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Trabajar con IA

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Trabajar con IA

Historias reales de colaboración entre humanos y máquinas

MIT Press,

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Haga un recorrido por los lugares de trabajo que han integrado la IA para ver lo que esta tecnología en evolución significa para el futuro laboral.

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Clasificación editorial

8

Cualidades

  • Aplicable
  • Bien estructurado
  • Para principiantes

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.

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