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Speakers

Bienvenido a IMPULSE DATA & AI donde organizamos una gran conferencia anual así como algunas iniciativas para ayudar a fortalecer las comunidades locales de IMPULSE DATA & AI.

​Puede leer más sobre nosotros y nuestro objetivo a 5 años aquí.

Jose Martinez-Carranza
Jose Martinez-Carranza

Investigador Titular B, Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE)

Cristina Martinez Pinto
Cristina Martinez Pinto

Fundadora y CEO, Pit Policy Lab

Natalia Moreno Guzmán
Natalia Moreno Guzmán

Cientifico de datos, PTM Plataforma Multiservicios

Cesar Reyes
Cesar Reyes

Co-Founder & Chief AI Officer, Alphalabs

Daniel Vaughan
Daniel Vaughan

Freelance, Independent Consultant, Autor O'Reilly

Hector Duran Lopez Velarde
Hector Duran Lopez Velarde

Senior Consultant, Deloitte

E. Ulises Moya Sánchez
E. Ulises Moya Sánchez

Director de IA, Gobierno de Jalisco

Nicolás Venegas Oliva
Nicolás Venegas Oliva

Manager of Data Operations, LATAM Airlines

André Iñigo
André Iñigo

Analytics & AI Lead, Nateevo

Talk Title: Research and Ethical Challenges in the Development of Intelligent Drones and their use in Civilian and Industrial Applications

Presenter:
Jose Martinez-Carranza, Investigador Titular B, Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE)

About the Speaker:
Jose Martinez-Carranza is a Full-Time Principal Researcher B (equivalent to Associate Professor) in the Computer Science Department at the Instituto Nacional de Astrofisica Optica y Electronica (INAOE). In 2015, he was awarded the highly prestigious Newton Advanced Fellowship. He also holds an Honorary Senior Research Fellowship in the Computer Science Department at the University of Bristol in the UK. He leads the intelligent Unmanned Aerial Systems group at INAOE. Under his leadership, his research team has won several international awards, including 1st Place in the IEEE IROS 2017 Autonomous Drone Racing competition, 1st Place in the Regional Prize of the OpenCV AI Competition 2021,  and the Best Paper Award in the 17th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence 2022. In 2021, he served as General Chair of the International Micro Air Vehicle conference, the IMAV 2021. He was invited to serve as Editor of the journal Unmanned Systems in 2022. He has authored and co-authored 127 research papers in JCR journals, book chapters, and international conferences. His research focuses on vision-based methods for robotics, such as visual SLAM, visual odometry, camera pose estimation with applications in autonomous and intelligent drones.

Talk Track: Technical / Research Técnico / Investigación

Talk Technical Level: 7/7

Abstract:
Recent advancements in aerial robotics have led to the development of autonomous drones with a certain level of intelligence, enabling them to make decisions without the need for a human operator. We can now see examples of autonomous drones that can compete against humans in races, perform inventory tasks autonomously, and even deliver parcels without human intervention. However, despite these breakthroughs in artificial intelligence, the deployment of autonomous drones in civilian or industrial applications is still hindered. In this talk, I will discuss some of the reasons for this, including regulations and ethical concerns. Additionally, I will showcase the latest research progress from my lab regarding intelligent drones and how they could contribute to the development of a commercial product that takes into account these concerns.

Talk Title: Ética de la IA: de los principios a la práctica

Presenter:
Cristina Martinez Pinto, Fundadora y CEO, Pit Policy Lab

About the Speaker:
Cristina es Fundadora y Directora de PIT Policy Lab, desde donde avanza políticas e iniciativas de gobernanza de la tecnología en América Latina y el Caribe. Anteriormente fue Consultora en la Práctica Global de Desarrollo Digital del Banco Mundial y lideró el AI for Good Lab de C Minds, desde donde cofundó la coalición IA2030Mx para desarrollar una agenda nacional para el aprovechamiento de la Inteligencia Artificial. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo, gestión y evaluación de proyectos multisectoriales. Es licenciada en Relaciones Internacionales por el Tec de Monterrey y maestra en Políticas Públicas por la Universidad de Georgetown. Recientemente participó como Fellow en la aceleradora de políticas de tecnología Day One Project en Estados Unidos y fue seleccionada como experta en el eje de Gobierno Digital y Acceso a Servicios Públicos para la creación del Primer Plan de Gobierno Abierto de la CDMX. Forma parte de la Mesa Directiva del Beeck Center for Social Impact and Innovation y es coautora de las publicaciones: IA centrada en pueblos indígenas en LAC (Unesco, 2022), Uso Responsable de Tecnología en LAC (GuIA, 2021), IA al servicio del Bien Social (BID, 2020) y Hacia una Estrategia de IA en México (C Minds & Oxford Insights, 2018), entre otras.

