IA en los Negocios

1

Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios

2

Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA

3

IA en la optimizaci贸n de procesos

4

IA en la generaci贸n de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificaci贸n

6

Identifica las 谩reas de oportunidad y valor generado por la IA

Paso 2: Consideraciones

7

Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA

Quiz: Paso 2: Consideraciones

Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

8

Elige las tecnolog铆as para tu proyecto de IA

9

Eval煤a las herramientas para tu proyecto de IA

10

Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto

Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

Paso 4: El equipo

11

Forma al equipo correcto para un proyecto de IA

Quiz: Paso 4: El equipo

Paso 5: C谩lculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecuci贸n en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: C谩lculos de costos

Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

14

Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto

15

Propiedad intelectual en la era de IA

16

Debate: IA y Patentes

17

Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA

18

Nuevas soluciones, nuevos problemas

Quiz: Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

19

M茅tricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creaci贸n y seguimiento de m茅tricas con IA

Quiz: Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentaci贸n y aprendizaje continuo

22

驴C贸mo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas pr谩cticas en la ejecuci贸n de un proyecto con IA

24

Entrevista: Reflexiones sobre la implementaci贸n de IA en el negocio

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Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA

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Recursos

En la era digital, la inteligencia artificial y el Machine Learning juegan un papel crucial en la toma de decisiones para las empresas.

A partir de los datos adecuados, estos poderosos sistemas pueden generar proyecciones precisas que redefinen las estrategias empresariales. Vamos a profundizar en c贸mo el tipo, la calidad y la disponibilidad de la informaci贸n impactan en la eficacia de la inteligencia artificial.

驴C贸mo influyen los tipos de datos en la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial depende en gran medida de los datos utilizando modelos de Machine Learning y de lenguaje. Cuando estos modelos detectan patrones en miles de transacciones, pueden predecir si una futura transacci贸n ser谩 leg铆tima o no.

Los datos necesarios para resolver nuestro sistema pueden ser m煤ltiples y variados. Estos pueden ir desde simples variables como la informaci贸n demogr谩fica de un cliente hasta la frecuencia de compra, el monto promedio de compra, entre otros.

Algunas preguntas clave a considerar son:

  • 驴Qu茅 tipos de datos tiene la empresa sobre el cliente?
  • 驴Qu茅 tantas caracter铆sticas o tipos de datos son necesarias para realizar el objetivo deseado?

驴Por qu茅 son cr铆ticos la cantidad y calidad de los datos?

Adem谩s del tipo de informaci贸n necesario, es importante entender qu茅 volumen de informaci贸n necesitamos de cada tipo de dato. En general, para modelos de peque帽a complejidad, se sigue la regla de 10, que indica que se necesitan al menos 10 veces m谩s filas o puntos de datos que caracter铆sticas o columnas del modelo.

Otro factor cr铆tico es la calidad de los datos. Diversos factores pueden resultar en datos de baja calidad, como informaci贸n falsa aportada por los usuarios o inconsistencias en la captura de datos. Estas incertidumbres pueden llevar a cuestionarse:

  • 驴Cu谩ntas muestras tenemos de cada dato que queremos usar?
  • 驴Son representativos de lo que buscamos resolver?

驴C贸mo afecta la disponibilidad de los datos a la inteligencia artificial?

Finalmente, confirmar que los datos necesarios son t茅cnicamente accesibles y legalmente disponibles es esencial para el buen funcionamiento de un sistema. Dependiendo del tipo de inteligencia artificial utilizada, la informaci贸n puede necesitar actualizaciones frecuentes, o incluso en tiempo real.

Ante esto es esencial preguntarse:

  • 驴Necesito acceder a la informaci贸n una 煤nica vez o necesito que se actualice con cierta frecuencia?
  • 驴Tengo acceso t茅cnico y legal a los datos que quiero usar?

Puede parecer desafiante navegar por estas consideraciones, pero con las preguntas pertinentes y el equipo adecuado, la inteligencia artificial puede convertirse en un catalizador potente para el 茅xito empresarial.

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Se debe hacer un analisis preliminares para identificar los datos realmente relevantes para ver la calidad y cantidad necesaria para obtener resultados, estos resultados deben ser visualizados previamente. Una gran labor que requerir谩 an谩lisis complejo, puede que ni siquiera se tenga la idea del potencial a adquirir con los datos que se tienen.

