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

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

Aplicable
Bien estructurado
Para principiantes

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

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.