la “nueva” transformación Ciencia y Datos: de las ...
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May’ 2021 Pablo Rodríguez Bocca Version 20210513
Ciencia y Datos: la “nueva” transformación de las organizacionesInteligencia Artificial en la Empresa
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AGENDAFUNDAMENTOSCiencia de datos, Inteligencia
artificial, optimización
01
02
03 IMPLANTACIÓN EN LA EMPRESAEstrategía, roles y recursos
MOTIVACIÓNGeneralidades
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Basado en ideas y curso de:
de Andrew Ng
disponible en Courserahttps://www.coursera.org/learn/ai-for-everyonehttps://landing.ai/ai-transformations/
Sept, 2019
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Pablo Rodríguez Bocca● Investigador, Científico
○ Modelado Predictivo○ Optimización e investigación operativa○ Análisis de datos en redes
● PhD en Computación (France+Uruguay). Msc (Uruguay). Ingeniero Eléctrico y en Computación (Uruguay)
● Profesor agregado (grado 4, InCo, UDELAR, Uruguay)● Asesor en ANTEL (mayor empresa de comunicaciones de Uruguay)
y Eidos.ai (computer vision)● Co-fundador de GoalBit (video streaming) y Agronóstico (agritech)
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MOTIVACIÓN01Generalidades
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Creación de valor de AI: 13 billones de USD
174.000MM USD en todo el mundo
Fuente: McKinsey Global Institute
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Ciencia y Datos en las Empresas
1 Optimizar los procesos internos y su operación
2 Mejorar la experiencia de usuario
3 Mejorar las ventas y el marketing
4 Otros:● Fraude y ciberseguridad● Monetizar datos del cliente● Permitir nuevos servicios
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Agronóstico Inteligencia Artificial aplicada al agro
● Predecir rendimiento
● Optimizar decisiones
○ siembra, fertilizantes
● Monitorear
○ suelo y cultivo
Fuente: http://agronostico.com
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Primer cliente de prueba
● gran productor de granos en Uruguay (>20k has. de soja)
● campaña 2015/2016 de soja
● 12k hectáreas, 24 establecimientos, 168 lotes
● 18% error en predicción de rendimiento al comienzo de la zafra
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Recomendaciones principales
● Siembracambiar fechaen promedio adelantar 12 días+150 kg/havalidación estadística
● Fertilizaciónmejor aplicación de potasioen promedio +18 kg/ha30% de aumento en rentabilidadvalidación estadística y en campo
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FUNDAMENTOS01Ciencia de datos, Inteligencia artificial
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CIENCIA DE DATOSEl análisis de los datos en la empresa
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Ciencia de Datos (data science - DS)
Disciplina que busca extraer conocimiento de forma sistemática y computacionalmente eficiente a partir de los datos
Fuente: Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Fing, UDELAR
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Método científico aplicado a datos
1. preguntarse2. formular hipótesis3. experimentar4. evaluar y mejorar5. comunicar
Fuentes: CRISP-DM, 2006
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Ciencia de datos aplicada a productos y servicios
Crear productos más valiosos:
1. Usarla para crear una ventaja competitiva importante
2. Agregar muchas características, que hagan difícil a un competidor generar un producto igual
3. Alinear el esfuerzo con ciclo de retroalimentación positiva - círculo virtuoso de la AI
4. Alinear el esfuerzo con la estrategia del negocio (reducir costos, maximizar valor, aumentar efecto de red)Fuente: https://landing.ai
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Tipos de Análisis y Resultados
1. Descriptivo○ explorar, entender○ documentos
2. Predictivo○ futuro y datos faltantes○ automatizar○ documentos + software
3. Prescriptivo○ optimizar○ software
esfuerzobe
nefic
io
descriptivo
predictivo
prescriptivo
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Ejemplo de tipos de Análisis - Agronóstico● Entender el proceso agrícola
○ cuantificar, conocer su distribución y variables más relevantes○ descriptivo
● Estimar el rendimiento de la zafra actual○ predictivo
● Planificar actividades de próxima zafra para maximizar rendimiento○ prescriptivo
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Pasos en un proyecto de DS-AI 1/2
● Ejemplo: prescripción en producción de soja
1. recolectar datos2. analizar datos
○ iterar hasta obtener buen modelo predictivopráctica agronómica → rendimiento
3. sugerir acciones○ mejorar planificación de zafra con optimización
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Pasos en un proyecto de DS-AI 2/2
● Son los mismos pasos en todos los proyectos de DS o AI○ recordar el ciclo del método científico ○ para todos los resultados
■ descriptivo■ predictivo■ prescritivo
○ compatible con el ciclo virtuoso de AI
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INTELIGENCIA ARTIFICIALAprendizaje automático, algoritmos y herramientas
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Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial General : imitar todas las capacidades de los humanos
Inteligencia Artificial Estrecha : aplicado a una sola tarea
Fuente: -
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Aprendizaje Automático (machine learning - ML)
Disciplina que da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser programados explícitamente
Fuente: Arthur Samuel, 1959
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Aprendizaje supervisado
● aprender una función de mapeoentrada (X) salida (Y) aplicación
email ¿spam? filtro spam
audio transcripción a texto reconocimiento de voz
Inglés Español traducción
imagen de un teléfono ¿defecto? inspección visual
imagen, radar, gps posición de otros autos manejo autónomo
banner, dato usuario ¿click? publicidad online
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Lo que puede hacer...
