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Máquinas predictivas

La sencilla economía de la inteligencia artificial

Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb

Reverté Management (REM), 2019

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Clasificación editorial

Cualidades

Innovador
Aplicable
Interesante

Reseña

La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de realizar tareas asombrosas, desde conducir un automóvil hasta diagnosticar enfermedades. Conocer con precisión cuáles son sus alcances y las oportunidades que ofrece para su negocio es fundamental para navegar de manera eficaz los retos que esta nueva tecnología plantea, aprovechar al máximo los beneficios que ofrece y resolver los dilemas éticos que el uso de la inteligencia artificial plantea, con un sentido de justicia que ponga a las personas primero. Los investigadores de la Escuela Rotman de Administración de la Universidad de Toronto, Ajay Agrawl, Joshua Gans y Avi Goldfarb, le explicarán paso a paso cómo identificar las posibles aplicaciones de una máquina predictiva en su organización, así como pronosticar sus efectos económicos.

Resumen

Gracias al aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) realiza tareas sorprendentes.

La inteligencia artificial ya está aquí y tiene el potencial de transformar radicalmente los negocios. Como ha sucedido con otras tecnologías revolucionarias, sus aplicaciones y efectos –al principio– no son totalmente claros. Con todo, es necesario conocer cuanto antes las posibilidades que ofrece un nuevo avance tecnológico a fin de aprovecharlo apropiadamente. Si bien los costos de implementar una tecnología emergente suelen ser altos, implementarla demasiado tarde puede ser desastroso para las compañías.

Lo que vuelve tan especial a la IA es su capacidad para el aprendizaje automático. Los sistemas de los modernos vehículos de autoconducción, por ejemplo, aprendieron a manejar a partir de los datos obtenidos de experiencias reales de conductores humanos. Los ingenieros registraron largo tiempo cada una de las acciones de operación de diferentes individuos al volante (frenar, girar a la derecha, acelerar, etcétera) mientras unos sensores en el vehículo recopilaban información del entorno, como las condiciones de la ruta, las señales de tránsito, el movimiento...

Sobre los autores

Ajay Agrawal es profesor de gestión estratégica e innovación empresarial en la Escuela Rotman de Administración de la Universidad de Toronto, Canadá, e investigador de la Oficina Nacional de Investigación Económica en Cambridge, Massachussets, EE.UU. Joshua Gans es profesor de gestión estratégica y de innovación técnica en la Escuela Rotman de Administración de la Universidad de Toronto. Avi Goldfarb es editor en jefe de la revista Marketing Science; es especialista en economía digital.