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00:00Y seguimos en estas conversaciones del México AI Forum en su edición 2025 y en esta ocasión
00:11está con nosotros Leonardo Dalera, él es Chief Data y Analytics Officer de Clarín de Argentina.
00:16¿Cómo estás Leonardo? Muy bien, muchas gracias. ¿Qué tal la experiencia de venir a compartir
00:21con los medios mexicanos lo que están haciendo en Argentina? Me encanta, todo lo que sea poder
00:26hablar de inteligencia artificial, hablar de las experiencias que tuvimos, aprendizajes
00:31y compartirlo con el resto, son experiencias enriquecedoras en todo sentido.
00:36Leonardo, tú vienes de un trasfondo obviamente de la ciencia de datos y ya estás muy familiarizado
00:41con esto, pero ¿qué concepto tenías de la inteligencia artificial que cambió ya una vez
00:49con esta disrupción de la idea generativa y las cosas que te ha permitido hacer?
00:52Al principio no podíamos creer lo que estaba sucediendo, lo testeamos, lo probamos y lo
01:00fuimos llevando al límite hasta que ganamos la confianza necesaria para utilizarlo en nuestro
01:06día a día, pero al principio era, no puede ser lo que está pasando. Anteriormente hemos
01:11intentado hacer cuestiones que tienen que ver con lo que hoy en día se ve y sentíamos
01:16que nos faltaban años luz para llegar con tecnología y con fierros para poder hacer
01:22ese tipo de cuestiones. Así que cuando apareció fue toda una sorpresa, sin duda.
01:27¿Y cómo sumar este avance? Porque al final, digo, yo creo que todos los medios en noviembre
01:34del 2022 cuando se empezó a hablar de que había un chat que pete que estaba irrumpiendo
01:40ahí en los usuarios, todos nos empezamos a preocupar de cómo usarlo y aprender a usarlo.
01:48¿Cómo ha sido la experiencia de ustedes en este tema de la disposición de las personas
01:52a poder involucrarse en estas tecnologías nuevas?
01:55Bien, hay de todos los frentes, desde personas que abrazan a esto y se potencian con la tecnología
02:01hasta personas que dudan de lo que está de fondo con eso. Pero la capacitación es el mejor amigo
02:09en todo esto para juntar esas partes. Con la capacitación se entiende de qué funciona
02:15la inteligencia artificial, cuáles son sus puntos más flacos, sus puntos más fuertes
02:19y se trabaja en ese conjunto. Entonces, la adopción de este tipo de tecnologías dentro del equipo
02:24siempre logramos hacerla con capacitación, conteniendo los equipos, viendo los resultados
02:29que se pueden lograr con esto y verificando que todo el proceso que se utiliza para poder llegar
02:35al producto final, estemos todos de acuerdo sobre eso, que haya pasado cualquier filtro
02:41y que tengamos el ok de las métricas que en definitiva son las que hablan de cuando un modelo funciona
02:46y de verdad.
02:47Hablabas mucho del factor humano en tu exposición. ¿Qué tan importante es el reentrenamiento del personal
02:54cuando la tecnología no va a ver personal prácticamente afuera o los perfiles que hay son muy pocos
03:01y van a ser muy demandados? ¿Qué tan importante es que las organizaciones estén mirando
03:04a su talento interno para reentrenarlo?
03:06Es sumamente importante. Es sumamente importante porque convengamos que nos vamos entrenando
03:12en la medida que vamos trabajando. Esto es aprendiendo, trabajando, básicamente.
03:16Entonces, en la medida en la que uno se vaya desafiando en las cuestiones que vaya a hacer
03:24y acompañando con la tecnología, lo que estamos logrando es subir la capacitación dentro de los equipos.
03:31Y eso de aprender haciendo es consiguiendo recursos de todo tipo, ya sea teniendo algún partner
03:37que te pueda dar una mano, recurriendo a programas que hoy en día están dando vueltas de participación
03:42para distintos programas en lo que tiene que ver con inteligencia artificial
03:47o siendo self-service, aprendiendo en toda la infinidad de canales que están dando vueltas
03:52cuestiones que tienen que ver con la inmediatez, con lo que surge ahora en términos de inteligencia artificial.
