Unir el talento humano con la IA, una promesa que sí es posible

A pesar de todo lo que pueden hacer el aprendizaje automático y la analítica avanzada, hay decenas de cosas que las máquinas con IA todavía no pueden hacer, al menos no con la suficiente fiabilidad por sí solas en el mundo real de los negocios.

Esto no significa que pueda permitirse esperar para aprovechar la IA. Más bien significa que hay que diseñar aplicaciones de IA que aprovechen lo que hacen mejor las personas y las máquinas, y cómo pueden trabajar juntas con mayor eficacia.

5 tendencias de Inteligencia Artificial generativa que marcarán el 2024

En su nuevo libro, Working With AI: Real Stories of Human-Machine Collaboration, los autores Thomas H. Davenport y Steven M. Miller se basan en 29 ejemplos detallados de puestos y entornos de trabajo en los que los humanos ya trabajan día a día con sistemas habilitados para la IA y la automatización.

En este seminario web aprenderás:

• Por qué centrarse en el aumento de la IA es la estrategia correcta en este momento.
• Los aspectos del trabajo que la IA no puede hacer (todavía).
• Cómo trabajan las personas día a día con las máquinas inteligentes.
• Lo que se necesita para involucrar con éxito a las personas adecuadas en la organización.

SOBRE LOS AUTORES

Thomas H. Davenport es President’s Distinguished Professor of Information Technology and Management en el Babson College; profesor visitante en la Saïd Business School de la Universidad de Oxford; y miembro de la MIT Initiative on the Digital Economy. Steven M. Miller es profesor emérito de sistemas de información en la Universidad de Gestión de Singapur (SMU) y asesor de los organismos gubernamentales y la industria de Singapur en materia de análisis, I+D de IA, aplicaciones de IA y desarrollo de mano de obra. Abbie Lundberg es redactora jefe de MIT Sloan Management Review. Moderó la sesión.

Síguenos en Google News