Lo más destacado del LUCA Innovation Day 2018 (II): El viaje del Big Data hacia la Inteligencia Artificial

Tuesday, October 16, 2018

Lo más destacado del LUCA Innovation Day 2018 (II): El viaje del Big Data hacia la Inteligencia Artificial

El pasado 4 de octubre tuvo lugar el LUCA InnovationDay 2018, el evento anual de LUCA donde mostramos todas nuestras novedades de producto y donde además aprovechamos para hablar de nuestros logros, posicionamiento y hoja de ruta.

Conseguimos llenar el auditorio y más de 700 personas nos siguieron por streaming desde diferentes puntos del planeta, ¡gracias a todos!

Para aquellos que no pudieron verlo o que quieran revivir sus momentos favoritos, hemos creado esta serie donde iremos compartiendo todas las ponencias. Comenzamos hoy con el primer bloque. En él ChemaAlonso, CDO de Telefónica, nos ofreció las claves para entender el posicionamiento de LUCA y, de manera más amplia, el de Telefónica en sus servicios de Big Data e Inteligencia Artificial para empresas.

Chema Alonso en LUCA Innovation Day 2018
Figura 1. Ponentes durante el LUCA Innovation Day 2018

En la primera parte, “The road from Big Data to AI”, Chema Alonso contó la génesis y desarrollo de la Cuarta Plataforma: nos relató el viaje interno que ha vivido Telefónica hasta convertirse en una compañía data driven, cómo se ha conseguido unificar el lenguaje de datos en todos los países y plataformas y cómo LUCA es parte fundamental de esta transformación.

De esta forma, Telefónica ha sido capaz de generar un sistema de datos robusto sobre el que construir su Inteligencia Artificial, Aura, que hace posible que los usuarios interactúen con los sistemas sin tener que aprender un lenguaje nuevo.



El éxito en estos proyectos internos hace que ahora podamos poner nuestra propia experiencia al servicio de nuestros clientes a través de LUCA.

Después de esta introducción, Julia Llanos subió también al escenario y juntos explicaron un caso práctico en directo. Suponiendo que no somos Telefónica, ¿cómo podríamos construir una Inteligencia Artificial desde cero? El supuesto era el siguiente: somos la ciudad de Madrid y queremos utilizar la inteligencia artificial para predecir cuál va a ser la calidad del aire en los próximos días y cuáles son las medidas que tenemos que tomar para que la movilidad de la ciudad se vea afectada lo menos posible.

El modelo analítico de predicción se construyó en base a open data de meteorología, open data del Ayuntamiento de Madrid sobre la contaminación del aire y datos de movilidad desde nuestra plataforma Smart Steps.

Utilizando Big Data y analítica descriptiva, fueron capaces de construir un panel que mostraba toda la información. A partir de ahí y con analítica predictiva, se podía extraer cuál iba a ser la calidad del aire de cada zona hasta 48 horas, y con analítica prescriptiva se conseguía determinar qué medidas debían aplicarse para mantener los niveles dentro de los parámetros.

Para darle una aproximación B2B, añadieron una capa de procesamiento de lenguaje natural que permitía que el usuario pudiera hablar con la tecnología y que esta se simplificara. Los canales que utilizaron para ello fueron Facebook Messenger y Movistar Home.

No te pierdas el vídeo para ver el paso a paso:


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