Proyectos empresariales con AI
El futuro de los trabajos con AI
Introducción a la AI y Gen AI
AI como Inteligencia Aumentada/Amplificada
Posibles casos de uso de AI en diferentes industrias
Modelo de madurez en AI
¿Dónde aplicar un proyecto de Gen AI para la empresa?
¿Cómo seleccionar un proyecto adecuado de Gen AI para la empresa?
¿Cómo vender un proyecto de Gen AI?
¿Qué herramientas de AI seleccionar y en qué momento se deben implementar?
La AI nos va a reemplazar: ¿Cómo manejar la resistencia al cambio?
¿Cómo medir el éxito de un proyecto de Gen AI?
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AI como Inteligencia Aumentada/Amplificada
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La integración de la inteligencia artificial (AI) como una herramienta de amplificación, en lugar de un sustituto del elemento humano, plantea una perspectiva revolucionaria. En este enfoque, las máquinas no reemplazan, sino que potencian la capacidad de las personas, permitiendo analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión, mientras los humanos conservan el juicio necesario para decisiones complejas o de alto impacto emocional.
¿Qué significa amplificación en AI?
-
La amplificación no busca eliminar al ser humano, sino complementarlo con tecnología que permita:
- Procesar grandes cantidades de datos.
- Tomar decisiones rápidas basadas en patrones.
- Reducir errores en tareas repetitivas y matemáticas.
-
En este modelo, la AI realiza predicciones y análisis, pero el juicio humano evalúa las consecuencias y adapta las acciones al contexto, lo que resulta crítico en áreas como atención al cliente o salud.
¿Dónde trazamos la línea entre AI y el ser humano?
-
Las máquinas son superiores en:
- Predicción: Procesan datos matemáticos complejos con alta precisión.
- Automatización: Ejecución de tareas repetitivas sin desviaciones.
-
Los humanos son esenciales en:
- Juicio: Evaluación contextual y emocional.
- Adaptación: Respuesta flexible a variaciones y necesidades individuales.
Esta distinción ayuda a guiar proyectos y maximizar la eficiencia en escenarios donde ambas capacidades se integran.
¿Cómo separamos predicción de juicio?
- Predicción: La máquina detecta patrones, genera recomendaciones y resuelve tareas que no requieren adaptabilidad.
- Juicio: El humano analiza el impacto de las acciones sugeridas y considera factores intangibles, como la empatía o el contexto social.
Un ejemplo claro es un call center, donde la AI puede sugerir respuestas rápidas basadas en historial del cliente, pero el agente humano adapta el mensaje según el tono y emociones detectadas en la conversación.
¿Cómo potenciamos proyectos combinando AI y humanos?
- Usar AI para tareas repetitivas y escalables aumenta la productividad.
- Integrar el juicio humano en decisiones con alto impacto emocional o contextual asegura un mejor resultado.
- Retroalimentar el sistema AI con datos humanos mejora las predicciones futuras.
Los proyectos exitosos dependen de que las personas entiendan sus roles y cómo trabajar junto a las máquinas. Las herramientas tecnológicas son efectivas solo cuando se adoptan con claridad en sus límites y capacidades.
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Preguntas 1
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La predicción en el contexto de la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de las máquinas para analizar grandes volúmenes de datos y hacer inferencias sobre resultados futuros basándose en patrones aprendidos. Este proceso es fundamental en la inteligencia amplificada, donde las máquinas superan a los humanos en la parte predictiva gracias a su habilidad matemática y capacidad para procesar datos rápidamente. Sin embargo, el juicio humano es crucial para interpretar esos resultados y tomar decisiones informadas, especialmente en situaciones que requieren empatía y contexto.
La fidelización de clientes mediante agentes de AI se logra al complementar la eficiencia de la inteligencia artificial con el juicio humano. Los agentes de AI pueden gestionar interacciones iniciales, resolver consultas rápidas y personalizar experiencias basadas en datos. Sin embargo, en situaciones complejas o emocionales, la intervención humana es esencial para aplicar juicio y empatía. La combinación de ambos permite una experiencia de cliente más satisfactoria, donde la AI maneja datos y patrones, mientras que los humanos toman decisiones que consideran el contexto emocional del cliente.