● En aprendizaje supervisado○ lo que puedes hacer en
≤ 1 segundo…○ evaluar prefactibilidad con
un ante-proyecto
email ¿spam?
audio transcripción a texto
Inglés Español
imagen de un teléfono ¿defecto?
imagen, radar, gps posición de otros autos
banner, dato usuario ¿click?
● Es más sencillo cuando○ concepto simple para aprender○ muchos datos disponibles (X → Y)
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Error frecuente
El ML es mágico, resuelve todos los problemas, y encuentra patrones de comportamiento donde no los hay…
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Error frecuente
Esperar 100% de precisión en DS-AI…
● Limitaciones de los modelos● Datos insuficientes● Datos incorrectos o ambiguos
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INVESTIGACIÓN OPERATIVAOptimización, Toma de decisiones
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Investigación Operativa
Investigación Operativa : empleo del método científico en la búsqueda de soluciones óptimas y como apoyo a la toma de decisiones a nivel operativo y gerencial
Optimización : matemática aplicada que busca los valores que minimizan una función objetivo contemplando el precio computacional
Fuente: -
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¿Por qué nombrar la optimización hoy?
● En Investigación Operativa,○ la optimización es el mecanismo principal
● En DS, ○ habitualmente es parte del análisis predictivo○ siempre usada en análisis prescriptivo
● En AI,○ en realidad aprender es optimizar○ y las otras técnicas también
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Intentemos poner estos conceptos juntos...
● dibujo controversial● hay muchos más términos relevantes...
AIDS
ML
DL
IO
Opt
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Los datos son lo más importante...
● Tipos de datos○ estructurados - en hoja de cálculo…○ no estructurados - imágenes, sonido,…
● Adquisición de datos○ etiquetar manualmente○ observar comportamientos○ descargar de Internet o socios
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Calidad de los datos
● Basura entra, basura sale
● Importante: corregir, imputar, eliminar errores en entrada y/o salida
● 70% del tiempo preparando los dataset
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IMPLANTACIÓN EN LA EMPRESA
03Estrategía, roles y recursos
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Transformación digital, luego transformación DS-AI
Tranformación digital
○ La mejor tecnología sustenta los procesos, productos,...
○ A/B testing○ Ciclo de vida de productos muy
cortos○ Grandes decisiones tomadas
por cargos técnicos especializados
Transformación DS-AI
○ Adquisición estratégica de datos○ Repositorio único de datos○ Automatización generalizada○ Nuevos roles y distribución de
tareas
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
● Más importante que sean exitosos a que tengan alto impacto
● Mostrar resultados en 6-12 meses● Pueden ser desarrollados internamente o
tercerizados
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¿Cómo elegir los proyectos de AI?
● equipo multidisciplinario● tormenta de ideas ante-proyecto
Tareas realizables
con AI
Tareas valiosas para
el negocio
expertos de dominio expertos de AI
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Error frecuente
Contratar 1-2 expertos en DS-AI y esperar que aisladamente elijan los mejores casos de uso…
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¿Cuándo empezar?
● Lo antes posible…● Se puede avanzar con los RRHH disponibles● Se puede avanzar con pocos datos. Ayuda en:
○ elegir mejores datos○ elegir tecnología, modelos○ cuantificar impacto○ medir esfuerzo
(si se tienen muchos datos por lo general ayuda)
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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¿Crear o tercerizar el equipo?