03:59Mucha curiosidad, ¿no?
04:00Es fundamental dentro del equipo, sí.
04:03Leonardo, obviamente este tipo de foros buscan generar conciencia en la necesidad que tenemos de avanzar.
04:11¿A qué le recomendarías a redacciones que recién están empezando a mirar este tema
04:15y no saben ni siquiera por dónde empezar?
04:17Bien.
04:19El por dónde empezar es por los puntos más clave que hoy generan un problema.
04:26Eso es lo que tiene que ordenar a cualquier proyecto de inteligencia artificial
04:30o con lo que querramos atacar.
04:32Si la forma de atacarlo es con inteligencia artificial, alineado, buenísimo.
04:36Y la forma de abordar ese problema una vez que está identificado, como no me canso de repetirlo,
04:42es viendo cómo solucionarlo con inteligencia artificial y capacitándonos en cómo lo vamos a estar haciendo,
04:48qué cuestiones estamos metiendo ahí adentro.
04:50Los equipos multidisciplinarios para eso son impresionantes.
04:54Funcionan muy bien poder atacar esa problemática que está en la redacción con el área de sistemas,
05:00con el área de marketing, con el área de negocio y poder trabajar en conjuntos en esa solución.
05:05Porque va a dar una mayor idea de la gravedad del problema que se quiere atacar,
05:11las formas en las que se puede solucionar esto desde las distintas ópticas de las áreas
05:16y lograr que todo ese proceso fluya.
05:19O sea, que al final del día vas a tener un producto que está alineado
05:23con todas las áreas que participan dentro de ese proceso.
05:27Ustedes han desarrollado varias herramientas de inteligencia artificial
05:32que incluso han sido reconocidas, han ganado premios a nivel regional.
05:37Pero esta tecnología va evolucionando muy rápido.
05:41¿Cuál es tu proyección dentro de seis meses o un año?
05:43No, es una pregunta que es sumamente importante porque la pensamos siempre.
05:50Nos ha pasado en los últimos dos años de poder desarrollar cosas
05:55que no vimos lo que va a pasar dentro de los próximos seis meses
05:59y tuvimos que tirarlas porque la tecnología cambió y quedó deprecada,
06:03como decimos en nuestros términos.
06:05Que quiere decir que no sirve más porque las funcionalidades que estaban desaparecieron
06:10para reemplazarse por unas nuevas.
06:12Entonces, eso va a seguir sucediendo porque, quieras o no,
06:16todo lo que estamos viviendo es un crecimiento exponencial en estado beta,
06:20que todavía no sabemos cuál va a ser esa parte final.
06:22Entonces, todo es prueba, prueba y prueba.
06:25Lo que tratamos de hacer para mitigar esos riesgos es armar procesos y proyectos
06:29que sean modulares, en los cuales, si algo depreca, sea cuestión de cambiar ese módulo
06:35y reemplazarlo por uno nuevo.
06:37Y de esa forma no tirar nada a la basura.
06:39No quedarte a esperar a que la tecnología cambie para tú hacer algo,
06:43sino estar constantemente...
06:44Si hoy lo que está es esto, hagamos lo que podemos con esto,
06:47sabiendo que mañana lo podemos reemplazar.
06:49Y que no nos genere frustración tener que cambiar algo que estuvimos trabajando,
06:53sino que es parte de la dinámica y lo que tenemos que aceptar para seguir progresando.
06:57Claro.
06:57Pues, desafíos muy, muy, muy importantes.
07:00Yo creo que estamos todos en el mismo barco.
07:02Así que muchas gracias por tus experiencias y por esa generosidad en contarnos también.
07:07Por favor, a vos, a vos por la invitación.
07:08Muchas gracias.
07:09Pues, sigan el trabajo de nuestros colegas en el Clarín.
07:12Ellos tienen muchas iniciativas de inteligencia artificial ya implementadas.
07:15Así que desde donde estén, métanse a la página de Clarín
07:19y puedan interactuar con algunas de las herramientas que ellos tienen disponibles.
07:24Y les damos muchas gracias.
07:25Nos vemos a la próxima.

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