- **AI como Inteligencia Aumentada/Amplificada**: Se enfatiza la colaboración entre humanos y máquinas.
- **Predicción vs Juicio**: Las máquinas superan a los humanos en predicciones basadas en datos, pero los humanos son mejores en juicio y contexto.
- **Complementariedad**: AI se utiliza para decisiones repetitivas y matemáticas, mientras que los humanos aplican juicio en situaciones variables.
- **Importancia de la Adopción**: La mayoría de los fracasos en proyectos de AI son por falta de claridad en los roles de humanos y máquinas.
El término "juicio" se refiere a la capacidad humana de evaluar situaciones, considerando factores complejos más allá de datos simples. En el contexto de la inteligencia artificial, se diferencia de la "predicción", donde las máquinas analizan grandes volúmenes de datos para obtener resultados rápidos. Mientras que AI sobresale en hacer predicciones basadas en patrones matemáticos, el juicio humano es crucial para interpretar el contexto y las emociones en situaciones específicas. La combinación de ambos, AI para la predicción y el humano para el juicio, maximiza la efectividad en la toma de decisiones.
maravilloso me encanto
Excelente clase! Es clave entender como nos puede ayudar la IA en nuestras labores diarias y que siempre el juicio humano debe estar presente para la toma de decisiones.
Excelente clase.
En el contexto del Traiding:
La predicción se refiere a la capacidad de la IA para analizar datos históricos y actuales para estimar un resultado futuro basado en patrones. Por ejemplo:
Una IA analiza los datos históricos de precios de una acción, junto con indicadores técnicos como medias móviles, volumen de operaciones y volatilidad, y predice que el precio de la acción subirá un 2% en los próximos 3 días.
En este caso, la IA no está tomando decisiones ni evaluando si la predicción es buena o mala; simplemente está proyectando un posible resultado basado en los datos.
El juicio implica tomar una decisión basada en la predicción, considerando factores adicionales como el contexto, el riesgo y los objetivos del trader. Esto puede incluir elementos subjetivos o estratégicos que la IA puede o no estar programada para evaluar.
Basándose en la predicción de que el precio de la acción subirá un 2%, un trader evalúa si vale la pena realizar la operación considerando:
\- El costo de la transacción.
\- El nivel de riesgo asociado.
\- La probabilidad de que la predicción sea correcta.
\- La estrategia general del portafolio (por ejemplo, diversificación o exposición al sector).
Si el trader decide no comprar la acción, porque el riesgo es demasiado alto o porque el beneficio potencial no justifica la inversión, eso es un juicio.
Como se observa la prediccion con base en datos, la toma la máquina pero el juicio requiere un nivel más alto de análisis estratégico y toma de decisiones, que puede ser realizado por humanos.
Pero tambien el jucio se puede tomar con el apoyo IA más avanzada diseñada para evaluar riesgos y estrategias, y en esta otra etapa del proceso, se volveria apresentar el juicio.
Para la revisión de contratos. Extraer datos de muchos contratos que están escritos en diferente orden, pero la extracción la puedo ordenar de forma que me facilite hacer mi evaluación final. La lectura del documento completo lo hace la IA, las preguntas sobre, riesgos, obligaciones mías, de mi empresa o de la contraparte del contrato, las formulo yo. Puedo tener preguntas predefinidas, y en cada caso puedo hacer nuevas preguntas basadas en los primeros resultados. Esto hace que pueda revisar más contratos en menor tiempo, comparar versiones de documentos, etc.
Un campo de uso que veo es la creacion de manuales de empleado, o entrenamientos mas dinamicos, estos podria ser retroalimentado con AI que analiza el comportamiento real de los empleados y junto con la documentacion actual ampliar o modificar estos manuales o entrenamientos para adaptase a las condiciones reales del campo de trabajo, pero estos cambios deberan ser revisados y autizardos siempre por la persona encargada que sabe en verdad si los cambios son una mala interpretacion de los manuales o si en verdad es un factor que se podria globalizar.
Trabajo en marketing y si algo cambió mi paradigma para comprender el funcionamiento de las cosas en general fueron los 3 cursos de pensamiento lógico, a lo mejor a alguien le pueden servir para complementar y comprender este tema mas a fondo.
