Remisiones de Decisiones en Equipos de Humanos y Automatización

Resumen

Explora la optimización de la colaboración humano-automatización a través de sistemas de derivación de decisiones, centrándose en la gestión de la carga de trabajo y las dinámicas de confianza en tareas de clasificación binaria.

Programa de estudio

• Introducción a los Equipos de Automatización Humana
Panorama de la colaboración humano-automatización
Importancia de los sistemas de derivación de decisiones
• Fundamentos de las Tareas de Clasificación Binaria
Definición y ejemplos de clasificación binaria
Procesos de toma de decisiones humano vs. máquina
• Sistemas de Derivación de Decisiones
¿Qué es un sistema de derivación de decisiones?
Rol en los equipos de automatización humana
• Gestión de Carga de Trabajo en Equipos de Automatización Humana
Equilibrio de la carga de trabajo humano y máquina
Estrategias para una distribución efectiva de la carga de trabajo
• Dinámica de Confianza en la Automatización
Comprender la confianza en la automatización
Factores que influyen la confianza entre humanos y máquinas
Estrategias para construir y mantener la confianza
• Técnicas de Optimización para Derivaciones de Decisiones
Métodos para optimizar sistemas de derivación
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Métricas de Evaluación para la Colaboración Humano-Automatización
Indicadores clave de rendimiento para derivaciones de decisiones
Medición del éxito en la gestión de carga de trabajo y confianza
• Consideraciones Éticas
Desafíos éticos en las derivaciones de decisiones
Prácticas responsables de implementación
• Direcciones Futuras en la Colaboración Humano-Automatización
Nuevas tendencias en los sistemas de derivación de decisiones
Avances tecnológicos que impactan la colaboración
• Repaso del Curso y Proyecto
Resumen de los aprendizajes clave
Proyectos grupales sobre el diseño de sistemas de derivación de decisiones
• Recursos Adicionales
Lecturas recomendadas
Herramientas y software para implementación

Asignaturas

Negocios