- 1

Tecnología Empresarial: Fundamentos para Directores y Gerentes
05:29 - 2

Gestión de Equipos Técnicos y Valor del Software en Tecnología
04:42 - 3

Desarrollo de Software: Estrategias y Decisiones Clave
08:26 - 4

Contratación Efectiva de Talento Tecnológico en Empresas
12:58 - 5

Gestión de Equipos Creativos en Empresas de Software
09:28 - 6

Decisiones estratégicas: software propio vs. software de terceros
12:03 - 7

Decisiones Estratégicas: Construir, Delegar o Comprar Tecnología
12:16 - 8

Análisis del Éxito de Tesla en el Mercado Automotriz
04:01 - 9

Estrategia de Innovación y Tecnología en Tesla
14:24
Fundamentos de la Inteligencia Artificial en Negocios
Clase 34 de 42 • Curso de Tecnología para Gerentes y Directores
Contenido del curso
- 10

Errores y Lecciones del Caso Accenture-Hertz en Transformación Digital
13:36 - 11

Proceso de Desarrollo de Productos Tecnológicos Efectivo
11:06 - 12

Roles Clave en el Desarrollo de Software Moderno
09:13 - 13

Roles Clave en Liderazgo de Proyectos Tecnológicos
04:50 - 14

Gestión Efectiva de Fechas de Entrega en Proyectos Tecnológicos
04:59 - 15

Evaluación de Liderazgo y Equipos de Alto Rendimiento en Tecnología
04:37 - 16

Estrategias de fijación de precios en proyectos tecnológicos
09:52 - 17

Análisis del Caso Legal Accenture vs Hertz: Lecciones y Estrategias
10:45
- 18

Casos de Filtración de Datos: Lecciones de Uber y Marriott
05:30 - 19

Contraseñas Seguras y Autenticación de Doble Factor
10:49 - 20

Prácticas Esenciales de Seguridad Personal en Tecnología
06:15 - 21

Consejos Esenciales de Seguridad Informática Empresarial
07:18 - 22

Gestión de Datos y Seguridad al Despedir Empleados
05:19 - 23

Gestión de Crisis por Filtraciones de Datos en Empresas
09:29
- 24

Arquitectura de Aplicación Logística en Excel: Tablas y Estructura de Datos
02:23 - 25

Estructura de Datos y Tablas en Aplicaciones Logísticas
05:02 - 26

Desarrollo de Backend Seguro y Gestión de Accesos
02:37 - 27

Arquitectura de Software para Aplicación de Control de Naviera
03:41 - 28

Gestión de la Deuda Técnica en Desarrollo de Software
11:04 - 29

Conceptos básicos de servidores y servicios en red
05:15 - 30

Configuración y Mantenimiento de Servidores de Oficina
04:41 - 31

Estructura y Seguridad de Data Centers Profesionales
06:09 - 32

Fundamentos de Servicios en la Nube y Conectividad Global
07:34 - 33

Certificaciones clave para servidores locales: PCI, HIPAA, ISO 27001
08:17 - 34

Fundamentos de la Inteligencia Artificial en Negocios
12:05 - 35

Aplicaciones actuales y éticas de la inteligencia artificial
08:00
- 36

Salarios de Programadores en Latinoamérica y España: Análisis Comparativo
07:48 - 37

Crecimiento Salarial en Tecnología en Moneda Local y Dólares
03:11 - 38

Impacto del Inglés y Género en Salarios Tecnológicos en Latinoamérica
07:34 - 39

Análisis de Variabilidad Salarial en Tecnología en Latinoamérica y España
07:13 - 40

