El impacto y oportunidad de Inteligencia Artificial para los operadores

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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece la capacidad de transformar a la sociedad en la escala de las revoluciones industriales, técnicas y digitales que le precedieron. Las máquinas que pueden sentir, razonar y actuar ofrecerán soluciones en una gran variedad de campos, incluyendo ciencia, finanzas, medicina y educación, aumentando los límites de la capacidad humana. Alimentado por una avalancha de datos, AI está en el centro de gran parte de la innovación técnica actual y, en consecuencia, está emergiendo un ecosistema de empresas enfocadas en la IA, que comprende tanto empresas establecidas como nuevas empresas y que atrae miles de millones de dólares en capital de riesgo año a año.

Los operadores y el ecosistema móvil tienen sin duda un espacio que ocupar en esta revolución. La IA implica, en el contexto de las telecomunicaciones móviles, identificar las técnicas que se utilicen para gestión de las mismas redes, con los consecuentes incrementos de eficiencia. Pero también, de cara a los clientes, implementar soluciones para usuarios de redes móviles, identificando los proveedores con quienes asociarse para satisfacer en conjunto las nacientes necesidades.

En esta sesión hacemos un reconocimiento de la situación actual y aportamos una visión sobre la oportunidad para nuestra industria.

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gsmaOK
Alexis Arancibia
Alexis se unió a la GSMA en julio de 2005 y es responsable de entregar la Visión Estratégica de la Industria Móvil en la región, de acuerdo con la hoja de ruta de la GSMA, contribuyendo en las definiciones sustentables para el futuro del negocio. También colabora en consensuar posiciones sobre asuntos fundamentales. Entre sus responsabilidades están la coordinación de las actividades del Grupo de Acuerdos Mayoristas y Soluciones en Latam (WASL – Wholesale Agreements and Solutions Latin America) y del Foro de Estrategia e innovación (LSIF - Latin America Strategy & Innovation Forum). Con más de 15 años de experiencia en el sector de las telecomunicaciones, antes de incorporarse a la GSMA, Alexis construyó una amplia experiencia en gestión de negocios, proyectos y desarrollo de productos en empresas multinacionales como Ericsson y BellSouth. Alexis es licenciado en Ingeniería Electrónica y tiene un MBA de la Universidad de Chile. Además de su español nativo, habla inglés fluido, y un efectivo portugués e italiano.

9 Comentarios

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    Hola Alexis, que formaciones recomandarias para estudiantes y profesionales para poder esperar trabajar en el dominio de la inteligencia artificial? De hecho, hay ejemplo de puestos “tipicos” para la inteligencia artificial?

    • Alexis Arancibia

      Mauro, un punto de partida importante para adentrarse en inteligencia artificial es Machine Learning. Recomendaría instruirse en eso desde lo básico. Hay muchos cursos y tutoriales incluso gratuitos online al respecto. Después se puede seguir con Deep Learning y de ahí pasar a otras cosas como Computer Vision, etc.

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    muy bueno

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    La presentación me ha parecido correcta para ilustrar a la audiencia que no tenía un conocimiento previo de la corriente AI, pero en mi caso he echado de menos una mayor profundidad en la aplicación práctica para el sector. Solo los últimos 4 minutos de 50 en total se han dedicado al sector y de manera muy genérica. ¿Dispone de ejemplos aplicados que puedan mejorar nuestra visión de la AI en el sector?

    • Alexis Arancibia

      Guillermo, gracias por tus comentarios. Estamos justo en estos días en la GSMA madurando y colectando ejemplos aplicados a nuestra industria. Recomendaría asistir al próximo evento de GSMA en Latinoamérica. Se trata del Mobile 360 Latam a realizarse en Buenos Aires el próximo 4-6 de diciembre. Ahí habrá algunas sesiones donde se tratará el tema de Inteligencia Artificial. Pueden en nuestra página ver detalles de las actividades y contenidos. Es aquí: http://www.gsma.com/latinamerica. Si tienen restricciones presupuestarias para comprar un pase indíquenme y les procuro conseguir un pase gratuito.

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    Puede convivir el Machine Learning con el Deep Learning en Un mismo producto?

    • Alexis Arancibia

      Hola Luis. Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning, donde el DL utiliza diferentes técnicas y redes neuronales. Sin duda ambos pueden convivir en un mismo producto. De hecho, a menudo se aplica una mezcla de ambos para resolver problemas.

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    Y cuál es el reto fuerte para las TMT’s respecto al uso de AI? Sobre todo en México…

    • Alexis Arancibia

      Hola Lilia. En una lámina hacia el final de la presentación se señala justamente los retos clave: Conjunto de habilidades/ talento para IA; Infraestructura; Estrategia de Datos; Casos de uso y de negocios; Desafíos organizacionales; Requerimiento de Privacidad. Todos estos son aplicables para responder tu pregunta. El primero, sin embargo, es particularmente urgente en México y en toda Latinoamérica. Las instituciones (Gobiernos, Universidades) tendrían que ser más agresivas para establecer planes de formación de talento si no queremos quedar muy atrás de los países que llevan la delantera en IA.

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