  1. El tipo de informacion que sera necesaria
  2. La cantidad y calidad de los datos
  3. La disponibilidad de accesio a los datos
Importancia de los Datos en la Inteligencia Artificial Calidad y Cantidad de Datos 1. La calidad y cantidad de los datos son fundamentales en proyectos de inteligencia artificial. 2. Modelos de lenguaje generativos pueden utilizar informaci贸n p煤blica sin entrenamiento personalizado. Selecci贸n del Tipo de Datos 1. Se debe seleccionar el tipo de datos adecuado para el proyecto. 2. Agregar m谩s datos no siempre mejora los resultados. 3. La "regla de 10" sugiere que se necesitan al menos 10 veces m谩s datos que caracter铆sticas en un modelo. Calidad de los Datos 1. Es importante garantizar la calidad de los datos, evitando errores y duplicados. Acceso y Actualizaci贸n de Datos 1. Dise帽ar la infraestructura necesaria para mantener los datos actualizados. 2. El acceso en tiempo real puede ser crucial en algunos casos. Aspectos Legales y Contractuales 1. Cumplir con los aspectos legales y contractuales al acceder a los datos de los clientes.

GIGO: Garbage in 鈬 Garbage Out

  • Si entreno mi AI con basura, el resultado va a ser basura

Para aplica Ai con un modelo generativo necesito saber:

  1. Que tipos de datos tengo hoy?
  2. Tengo info granular
  3. Seguir la regla de 10 ; si tengo 10 datos en columnas al menos debo tener 100 registros.

Limpiar Datos y valorar la disponibilidad.

Las preguntas esenciales que debemos plantearnos son las siguientes:

  • 驴Qu茅 categor铆as de datos posee la empresa acerca del cliente?
  • 驴Son pertinentes para el proyecto de inteligencia artificial que aspiramos implementar?
  • 驴Cu谩ntas caracter铆sticas o tipos de datos son requeridos para alcanzar la meta deseada?
  • 驴Qu茅 detalles minuciosos puedo obtener al desglosar o combinar informaci贸n ya existente?
  • 驴Es verdaderamente indispensable contar con datos espec铆ficos de los clientes para lo que deseamos lograr, o la informaci贸n general y p煤blica resulta suficiente?

Si es crucial que nuestra aplicaci贸n acceda a informaci贸n en tiempo real, la complejidad puede incrementarse considerablemente. Ya no basta solamente con que la informaci贸n est茅 disponible, sino que es necesario desarrollar una infraestructura que permita que sea consumida en tiempo real sin perjudicar otras aplicaciones o productos que tambi茅n utilizan los datos. Este proceso demanda un mayor nivel de atenci贸n por parte de los equipos t茅cnicos. Es importante tener en cuenta que estas soluciones no pueden implementarse de manera inmediata.

PCA: t茅cnica para encontrar el conjunto de datos no relacionados, necesario para el modelo.

Gracias

\*\*\*Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA\*\*\* An谩lisis de factibilidad 1\)Tipo de informaci贸n necesaria(caracter铆sticas o variables del modelo): 鈥alor a futuro = muestras de ese mismo valor en el pasado 鈥lasterizar a los usuarios (categorizarlos ) = a m谩s datos mejor 鈥rincipal component Anal铆zis (pca) 2\)Cantidad y calidad de los datos 鈥uantas muestras tenemos de cada dato que queremos usar 鈥ue tan limpios est谩n esos datos (duplicados, faltantes , erros,proceso de validaci贸n en la captura, son confiables ) 3\)Disponibilidad de acceso a los datos 鈥ecesito acceder a la informaci贸n una vez o necesito que se actualice con frecuencia 鈥a disponibilidad en el acceso a los datos ( est谩n disponibles t茅cnica y legalmente)
Con respecto a los datos, resalto lo de la regla de 10, que por cada columna de informaci贸n requiero al menos 10 filas, ej: tengo una base de datos con 10 columnas, necesito al menos 100 filas con datos representativos.
Como dicen. Si le ingresas basura al modelo, su outPut es basura.

el 茅xito de la inteligencia artificial se basa en la calidad, cantidad y disponibilidad de los datos, junto con un enfoque estrat茅gico para abordar estas consideraciones.

el 茅xito de la inteligencia artificial se basa en la calidad, cantidad y disponibilidad de los datos, junto con un enfoque estrat茅gico para abordar estas consideraciones.

Me parece que este curso es teorico y la parte practica viene en los otro cursos de IA que le sigen como por ejemplo de IA para Developers o para SEO.

Las preguntas clave del proceso de Disponibilidad en acceso a los datos son:

  • 驴Necesito acceder a la info una unica vez o necesito que se actualice con cierta frecuencia?
  • En caso de que si se necesitan actualizar. 驴Qu茅 tan critico es que sean actualizado en tiempo real o con una frecuencia prestablecidad?
  • 驴Tengo acceso tecnico y legar a los datos que quiero usar?

