CDAO Mexico schedule

• ¿Sus iniciativas analíticas resultan en un juego de suma cero?
• Cómo obtener apoyo para sus recomendaciones analíticas prescriptivas.
• Demuestre objetivamente el valor empresarial de sus insights.

• Diseño de una arquitectura escalable de datos e inteligencia artificial para dar soporte a las crecientes necesidades de datos y capacidades de inteligencia artificial, garantizando la flexibilidad para el crecimiento futuro y una escalabilidad sin fisuras.

• Garantía de una integración y una interoperabilidad entre diversas fuentes de datos, facilitando un flujo de datos fluido e impulsando conocimientos prácticos.

• Establecimiento de objetivos claros y alcanzables para la estrategia de datos e inteligencia artificial que estén alineados con los objetivos empresariales para ofrecer resultados e impactos tangibles y medibles.

•    Empezando con lo Esencial: Lecciones Aprendidas de los Primeros Proyectos con IA Generativa
•    ¿Cómo seleccionar proyectos iniciales con sponsors clave y pocas dependencias para maximizar el aprendizaje?
•    El Futuro de la Interacción con el Cliente: IA Generativa en Lenguaje Natural
•    Explorando cómo la integración de IA generativa en flujos naturales puede revolucionar la experiencia del usuario

Panel de Discusión: Liderando la Transformación Digital: El Camino Hacia el Éxito de su Organización
•    Desarrollando estrategias de cómo abordar la transformación digital para seguir siendo competitivo
•    ¿De qué manera su organización está maximizando la inversión en áreas como tecnología en la nube, capacidades de autoservicio y marketing en redes sociales para mejorar la experiencia y el servicio al cliente?
•    ¿Cómo su organización se mantiene al día con el ritmo de los avances tecnológicos, especialmente a la luz del cambio en curso en las expectativas del cliente?
•    Intensificar sus esfuerzos para transformar digitalmente sus organizaciones

Panelistas:
Francisco Utrera, Vicepresidente Adjunto de Ciencia de Datos, AT&T, MEXICO
Leon Palafox, Director of Innovation Lab, NOVARTIS
Luis Pedro Guaso Carbajal, Chief Data Scientist, NESTLE
Jennifer Ramos, Global Data & Analytics Governance, Insights and Experience Manager, Mead Johnson Nutrition

Moderador: Alfredo Pequeño, Director de Medios de Pago y Datos, REGIONAL SAB DE CV

•    De la Regulación a la Acción: Cómo la necesidad de cumplir con normativas regulatorias en América del Norte impulsó la implementación de una solución avanzada de analítica de datos
•    El Desafío del Camino Recorrido: Obstáculos, aprendizajes y estrategias para alinear múltiples equipos y prioridades internas hacia una solución común
•    Mirando al Futuro: La importancia de una base de datos robusta para habilitar iniciativas futuras de inteligencia artificial, y cómo este caso sienta las bases para lo que viene

•    Las necesidades actuales de las instituciones financieras han hecho necesaria la transformación de las áreas de análisis financiero y económico tradicionales a áreas financieras analíticas. 
•    La analítica financiera como pilar fundamental en la toma de decisiones de las unidades de negocio de las instituciones financieras. 
•    La importancia de la analítica financiera en la generación de estrategias financieras de mercado

•    ¿Cómo el CDAO debe trascender el rol tradicional de gestión de datos para convertirse en un impulsor clave de la estrategia empresarial?
•    De la Gestión de Datos a la Creación de Valor Estratégico
•    Definiendo el papel del CDAO en fomentar una cultura data-driven que facilite la integración de IA en la toma de decisiones.

•    Evolucionando del enfoque tradicional de datos hacia un modelo de producto de datos
•    Identificando la importancia de comprender la necesidad real del usuario para diseñar productos de datos efectivos
•    Creando una identidad de marca para productos de datos y su impacto en la organización
•    Usando de herramientas como EPS (Enterprise Product Score) para medir el impacto y la efectividad

•    Diseñando una estrategia de datos que contribuya a un futuro sostenible, impulse la innovación y mejora en la toma de decisiones
•    Definiendo los componentes esenciales de una estrategia efectiva
•    Desafíos y barreras en su implementación 
•    Determinando los factores críticos para su éxito a largo plazo

Panelistas:
Narda Boza Enriquez, Senior Manager of Data Portfolio, BBVA
Francisco Viana, Director Of Data PowerHouse, DANONE
Marcio Bueno, Head of Data, LATAM, CHUBB

Moderador: Jordi Rodriguez Oliver, Head of CoE, MABE

•    Aceptando la necesidad de desaprender para transformar
•    La reingeniería de procesos como pilar de la transformación tecnológica
•    Construyendo un proceso más eficaz: Del proceso “as-is” al proceso “to-be”: Un enfoque disruptivo

•    Democratización y Desafíos de Machine Learning en la Empresa: Cómo integrar tecnologías avanzadas como ML y LLMs en áreas de negocio sin experiencia técnica, superando las barreras del conocimiento
•    De Python a ML Ops: Profesionalizando el Ciclo de Vida de los Modelos
•    ¿Cómo elegir los proyectos correctos para garantizar la viabilidad y el retorno de inversión, evitando esfuerzos mal dirigidos?
•    Arquitecturas Abiertas y Gobernanza para el Futuro de la IA: Tendencias emergentes en el uso de plataformas, APIs, y la importancia de la seguridad y governance en modelos de inteligencia generativa y ML

•    ¿Cómo identificar casos de uso estratégicos y mostrar resultados tangibles desde el inicio para ganar la confianza del negocio?
•    Desarrollando estrategias para reducir la brecha de conocimiento y desmitificar la IA dentro de la organización
•    Integración y Escalabilidad: Claves para una adopción exitosa, desde la alineación con procesos existentes hasta la optimización con tecnologías emergentes como Rust y Big Data
•    ¿Cómo alinear métricas técnicas con objetivos comerciales y asegurar el compromiso de los stakeholders?

•    ¿Cómo podemos garantizar que los avances en IA se realicen dentro de un marco ético, sin frenar la innovación ni la efectividad de las soluciones? 
•    ¿Cuál es el papel de las organizaciones y gobiernos en la creación de normativas que promuevan un uso responsable y equitativo de la IA? 
•    ¿Cómo podemos lograr un equilibrio entre la transparencia en los algoritmos de IA y la protección de la privacidad de los usuarios, sin poner en riesgo uno u otro? 
•    ¿Cuáles son los mayores retos que enfrentan las empresas al integrar principios éticos en sus sistemas de IA, y qué medidas pueden adoptar para superarlos de manera efectiva?

Moderador: Marcio Bueno, Head of Data, LATAM, CHUBB

•    ¿Cuáles son los errores más frecuentes que las organizaciones cometen al implementar IA y cómo pueden anticiparlos para evitar fracasos costosos? 
•    ¿Qué factores subyacentes provocan el fracaso de proyectos de IA aparentemente fáciles de implementar, y qué estrategias pueden adoptarse para reducir estos riesgos desde el inicio? 
•    ¿Cómo podemos garantizar que los proyectos de IA no solo se implementen rápidamente, sino que también produzcan resultados sostenibles y alineados con los objetivos de negocio? 
•    ¿Qué pasos deben seguir las empresas para transformar la facilidad de implementación de la IA en una ventaja real y evitar que se convierta en una causa de fallos o expectativas no cumplidas?

Moderador: Rodrigo Olivares, Regional Data Platforms Architect & Analytics Sr. Manager, NISSAN MOTOR CORPORATION