que generan frustración en los usuarios.

• Comprender las capacidades de la IA es esencial para su implementación efectiva en empresas.

Historia y Costos de la Inteligencia Artificial

• El concepto de inteligencia artificial comenzó a desarrollarse en los años 50 con Turing y otros pioneros.

• La relación entre tecnología e individuo es mutua; la IA genera conocimiento sin sustituir al ser humano.

• Invertir recursos es necesario para adoptar nuevas tecnologías; el costo disminuirá con más participantes.

Importancia de la Inversión en Herramientas de IA

• Comprar herramientas baratas puede resultar en respuestas limitadas y no satisfactorias.

• Las diferentes IA tienen propósitos variados; es crucial elegir la adecuada según las necesidades específicas.

• Un solo modelo de IA no puede cubrir todas las funciones requeridas; se necesita evaluar qué se desea lograr.

Riesgos Asociados con la Inteligencia Artificial

• Existen riesgos inherentes en cualquier negocio, incluyendo el uso de IA, que deben ser considerados.

• La protección de datos personales es un riesgo común al usar IA generativa; hay que tener cuidado con la información sensible.

• La creación de contenido falso (fake news) puede llevar a desinformación masiva y afectar la confianza del usuario.

Educación y Conciencia sobre IA

• Es fundamental educar a los usuarios finales sobre los beneficios y riesgos de la inteligencia artificial.

• Se debe evangelizar sobre el uso adecuado de herramientas de IA para maximizar su efectividad.

• Capacitación y consultorías son esenciales para entender cómo trabajar correctamente con estas tecnologías.

Desafíos en el Manejo de Datos

• Los datos pueden presentar complicaciones, como sesgos que llevan a decisiones erróneas si no se analizan adecuadamente.

• Es importante considerar todos los datos disponibles para evitar sesgos en la toma de decisiones empresariales.

• Los tipos complejos de datos requieren procesos específicos para su curación antes de ser utilizados por la IA.

Necesidad de Estructuración y Validación

• Los datos desorganizados dificultan obtener información útil; es necesario estructurarlos adecuadamente.

• La curación previa es esencial para alimentar correctamente a la inteligencia artificial con información relevante.

• La falta de transparencia en algoritmos puede generar inseguridad respecto a los resultados obtenidos.

¿Cómo afecta la dependencia económica a la IA?

• La dependencia económica puede generar confusión en las indicaciones que se dan a la IA, resultando en respuestas inadecuadas.

• El control corporativo de la información puede causar sesgos y falta de claridad en los datos proporcionados.

• Se presentará un video para explicar mejor el manejo y administración de los datos.

Uso responsable de los datos

• Los datos son fundamentales y deben ser administrados adecuadamente para evitar problemas.

• Casos de uso incluyen generación de contenido, desarrollo de software, atención al cliente y diseño de productos.

• Es crucial proteger la privacidad, mitigar sesgos y mantener supervisión humana en el uso de IA.

Implementación tecnológica en empresas

• Capacitar al personal y actualizar procesos es esencial para adaptarse a nuevas tecnologías.

• Las empresas que no evolucionan corren el riesgo de desaparecer ante cambios del mercado.

• Fomentar una cultura de innovación basada en tecnología es clave para el crecimiento empresarial.

Pasos para comenzar con cambios tecnológicos

• Identificar áreas específicas donde implementar cambios tecnológicos es fundamental.

• Realizar pruebas de concepto permite evaluar herramientas antes de su implementación total.

• Medir resultados ayuda a decidir si desarrollar un plan a largo plazo basado en tecnología.

Tipos de inteligencia artificial disponibles

• Existen dos tipos: IA generativa genérica y versiones pagadas que ofrecen mayor capacidad.

• La versión gratuita utiliza datos masivos, mientras que la versión paga mejora procesamiento y prioridad.

• La diferencia entre modelos comerciales radica en su capacidad para manejar secuencias y datos personalizados.

Seguridad en el manejo de datos

• Los modelos pueden entrenarse con datos seguros definidos por el usuario dentro de redes privadas.

• Personalizar quién tiene acceso a los datos es crucial para mantener la seguridad.

¿Cómo mejorar el análisis de datos en tu empresa?

Importancia de la información

• Cuanta más información tengas, mejor será el rendimiento. El crecimiento puede ser exponencial al manejar grandes volúmenes de datos.

• Herramientas disponibles permiten analizar documentos y registros rápidamente, lo que se traduce en ahorro de tiempo y dinero.