Talk Track: Caso de estudio

Talk Technical Level: 3/7

Abstract:
En esta presentación, compartiremos aprendizajes y siguientes pasos de tres iniciativas que desarrollamos desde PIT Policy Lab: a) Colaboración con la Secretaria de Educación de Guanajuato, USAID, ITAD, Women in Digital Transformation y Athena Infonomics para mitigar el sesgo algorítmico en razón de género en sistema de alerta temprana para prevenir la deserción escolar en el estado; b) Colaboración con la Red Feminista de Inteligencia Artificial hacia la transversalización de la perspectiva de género en plataformas de trabajo colectivo y su impacto en trabajadoras del Sur Global, c) Reporte “Uso Responsable de Tecnología” donde identificamos ejemplos documentados por “big tech” para llevar principios éticos a la práctica, junto con herramientas diseñadas por organizaciones como BID y C Minds para startups en la región.

Talk Title: Optimization of Credit Limit Increase in Bank Correspondents Using Dynamic Time Warping and Clustering by Similarity

Presenter:
Natalia Moreno Guzmán, Cientifico de datos, PTM Plataforma Multiservicios

About the Speaker:
I currently hold the position of data scientist at PTM – Comercial Card. I am a mathematician with over a year of experience in the field of artificial intelligence: supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. Nowadays, I work in optimization projects with time series, clustering for customers and sell models using artificial intelligence algorithms. My research interests include reinforcement learning, numerical analysis, and applied linear algebra. My professional goals are to expand my knowledge in applied mathematics to solve problems in industry, with a focus on artificial intelligence models. Alongside my professional endeavors, I am passionate about promoting collaboration and knowledge-sharing within the AI community. I actively seek opportunities to engage with other professionals, attend industry events, and participate in collaborative projects. I understand the importance of a strong network and believe in the power of cross-disciplinary collaborations between academia and industry.

Talk Track: Estrategia empresarial

Talk Technical Level: 6/7

Abstract:
Banking correspondents are service points located in businesses where customers can carry out transactions without having to travel to financial institution branches. However, the amount of money that a correspondent can process is limited by the credit limit that is assigned to it by the company who manage the correspondent and assumes the credit risk. If a correspondent reaches its credit limit, it must compensate the bank in order to continue processing transactions. This can lead the correspondent to lose future customers.

In this project, we propose a model for allocating credit limit increases to bank correspondents, aiming to reduce the number of compensations and increase the transaction volume while minimizing the risk of default. Our approach combines time series analysis, Dynamic Time Warping (DTW) and similarity clustering algorithms.

To begin, a vector time series was constructed for each correspondent, using several relevant variables. These variables were then utilized to train similarity clustering models, with DTW serving as the similarity measure. DTW allows to measure the similarity between time series by finding the optimal alignment between the two vector time series. DTW serves as a powerful tool for accurately comparing and aligning sequences beyond Euclidean metric given that DTW is time shift invariant, this adjusts to correspondent bank behavior if business variables are added to the model. This model has been trained and tested successfully for a network of more than 3.200 bank correspondents in Colombia.

Talk Title: Transformando Pronósticos de Series Temporales con Aprendizaje Automático

Presenter:
Cesar Reyes, Co-Founder & Chief AI Officer, Alphalabs

About the Speaker:
Cesar Reyes es cofundador y Chief AI Officer en Alphalabs. Con una amplia experiencia en Data Science y Machine Learning, se ha especializado en el desarrollo de soluciones end-to-end de ML, desde el entendimiento del negocio a la puesta en producción. Actualmente, Cesar lidera la construcción de Forts una plataforma accesible de forecasting que permite a las empresas tomar decisiones precisas basadas en sus datos con la ayuda de algoritmos de ML. Anteriormente, en su rol de Principal Data Scientist en PedidosYa, fue el referente del equipo de Data Scientist y lideró la construcción de una plataforma interna de ML que facilitó la puesta en producción de los desarrollos de ML. Además desarrolló diferentes productos usando ML, utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Sistemas de Recomendación (RecSys) y análisis predictivo para diferentes equipos dentro de la compañía. Además César tiene un gran compromiso con la construcción de comunidad y la transferencia de conocimiento en el campo de ML. Desde el 2019 ha sido co-organizador de la Meetup de Data Science UY y también se desempeña como tutor en la carrera de Ciencia de Datos para Negocios en la Universidad de Montevideo. También ha participado como ponente en conferencias y eventos, incluyendo Campus Party, Pie & AI Montevideo Meetup, AITalks de UruIT entre otras.