**La inteligencia artificial (IA) es un potenciador. Nos ayuda a procesar grandes cantidades de datos, introducirlos en la máquina para que los analice y nos devuelva resultados. La máquina es más rápida y potente como herramienta.**
**Por otro lado, nuestra capacidad de juicio, experiencia y conocimiento en muchas materias, especialmente en lo humano, nos permite interpretar esos datos analizados y tomar decisiones informadas.**
**Con más de 30 años de experiencia trabajando con tecnología y observando la transición de lo analógico a lo digital, mi conclusión es la siguiente: toda tecnología es una herramienta, y su uso depende de cada uno. Aquellos que dominan temas especializados como tecnología, medicina, derecho, fiscalidad, etc., tienen la responsabilidad de hacer un buen uso ético de estas herramientas.**
- **AI como Inteligencia Aumentada**: Se presenta la idea de que la inteligencia artificial complementa la capacidad humana, no la reemplaza.
- **Predicción vs. Juicio**: Las máquinas son mejores en la predicción de datos, pero el juicio y la evaluación de efectos son atributos humanos.
- **Diferenciación de Roles**: La AI se utiliza para decisiones rápidas basadas en datos, mientras que los humanos aplican juicio en contextos que requieren empatía y comprensión.
- **Amplificación**: Se busca optimizar la productividad humana mediante la combinación de AI y decisiones humanas, maximizando el valor de ambas.
La clase se centra en la amplificación del ser humano mediante la inteligencia artificial. Los pasos de acción son:
1. **Identificar la tarea**: Determina qué tareas pueden ser mejoradas con AI.
2. **Usar AI para predicciones**: Aplica AI para analizar datos y hacer predicciones rápidas.
3. **Implementar juicio humano**: Utiliza el juicio humano para tomar decisiones basadas en las recomendaciones de AI.
4. **Retroalimentar el sistema**: Ajusta el algoritmo con la información obtenida tras la interacción humana y los resultados obtenidos.
Estos pasos son esenciales para optimizar proyectos empresariales con AI.
Los casos de uso de la IA son diversos y pueden incluir:
1. **Análisis Predictivo**: Identificación de patrones en grandes volúmenes de datos para prever tendencias.
2. **Atención al Cliente**: Chatbots que manejan consultas y mejoran la experiencia del usuario.
3. **Personalización de Productos**: Recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento del cliente.
4. **Optimización de Procesos**: Automatización en tareas repetitivas, aumentando la eficiencia operativa.
5. **Medicina**: Diagnósticos asistidos por IA que analizan imágenes médicas o historial clínico.
Estos ejemplos reflejan cómo la IA puede amplificar la capacidad humana y optimizar diversos procesos en organizaciones.
excelente clase
Es importante ser consciente de la frontera entre predicción y juicio, para poder hacer un uso expandido de la IA.
Un buen ejemplo serían las políticas públicas en las que para analizar los datos demográficos podemos usar alguna herramienta de inteligencia artificial para el análisis de datos pero al momento de crear e implementar dichas políticas debemos considerar no solamente los factores cuantificables
exelente clase es la mejor explicación de que los trabajos no van a desaparecer solo desaparecerá quien no sea capas de integrar ia a su vida ,por ejemplo en el sector de la salud va a llegar el punto donde con una simple conversación con IA sea capas de pronosticar una enfermedad igual va a estar en el juicios de un profesional tomar la decisión de un tratamiento.
Entonces podemos decir que el postulado seria :
Con ayuda de la IA aceleramos la predicción y con los datos obtenidos , como seres humanos tomamos decisión aplicando nuestro Juicio, de esta forma estamos amplificando y aumentando nuestra inteligencia con ayuda de la IA
En la realización de contratos donde la maquina verifica la veracidad de los datos
En evaluaciones donde se pide determinar una media, análisis de la información para generar un resumen sintetizado de las respuestas para dejarlo a la interpretación humana
Pero, el juicio del ser humano también tiene sesgos por su educación, vivencias y creencias, pero en el humano estos sesgos son dificiles de auditar, pero, en las IAs aunque no necesariamente es fácil es posible auditarlo, existen casos de uso donde el valor sería sacar el sesgo humano de la ecuación y colocando la IA y retroalimentandola.
