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Evolución de la Inteligencia Artificial
hacia una Nueva Era Empresarial
© AIS Aplicaciones de Inteligencia Artificial
Abril 2017
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Contenido
Presentación AIS
Fundamentos
AI: Nuevas Tendencias
Experiencia AIS: Casos Prácticos
Evolución IA
Mensaje Final
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Grupo AIS, Aplicaciones de Inteligencia Artificial
Nuestra Empresa
Especialista
líder
en
consultoría
estratégica, financiera y tecnológica
Atención y apoyo a las necesidades de los
clientes con una base técnica robusta,
ofreciendo soluciones prácticas (a medida)
La innovación es una de las constantes de
AIS. Siempre a la vanguardia en el
desarrollo de soluciones para planificación
estratégica, gestión del riesgo y marketing
30 años de historia, 24 años en México.
Más de 200 clientes en 20 países
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Fundamentos
Introducción y Conceptos
Inteligencia: intus “entre” y legere
“escoger”, es decir, hace referencia a quien
sabe elegir
“Capacidad o facultad de entender, razonar,
saber, aprender y de resolver problemas”
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Introducción y Conceptos
Todas las definiciones de
Inteligencia Artificial (IA)
están relacionadas con la
siguiente idea:
“Desarrollo de métodos y
algoritmos que permitan
comportarse a las
computadoras de modo
inteligente”
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AI: Nuevas Tendencias
¿Dónde? ¿Cómo?
La aceptación de la
importancia de la IA para el
futuro desarrollo de los
negocios es prácticamente
universal
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Tendencia
El incentivo económico como
promotor de los avances
tecnológicos se ha vuelto
parte de la cotidianidad en el
cambiante mundo de los
Negocios y las Finanzas
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Experiencia AIS:
Casos Prácticos
Marketing, caso 1
 Danone: lanzamiento del producto lácteo Densia
 Objetivo: conocer el potencial del producto por distritos para
enfocar la actividad Trade
 Situación: producto nuevo sin histórico de ventas; mercado muy
amplio pero el target era muy concreto; recursos limitados y se
requería rapidez
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Solución
 AIS Habits: Herramienta de Big Data (datos demográficos,
socioeconómicos, geolocalización, ingresos, gastos, distribución, etc.)
 Análisis: determinación de mercado objetivo (target), estimación de
potencial de ventas por zona y por PdV, competencia, entre otros,
(machine learning y estadística)
 Acciones: campañas de promoción dirigida y de
distribución en cada categoría de punto de venta
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Resultados
 Retorno: 500%, impulso de ventas de Grupo Danone
 Mercado: distribución de producto con base a
demanda socioeconómica (densidad permanente y
temporal), ubicación estratégica de tiendas
 Beneficios: optimización de gastos de publicidad y de
gastos de distribución, cumplimiento de metas y
posicionamiento de productos
 https://www.alimentasonrisas.es/es/densia
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Marketing, caso 2
 Maestro: tiendas Home Center con fuerte
presencia en Perú especializadas en profesionales
 Objetivo: incrementar las ventas realizadas con la tarjeta de
crédito mediante campaña B2C personalizada para cada cliente
ofreciendo descuentos en el producto más afín
 Situación: venta de la cartera de clientes de la tienda a un nuevo
proveedor de tarjetas de crédito en un mercado muy competitivo y
con alta informalidad
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Solución
 Análisis: tickets de compra, segmentación de clientes, cálculo de la
propensión de compra, estimación de los KPIs Recency Frecuency
Monetary (RFM), estimación del valor cliente (machine learning y
random forest)
 Acciones: campañas de promoción dirigida con ofertas
personalizadas con un doble objetivo, colocación de la nueva tarjeta
de crédito y compra del producto más afín
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Resultados
 Retorno: impulso de la colocación de nuevas tarjetas de crédito e
incremento de las ventas originadas por campaña
 Mercado: identificación de clientes potenciales de mayor interés
mitigando el coste de la campaña para obtener un buen retorno
 Beneficios: Incremento de la cuota de mercado de tarjetas de crédito
y replicabilidad del negocio en otros home center donde opera el
emisor de la tarjeta
 http://www.maestro.com.pe/locales
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Planeación Estratégica, caso 3
 Bonafont: optimización de rutas de repartición de garrafas y Gotta
(dispensador de agua) en Valle de México
 Objetivo: determinación de mercado para dos tipos de producto,
dos tipos de ruta
 Situación: geolocalización clientes de ambos tipos (empresas,
particulares), fuentes de datos públicas (IFE, INEGI, SEPOMEX,
SHF…)
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Solución
 Zonificación socio-económica:
partición de AGEBs según su
nivel socioeconómico.
 Análisis: optimización de rutas
mediante Algoritmos Genéticos
 Acciones: definición de rutas
óptimas y seguras
*AGEB, extensión territorial definida por límites
geoestadísticos (50 manzanas u 11 mil hectáreas)
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Clase Social
D-E
C
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A-B
Resultados
 Retorno: impulso a ingresos y utilidades del cliente, apoyo en la
planeación estratégica
 Mercado: segmentación de mercado, identificación de clientes
potenciales de mayor interés y necesidades
 Beneficios: mitigación de riesgos y por tanto de pérdidas por
eventos adversos (robos, accidentes, etc.), optimización de costos
de reparto
 http://www.bonafont.com.mx/
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Marketing, caso 4
 Bonafont: apertura de 50 nuevos llenaderos en Valle de México
 Objetivo: zonas de alta densidad demográfica y alta demanda,
evitar canibalización
 Situación: ventas actuales Bonafont, fuentes de datos públicas
(IFE, INEGI, SEPOMEX, SHF…)
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Solución
 Zonificación socio-económica: partición de AGEBs* según su nivel
socioeconómico.
 Análisis: un candidato por AGEB, cálculo de ventas potenciales según
nivel socioeconómico y ventas actuales, empleando herramientas de
Big Data y análisis (machine learning y random forest)
 Acciones: apertura estratégica de llenaderos
*AGEB, extensión territorial definida por límites
geoestadísticos (50 manzanas u 11 mil hectáreas)
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Resultados
Clase Social
D-E
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C
A-B
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Resultados
 Retorno: potenciar la rentabilidad con incremento de mercado y
optimización de costos
 Mercado: diversificación geográfica de oferta de productos con
base a características de los clientes y potencial de ventas
 Beneficios: incremento de la cuota de mercado, marketing
estratégico
 http://www.bonafont.com.mx/
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Evolución IA y los Negocios
Conclusiones
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Aplicaciones e Implantaciones (Paradigmas)
 Deep Blue
 Smart Cities
 Avances Médicos
 Entretenimiento
 Seguridad
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Ámbitos de Potencialidad
 Procesos de Toma de Decisión y Planeación
 Sistemas de Soporte (operar y materializar
negocios)
 Incentivar la Productividad Estancada
(eficiencia)
 Sistemas Cognitivos (aprenden)
 Enfoque en el análisis, creatividad, ingenio,
innovación
 Computación Ubicua
 Nuevos Negocios (Fintech, Uber, Airbnb )
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Retos y Próximos Pasos (Evolución)
 Integración de actividades,
humanas con las de las máquinas
(colaboración y aceptación)
 Preparar la próxima generación
(educación y capacitación)
 Regulación impulsada por la IA
(entidades, leyes y normatividad)
 Desarrollar y promover un código
de ética para la IA
 Soporte informático (necesidad)
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Mensaje Final
Beneficios IA
 Poder del dato y la información (mayor conocimiento
del cliente, mercado, productos, ventas, etc.)
 Estrecha relación Negocios e IA (herramienta de planeación
estratégica, toma de decisiones, desarrollo tecnológico)
 Concentrar esfuerzos donde hay potencial (posicionamiento y
marketing estratégico)
 Enfoque de Inversión, No como Gasto (alto retorno en el futuro)
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Reflexiones
 Camarón que se duerme….
Ve a los demás triunfar
 Más vale prevenir....
Que tener que pagar
 El Éxito es como el tren….
Si no te subes, te atropella
 O evolucionas….
O te extingues
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GRACIAS!!!!
Irving Juárez
“Intelligent Decisions ”
Calle Petrarca, 133. oficina 1004,
Col. Polanco – Miguel Hidalgo
11560 Ciudad de México
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(52 55) 5543 6930
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Referencias
Introducción a la Inteligencia Artificial. Aplicaciones
Dr. José Manuel Gutiérrez
Dpto. de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación
Universidad de Cantabria
Expert Systems and Probabilistic Network Models
by E. Castillo, J.M. Gutiérrez y A.S. Hadi.
Artificial Neural Networks
by R. Friedman
Data Structures + algorithms = Evolutionary Computation
by S. Michalewitz
Artificial Intelligence
by P.H. Winston
Referencias