● Proyectos DS○ habitualmente se desarrollan internamente
● Proyectos ML○ pueden desarrollarse internamente o por terceros
● Con el paso del tiempo será necesario ○ crear proyectos de mayor duración y mayor impacto
● Evitar rehacer la rueda○ evolución rápida y soluciones líderes
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Organigrama del equipo de DS-AI 1/4
Equipo central que da servicio a las áreas de negocio
vs
Pequeños equipos en cada área de negocio
Fuente: Isaac González Díaz. BigData para CEOs y Directores de Marketing, 2017
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Organigrama del equipo de DS-AI 2/4
Dirección General
Equipo DS-AI Marketing Tecnología Informática Operación Ventas ...
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
recursos humanos, hw, sw, políticas,...
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Organigrama del equipo de DS-AI 3/4
CAIO / CDO / CTO / CIO
NegocioAnalítica DatosTecnología
informática
Fuente: Isaac González Díaz. BigData para CEOs y Directores de Marketing, 2017https://landing.ai/ai-transformations/
áreas de negocio
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Organigrama del equipo de DS-AI 4/4
CAIO / CDO / CTO / CIO
NegocioAnalítica DatosTecnología
ingenierios de datos gerentes de productoingenieros de swIngenieros de ML
científicos de datosanalistas de datosinvestigadores de ML
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Nuevos roles● Gerente de producto
○ manejar ciclo de vida de productos y proyectos, qué es posible y valioso● Ingeniero de software
○ desarrollar productos de software● Ingeniero/arquitecto de datos
○ organizar datos: accesibles, seguros, bajo costo● Ingeniero de aprendizaje automático
○ aplicar AI● Científico de datos
○ aplicar y extender conocimiento AI● Analista de datos
○ aplicar análisis descriptivo ● Investigador de aprendizaje automático
○ extender el conocimiento de ML● ...
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Error frecuente
Pensar que se necesita contratar expertos en DS-AI antes de comenzar a trabajar en estos temas…
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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Agrónomo
● Ciencia de datos○ prescribir las mejores prácticas
agronómicas para maximizar rentabilidad
○ brinda mayor eficiencia al agrónomo● Aprendizaje automático
○ eliminar malezas localizadas○ mayor eficacia y menos contaminantes
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Amplia capacitación en DS-AI
4 horas
Gerentes y líderes de negocio
● ¿cómo puede ayudar DS-AI a la empresa?
● ¿qué debe incluirse en la estrategia de desarrollo de DS-AI?
● ¿qué recursos se necesitan?
12 horas ≥100 horas
● desarrollar y desplegar software DS-AI
● ejecutar un proyecto DS-AI
● manipular datos
Jefes y gestores de proyectos
Ingenieros y personal técnico
● priorizar proyectos más valiosos y más factibles
● ¿cómo evaluar los resultados de un proyecto DS-AI?
● ¿cómo se hacer su seguimiento?
● ¿qué recursos se necesitan?
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Programas disponibles en la Academia
● Ciencia de Datos para Negocios (grado). UM● Especialización en Ciencia de Datos. FING, UDELAR● Especialización en Analítica de Big Data. ORT● Especialización en Inteligencia Artificial. ORT● Especialización en Analítica de Negocios. ORT● Maestría en Ciencia de Datos Aplicada. FING, UDELAR● Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. FING, UDELAR● Master en Big Data. ORT● Maestría Profesional en Ciencia de Datos. UTEC● … y muchos otros relacionados...
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Programas disponibles en la Academia
● Ciencia de Datos para Negocios (grado). UM● Especialización en Ciencia de Datos. FING, UDELAR● Especialización en Analítica de Big Data. ORT● Especialización en Inteligencia Artificial. ORT● Especialización en Analítica de Negocios. ORT● Maestría en Ciencia de Datos Aplicada. FING, UDELAR● Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. FING, UDELAR● Master en Big Data. ORT● Maestría Profesional en Ciencia de Datos. UTEC● … y muchos otros relacionados...
Y muchos cursos de actualización !...
