Con tantas empresas buscando implementar proyectos de inteligencia artificial, muchas veces se pasa por alto que solo el 20% de los proyectos logran concretarse exitosamente.

En este episodio hablaremos sobre qué tan lejos está ese 20% de otros proyectos tecnológicos, como también qué significa que un proyecto fracase, cuáles son los factores más importantes a considerar a la hora de planear un proyecto y cómo tener las mayores probabilidades de éxito en tu empresa.

Acompaña a Nolan y Sebastián en esta conversación.

Links:

Barack Obama: Intro to Deep Learning: https://www.youtube.com/watch?v=l82PxsKHxYc

The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html

(00:00) – Introducción

(00:57) – Inicio

(02:28) – Variables principales a la hora de implementar

(06:22) – ¿Qué se considera como "fallar"?

(09:15) – ¿Por qué "fallan"?

(12:47) – Otras variables relevantes

(15:42) – ¿Qué tan importante es capacitar?

(17:21) – Importancia de procesos definidos

(19:01) – ¿Cuánto debe abarcar un proyecto?

(21:21) – ¿Qué otras cosas afectan el "fallo"?

(31:23) – ¿Cuál es el nivel de involucramiento óptimo?

(37:59) – ¿Cuál es el tamaño óptimo del proyecto?

(44:09) – Traer personas externas

(48:49) – Cierre

Con proyectos de Inteligencia Artificial siendo cada vez más importantes, es fundamental aprender de personas que ya los han implementado.

En este capítulo, traemos por primera vez a un invitado de vuelta: Orlando Rondanelli, Manager de un equipo de ingeniería en Cencosud.

Orlando regresa para contarnos sobre la implementación de un nuevo proyecto de Inteligencia Artificial para la cadena de tiendas de mejora del hogar, Easy.

También, nos habla sobre cómo comenzó todo, los problemas que enfrentaron y las ventajas que tuvieron al implementar este proyecto en comparación con implementaciones anteriores. Además, comparte consejos para las empresas que deseen hacer lo mismo.

Acompaña a Sebastián y Orlando en esta conversación.

(00:00) – Intro

(00:53) – Inicio

(02:46) – Implementar desde 0

(05:53) – ¿Qué es la concurrencia?

(10:14) – ¿Qué opciones tenían para afrontarlo?

(14:19) – ¿Cómo convergieron a esa solución?

(18:17) – ¿Cómo evolucionó el proyecto?

(20:30) – Primeras impresiones

(22:11) – ¿Qué pasó en ese tiempo?

(26:19) – ¿Qué es OWASP LLM?

(32:22) – Pasadas las validaciones, ¿qué viene?

(33:32) – ¿Cómo se reparan esos problemas?

(38:26) – ¿Cómo es una conversación normal con un LLM?

(39:27) – ¿Qué dificultades encontraron al llevarlo a tienda física?

(41:49) – ¿Cómo fue el momento del lanzamiento?

(45:33) – ¿Tuvieron que cambiar algo?

(46:33) – ¿Cómo fue la parte técnica?

(49:37) – ¿Servicios existentes o desarrollo interno?

(50:29) – ¿Cómo manejan productos nuevos?

(51:53) – ¿Algo valioso para compartir del stack técnico?

(54:06) – ¿Cómo planean elegir qué mejoras priorizar?

(57:33) – ¿Algo que no hayamos preguntado?

(58:35) – Cierre

En el boom de ChatGPT y la inteligencia artificial, el data scientist se ha convertido en una pieza clave, pero... ¿qué hace realmente un cientista de datos?

En este episodio, Sebastián y Nolan exploran el mundo del data science: desde sus funciones, los retos que enfrentan y las habilidades que necesitan, hasta cómo lideran proyectos de inteligencia artificial y la importancia de su relación con la alta gerencia.

Si alguna vez te has preguntado qué hay detrás de los datos que impulsan la tecnología de hoy, ¡este capítulo es para ti! Prepárate para una conversación llena de insights y consejos.

Descubre más en https://www.evoacademy.cl/

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(00:00) – Intro

(00:39) – Inicio

(01:00) – ¿Cómo comienza un proyecto de Data Science?

(03:24) – Reducir costos vs. aumentar ingresos

(07:36) – Definí el problema, ¿ahora qué?

(14:36) – La importancia de la calidad de los datos

(16:39) – Límite de permisos

(24:29) – Explicabilidad vs. precisión

(34:48) – El modelo está listo, ¿ahora qué?

(43:13) – ¿Qué otros problemas enfrenta el Data Scientist?

(46:24) – Balanceo de datos

(55:17) – Fase de monitoreo

(01:01:15) – Cierre

Buscar trabajo es un trabajo tedioso, y que la gente suele posponer constantemente si es que no tienen necesidad de un cambio.

A través de su sitio web, los usuarios pueden buscar y postular a diversas ofertas de trabajo en múltiples sectores y niveles de experiencia.

En este capítulo hablaremos con Rodrigo Gorostiza, Gerente de Marketing de Trabajando.com, donde nos hablará sobre los proyectos que han realizado con Inteligencia Artificial, las necesidades que buscaban satisfacer, como fue este camino para llegar a donde están y que se viene para más adelante.

