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 optimización de procesos

4

IA en la generación de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificación

6

Identifica las áreas 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 tecnologías para tu proyecto de IA

9

Evalúa 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: Cálculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: Cálculos de costos

Paso 6: Mitigación 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: Mitigación de riesgos

Paso 7: Métricas en proyecto de IA

19

Métricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA

Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo

22

¿Cómo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA

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Entrevista: Reflexiones sobre la implementación de IA en el negocio

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Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA

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Recursos

En la búsqueda continua de la innovación y el avance tecnológico, no hay duda de que la Inteligencia Artificial (IA) es un territorio emocionante y, a menudo, complejo a explorar.

Abordaremos cómo navegar con éxito a través de un proyecto de IA, abarcando desde la configuración inicial del equipo hasta los desafíos éticos y de protección de datos.

¿Por qué es importante la diversidad en un equipo de IA?

Uno de los primeros aspectos a destacar es la importancia de la conformación de un equipo diverso y heterogéneo. Aquí se conjugan distintas perspectivas y habilidades.

Asimismo, desarrollar un proyecto transversal entre equipos es clave, permitiendo así una colaboración más fluida y una visión más amplia de los objetivos a alcanzar.

La validación constante es un elemento crucial en este proceso. Debe fomentarse un ambiente donde prevalezca la comunicación y el feedback entre equipos, proporcionando un robusto mecanismo de chequeo y balance para el proyecto.

¿Cómo fomentar la experimentación con IA?

Para promover la innovación y el crecimiento dentro de un proyecto de IA, es vital seguir los siguientes puntos:

  • Crear espacios propicios para experimentar y probar.
  • Asegurar que los proyectos de IA se alineen con los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa.
  • Fomentar un constante feedback entre equipos.

¿Cómo gestionar la protección de datos en un proyecto de IA?

Es crucial tomar en consideración que el manejo de datos en cualquier proyecto de IA debe ser sólido y seguro. Entre los aspectos a tener en cuenta se encuentran:

  • Garantizar el anonimato del usuario en todo momento.
  • Definir claramente para qué se van a utilizar los datos.
  • Identificar qué tipo de datos se poseen, ya sean sensibles, biométricos, genéricos, entre otros.

¿Qué tecnologías se requieren para implementar la IA?

La infraestructura tecnológica necesaria para desarrollar proyectos de IA se puede dividir en tres áreas principales.

  1. Digitalización: Se requiere una sólida infraestructura de datos. Esto implica la necesidad de almacenar información y herramientas de recolección de datos, como APIs.
  2. Análisis: Se necesita de herramientas como SQL para consultas, y otras de visualización de datos.
  3. IA Propiamente dicha: Para el análisis exploratorio y predictivo, herramientas como R y Python son esenciales.

Finalmente, para evitar realizar análisis que no se van a implementar, es crucial contar con personas en el equipo que comprendan el propósito de lo que están haciendo y que el equipo técnico esté en sintonía con los objetivos del negocio.

Además, las métricas también son fundamentales para guiar el proyecto de IA, centrando la atención en indicadores como el grado de acierto, la urgencia del cambio y las necesidades de automatización. Y como última consideración, es imprescindible realizar siempre una validación ética del propósito del proyecto.

Aportes 14

Preguntas 1

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  1. Conformar un equipo Heterogéneo.

  2. Hacer un proyecto transversal entre equipos.

  3. Validación constante.

  4. ¿Cómo fomentar la experimentación con IA?
    a. Propiciar espacios para experimentar.
    b. Alinear los proyectos de IA con los KPI de la empresa.
    c. Feedback entre equipos.

  5. ¿Qué debemos tener en cuenta con respecto a la protección de datos en un proyecto de IA?
    a. Garantizar el anonimato del usuario.
    b. ¿Para qué lo estamos haciendo?
    c. Cuales datos tenemos, Sensibles, biométricos, genéricos,etc.

3 ¿ Qué tecnologías necesitas para implementar IA?
a. Digitalización —> Infraestructura de datos, Todo lo debemos almacenar. Herramientas de recolección de datos, API.
b. Análisis —> SQL , Herramientas de Visualización
c. IA —> Exploratorio y predictiva, R, Python.

  1. ¿ Cómo evitar hacer un análisis que no se va a implementar?
    a. Contratar personas que entendías para que lo están haciendo.
    b. Equipo técnico más compenetrado con el negocio.

  2. ¿Qué métricas nos puede guiar en un proyecto de AI?
    a. Grado de acierto. Vs Tiempo que disponemos
    b. Urgencia del cambio
    c. Automatización (Es una vez , son varias veces).

