Liderazgo en IA empresarial
Estrategia y gobernanza para programas de IA que deben funcionar en ciclos presupuestarios, controles financieros, rutinas tributarias, entornos SAP y rituales ejecutivos.
Datos e IA
Rodrigo Krüger
Director de Datos e IA en NTT DATA, escalando IA empresarial, GenAI y agentes dentro de sistemas de negocio centrados en SAP — e investigador doctoral en aprendizaje automático con preservación de privacidad.
Trabajo en la intersección entre liderazgo en IA empresarial, transformación de negocios habilitada por SAP, procesos financieros y tributarios, e investigación académica en aprendizaje automático con preservación de privacidad.
Áreas de foco
Práctica ejecutiva y profundidad investigadora.
IA para Finanzas, Contabilidad, Impuestos y SAP
IA aplicada a dominios intensivos en procesos, como cierre contable, reporting, cumplimiento tributario, conciliaciones y flujos de decisión habilitados por SAP.
Aprendizaje automático con preservación de privacidad
Investigación en aprendizaje federado, criptografía homomórfica, ML con preservación de privacidad y aprendizaje adaptativo desde flujos de datos.
Hitos profesionales
Áreas seleccionadas de liderazgo.
Liderazgo
Director de Datos e IA en NTT DATA Business Solutions
Director de Datos e IA en NTT DATA Business Solutions. Lidera la estrategia y la gobernanza de IA empresarial, un equipo actual de 15 personas y el portafolio Guepardo AI; representa a Brasil en el Global Innovation Team en más de 60 países.
Gobernanza de IA
Estrategia de IA empresarial y adopción responsable
Perspectiva pública y ejecutiva sobre llevar iniciativas de IA de la experimentación a portafolios gobernados, con responsables, controles, métricas y planes de adopción.
Sistemas de negocio
Transformación en finanzas, impuestos y SAP
Foco en sistemas inteligentes para procesos fiscales, contables, financieros y habilitados por SAP, donde cumplimiento y confiabilidad importan.
Investigación
Sistemas de aprendizaje automático bajo privacidad y flujos continuos.
La agenda de investigación conecta aprendizaje automático con preservación de privacidad con restricciones prácticas en entornos distribuidos, regulados y en cambio continuo.
Aprendizaje federado
Escenarios de aprendizaje distribuido donde los datos permanecen cerca de su fuente mientras modelos o actualizaciones se coordinan entre participantes.
Criptografía homomórfica
Patrones de computación con preservación de privacidad que permiten operaciones seleccionadas sobre datos cifrados, con atención explícita a los tradeoffs de rendimiento.
Minería de flujos de datos
Aprendizaje desde datos que llegan continuamente bajo deriva, latencia, memoria, distribución no IID y restricciones de adaptación.
Publicaciones seleccionadas
Producción formal de investigación.
Criptografía homomórfica
Training and Test Machine Learning Models on Encrypted Data: Initial Results and Challenges
Experimentos de aprendizaje automático cifrado usando CKKS, con atención a privacidad, comportamiento del modelo y costo de procesamiento.
Pronóstico de series temporales
Peak Prediction in Time Series: Comparing Approaches for Energy High-Load Prediction
Trabajo comparativo sobre predicción de picos en series temporales de alta carga energética.
Prensa
Cobertura mediática y columnas seleccionadas.
Entrevista
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Between the Lines
Newsletter mensual en LinkedIn sobre IA empresarial para ejecutivos, enfocada en estrategia, adopción, gobernanza, realización de valor y uso responsable en organizaciones complejas.
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