Acompaña a Sebastián Cisterna en esta conversación.

https://evoacademy.cl/cursos-corporativos/

https://www.youtube.com/watch?v=oJsbx2Ubs7E

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(00:00) – Intro

(00:41) – Inicio

(00:52) – ¿Qué es Trabajando.com?

(05:16) – ¿Cómo manejan esa gran cantidad de datos?

(07:04) – ¿Qué problema buscaban resolver con IA?

(12:49) – Instituto Milenio: Fundamentos de los Datos

(17:11) – ¿Cómo fue el proceso de ir a producción?

(23:36) – Consejos para un currículum

(27:23) – ¿Cómo entrenaron el modelo?

(29:51) – ¿Cómo llegan estas asociaciones?

(32:39) – ¿Ha cambiado el modelo en el último tiempo?

(34:01) – ¿Qué es lo que permite sacar un proyecto en 3 meses?

(36:40) – Consejo para buscar trabajo

(39:51) – ¿Qué es una hoja de ruta?

(42:09) – El problema de enseñar a ser un empleado

(49:15) – Impacto de la IA en el futuro del trabajo

(56:33) – Cierre

En los últimos años, la inteligencia artificial ha protagonizado una de las revoluciones tecnológicas más significativas de nuestra era.

Desde avances en procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora hasta la adopción masiva de herramientas como asistentes virtuales y plataformas de automatización empresarial, la IA ha capturado la imaginación del público, las inversiones de las empresas y las primeras planas de los medios.

Sin embargo, conforme se disipa la novedad inicial, empiezan a surgir preguntas importantes: ¿Estamos viendo una desaceleración en el desarrollo y adopción de la IA? ¿Se está desinflando el entusiasmo en torno a esta tecnología?

Este debate no es nuevo en el mundo tecnológico. A lo largo de la historia, otras innovaciones han pasado por ciclos de sobreexpectación, desilusión y estabilización.

En el caso de la IA, señales como la fatiga de algunos usuarios ante la falta de resultados tangibles, el exceso de promesas incumplidas y la saturación del mercado con productos similares parecen apuntar hacia un periodo de ajuste.

Sin embargo, más allá del ruido mediático y las percepciones de una "burbuja", es crucial examinar si la IA sigue cumpliendo su potencial o si estamos entrando en una fase de estabilidad.

En este contexto, exploraremos si la IA realmente se está desinflando o si simplemente está adaptándose a una expectativa más realista.

¿Es el fin de una moda o el comienzo de una nueva etapa?Acompaña a Ignacio y Sebastián en esta conversación

(00:53) – Inicio

(01:23) – Curva del Hype

(04:45) – Limitaciones por hardware

(09:28) – Infraestructura para entrenar modelos

(13:10) – El impacto de los LLM en las altas expectativas de la IA

(17:23) – ¿Son los LLM el futuro de la IA?

(22:17) – Impacto comercial de la IA

(28:32) – ¿Puede la IA generar el dinero que cuesta?

(32:06) – Alta tasa de fallos en proyectos de IA

(37:01) – Importancia de entender cómo funciona la IA

(41:20) – ¿Todos los trabajos se benefician de la IA?

(45:28) – Cierre

Anthropic ha lanzado recientemente una actualización de su modelo de lenguaje, Claude 3.5 Sonnet, que incorpora la capacidad de "usar el computador como un humano" mediante RPA.

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(00:31) – Inicio

(03:21) – ¿Qué es un RPA?

(08:57) – Captcha

(11:52) – Lo malo de RPA, muy lento

(14:06) – Lo malo de RPA, muy específico

(16:28) – Lo malo de RPA, alucina

(21:24) – Lo malo de RPA, difícil de instalar

(24:30) – ¿Por qué usar RPA con LLMs?

(29:23) – Usos de RPA hasta la fecha

(34:25) – Buscador web de ChatGPT

(39:20) – ¿Para qué sirve el nuevo buscador?

(44:41) – Cierre

En este episodio de "Inteligencia Artificial para los Negocios", Sebastián Cisterna conversa con José Manuel Peña, manager y desarrollador de inteligencia artificial en Fintual, sobre cómo esta fintech utiliza agentes de inteligencia artificial para mejorar la personalización de servicios financieros.

Descubre cómo Fintual democratiza el acceso a inversiones de calidad mediante el uso de tecnología avanzada, y cómo los agentes permiten a los usuarios gestionar sus inversiones de manera más eficiente y personalizada.

Además, José Manuel comparte cómo la IA se ha integrado en la cultura de atención al cliente de Fintual, manteniendo altos niveles de satisfacción. También se discuten los planes futuros para mejorar la experiencia del usuario y la aplicación de la IA en la asesoría financiera. No te pierdas este interesante episodio que explora el impacto de la inteligencia artificial en el sector financiero.

Para más detalles sobre cómo adoptar la inteligencia artificial en tu empresa, visita https://evoacademy.cl/cursos-corporativos.

