Qué necesitas saber antes de
comenzar

Inicio 5 June 2026 04:24

Fin 5 June 2026

00 Días
00 Horas
00 Minutos
00 Segundos
course image

Cómo escalar con éxito GenAI en grandes organizaciones

Explore el viaje de escalar GenAI en grandes organizaciones con Deloitte como su guía. Este evento profundiza en la transformación de la Inteligencia Artificial Generativa desde pruebas de concepto iniciales a soluciones de negocio robustas y efectivas. Aprenda a identificar y abordar puntos ciegos comunes que pueden surgir durante la escalad.
Data Science Conference via YouTube

Data Science Conference

6076 Cursos


47 minutes

Actualización opcional disponible

Not Specified

Avanza a tu propio ritmo

Free Video

Actualización opcional disponible

Resumen

Explore the journey of scaling GenAI in large organizations with Deloitte as your guide. This event delves into transforming Generative AI from initial proof of concepts to robust, impactful business solutions.

Learn to identify and address common blind spots that can arise during scaling. Watch live demonstrations of successful GenAI implementations that have made significant impacts in large organizations.

Presented by YouTube, this session offers valuable insights for professionals in artificial intelligence and computer science, seeking to enhance their understanding of scaling AI technologies.

  • Understand how to efficiently scale Generative AI from concepts to solutions
  • Discover strategies to overcome common challenges in scaling AI
  • Experience live demos of successful GenAI implementations
  • Gain insights from Deloitte’s approach to AI integration

Join this enlightening session to elevate your knowledge and skills in AI implementation within large organizations.

Programa

  • Introducción a la Escalabilidad de la GenAI en Grandes Organizaciones
  • Visión general de GenAI y su potencial en grandes empresas
    Desafíos clave en la escalabilidad de soluciones de IA
  • Validando el Concepto: De la Idea al Piloto
  • Identificación de proyectos de IA viables dentro de su organización
    Diseño y ejecución de pruebas de concepto (PoCs)
    Evaluación del éxito del PoC y la propuesta de valor
  • Consideraciones sobre Infraestructura y Tecnología
  • Elección de las plataformas y herramientas adecuadas para la escalabilidad
    Estrategias de gestión de datos para escalar IA
    Integración de GenAI en la infraestructura de TI existente
  • Construcción de un Equipo Multifuncional
  • Roles y responsabilidades para escalar GenAI
    Habilidades y capacitación necesarias para los miembros del equipo
    Facilitar la comunicación y colaboración efectivas
  • Gobernanza y Consideraciones Éticas
  • Establecimiento de marcos de gobernanza de IA
    Abordar preocupaciones éticas y sesgos en modelos de IA
    Cumplimiento con regulaciones y estándares de privacidad de datos
  • Implementación de GenAI a Escala: Estrategias y Estudios de Caso
  • Transición de PoCs a despliegues a gran escala
    Superando barreras comunes para la escalabilidad
    Demostraciones en vivo de implementaciones exitosas de GenAI en grandes organizaciones
  • Monitoreo, Mantenimiento y Mejora Continua
  • Establecimiento de KPIs y medición del impacto de las soluciones de GenAI
    Monitoreo continuo del modelo y gestión del ciclo de vida
    Bucles de retroalimentación continua para mejoras
  • Abordando Puntos Ciegos y Mitigación de Riesgos
  • Identificación y abordaje de puntos ciegos comunes en proyectos de IA
    Estrategias de gestión de riesgos en implementaciones de IA
    Lecciones aprendidas de implementaciones pasadas
  • Tendencias Futuras e Innovaciones en GenAI
  • Tecnologías emergentes que influyen en la escalabilidad de GenAI
    Preparando su organización para futuros avances en IA
  • Conclusión y Puntos Clave
  • Resumen de factores críticos de éxito para escalar GenAI
    Perspectivas accionables y próximos pasos para los participantes
  • Q&A Interactivo y Reflexiones Finales
  • Apertura para preguntas y discusión
    Compartición de experiencias e insights personales

Materias

Computer Science