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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
DATA- P O P A L L I A N C E
M IC R OS O F T
UNIR
UGR
IBM
F E R R OV I A L
N A I SS
I S B A N -S A N TA N D E R G R O U P
MAPFRE
MINUBE
VO DA F O N E
CAIXABANK
SNGULAR
V E RT I
F I N TO N IC
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
UCM
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
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
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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
Head of Technology Innovation Center
Director
MAPFRE
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
Head of Technology Innovation Center
UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE LA RIOJA (UNIR)
MAPFRE
Editor in Chief
Borja Adsuara
INTERNATIONAL JOURNAL OF INTERACTIVE MULTIMEDIA
Profesor, Abogado y Consultor, Experto en Derecho y
AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Estrategia Digital
Manuel Rodríguez López
Alejandro Arroyo Mir
Director de Consultoría Tecnológica
Director de Transformación
ATMIRA
GRUPO SANTANDER
Juan Pavón Mestras
Catedrático de Ingeniería del Software e Inteligencia
Artificial
Sesión de Tarde
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
Resolución del Módulo Práctico
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