Contacto de José Manuel Peña: https://www.linkedin.com/in/jose-manuel-pena/

Charla Fintual https://www.youtube.com/watch?v=u2RqIiHCJyo

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#IA #Fintual #fintech

(00:00) - Introducción a los agentes y a la conversación con José Manuel Peña

(00:52) - Descripción y misión de Fintual

(02:31) - Experiencia del usuario en Fintual

(03:48) - Cómo Fintual utiliza inteligencia artificial

(06:12) - Chatbot de soporte y la implementación de IA en el servicio al cliente

(07:22) - Publicidad de cursos de EvoAcademy sobre inteligencia artificial

(09:11) - Detalles sobre la implementación de agentes con inteligencia artificial

(19:08) - Integración de humanos en el sistema de atención al cliente y evaluación del chatbot

(26:09) - Preguntas frecuentes y evaluación de la efectividad de los agentes

(35:00) - Impacto de la inteligencia artificial en la cultura de Fintual y su futuro

(38:59) - Evolución futura de la inteligencia artificial en Fintual

(45:30) - Utilización de inteligencia artificial para la optimización de portafolios

(46:49) - Cierre

La Inteligencia Artificial es peligrosa, pero no por las razones que crees.

En este episodio del podcast "Inteligencia Artificial para los Negocios", Nolan Gaete e Ignacio Alarcón exploran los temores y desafíos que presenta la inteligencia artificial generativa, especialmente en términos de suplantación de identidad y desinformación. 

Descubre cómo estas tecnologías pueden ser utilizadas para engañar a las personas y las empresas, a través de deepfakes y estafas. También se discuten las medidas que tanto individuos como empresas pueden tomar para protegerse, y cómo las compañías tecnológicas están abordando estos problemas. 

Aprende sobre la importancia de ser escéptico ante la información en Internet y considera los consejos prácticos para evitar caer en trampas. Además, se habla sobre el uso ético de la IA en entornos corporativos y las mejores prácticas para prevenir filtraciones de información.

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En este episodio de Inteligencia Artificial para los Negocios, Sebastián Cisterna e Ignacio Alarcón profundizan en el último modelo desarrollado por OpenAI, conocido como 'o1', y analizan lo que se ha observado en el primer mes desde su lanzamiento.

Durante la conversación, Ignacio y Sebastián exploran los usos más comunes que ha tenido este modelo, centrándose principalmente en su aplicación en empresas y entornos de negocio. Además, abordan las perspectivas futuras de esta tecnología y destacan la importancia del continuo desarrollo de modelos avanzados de inteligencia artificial en la evolución y eficiencia del mundo empresarial. Con un enfoque claro y práctico, este episodio busca proporcionar una visión integral del impacto de 'o1' en el sector y lo que podemos esperar en términos de innovación y adaptabilidad.

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En este episodio de "Inteligencia Artificial para los Negocios", Nolan Gaete e Ignacio Alarcón, exploran el fascinante mundo de la generación de imágenes con inteligencia artificial, centrándose en la herramienta Midjourney.

Ignacio detalla las características que hacen de Midjourney una de las mejores opciones, mostrando ejemplos y customizaciones útiles para entornos laborales.

La conversación abarca desde las diferencias técnicas entre Midjourney y otras herramientas como Stable Diffusion y DALL-E, hasta el uso de parámetros y comandos para personalizar imágenes.

Ignacio y Nolan también exploran cómo Midjourney está facilitando la comunicación entre áreas creativas y no creativas dentro de las empresas, mejorando la eficiencia en la creación de prototipos visuales.

Además, analizan el impacto de la IA en la generación de videos para marketing y discuten las implicaciones legales y de costos de utilizar estas herramientas en un entorno corporativo.

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#IA #Midjourney #Imagenes

(00:00) – Introducción a la inteligencia artificial generativa de imágenes

(00:39) – Herramientas para la generación de imágenes: Midjourney

(02:14) – Diferencias técnicas entre herramientas

(03:01) – Uso de Midjourney en Discord

(03:38) – Comandos y parámetros para personalizar imágenes en Midjourney

(04:40) – Ajustes de parámetros para generación de imágenes

(05:33) – Trabajo iterativo y repetición de prompts

(06:33) – Comando de combinación de imágenes (Blend) y otros parámetros

(09:33) – Uso de multiprompts y resultados

(11:05) – Presentación de imágenes generadas por diferentes herramientas

(21:08) – Análisis de diferencias en estilos de generación de imágenes

(27:18) – Exploración de herramientas de Midjourney: página web y Discord

(37:00) – Uso de inpainting para modificar imágenes

(39:48) – Comando Describe en Midjourney y pruebas de precisión

(44:47) – Revisión de costos y planes de suscripción de Midjourney

(47:00) – Derechos de uso y políticas de licencia

(50:27) – Uso corporativo de generación de imágenes

(51:59) – Ejemplos de aplicaciones corporativas en marketing y comunicación

(55:25) – Usos creativos de Midjourney para fomentar la colaboración

(58:51) – Cierre y agradecimientos