http://expansion.mx/tecnologia/2017/03/22/los-nuevos-trabajadores-necesitan-adaptarse-a-la-llegada-de-aiibm-y-salesforce

https://webadictos.com/2017/03/20/inteligencia-artificial-impacto-los-negocios/

http://tecnologia.elpais.com/tecnologia/2017/03/28/actualidad/1490678439_684905.html

https://eduarea.wordpress.com/2012/09/18/analisis-de-negocio-la-proxima-evolucion-de-la-inteligenciaempresarial/

http://www.unir.net/ingenieria/inteligencia-artificial/549201510838/

https://www.google.com.mx/search?noj=1&q=lo+mas+nuevo+en+inteligencia+artificial&oq=lo+mas+nuevo+e
n+inte&gs_l=serp.1.2.0l2j0i22i30k1l8.2540.8029.0.10872.20.14.0.3.3.0.364.1886.26j1.7.0....0...1c.1.64.serp..10.10.1900.9AjlbnJOcxU

http://elpais.com/tag/inteligencia_artificial/a
Paradigmas de la IA
Nuevos
Paradigmas
Técnicas
Clásicas
Inspiración Biológica
Representación
explícita del
conocimiento
sentencias lógicas,
reglas, grafos,
redes semánticas, etc.
Imitación del
proceso humano de
razonamiento
Inferencia lógica,
búsqueda en grafos
Procesamiento en serie
de la información