Jolo y Edu dan la bienvenida a la 12va edición de Nerdearla.

Sobre Eduardo Casarero:

Sobre Ariel Jolo:

TBD

Sobre Distinguished guest speaker:

DATA SCIENCE / AI Designing for Impact: Leveraging AI and Data to Build Products that Scale Help Jueves 25, 11:30 - 12:10 @ Gran Sala

At GoFundMe, designing products for impact means using AI not to replace human connection, but to strengthen it. This session will explore how GoFundMe applies AI and machine learning with empathy to build faster and better experiences that drive customer success. Attendees will walk away with tangible insights into how to leverage AI and data to build products that drive real-world outcomes, improve the customer experience, and drive success. This session will also feature stories of real people using GoFundMe’s AI-powered products to deliver more help.

Sobre Arnie Katz: Arnie leads product, design, data and technology at GoFundMe. Throughout his career, Arnie has relied on data-driven and customer-focused decision making, with an emphasis on modernizing platforms and increasing development velocity. In a prior role as CPTO of StubHub, he was part of the team that successfully sold the business out of eBay. At Walmart, Arnie served as Vice President of International eCommerce, where he was responsible for product, technology, and design, and led a global team developing eight eCommerce platforms. Before Walmart, Arnie was Co-Founder and President of Relay Foods, an online grocery company focused on healthy, responsibly sourced groceries. Arnie holds an MBA from the University of Virginia Darden School of Business and a B.S. degree in Computer Science from the Technion in Israel.

presentada por

DATA SCIENCE / AI No sabemos nada de data (otra vez): Empezando a convivir con agentes IA en el equipo. Jueves 25, 12:10 - 12:50 @ Gran Sala

Reconozcámoslo: nuestros pipelines se rompen, los catálogos envejecen y seguimos debatiendo el linaje mientras los usuarios esperan respuestas. La irrupción de la agentic AI promete pipelines que se reconfiguran solos y gobernanza viva, pero hoy esas visiones conviven con scripts frágiles y alertas a las 3 a. m. En 25 minutos trazaremos la línea que une el presente imperfecto con un futuro posible: Dónde estamos: incidentes repetitivos, silos de conocimiento y un DataOps que no escala. Lo que ya es factible: copilotos que explican consultas, agentes que rellenan gaps de metadatos y bots que priorizan tickets mejor que un triage humano. Lo que todavía no tanto: a completar con lecciones aprendidas La brújula a tres horizontes: Copiloto (asistencia); Co-ejecución (automatización supervisada); Autogobernado (delegación selectiva). Cerraremos con un roadmap de adopción en 90 días, checklist de riesgos (sesgos, fuga de datos, deuda ética) y métricas mínimas para medir impacto. La invitación no es a sentirnos atrasados, sino a asumir que todos estamos reiniciando el conocimiento sobre data y a comenzar, paso a paso, el viaje hacia equipos verdaderamente aumentados por agentes IA.

Sobre Emanuel Diogo: Emanuel Diogo es Head of Innovation en Novakorp, liderando la investigación aplicada en Agentic AI para transformar productos y procesos basados en datos. Con experiencia como Big Data Engineer y Solutions Architect, ha implementado arquitecturas complejas combinando Spark, NiFi, Kafka, entre otros bajo prácticas modernas de DataOps. Su trayectoria incluye largos años de docencia universitaria y la planificación estratégica pública, integrando visión técnica y pensamiento de rigor académico. Actualmente, oficiando como Agentic-AI Research Lead investiga y desarrolla agentes autónomos orientados a reducir la deuda operativa existente en datos. Cuando no está creando arquitecturas de agentes con LLMs, probablemente lo encuentren compitiendo como jugador profesional de cartas Pokémon, donde aplica la misma lógica estratégica... pero con Pikachu.

DATA SCIENCE / AI Detección de manaderos naturales de petróleo en imágenes satelitales con machine learning. Jueves 25, 13:40 - 14:25 @ Gran Sala

Se desarrolló un método automático para detectar manchas de petróleo (oil slicks) en imágenes satelitales SAR, útil para la exploración de hidrocarburos en el Mar Argentino. Estas manchas, visibles como zonas oscuras en la imagen satelital, indican posibles manaderos naturales de petróleo. El sistema desarrollado segmenta regiones oscuras, extrae características de forma y contraste, y las clasifica mediante algoritmos de machine learning. Para mejorar el rendimiento, se generaron datos sintéticos y se aplicó validación cruzada, priorizando minimizar falsos negativos. El modelo logró un recall del 87,5% y detectó manchas no vistas por expertos. Para reducir falsos positivos, se fusionaron resultados de distintas fechas en mapas de calor, destacando zonas con recurrencia de manchas.