“Siempre hacer una validación ética del propósito”

Muy interesante

Primera etapa digitalización
Pensar e implementar infraestructura de recoleccion de datos asi mismo tambien importante las apis
Segunda etapa Analisis herramientas como SQL para el hacer analisis descriptivo y visualizacion (presente y pasado)
Tener muy claros los objetivos, del porque lo estamos haciendo y que queremos solucionar

La ultima parte me ha impactado más… Tiempo requerido, Urgencia del cambio, Automatización y auto aprendizaje escalable, Ratios y tiempos a revisar y la validación ética del proyecto. Realmente se ve complejo, definitivamente se debe ver como una startup aborda esto, o una pyme (esta ultima me genera más curiosidad, sacarlas de lo tradicional para escalar)

Siempre escucho la opinion de Sivia de la carencia de unificacion y colaboracion de los equipos… esto normalmente finaliza en que esta falta de cooperacion atrasa la operacion, pero es muy comun

No solo es recibir la información sino encontrar el método correcto de almacenarlo.

Visualizar ; Dashboard.

La complejidad no sirve de nada si solo queda un equipo y que no sea transversal.

Estas entrevistas siempre son muy enriquecedoras 💚📝

Gracias

Este diagrama en Mermaid presenta los aspectos clave para navegar con éxito a través de un proyecto de IA, desde la importancia de la diversidad del equipo hasta las tecnologías necesarias y otros factores críticos. Puedes utilizar este código en cualquier herramienta que soporte Mermaid para visualizar el diagrama. ```txt graph LR A[Importancia de la Diversidad en el Equipo de IA] -->|Equipo diverso y colaboración transversal| A1[Validación constante y distintas habilidades] B[Fomento de la Experimentación con IA] -->|Espacios de experimentación y alineación con KPIs| B1[Feedback constante] C[Gestión de la Protección de Datos en Proyectos de IA] -->|Anonimato y definición clara del uso de datos| C1[Identificación de tipo de datos] D[Tecnologías Requeridas para Implementar la IA] -->|Infraestructura de datos, análisis y herramientas| D1[SQL, R, Python para análisis exploratorio y predictivo] E[Otros Factores Cruciales en Proyectos de IA] -->|Comprensión del propósito y alineación con objetivos| E1[Métricas guía y validación ética del proyecto] ```
**Tres Puntos Clave en Proyectos de Inteligencia Artificial** 1. Equipo Multicultural y Diverso: Evitar sesgos desde el principio. Opiniones diversas para resultados inclusivos. Equipos homogéneos limitan el público objetivo. Diversidad en la definición de reglas. 2. Transversalidad en Equipos: La inteligencia artificial debe ser un esfuerzo conjunto. Evitar la desconexión entre equipos técnicos y de negocio. Colaboración proactiva y comunicación constante. Evaluación y ajustes regulares. 3. Validación Continua: No basta con crear algoritmos, es necesario validarlos. La curiosidad y la experimentación son esenciales. Espacio para la creatividad y pensar más allá de lo convencional. Ajustes y validación constantes. **Aspectos Éticos y de Privacidad:** Garantizar la privacidad de los usuarios. Evitar decisiones basadas en segmentaciones específicas. Cuestionar la recopilación de datos sensibles. **Selección de Herramientas según la Etapa de Negocio:** Infraestructura para recopilar y almacenar datos. Herramientas de análisis descriptivo. Herramientas predictivas en fases avanzadas. Utilidad de herramientas de código abierto como R y Python. **Comunicación y Transparencia:** Evitar que los análisis queden sin implementar. Comunicación efectiva dentro del equipo y con el negocio. Entender el propósito y comunicar resultados comprensibles. **Métricas de Calidad y Tiempo:** Evaluar la calidad con el grado de acierto. No menos del 70% de aciertos idealmente. Considerar el tiempo disponible y la urgencia del cambio. Escalabilidad y automatización para proyectos exitosos. **Validación Ética del Propósito:** Cuestionar el propósito de proyectos de inteligencia artificial. Evitar la recopilación de datos innecesarios. Garantizar que el análisis sea ético y relevante.

Debe haber comunicación.

La experimentación se basa en la curiosidad y en darse tiempo.

Alinear los poryectos de AI con los KPI de la empresa.

En el libro de Crear o Morir de Andres Oppenheimer tambien se menciona sobre tener equipos diversos.

Muy buena la entrevista.