Libro

Trabajar con IA

Historias reales de colaboración entre humanos y máquinas

Steven Miller y Thomas H. Davenport

MIT Press, 2022

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Clasificación editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Cualidades

Aplicable
Bien estructurado
Para principiantes

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Reseña

El futuro del trabajo ya está aquí. Sectores tan diversos como el transporte público y la publicidad ya utilizan la IA. En este libro revelador, los expertos en tecnologías de la información Steven Miller y Thomas H. Davenport examinan ejemplos de integración con éxito de la IA en el lugar de trabajo. Van más allá de las estadísticas para pintar un cuadro detallado de los efectos actuales de la IA en la forma de trabajar de las personas y resaltar los interrogantes sobre el futuro. Tanto si le preocupan los efectos de la IA en su propio trabajo como si está pensando en encabezar la adopción de la IA en su organización, encontrará valiosas ideas en el texto de Miller y Davenport.

Resumen

La automatización de la IA implica tanto sistemas basados en reglas como sistemas de aprendizaje automático.

Los ingenieros de IA construyen sistemas basados en reglas utilizando múltiples sentencias “si-entonces”. Entrenan a los sistemas de aprendizaje automático con datos etiquetados. Los sistemas de aprendizaje automático son capaces de detectar patrones en estos datos que luego despliegan para interpretar datos no etiquetados. En el lugar de trabajo, la IA desempeña numerosas funciones, entre estas, predicciones, recomendaciones, rankings (por ejemplo, para clientes potenciales), búsqueda de información específica en un documento y automatización de procesos. La automatización y el aumento de la IA en el lugar de trabajo ya están muy extendidos y son observables en muchos lugares de trabajo hoy en día. En Morgan Stanley, la IA ofrece recomendaciones personalizadas de productos y programas basadas en el perfil y la cartera específicos de un cliente. El asesor financiero decide sobre la pertinencia de las indicaciones basándose en su conocimiento personal del cliente.

Esto permite una comunicación más eficaz con los clientes, ya que...

Sobre los autores

Thomas H. Davenport es catedrático de Tecnología y Gestión de la Información en Babson College y asesor principal de IA en Deloitte Analytics. Steven Miller es catedrático emérito de Sistemas de Información en la Universidad de Gestión de Singapur.