La inteligencia artificial como negocio: operacionalización de la IA para la creación de valor sostenible

Resumen

Descubre las complejidades y soluciones en el desarrollo de empresas de IA rentables con las perspectivas expertas de Daniel Langkilde. Esta sesión de YouTube cubre temas esenciales como el establecimiento de fosos de datos, la decisión entre soluciones verticales y generales, asegurar la explicabilidad en industrias altamente reguladas y la gestión de la sensibilidad de precisión y recuperación.

Perfecto para aquellos que buscan profundizar su comprensión de cómo operationalizar la IA para un valor duradero, este curso está categorizado bajo Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, con el objetivo de equipar tanto a profesionales como a entusiastas con conocimientos cruciales sobre el panorama de la IA.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en los Negocios
Panorama de las tecnologías y aplicaciones de IA
Importancia de la IA en las estrategias empresariales modernas
• Construyendo Modelos de Negocio Basados en IA
Identificación de oportunidades de IA en diversas industrias
Casos de estudio de negocios exitosos de IA
• Estrategia de Datos y Ventaja Competitiva
Comprensión de los fosos de datos y su importancia
Recolección, gestión y gobernanza de datos
• Soluciones de IA Verticales vs. Generales
Diferencias entre soluciones de IA específicas para sectores y generales
Enfoques para elegir la solución de IA adecuada para su negocio
• Integración de la IA en los Negocios
Estrategias para integrar la IA en los procesos empresariales actuales
Gestión del cambio y preparación organizacional
• Explicabilidad y Confianza en la IA
Comprender la importancia de la explicabilidad
Técnicas para lograr explicabilidad en los sistemas de IA
Consideraciones regulatorias y cumplimiento normativo
• Precisión y Recuerdo en los Sistemas de IA
Equilibrio entre precisión y recuerdo basado en las necesidades del negocio
Casos de estudio sobre compensaciones entre precisión/recuerdo
• Desafíos de Operacionalizar la IA
Errores comunes en la implementación de IA
Estrategias para superar desafíos operacionales
• Medición y Sustentación del Valor de la IA
Métricas para evaluar el éxito de la IA
Mejora continua y sostenibilidad en los sistemas de IA
• Futuro de la IA en los Negocios
Tendencias emergentes en tecnología y aplicaciones empresariales de IA
Preparación para futuros desarrollos y oportunidades en IA
• Conclusión y Reflexiones Finales
Recapitulación de aprendizajes clave
Preguntas y respuestas y discusión abierta sobre estrategias de negocio en IA

---

Asignaturas

Ciencias de la Computación