Livre

L’IA générative en pratique

Plus de 100 façons étonnantes dont l’intelligence artificielle transforme les entreprises et la société

Bernard Marr

Wiley, 2024

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Classement éditorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Caractéristiques

Analytique
Révélateur
Captivant

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Commentaires

L’IA générative a le potentiel de transformer radicalement notre vie quotidienne à mesure qu’elle se déploie dans différents secteurs. Selon le futurologue Bernard Marr, bien qu’elle puisse offrir un avantage concurrentiel aux entreprises, elle pose également des risques potentiels au niveau social et organisationnel. L’auteur envisage divers scénarios futurs, des plus dystopiques aux plus optimistes, et encourage les lecteurs à exploiter cette technologie de manière responsable. Pour cela, il appelle à une évolution culturelle favorisant l’innovation, l’ouverture et la collaboration.

Résumé

Les avancées rapides de l’IA générative annoncent des perturbations majeures dans nos vies professionnelles et personnelles.

En réalité, l’idée que les machines puissent avoir des niveaux d’intelligence similaires à ceux des êtres humains remonte à 1950, lorsque l’informaticien, mathématicien et logicien britannique Alan Turing a présenté le test de Turing : les machines ne réussissent le test que si un évaluateur humain a des difficultés à discerner s’il s’agit d’une machine ou d’un être humain. Dans les années 1970 et 1980, les premières tentatives de création de modèles d’IA, ou de systèmes experts, étaient limitées parce que les machines disponibles ne pouvaient pas « apprendre », mais devaient être programmées pour prendre des décisions. La révolution Internet et l’émergence du World Wide Web dans les années 1990 ont entraîné des progrès rapides dans des domaines connexes tels que l’analyse prédictive et l’exploration des données. Ces avancées ont été suivies par l’explosion du Big data au début des années 2000 et l’introduction du deep learning dans les années 2010, ouvrant la voie aux modèles d’IA générative d’aujourd’hui.

Aujourd’hui, l’IA générative...

À propos de l’auteur

Le futurologue Bernard Marr est l’auteur de nombreux ouvrages à succès, dont Artificial Intelligence in Practice, Tech Trends in Practice et Future Skills. Il conseille également des gouvernements et des entreprises en matière de stratégie.