Sobre Gabriel Horowitz: Gabriel Horowitz es Líder Técnico en la Gerencia de Data Analytics & Inteligencia Artificial de YPF. También es profesor en la Universidad de Buenos Aires donde dicta cursos de grado y posgrado sobre ciencia de datos aplicada a procesos industriales, ingeniería de la reacciones químicas y operaciones unitarias. También dirige tesistas de grado y posgrado en los mismos temas. A lo largo de su carrera ha presentado varias patentes y trabajos científicos en temas relacionados con la ciencia de datos y los procesos químicos. Recibió el premio a la innovación tecnológica del Instituto Petroquímico Argentino en dos ocasiones y el premio de la Asociación Química Argentina por su tesis doctoral en el área de química industrial.

DATA SCIENCE / AI Sin EDA no hay paraíso Jueves 25, 14:25 - 15:05 @ Gran Sala

En muchos proyectos de datos, el entusiasmo por modelar o aplicar la técnica más novedosa nos hace saltear un paso clave: entender los datos. Esta charla es una invitación (o una advertencia) a no subestimar el análisis exploratorio de datos (EDA). Desde mi experiencia como estadística trabajando en proyectos reales, voy a contar qué cosas pueden salir mal si no hacés un EDA consciente: Usar variables con codificaciones que cambiaron en el tiempo Entrenar modelos con datos que no se actualizan como pensás Detectar patrones que no existen por mirar un solo período También voy a compartir por qué validar los datos con tus interlocutores no solo evita errores, sino que muchas veces genera descubrimientos valiosos para el negocio. No se trata solo de gráficos lindos o de limpiar outliers: se trata de entender la historia que cuentan los datos, para tomar decisiones más informadas y construir soluciones más sólidas. Porque sin EDA, no hay paraíso.

Sobre Maria Luz Armida: María Luz es licenciada en Estadística por la Universidad Nacional de Rosario y trabaja desde hace más de 15 años liderando proyectos de datos en sectores como medios, banca, e-commerce y tecnología. Ha ocupado roles como data scientist, tech lead y product owner, siempre con una mirada puesta en cómo los datos pueden resolver problemas reales. Apasionada por el análisis exploratorio, la comunicación clara y el trabajo interdisciplinario, cree que entender los datos es más importante que predecir sin sentido. Actualmente trabaja en consultoría, donde combina su formación estadística con prácticas de MLOps, visualización y estrategia de datos.

DATA SCIENCE / AI China: la realidad supera al mito Jueves 25, 15:00 - 15:40 @ Gran Sala

Una charla vertiginosa sobre el avance tecnológico en China: desde semáforos que predicen accidentes hasta inteligencia artificial integrada en servicios urbanos y financieros. Basado en un recorrido real por Shanghai, combinamos datos, humor y visión crítica para entender cómo China ya vive en el futuro.

Sobre Sebastian Langer: AI Architect en ICBC Argentina, especializado en diseñar y liderar arquitecturas que van desde el Machine Learning tradicional hasta la Inteligencia Artificial Generativa. Me dedico a conectar datos, negocio y principios de IA Responsable para que la tecnología no solo funcione… sino que tenga sentido y genere impacto real. Fuera del mundo corporativo, me vas a encontrar en Mar del Plata, donde intercambio diagramas de arquitectura por olas y deportes acuáticos. También soy fan del modelado 3D (porque crear mundos virtuales es casi tan divertido como surfear en el real) y estoy aprendiendo a pasar música con amigos —todavía no lleno pistas, pero ya logro que al menos no se vacíen. En resumen: construyo soluciones inteligentes para el día y me sumerjo (a veces literalmente) en hobbies que me recuerdan que, incluso en la era de la IA, lo humano sigue siendo lo más interesante.

Sobre Julián Biggio: AI Specialist en ICBC Argentina, enfocado en modernizar sistemas y encontrar maneras en las que la Inteligencia Artificial pueda acelerar y simplificar la actualización de las plataformas y aplicaciones. Me dedico a investigar y probar casos de uso, buscando soluciones que realmente sumen valor y hagan el trabajo más eficiente. Me interesa ver cómo la tecnología se integra en la vida diaria y cómo esas ideas pueden inspirar nuevos enfoques. Fuera del trabajo, el running y la natación me enseñan que la constancia, el entrenamiento y la estrategia son tan importantes en el deporte como en cualquier desafío tecnológico.

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DATA SCIENCE / AI Arquitecturas Agentic - Agencias de AI en entornos corporativos Jueves 25, 15:40 - 16:20 @ Gran Sala

En esta charla exploraremos cómo la inteligencia artificial está generando eficiencia en áreas clave de IT. Compartiremos la visión y experiencia de NTT DATA en la implementación de plataformas Agentic y agencias de AI, abordando los desafíos técnicos y repasando arquitecturas de referencia y un caso de uso en vivo.