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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Desarrollar una estrategia de DS-AI
● Aprovechar las capacidades DS-AI para crear un ventaja competitiva:○ mejores productos/servicio○ nuevos productos/servicios
● Alinear la estrategia con el “ciclo virtuoso de AI”● Alinear la estrategia con la estrategia de datos
○ adquisición estratégica de datos○ repositorio unificado: data-warehouse, data-lake
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Primero la estrategia de datos…
Existen varios estándares de la industria
No es solo importante para DS-AI, no es un tema informático…● ubicuidad● volumen, velocidad,...● valor
Fuente: https://dama.org. The Global Data Management Community
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Pasos para la transformación DS-AI
1 Ejecutar proyectos pilotos para ganar impulso
2 Crear un equipo propio de DS-AI
3 Brindar amplia capacitación en DS-AI
4 Desarrollar una estrategia de DS-AI
Fuente: https://landing.ai/ai-transformations/
5 Desarrollar comunicaciones internas y externas
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Desarrollar comunicaciones internas y externas
● Visibilidad hacia el consumidor/usuario○ que nos vean “smart”
● Relaciones con los inversores○ que nos vean con más valor en el futuro
● Relaciones con el gobierno○ que nos vean prósperos, confiables y seguros
● Manejo del talento y los RRHH○ políticas específicas
● Comunicaciones internas○ cultura de adaptación y cooperación
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Errores frecuentes
Google provee una lista de mejores prácticas (técnicas) en:
https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/
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Manos a la obra! El próximo paso es el más importante
● Hablar con colegas sobre cómo avanzar● Buscar capacitación● Charlar con los varios expertos del tema disponibles● Elegir y comenzar un proyecto sencillo● Discutir sobre el impacto de avanzar en esta transformación...
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gracias
https://www.linkedin.com/in/pablo-rodriguez-bocca/
Pablo Rodríguez Bocca
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LIMITANTES DE DS-AI, ÉTICA, Y SOCIEDAD...
AnexoLimitantes técnicas, éticas, e impacto en la sociedad
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Limitaciones de DS-AI
● Explicabilidad de los modelos es difícil○ y causalidad en los datos un gran desafío
● Limitantes de performance○ altos costos de infraestructura y energía
● Prejuicios en modelos● Ataque adversario
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Performance - Investigación costosa y exclusiva
● “Si no tienes la potencia computacional suficiente, no puedes innovar...” Ilya Sutskever, OpenAI○ concentración en grandes empresas informáticas○ Universidades y sociedad no pueden competir
● “Volumen de cálculos de los líderes en AI ha aumentado 300.000 veces en los últimos seis años...” Allen Institute for Artificial Intelligence
● Tendencia○ contemplar también el precio computacional (=energía=costo)
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Prejuicios - Modelos sesgados debido a datos sesgados● Prejuicios al
○ contratar personal○ aprobar préstamos○ …
● Si no se actúa, se refuerzan los malos estereotipos ● Es costoso generar modelos equilibrados
○ soluciones técnicas: equalizar datos○ auditar procesos externamente
Fuente: https://landing.ai
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Ataque adversario
Fuente: “Explaining and Harnessing Adversarial Examples”. I. Goodfellow, J., C. Szegedy, 2015. https://arxiv.org/abs/1412.6572
panda 57.7%
nematodo (gusano)8.2%
gibón (mono)99.3 %
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Ataques físicos
Falla al identificar señalFalla al identificar persona(identifica a Milla Jovovich)
banana (identifica tostadora)
Fuente: https://landing.ai
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Usos adversos de AI
● deepFakes○ videos falsos
● comentarios falsos○ bots
● vigilancia opresiva○ privacidad y democracia
● spam vs. anti-spam, fraude vs. anti-fraude
Fuente: https://www.patreon.com/ctrl_shift_facehttps://www.creativebloq.com/features/deepfake-examples
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Impacto de AI en el trabajo global 1/3
Fuente: McKinsey Global Institute.
“La mitad de los trabajos son vulnerables a la automatización…”
para el 2030
○ trabajos desplazados: 400-800 millones○ trabajos creados: 555-890 millones
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Impacto de AI en el trabajo global 2/3
Fuente: Nedelkoska, L. and Quintini, G. “Automation, skills use and training”. OECD Social, Employment and Migration. Working Papers, No. 202. 2018. Imagen: http//economist.com
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Impacto de AI en el trabajo global 3/3
Fuente: Nedelkoska, L. and Quintini, G. “Automation, skills use and training”. OECD Social, Employment and Migration. Working Papers, No. 202. 2018. Imagen: http//economist.com
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nuevamentegracias ;)
https://www.linkedin.com/in/pablo-rodriguez-bocca/
Pablo Rodríguez Bocca