Talk Track: Técnica / Investigación

Talk Technical Level: 5/7

Abstract:
El pronóstico de series temporales es un desafío común en diversas industrias, como el comercio electrónico, la cadena de suministro, la energía o el mundo financiero. Anticiparse con precisión y eficiencia a los comportamientos de las series temporales puede ofrecer ventajas significativas en los procesos de toma de decisiones, desde aplicaciones estratégicas hasta operativas. Por ejemplo el pronóstico de las ventas totales en los próximos meses, el pronóstico de la demanda de productos para la planificación de inventario o la optimización de precios.

En este contexto el Aprendizaje Automático desempeña un rol crucial en mejorar la precisión y la escala de las soluciones para el pronóstico de series temporales.

Esta presentación proporcionará una visión general del problema de pronóstico de series temporales, abarcando sus principales componentes, diferentes técnicas, desafíos y casos de uso prácticos. Exploramos cómo las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse para resolver ejemplos del mundo real, como el pronóstico de la demanda en el comercio electrónico para cientos o incluso miles de series temporales.

Talk Title: Large Language Models and the Practice of Data Science

Presenter:
Daniel Vaughan, Freelance, Independent Consultant, Autor O’Reilly

About the Speaker:
Daniel Vaughan is a data science expert with over 20 years of experience in applying machine learning techniques to solve real-world problems. He has a PhD in Economics and has led data teams across various industries, including financial, fintech, telco and hospitality. He has helped numerous companies design and implement data strategies that leverage the power of data to drive business value and innovation. He is also the author of two books on data science published by O’Reilly media: “Analytical Skills for AI and Data Science” and “Data Science: The Hard Parts”. He’s currently focused on leveraging the power of large language models and causal inference to improve our decision-making capabilities.

Talk Track: Estrategia empresarial

Talk Technical Level: 4/7

Abstract:
Recent large language models (LLMs) have shown emergent capabilities that considerably augment the scope of use cases they were originally trained for. This makes them much more powerful at many tasks that overlap with many occupations currently performed by humans. Because of this, several recent analyses predict that AI may substitute up to 25% of all jobs worldwide. Data science combines business, programming and machine learning skills, making it somewhat prone to be affected by AI.

In this talk, I look at how current AI may impact the data science practice. I argue that analytical skills and causal inference are somewhat unique to humans and therefore currently out of the scope of current LLMs. I suggest that the data science curriculum should put less weight on programming and more on developing these critical and unique skills. I also envision a somewhat different job description for data scientists.

Talk Title: ¿Cómo la IA estará potenciando nuestro futuro empresarial? Descubre cómo los LLM Modelos de Lenguaje Grandes estarán transformando a las empresas en Latinoamérica y el Mundo

Presenter:
Hector Duran Lopez Velarde, Senior Consultant, Deloitte

About the Speaker:
Es actualmente Consultor Senior en las áreas de Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas. Estudió la Maestría en Inteligencia Artificial en el ITESM. Ha trabajado como Ingeniero de Automatización para compañías como Honeywell y General Electric, entre otras y ha participado en proyectos de investigación del CONACYT. Ganó el viaje a Phillips Holanda con el reto de Internet de las Cosas en Iluminación de la Ciudad de Guadalajara.

Talk Track: Estrategia empresarial

Talk Technical Level: 2/7

Abstract:
La conferencia explorará el emocionante futuro de la inteligencia artificial y cómo esta tecnología transformadora impulsará el crecimiento y desarrollo empresarial en América Latina. Nos enfocamos en modelos de lenguaje grandes o Large Language Models LLM, líder en el espacio de IA, para explorar cómo están revolucionando la forma en que las empresas trabajan con lenguaje natural y cómo estas aplicaciones están transformando diferentes áreas de negocios. Descubra cómo estas potentes herramientas permiten una comprensión más profunda del texto, automatizan procesos, mejoran la toma de decisiones y abren nuevas oportunidades para crear soluciones y experiencias de cliente más personalizadas y eficientes. Únase a nosotros en esta conferencia para obtener información sobre el poderoso futuro de la IA y cómo los LLM pueden desempeñar un papel de liderazgo en la transformación del panorama empresarial latinoamericano.

Talk Title: Aprendizajes en el desarrollo de un sistema robusto de IA para referencia de pacientes con retinopatía diabética en Jalisco

Presenter:
E. Ulises Moya Sánchez, Director de IA, Gobierno de Jalisco

About the Speaker:
Ulises Moya es pionero en el campo de la IA dentro de la administración pública en México. Actualmente encabeza iniciativas de IA con diseño responsable y ético que han ganado reconocimiento internacional por OCDE-GPAI (2020 y 2023) y por el Global Top 100 UNESCO IRCAI 2023 (selecionado en el top 10).

