Libro

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

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.

Cualidades

Innovador
Aplicable
Interesante

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.

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.