Adoptemos la Inteligencia Artificial Generativa en la Empresa - Mejores Prácticas y Desafíos

Resumen

Obtén información sobre las estrategias de adopción de IA empresarial, los desafíos y las mejores prácticas a través del recorrido de PagerDuty implementando tecnologías de IA generativa en equipos e infraestructura.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa en las Empresas
Definición y ejemplos de IA generativa
Resumen de las tendencias de adopción en empresas
• El Caso de Negocio para la IA Generativa
Evaluación del potencial ROI
Identificación de áreas de impacto dentro de una organización
• La Trayectoria de PagerDuty con la IA Generativa
Motivaciones iniciales para la adopción
Hitos y cronogramas clave
Resultados y logros
• Estrategias de Implementación
Construcción de un equipo de IA multifuncional
Integración de la IA en flujos de trabajo e infraestructuras existentes
Selección de las herramientas y plataformas adecuadas de IA generativa
• Desafíos en la Adopción de la IA Generativa
Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos
Equilibrio entre la automatización de la IA y la supervisión humana
Asegurar escalabilidad y flexibilidad
• Mejores Prácticas para el Despliegue de la IA Generativa
Desarrollo de un marco de gobernanza robusto para la IA
Monitoreo continuo y evaluación de modelos
Fomento de una cultura de innovación y aprendizaje
• Estudios de Caso y Ejemplos del Mundo Real
Despliegues exitosos en diferentes industrias
Lecciones aprendidas y conclusiones clave
• IA Ética y Responsable
Abordaje de sesgos y equidad en los modelos de IA
Transparencia y explicabilidad
• Tendencias Futuras e Innovaciones en la IA Generativa
Tecnologías emergentes y su potencial impacto
Preparación para el futuro de la IA en la empresa
• Conclusión del Curso y Perspectivas Clave
Resumen de mejores prácticas y desafíos
Discusión final sobre el futuro de la IA generativa en empresas
• Recursos Adicionales y Lecturas Recomendadas
Libros, artículos y estudios de caso recomendados
Comunidades en línea y foros para el aprendizaje continuo

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Asignaturas

Ciencia de Datos