CA | ES | EN

Enrique Mora | Nestlé

Artificial Intelligence Solution Architect

Enrique Mora | Nestlé

Artificial Intelligence Solution Architect

Biografía

Enrique Mora se licenció en Matemáticas en la Universidad de Barcelona, tiene un máster en Ingeniería de Software y varios postgrados en Inteligencia Artificial. Cuenta con una larga experiencia de más de 15 años desarrollando y ejecutando proyectos de ingeniería de software y ciencia de datos en el ámbito de la inspección técnica reglamentaria y, recientemente, en el ámbito alimentario. Antes de llegar a Nestlé, trabajó en TÜV Rheinland como Data Science Lead, dónde lideró proyectos multinacionales de analítica avanzada de datos. Entre sus responsabilidades actuales, destaca la industrialización de técnicas, algoritmos y soluciones basadas en machine learning, tanto para consumidor final como para usuario interno, siempre con el objetivo de que la solución pueda escalar a cientos de miles de usuarios.

PONENCIA: COMO ANALIZAR EL DISEÑO DE LA INTENCIÓN DE UN ASISTENTE VIRTUAL USANDO DEEP LEARNING

Nestlé construyó su primer chatbot en 2016 con el auge de la inteligencia artificial y, en particular, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Actualmente, las marcas utilizan chatbots para comunicarse con sus consumidores a través de sus aplicaciones de mensajería preferidas, como Facebook Messenger o WhatsApp. En lugar de tener un ejército de personas, los chatbots pueden mantener conversaciones personalizadas con múltiples consumidores 24/7.
Desde 2016, Nestlé ha construido y desplegado hasta 20 bots y hay más de 15 proyectos en progreso. Los casos de uso de Nestlé pueden ir desde consejos previos a la compra, recomendaciones de recetas y consejos sobre el embarazo, hasta la resolución de problemas de una máquina y el soporte posterior a la compra.
Debido a que el 99% de los chatbots comerciales/asistentes virtuales de voz cae dentro del paradigma de «detección de intención», es extremadamente importante entender y diseñar cuidadosamente las intenciones (o clases) que conducirán el diálogo con el humano. Usando Deep Learning y los nuevos modelos de PNL (como BERT) podemos analizar el diseño de los intentos y reaccionar en consecuencia.
Durante esta sesión, explicaremos brevemente cómo los asistentes virtuales se basan en la detección de intenciones y cómo utilizar Deep Learning para analizar el diseño de la intención.

 

Sesiones: Enrique Mora | Nestlé