Si es crucial que nuestra aplicaci贸n acceda a informaci贸n en tiempo real, la complejidad puede incrementarse considerablemente. Ya no basta solamente con que la informaci贸n est茅 disponible, sino que es necesario desarrollar una infraestructura que permita que sea consumida en tiempo real sin perjudicar otras aplicaciones o productos que tambi茅n utilizan los datos. Este proceso demanda un mayor nivel de atenci贸n por parte de los equipos t茅cnicos. Es importante tener en cuenta que estas soluciones no pueden implement

Disponibilidad en el acceso de los datos. Es fundamental verificar que los datos que deseamos emplear est茅n accesibles desde el punto de vista t茅cnico y legal. Seg煤n el tipo de IA que utilicemos, podemos requerir acceso a los datos en una sola ocasi贸n para entrenar nuestro modelo y obtener la informaci贸n necesaria. Si buscamos que nuestro modelo contin煤e aprendiendo conforme a nueva informaci贸n, es imperativo asegurarnos de contar con una infraestructura operativa que permita a nuestro modelo acceder regularmente a nuevos datos y continuar su proceso de entrenamiento.

Disponibilidad en el acceso de los datos.

Las preguntas clave para esta etapa son: 驴Cuantas muestras tenemos de cada dato que queremos usar? 驴Cual limpio estan esos datos? 驴Existen errores, incosnsistencias, duplicados o datos faltantes que debemos tratar? 驴Hay procesos confiables de validaci贸n en la captura de los datos que nos proveen los usuarios? 驴Son representativos de los que queremos resolver?

La calidad es un aspecto cr铆tico, ya que poseer un dato no implica autom谩ticamente que tenga valor intr铆nseco.

Se utliza la regla de 10.

La calidad y cantidad de los datos. Es fundamental comprender qu茅 volumen de informaci贸n requerimos para cada uno de estos datos en el proyecto. Debemos identificar los datos para los cuales necesitaremos una muestra extensa y cu谩les contendr谩n informaci贸n relevante con solo unas pocas muestras.

Las preguntas claves que nos tenemos que hacer son: 驴Qu茅 tipos de datos tiene la empresa sobre el cliente?, 驴Son relevante para el proyecto de IA que queremos implementar?, 驴Qu茅 tantas caracteristicas o tipos de datos son necesarias para lograr el objetivo deseado?, 驴Qu茅 informaci贸n granular puedo obtenes puedo obtener descomponiendo o combinando informaci贸n ya exisite?, 驴Realmente necesitamos datos particulares para los clientes para lo que queremos lograr o con info generar y publica es suficiente?

Una tecnica es el Principal Component Analysis (PCA)

Tipo de informaci贸n requerida: Es crucial cuestionarnos qu茅 tipo de datos precisamos para abordar nuestro sistema o desaf铆o. En ocasiones, la respuesta es evidente, pero en otros casos no es tan clara ni 煤nica. Podemos clasificar a nuestros usuarios; cuantos m谩s datos tengamos, mejor ser谩 el desempe帽o, no obstante, en ocasiones, a帽adir m谩s informaci贸n no garantiza necesariamente un resultado considerablemente mejor.

Para el analisis nos centraremos en 3 elementos importantes. El tipo de informaci贸n necesaria. La cantidad y calidad de los datos y la disponibilidad al acceso de esos datos.

Es fundamental colaborar en equipo con miembros del 谩rea de datos, ingenier铆a y tecnolog铆a. Es necesario llevar a cabo un an谩lisis de viabilidad y evaluar los obst谩culos que se anticipan para enfrentarlos de manera efectiva.

En ausencia de datos propios sobre el comportamiento de nuestros usuarios, los resultados que obtendremos pueden ser precisos, pero ser谩n gen茅ricos y de escasa aplicabilidad.

La efectividad de la IA est谩 altamente ligada a la cantidad y calidad de los datos que se utilizan en el modelo. Si la informaci贸n de entrada es err贸nea o carece de relevancia, el resultado final reflejar谩 esas mismas caracter铆sticas. En otro curso se menciona que si tu metes basura a tus datos de entrada tus datos de salida (el resultado) va a arrojar basura.

  • Tipo de informaci贸n necesaria: tipo de datos que necesitamos para resolver nuestro problema.

  • Cantidad y calidad de datos: Caracter铆sticas o variables de modelos

  • Disponibilidad

Antes de embarcarse en un proyecto de inteligencia artificial (IA), es fundamental considerar algunas cuestiones clave relacionadas con los datos. Al considerar cuidadosamente el tipo de informaci贸n necesaria, la cantidad y calidad de los datos disponibles, as铆 como la accesibilidad a los mismos, son consideraciones previas esenciales en cualquier proyecto de IA. Garantizar un acceso adecuado a los datos, cumplir con las regulaciones de privacidad y llevar a cabo un preprocesamiento y limpieza adecuados son pasos cruciales para establecer una base s贸lida en el manejo de los datos en tu proyecto de IA.