Datos sesgados

Comprender si tus datos están sesgados ayudará a determinar su utilidad para una solución de IA. También te ayudará a mantener la responsabilidad sobre cómo construyes una solución de IA. Por último, si tus datos actuales están sesgados, debes adquirir datos más representativos para conseguir una IA sólida, precisa y responsable.

¿Cuál es el reto cuando los datos están sesgados?

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Aprende qué es la IA, cómo ha evolucionado y en qué se diferencia de otras soluciones de datos ajenas a la IA. En este capítulo, empezarás a construir un marco sobre cómo implantar la IA en tu empresa, incluidos los elementos clave para una estrategia de IA, las fases para la implantación y el diseño técnico básico. Por último, conocerás la importancia de una gobernanza responsable de la IA a lo largo de todo el proceso.

Exercise 1: Visión general de la IA Exercise 2: ¿Conoces la IA?Exercise 3: Las fases de una solución de IA Exercise 4: Visión a 10 000 pies: ¿cómo funciona la IA?Exercise 5: ¿Aún conoces la IA?Exercise 6: IA generativa vs. Otros tipos de IA Exercise 7: Componentes de una solución de IA Exercise 8: IA responsable Exercise 9: ¿Por qué es importante la IA responsable?Exercise 10: Principios comunes de la IA responsable Exercise 11: Evaluar el riesgo de una nueva solución de IA

Ahora ya sabes qué es la IA y cómo pensar en ella de forma responsable. Es hora de conocer mejor sus ventajas, limitaciones y casos de uso en la empresa. En este capítulo, ¡lo harás! Comprenderás el valor que la IA puede aportar a una organización, así como las áreas en las que hay espacio para la mejora. Repasarás algunos casos de uso de alto nivel en distintos departamentos de una empresa. Por último, conocerás los principios para elegir un buen caso de uso para una solución de IA.

Exercise 1: Los beneficios de la IA para una empresa Exercise 2: Pilares del valor de la IA Exercise 3: ¿Valor empresarial o algo bonito de tener?Exercise 4: Limitaciones de la IA Exercise 5: Identificar las limitaciones de la IA Exercise 6: ¿Limitación o beneficio?Exercise 7: Human-in-the-loop Exercise 8: Casos de uso de la IA Exercise 9: Casos comunes de uso empresarial Exercise 10: Ventaja de la IA en un escenario Exercise 11: Identificar un caso de uso para la IA Exercise 12: Principios de un buen caso de uso Exercise 13: Clasificar los casos de uso Exercise 14: Deconstruir una tarea

Con los casos de uso en mente, ¡es hora de construir una prueba de concepto! Se trata de un pequeño proyecto que determinará la viabilidad y estimará el valor empresarial ulterior si se aplica plenamente. En este capítulo, aprenderás las fases de un POC, qué hace que tengan éxito, y los componentes importantes que hay que tener en cuenta en relación con la infraestructura técnica y los datos. Por último, conocerás los tipos de funciones necesarias para tu equipo de proyecto de POC.

Exercise 1: Primeros pasos con POC Exercise 2: Fases de un POC Exercise 3: ¿Qué hace que un POC tenga éxito?Exercise 4: Preguntas para aclarar los objetivos Exercise 5: Datos Exercise 6: Importancia de los datos Exercise 7: Perfilar y evaluar los datos Exercise 8: Datos sesgados

Ejercicio actual

Exercise 9: Infraestructura Exercise 10: Preguntas sobre la infraestructura de POC Exercise 11: El entorno de desarrollo de la IA Exercise 12: ¿Comprar o construir?Exercise 13: Crear el equipo del proyecto Exercise 14: Tipos de funciones Exercise 15: Responsabilidades

En este último capítulo del curso, aprenderás los pasos finales de la implantación de una solución de IA: evaluar la POC, escalar y alinear la cultura y las habilidades. Comprenderás las áreas en las que se puede evaluar un POC, así como cuáles son buenos indicadores para avanzar en la ampliación de la solución. Repasarás los grandes componentes en los que debes centrarte para escalar a una implantación completa, incluidos los requisitos para la cultura y la capacitación del personal de tu empresa.

Exercise 1: Medición de la POC Exercise 2: ¿Qué hace que una POC tenga éxito?Exercise 3: Clasificación de las métricas en el escenario del comercio electrónico Exercise 4: Evaluación de la POC Exercise 5: Componentes para escalar Exercise 6: Equilibrar valor y viabilidad Exercise 7: Toma una decisión sobre la ampliación Exercise 8: Consideraciones para la plena aplicación Exercise 9: Áreas de interés para una aplicación completa Exercise 10: Seguimiento y deriva del modelo Exercise 11: ¿DevOps, MLOps o cumplimiento?Exercise 12: Adopción y capacitación Exercise 13: Razones para no obtener prestaciones económicas Exercise 14: Resistencia a la IA Exercise 15: Beneficios para la gestión del cambio, la cultura y la mejora de las competencias Exercise 16: Resumen