Generación y curación de datos

• Concepto del "lago de datos": centraliza toda la información curada para facilitar su análisis.

• Es esencial tener los datos organizados para obtener respuestas útiles a partir del análisis.

Uso eficiente de los datos

• Registros como llamadas, videovigilancia y transacciones son valiosos; deben ser accesibles y utilizables por todos.

• Analíticas web pueden ofrecer insights sobre el comportamiento del usuario y optimizar procesos internos.

¿Cómo migrar a la nube?

Ventajas de la nube

• Migrar a la nube permite estructurar mejor la información empresarial, facilitando su acceso y uso.

• La nube ofrece seguridad y respaldo ante desastres, garantizando un 99.999% de fiabilidad.

Planificación ante desastres

• Tener un plan DRP es crucial para proteger la información ante eventualidades físicas o virtuales.

Inteligencia artificial en el manejo de datos

Implementación efectiva

• Utilizar herramientas específicas que trabajen con tus propios datos puede generar reportes e insights valiosos.

Errores comunes en facturación

• Los errores tipográficos pueden causar conflictos; contar con buscadores que detecten estos errores previene problemas futuros.

Preguntas y Respuestas sobre Inteligencia Artificial

• Se abre la sesión de preguntas y respuestas tras la exposición de Juanjo.

• Los participantes pueden hacer preguntas a través del chat o levantando la mano.

• Se solicita feedback para mejorar el servicio y conocer otros temas de interés.

Medición del Retorno de Inversión en IA

• Pregunta sobre cómo medir el retorno de inversión en iniciativas no técnicas de IA.

• La optimización de procesos ahorra tiempo y recursos, facilitando tareas con menos personal.

• Comparar costos laborales con el procesamiento puede mostrar un alto porcentaje de ahorro.

Pasos para Usar IA Segura y Efectivamente

• Importancia de consolidar datos para aprovechar al máximo la inteligencia artificial.

• Los datos permiten analizar ventas, tasas de retorno e incidencias en operaciones.

Uso de Agentes Digitales con IA

• Ana Belén sugiere explorar el uso de agentes digitales con inteligencia artificial.

• Se recomienda crear un agente digital que entienda las necesidades del cliente utilizando datos específicos.

Identificación de Subcampos en Inteligencia Artificial

• Pregunta sobre cómo identificar subcampos necesarios para implementar en empresas.

• Enfocarse en machine learning y procesamiento del lenguaje natural es clave para muchas industrias.

Riesgos de Datos Incompletos en Prototipos de IA

• Dependencia exclusiva en datos incompletos puede llevar a decisiones erróneas costosas.

Análisis de Datos y Toma de Decisiones

Importancia del Feedback

• Los datos sesgados pueden llevar a decisiones erróneas, ya que no se comprende el proceso completo detrás de los resultados.

• Es crucial analizar por qué ciertos clientes no responden para identificar áreas de mejora en precio, entrega o calidad.

Casos de Éxito y Digitalización

• Víctor Nicolás pregunta sobre casos de éxito en chatbots para transporte; se menciona la digitalización en su empresa.

• Se discuten herramientas utilizadas en logística y la posibilidad de agendar una sesión para más información.

Herramientas Futuras

• Se anunciará un aplicativo con machine learning e inteligencia artificial el próximo mes, enfocado en la gestión de datos sensibles.

• La herramienta promete ayudar a evitar multas y errores relacionados con facturas y contratos.

Privacidad de Datos

• Se recomienda eliminar datos sensibles al usar modelos comerciales para proteger la confidencialidad.

• En entornos privados, se puede mantener información sin borrarla, asegurando mayor seguridad.

Precauciones Necesarias

• Es importante cuidar la información compartida entre sistemas CRM para evitar riesgos innecesarios.

• La protección adecuada de datos sensibles es esencial para prevenir robos o mal uso.

Comercial y Servicios Ofrecidos

• Se menciona el sitio web claugenia.com y redes sociales como Facebook, Instagram y LinkedIn.

• Ofrecen servicios como chatbots, respaldo de información y desarrollo de sitios web personalizados.

• Son partners de Amazon Web Services y mencionan un próximo webinar sobre la Fórmula 1.

Próximas Conferencias

• Agradecimientos a los participantes y mención de la próxima semana laboral.

• Habrá conferencias sobre recursos humanos con Infonavid y la Secretaría del Trabajo.