Inteligencia Artificial (IA) para Directivos - 2 días

Introducción

Descripción general sobre la Inteligencia Artificial (IA)

• Sistemas de aprendizaje automático

Exploración de aplicaciones prácticas para la IA

• Uso de la IA en el entorno corporativo

Conocimiento acerca de las tecnologías detrás de la IA

• Conceptos como subajuste, sobreajuste, clasificación y regularización
• Perceptrones multicapa y aprendizaje profundo
• Redes neuronales convolucionales y recurrentes

Evaluación de enfoques estratégicos

• Elección entre desarrollar o adquirir soluciones (¿construir o comprar?)
• Modelos de madurez en IA aplicables a su organización

Trabajo con datos dentro de la empresa

• Evaluación del estado preparatorio de los datos
• Representaciones vectoriales del lenguaje (word embeddings)
• Entrenamiento mediante datos artificiales

Selección adecuada de proyectos de IA

• Criterios clave para decidir qué proyectos implementar

Gestión eficaz de proyectos de IA

• Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
• Gestión del ciclo de vida, plazos y metodologías aplicables a los proyectos
• Operaciones, mantenimiento y gestión de riesgos

Recolección y análisis de feedback

• Implementación de mecanismos para obtener opiniones (encuestas, entrevistas, etc.)
• Identificación de actores clave que aportarán sus comentarios
• Interpretación y análisis resultante del feedback recibido

Resumen final y próximos pasos