Un ejemplo de colaboración entre humano y máquina es el uso de inteligencia artificial en la creación de arte. Artistas pueden usar herramientas como DALL-E para generar imágenes a partir de descripciones textuales. El artista aporta su creatividad y juicio sobre el resultado, mientras que la IA proporciona múltiples opciones visuales rápidamente. Esta sinergia permite que los creadores exploren nuevas ideas y estilos, resultando en obras innovadoras que combinan la capacidad humana de juicio con la potencia de procesamiento de la IA.
Esta clase me gustó mucho, aveces estamos tan enrolados en la parte tecnologica que dejamos de lado aquello que nos vuelve realmente valiosos a lado de una máquina, que es nuestras relaciones humanas. Muchas gracias por esta visión, estoy disfrutando mucho del curso.
**Ejemplo de maquina y humano generando valor:**
**Plataformas de aprendizaje adaptativo**: Platzi ajustan las lecciones en tiempo real según el progreso del estudiante, maximizando el aprendizaje.
Un ejemplo de la mezcla de IA y capacidades humanas son los analisis de grandes volumenes de datos, que nos den el inicio de una probabilidad y luego el humano con su juicio termien tomando la decisión, por ejemplo manera de abordar de acuerdo a los entimientos y el contexto una situacion jurídica o una situación con coimpartamientos humanos.
La diferencia entre aumentar y reemplazar a las personas radica en la función de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de toma de decisiones. "Aumentar" implica complementar las capacidades humanas, donde la IA asiste en la predicción y análisis de datos, permitiendo a las personas tomar decisiones más informadas y rápidas. En cambio, "reemplazar" se refiere a automatizar completamente tareas repetitivas, donde la IA realiza la función sin intervención humana. La clave está en utilizar la IA para potenciar el juicio humano, no para sustituirlo.
La diferencia entre aplicar predicción y aplicar juicio radica en cómo se toman las decisiones. La predicción se refiere a utilizar datos y algoritmos para anticipar resultados basados en patrones y matemáticas, lo cual es donde las máquinas sobresalen. En cambio, el juicio implica evaluar las implicaciones y consecuencias de una decisión, considerando factores humanos y contextuales, algo en lo que los seres humanos son más competentes. Es importante saber cuándo utilizar cada enfoque para maximizar el valor de la inteligencia artificial junto con la intervención humana.
Qué clase tan interesante, la propuesta de presentar su línea de tiempo nos brinda más sentido y enfoque para emplear estar herramienta
Que clave resulta explicar el concepto del Juicio en la inteligencia humana y las limitaciones que tiene la AI en poder realizar el juicio (consecuencias de las resultados / acciones realizadas).
Un ejemplo de combinación de humano y máquina, sería el siguiente: Las herramientas de inteligencia artificial pueden analizar patrones de mercado y detectar oportunidades de inversión con rapidez, facilitando la toma de decisiones más precisas y automatizando ciertas operaciones financieras. Y los asesores financieros interpretan los datos proporcionados por la IA, basándose en los objetivos personales, el nivel de riesgo que el cliente está dispuesto a asumir y sus preocupaciones emocionales, guían las decisiones de inversión de manera más personalizada, entregando así un portafolio de servicios adecuado a cada cliente.
Esto es interesante por el hecho que a pesar de que se habla que la IA va a reemplazar a los desarrolladores, desde otra vision se habla que los va a potenciar ya que requiere su juicio en la construccion del software
He visto que muchos jueces, abogados, etc usan la IA para redactar sus fallos. En muchos casos solamente se limitan a a presentar el resultado sin evaluarlo, como en un juicio donde Chatgpt se inventó varios casos. En mi caso ha servido como un apoyo para hacer resúmenes y evaluar documentos una ves los termino de redactar.
Es mejor un cyborg híbrido (humano-máquina), que ambos separados cumpliendo tareas independientes.