Motivación y Retención de Talento en Tecnología
11:26 - 41

Estructura Organizativa de Equipos de Ingeniería en Empresas Tech
08:07 - 42

Adaptación Rápida a la Transformación Digital
06:07
¿Qué es y cómo moldea nuestra vida la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que ha permeado casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana, desde cómo buscamos recetas en Google hasta cómo funcionan las redes sociales. Nos encontramos rodeados por IA en formas que ni siquiera percibimos. Google es un excelente ejemplo; a menudo transforma nuestros errores ortográficos en búsquedas precisas. Instagram, por su parte, utiliza IA para decidir qué contenido debes ver primero. Esta tecnología va más allá de lo evidente, influenciando incluso en sectores como el descubrimiento de nuevos fármacos y la creación de contenidos visuales.
¿Qué es realmente inteligencia artificial y qué no lo es?
No todo lo que parece inteligencia artificial lo es. Tomemos como ejemplo el uso de la geometría en Oculus para crear un mapa espacial: es pura matemática, no IA. En contraste, el algoritmo de Google que nos ofrece resultados acertados a pesar de los errores es una clara manifestación de IA. Definir lo que es y no es inteligencia artificial es fundamental para aprovechar su potencial.
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial a los datos?
La IA emplea datos reales para predecir comportamientos y decisiones futuras. Por ejemplo, si un nuevo cliente compra productos específicos en un supermercado, podemos predecir qué otros productos podrían interesarle comparando su comportamiento con el de otros consumidores. Esta capacidad predictiva se basa en matemáticas como regresiones y algoritmos más complejos como las redes neuronales.
¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?
Las redes neuronales son el corazón de la inteligencia artificial moderna. Simulan el funcionamiento del cerebro humano, procesando datos a través de capas para generar predicciones o identificar patrones. Podemos encontrar varios tipos como:
- Redes neuronales convolutivas: Utilizadas principalmente en el reconocimiento de imágenes.
- Redes neuronales recurrentes: Empleadas en tareas de procesamiento de lenguaje natural y secuencias de tiempo.
- Redes neuronales generativas adversarias (GANs): Tienen la capacidad de generar contenido totalmente nuevo, desde caras inexistentes hasta noticias inventadas.
¿Cuáles son las aplicaciones y riesgos de la inteligencia artificial?
Las posibilidades de la IA son impresionantes. Puede generar noticias falsas con un realismo inquietante, planteando serios desafíos éticos y de veracidad. No obstante, también está revolucionando el ámbito científico, ayudando en el descubrimiento de medicamentos y facilitando innovadoras formas de publicidad personalizada, como sustituir productos en películas antiguas con versiones actuales.
¿Por qué la inteligencia artificial es como una caja negra?
La IA a menudo se describe como una "caja negra" debido a la complejidad de sus procesos internos. Aunque se comprenden los principios matemáticos detrás de los algoritmos, la enormidad de los datos y las complejidades hacen que sea difícil entender completamente cómo se toman las decisiones. Esta complejidad inquieta a muchos, especialmente en aplicaciones críticas como vehículos autónomos, donde se requiere alta precisión en la identificación de objetos.
¿Cómo se integran las supercomputadoras y la nube en la inteligencia artificial?
Las supercomputadoras y las soluciones en la nube son fundamentales para la ejecución de inteligencia artificial a gran escala. Estas plataformas proporcionan la potencia de cómputo necesaria para el procesado masivo de datos, permitiendo que los algoritmos puedan aplicar técnicas como machine learning y aprendizaje profundo de manera eficaz. Es importante recordar que la "nube" simplemente se refiere a los potentes servidores de terceros que alquilan su capacidad.
Impacto cultural y social de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial también tiene un impacto cultural, generando imágenes digitales de personas que no existen o reinventando cómo vemos el mundo. Empresas como Rosebud.ai utilizan esta tecnología para transformar la publicidad visual, permitiendo que los artículos de moda muestren modelos generados que se asemejan a un público objetivo específico. Este poder para adaptar la imagen de un producto a diferentes demografías podría redefinir industrias enteras.
La inteligencia artificial está avanzando a pasos agigantados, transformando industrias y desafiando nuestras percepciones de la realidad. Invitamos a los usuarios a reflexionar sobre cómo pueden integrar esta fascinante tecnología en sus negocios o vida cotidiana, manteniéndose siempre informados sobre sus posibilidades y límites éticos. Recuerda, la clave del éxito en este ámbito es estar al tanto de las innovaciones y aprendizaje continuo. ¡La inteligencia artificial ya no es el futuro, es el presente!