Cómo utilizar la IA para aportar un nuevo valor al negocio: evitando los errores comunes en la implementación de IA

Resumen

Descubra ideas prácticas sobre los desafíos y soluciones en la implementación de la IA, centrándose en 10 errores comunes que impiden que los proyectos de IA lleguen a la producción, basados en 8 años de experiencia en el mundo real.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en los Negocios
Panorama de las tecnologías de IA
Aplicaciones empresariales y beneficios de la IA
Desafíos clave en la implementación de IA
• Comprendiendo los Errores en la Implementación de IA
Panorama de 10 errores comunes
Importancia de abordar cada error
• Error 1: Falta de Objetivos Claros
Estableciendo metas medibles
Alineando proyectos de IA con la estrategia empresarial
• Error 2: Calidad y Cantidad Inadecuadas de Datos
Evaluando la preparación de datos
Técnicas de limpieza y preparación de datos
• Error 3: Insuficiente Experiencia en el Dominio
Importancia de la colaboración entre científicos de datos y expertos en el dominio
Desarrollando equipos multifuncionales
• Error 4: Elegir las Herramientas y Tecnologías Incorrectas
Evaluando herramientas y plataformas de IA
Factores a considerar en la selección de tecnología
• Error 5: Desafíos de Integración con Sistemas Existentes
Estrategias para una integración sin problemas
Asegurando la interoperabilidad
• Error 6: Subestimar la Gestión del Cambio
Gestionando el cambio organizacional
Capacitación y mejora de habilidades del personal
• Error 7: Negligencia en Ética y Cumplimiento
Comprendiendo la ética en IA
Cumpliendo con estándares legales y regulatorios
• Error 8: Pasar por Alto el Monitoreo y Mejoramiento Continuo
Estableciendo bucles de retroalimentación
Procesos de mejora iterativa
• Error 9: Gestión Inadecuada del Riesgo y Seguridad
Identificando riesgos potenciales
Implementando medidas de seguridad sólidas
• Error 10: Estrategias de Despliegue e Incremento Incompletas
Planificación para la escalabilidad
Estrategias de despliegue eficientes
• Estudios de Caso y Ejemplos del Mundo Real
Historias de éxito y fracasos
Lecciones aprendidas de implementaciones reales
• Taller Práctico: Plan de Implementación de IA
Desarrollo de una hoja de ruta de IA personalizada
Identificación y mitigación de posibles errores
• Conclusión y Tendencias Futuras en IA
Tendencias emergentes de IA y tecnologías
Preparándose para el futuro de la IA en los negocios
• Sesión Final de Preguntas y Resumen del Curso
Abordando preguntas de los participantes
Resumen de las conclusiones clave

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Asignaturas

Ciencia de Datos