Un árbol de decisión es un modelo de predicción que utiliza una estructura en forma de árbol para representar decisiones y sus posibles consecuencias. Cada nodo interno representa una prueba sobre un atributo, cada rama representa un resultado de la prueba y cada hoja representa una etiqueta de clase o resultado final. Es útil para clasificar datos basándose en características específicas y es más eficaz que una simple lista de reglas. En el contexto de AI, los árboles de decisión son ejemplos de métodos predictivos donde la máquina ayuda a tomar decisiones basadas en datos analizados.
Tengo la suerte de trabajar en muchos proyectos de implementación de AI en distintas verticales, hoy desde las energías renovables. y como PO.
No he escuchado a nadie decir, esto nos ahorrara recursos.
Siempre es para ofrecer más valor, pasar de herramientas o procesos preventivos, y correctivos, a procesos Predictivos con la ayuda de la AI.
Los que estamos hace años en esto, hemos visto otras crisis .
Esto no es una burbuja, hay mucha oportunidad.
**Ejemplo de Augmented Intelligence:**
Gestión Humana necesita identificar las razones por las cuales los empleados deciden continuar vinculados o renunciar a la empresa.
**IA**: Analizar los datos, identificar patrones en las variables que posiblemente un humano no podría identificar o lo haría menos rápido que la IA.
**Human**o: Tomar decisiones para aumentar la fidelización de los talentos. Estas pueden impactar de una manera inesperada sobre las personas y la empresa. Un humano puede entender mejor los contextos complejos, como las emociones y la cultura.
En las ventas B2B. Que los sistemas ayuden al comercial a darle seguimiento al ciclo de ventas y se sugieran acciones que se deben realizar para seguimiento. El humano es vital en el proceso de generar confianza y rapport para construir una relación a largo plazo.
Respecto de la parte de *Predicción vs Juicio*, me gusta la idea de que la inteligencia artificial puede potenciar nuestras capacidades analíticas y de toma de decisiones, al proporcionarnos la información adecuada en el momento preciso, sin embargo, el juicio y la decisión final siempre deben recaer en el ser humano...
**PREDICCIÓN VS JUICIO (IA AMPLIFICADA / AUMENTADA)**
La predicción conviene dejarsela a las máquinas (grandes cantidades de datos, cálculos matemáticos, encontrar patrones y diferencias) y el juicio, al humano (aquí se considera el contexto en el que estamos, tomando en consideración la empatía, conocer la historia, el motivo de las partes y en base a esto se toma una decisión final)
Gran forma de describir la AUGMENTATION...creo que en definitiva, hay que sumarse al futuro sin temores, la humanidad aumentada...con el uso del juicio puede ser la puerta a algo maravilloso...y tal vez sea mas valioso que tratar de cuidar y eternizar las cosas como las hacemos hoy en día..
Rol Predictivo: IA
Rol Juicio: Ser Humano
Ambos trabajando en conjunto son una herramienta poderosa para la tomas de decisiones y optimizacion de diversos campos.
Pensándolo bien creo que la parte de "Juicio" también la puede tomar la AI, quizá no en este momento, pero al final el juicio del humano es subjetivo, diferentes humanos tomaran diferentes decisiones; por lo que creo que solo es cuestión de definir bien los objetivos y de tomar en cuenta el máximo número de variables para que la AI supere al humano en la toma de decisiones por "Juicio", al final si una máquina pudiera tener todas las variables del universo sería una máquina de predicción perfecta y la decisión solo estaría en función del objetivo que se quiere para que cumpla con ese objetivo de manera perfecta.
El examen de Turing ya lo pasó la IA, la voz de Chat GPT es tan humana, que fácilmente puede sostener una conversación, sin que la contratarte perciba qué se trata de una IA generativa.
Gracias
### **<u>🧠 Juicio vs. Predicción en IA: 🤖 + 👤</u>**
• **Predicción (IA):** Analiza datos para resultados rápidos y patrones matemáticos. 📈
• **Juicio (Humano):** Evalúa contextos y emociones en situaciones complejas. 🌍
💡 **La clave:** Combinar la precisión de la IA con la interpretación humana para una toma de decisiones más efectiva. 🤝
Si es un acción repetitiva a partir de un set de datos no hay mucho valor de parte del ser humano que ejecuta... Podemos delegar esas funciones a la tecnología.
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