Antes de su cargo actual, Ulises fue investigador postdoctoral en el grupo de inteligencia artificial de alto rendimiento del Barcelona Supercomputing Center. Tiene un Doctorado por el CINVESTAV con una estancia en el laboratorio de matemáticas aplicadas de la Rochelle, maestría en física médica por la UNAM y es físico por la Universidad de Guadalajara.

Las distinciones más importantes son el Diploma Juan Manuel Lozano por el Instituto de Física de la UNAM. Además recibió la beca Fulbright García-Robles, en UT-Dallas y el UT Southwestern Medical Center. Como mentor ha ganado varios campeonatos nacionales de robótica (TMR) además de el primer y segundo lugar en Robocup Junior Superteam. En el ambito de investigación, ha sido reconocido como miembro del Sistema Nacional de Investigadores del CONACYT nivel 1.

Talk Track: Estudio de caso

Talk Technical Level: 5/7

Abstract:
La coordinación general de innovación del Gobierno de Jalisco, desarrolló un sistema de modelos de redes neuronales convolucionales en línea con las guías clínicas mexicanas de retinopatía diabética (RD). Estos modelos preprocesan, evalúan la calidad y clasifican las imágenes de fondo de retina con más del 90 % de especificidad y sensibilidad en datos locales (nunca antes visto por el modelo en el entrenamiento o evaluación). Además, se desarrolló una REST-API para implementar estos modelos en la nube (serverless) en una aplicación web para evaluar los modelos con otros médicos. Con respecto a los principios éticos de IA, resaltamos que este caso fue seleccionado por la Asociación Global de IA (GPAI) en 2020 como una iniciativa responsable del ecosistema internacional de IA. Además, esta iniciativa fue seleccionada dentro del Top 10 en la lista global de Top 100 UNESCO-IRCAI en 2023.

Talk Title: Descentraliced Data Operations at LATAM Airlines

Presenter:
Nicolás Venegas Oliva, Director de IA, Gobierno de Jalisco

About the Speaker:
I believe that decisions must be made based on the data. With special focus on empowering AA teams in the construction of data products that can interact with real people and systems. Specializing in build resilient and scalable MLOps environments.

Special interest in:
– Machine Learning Operations
– Big Data
– ML pipelines
– Serverless architectures
– Analysis of Algorithms

GitHub: nvenegas-oliva

Talk Track: Estudio de caso

Talk Technical Level: 4/7

Abstract:
TBD

Talk Title: Hiperpersonalización, el paradigma a romper con I.A.

Presenter:
André Iñigo, Analytics & AI Lead, Nateevo

About the Speaker:
Estudió Actuaría en la UNAM, con un gusto profundo sobre las matemáticas se involucró en roles de ciencia de datos para HSBC y Citibanamex que le mostraron las bondades sobre la Inteligencia Artificial. Después participó en Hexagon Data como el primer analista de datos, dentro ha crecido con el equipo madurando la práctica de análisis de datos de la compañía hasta construir un equipo de alrededor de 20 personas apasionadas por ayudar a clientes como Coca-Cola, Xcaret, Kimberly Clark, Grupo Bimbo, entre otros, a activar el poder de sus datos para optimizar sus esfuerzos en marketing digital.

En paralelo ha desarrollado proyectos como generadores de minutas de reuniones con LLM’s, películas que han participado en el primer festival de cine con inteligencia artificial organizado por Runway – la empresa líder en generación de video con AI – y diversas herramientas en pro de la sociedad como asesores para las leyes de tránsito en Ciudad de México y Durango usando GPT-3.5.

Talk Track: Estrategia empresarial

Talk Technical Level: 3/7

Abstract:
El marketing ha evolucionado desde impactar a públicos masivos en televisión y radio, hasta entregar mensajes a audiencias o grupos de usuarios muy específicos usando sus datos de Redes Sociales. El objetivo fundamental siempre ha sido “ Llegar con el mensaje correcto, a la persona correcta, en el momento correcto.”

En esa consecución del objetivo fundamental del marketing existe un último eslabón llamado hiper-personalización en el que una empresa será capaz de crear y dirigir el mensaje correcto a cada individuo por separado. Existen dos partes fundamentales para lograrlo, los sistemas que entregan el mensaje y los sistemas que crean el mensaje. Durante esta plática nos enfocaremos en analizar a los segundos, plantearemos cómo los modelos de generación de lenguaje son el mecanismo idóneo para personalizar un mensaje a un usuario que tiene características muy específicas para que el mensaje pueda resonar de la mejor forma.