Sobre Andres Somadossi: Solutions Architect con mas de diez años desarrollando y desplegando soluciones en la nube. Actualmente construyendo arquitecturas basadas en AI, en NTT Data Argentina.

Sobre Martin Barahona: Apasionado por la tecnología con más de 20 años de experiencia en arquitectura, infraestructura y seguridad. Actualmente responsable de Arquitectura Digital en NTT DATA Argentina y Uruguay.

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DATA SCIENCE / AI Dato mata chamuyo. Y no hay vuelta que darle Jueves 25, 16:20 - 17:00 @ Gran Sala

Podés tener carisma, intuición, experiencia... pero si no tenés datos, estás adivinando. Y de igual forma que billetera mata galán, cuando el dato es bueno... mata chamuyo. En uno de nuestros últimos proyectos, dejamos de lado el verso y nos metimos de lleno en lo que importa: negocio + análisis. Lo que arrancó como un experimento, terminó en una solución de alto impacto: creamos un Asistente de Voz Cognitivo que mejoró la eficiencia y le dio a los usuarios una experiencia ágil y directa. O dicho sin vueltas: cortó con las llamadas eternas. Vení a que te contemos cómo tus datos pueden matar chamuyos para hacer del mundo un lugar mejor, un dato a la vez.

Sobre Cecilia Szydelko: Cecilia Szydelko, locutora y diseñadora gráfica con trayectoria en experiencia de usuario. Su curiosidad la llevo a meterse de lleno en el mundo de los datos, donde descubrió otra forma de contar historias. Hoy es parte del equipo de Data Governance en ICBC, donde impulsa la cultura de datos, ayudando a que las personas se animen a tomar decisiones con información.

Sobre Alexander Algieri: Product Owner, pero también periodista y midnight Chef. En mis años en el Contact Center aprendí que lo importante es escuchar al cliente. Como periodista, entendí que siempre hay que ir más allá de lo que está frente a nuestros ojos, y como chef, que los mejores platos son los que se cocinan con dedicación y tiempo. En mi rol como PO articulo toda esa vivencia con los datos para desarrollar iniciativas de valor que le den a los usuarios una experiencia que cumpla con sus expectativas.

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DATA SCIENCE / AI Data & AI Ready: el framework detrás de la hiperpersonalización Jueves 25, 17:40 - 18:20 @ Gran Sala

En Naranja X, la hiperpersonalización no es solo una meta, sino una capacidad estratégica construida sobre un framework sólido de Data & AI pensado para impactar a gran escala. En esta charla te vamos a mostrar el detrás de escena: exploraremos cómo pasamos de la estrategia a una plataforma viva que orquesta datos en tiempo real, habilita casos de uso de alto impacto y evoluciona con el negocio. Vamos a compartir aprendizajes reales: aciertos, errores y el impacto medible que logramos en la experiencia de millones de clientes. Si querés entender cómo construir (y escalar) un framework para hiperpersonalización, este es tu backstage pass.

Sobre Gisele Andrea Cabrera: Magister en Data Science, cuenta con más de 17 años de experiencia en Data, Analytics e Inteligencia Artificial. A lo largo de su carrera lideró equipos de alta performance, resolviendo desafíos estratégicos a través del uso de los datos y la IA. Se destaca por su enfoque orientado a resultados y su capacidad para transformar problemas complejos en soluciones concretas que generan valor real. Está convencida de que el verdadero valor de los datos se alcanza cuando todas las personas en una organización pueden usarlos para generar impacto.

Sobre Marilina Trevisan: Data & AI Product Lead en Naranja X. Lic. en Ciencia Política y Diplo. en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Master in Managment - IA & Business Analytics Candidate.

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DATA SCIENCE / AI Quantum Machine Learning Jueves 25, 18:20 - 19:00 @ Gran Sala

Una charla recorriendo los conceptos básicos de la computación cuántico, su estado del arte, proveedores de hardware y software y como es aplicada en la industria. Luego, una introducción al Quantum Machine Learning, en que se basa y porque ofrece una ventaja competitiva en ciertos escenarios sobre los modelos clásicos de aprendizaje automático. Casos de éxito en el mundo y ventajas obtenidas. Valor agregado al negocio y aplicabilidad en el mundo real. Desafíos y próximos pasos de la tecnología y la industria.

Sobre Tomas Tagliani: Experto en ciencia de datos e Inteligencia Artificial con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de modelos. Co-fundador de una empresa de Quantum Machine Learning, con recorrido por diferentes continentes y eventos específicos de cuántica y riesgos. Especialista en desarrollo de modelos de aprendizaje automático para riesgos, finanzas y fraude.