EXECUTIVE FORUM

Tendencias de la

IA en el sector

energético

“energIA”

Berenger Briquez

Madrid

23/09/19

Berenger Briquez Head of Artificial Intelligence

Executive MBA

MIT Artificial Intelligence Miembro del IEEE

Ganador Datathon AWS / BBVA 2019 Co-autor del informe COTEC IoT 2017

Profesor en escuelas de negocio en Francia y en España Vice-Presidente Comisión i4.0 de la Cámara de Comercio e Industria Franco-Española

Artículo “Industria 4.0, un nuevo paradigma hecho realidad”

Artículo “Y si la verdadera revolución de la era digital fuese su autofinanciación” Artículo “Introducción al Blockchain”

Artículo “el poder del big data en compras y logística” Publicación “AI + IoT = Intelligence of Things”

Publicación “Smart City, un nuevo organismo vivo” Publicación “Digital is no longer an opportunity, but a necessity”

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Generar más valor con el IA

La “inteligencia” se podría resumir como la capacidad cognitiva y analítica que

nos permite analizar situaciones y tomar decisiones.

Y el adjetivo “artificial”, lógicamente, nos reenvía al hecho de emular las

capacidades naturales de percepción, análisis, actuación y aprendizaje

inherentes al ser humano.

Siendo totalmente sincero todavía hay poca inteligencia al final y solo hay una

capacidad de procesamiento centrada a la ejecución de tareas específicas.

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Generar más valor con el IA

¿IA?

el 90% es Machine Learning

el 90% es Data Science

el 90% es ingesta y limpieza de datos

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Generar más valor con el IA

Big Data Data Science I.A. & M.L. Data Model Data Lake

Data Information Knowledge Value Insight

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IA - 4 grandes aspectos

NLP

• Speech recognition

• Social listening

• Web screening

Environment Sensing

• I-IoT

• Smart meters

• LIDAR

Computer Vision

• Optical character recognition

• Object / Face recognition

• Motion detection / tracking

Communication

• NLP / NLG

• Chatbot

• H2M

Automation

• Virtual assistant

• RPA

• Cognitive Automation

Coordination

• Edge computing

• Swarm computing

Information

• Blockchain

• Data science & ML

• Edge computing

• Quantum computing

• Supervised ML

• Unsupervised ML

• Reinforcement Learning

• Deep Learning

Percibir

Analizar

(Inter)Actuar

Aprender

IA

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IA - 4 grandes categorías

Machine Learning (Modelos supervisados y no-supervisados,

Deep Learning…)

NLP (análisis semántico / sentimiento, chatbot, …)

Robotica / Smart IoT (Edge / Swarm Computing, Smart meters,

Mantenimiento remoto, 5G, …)

Automatización cognitiva (Asistente virtual, Computer Vision, OCR, …)

Entorno Abierto Aprovechar datos y competencias externas para

mejorar el existente y explorar nuevos modelos

de negocio.

- Enriquecimiento de bases de datos

- Monetización de datos

- Blockchain / Prosumer / Microtransacción

- Smart Grid

IA - 4 macrotendencias

Tecnico Aumentado Ampliar la calidad y variedad de los servicios y

extender las capacidades técnicas con

informaciones contextuales.

- Realidad Aumentada

- Computer Vision

- Smart IoT / Edge Computing

Empresa Conectada Mejorar la relación con los clientes, usuarios,

técnicos y partners por medio de nuevas

interacciones tecnológicas.

- Asistente Virtual

- Automatización Cognitiva

- Dispatching y Movilidad

- Smart Meters

Enfoque Cognitivo Procesar los datos más relevantes para mejorar los

servicios, optimizar las operaciones y maximizar la

rentabilidad.

- Modelos de propensión (contratación, fraude, churn, …)

- Modelos de optimización (Capex, inspecciones…)

- Modelos de mantenimiento (imágenes satélite,

integridad redes, ….)

IA

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Machine Learning Algunos ejemplos :

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