![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/IMG_0975.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NOTICIAS \/ TECNOLOG\u00cdA AI<\/p>\n<\/div>
Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. Tambi\u00e9n aconseja sobre la forma m\u00e1s eficaz de hacerlo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. Tambi\u00e9n aconseja sobre la forma m\u00e1s eficaz de hacerlo.<\/span><\/strong><\/h3>\n\u00bfPor qu\u00e9 ahora? \u00bfPor qu\u00e9 es tan importante hacer de la IA un elemento imprescindible de la estrategia empresarial?<\/span><\/strong><\/h3>\nGracias a los avances tecnol\u00f3gicos, la infraestructura inform\u00e1tica de alto rendimiento se ha vuelto mucho m\u00e1s accesible para empresas de todos los tama\u00f1os en los \u00faltimos a\u00f1os. Las empresas tienen ahora menos excusas para carecer de instalaciones o m\u00e9todos para registrar y utilizar electr\u00f3nicamente cada bit de informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\nEl espacio de almacenamiento es casi gratuito, ya que AWS Glacier de Amazon ofrece ahora almacenamiento data a <\/span>#CONTENT#.000004 por MB<\/b>, en comparaci\u00f3n con <\/span>1967<\/b>,<\/span> cuando<\/span> un disco duro de 1MB<\/b>,<\/span> ni siquiera lo suficientemente grande como para que quepa una de las fotos de su iPhone, le habr\u00eda costado millones de<\/b>. Paralelamente, el d\u00f3lar por potencia de c\u00e1lculo <\/span>ha ido disminuyendo diez veces cada cuatro a\u00f1os.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\nA trav\u00e9s de los servicios de cloud, tambi\u00e9n se ha hecho accesible a las empresas de nueva creaci\u00f3n y a las PYME que no pueden afrontar el elevado coste inicial que supone la compra de m\u00e1quinas de altas especificaciones o que carecen de los conocimientos t\u00e9cnicos para mantenerlas. Las empresas tambi\u00e9n pueden reducir a\u00fan m\u00e1s los costes. La mayor\u00eda de las empresas de cloud ofrecen descuentos a las empresas que calculan sus necesidades inform\u00e1ticas futuras y est\u00e1n dispuestas a reservar y pagar el coste por adelantado.<\/span><\/p>\nLa oportunidad aqu\u00ed para las empresas es, obviamente, capturar todo el data, confiar en los ordenadores para procesarlo de forma maquinal y generar inteligencia con impacto empresarial. Para ello, empresas cloud como Amazon, Google y Microsoft han estado poniendo de su parte en el desarrollo de plataformas de aprendizaje autom\u00e1tico llave en mano que sean accesibles y manejables para empresas de todos los tama\u00f1os. Ahora ofrecen toda una biblioteca de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para extraer ideas.<\/span><\/p>\nLa infraestructura de la IA, en t\u00e9rminos de producci\u00f3n de narrativas prescriptivas para ayudar a impulsar las decisiones empresariales, est\u00e1 madura. Ahora depende de cada empresa asegurarse de que sus procesos empresariales y sus reservas de talento est\u00e1n alineados para abrazar la revoluci\u00f3n de la IA. Las empresas que no traten la data como una estrategia central y no se suban a la ola actual no saldr\u00e1n bien paradas frente a sus competidores, especialmente aquellas que gestionen bien su data e impulsen las decisiones empresariales tanto para generar como para aprovechar la artificial intelligence.<\/span><\/p>\n\u00bfEs f\u00e1cil incorporar la IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dNo ocurrir\u00e1 simplemente contratando a unos cuantos nuevos cient\u00edficos licenciados en data. Requiere que el equipo de alta direcci\u00f3n de cada empresa se re\u00fana y, en colaboraci\u00f3n, reconsidere y redise\u00f1e la forma en que el data fluye dentro de la organizaci\u00f3n.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nBuena pregunta. Incorporar la IA es bastante sencillo si se entiende lo que se necesita para realizar un cambio. Dicho esto, incorporar la IA a una empresa con un impacto real es una tarea m\u00e1s dif\u00edcil de lo que se podr\u00eda pensar.\u00a0<\/span><\/p>\nA menudo pregunto a los empresarios en qu\u00e9 medida su empresa utiliza la IA en una escala del 1 al 10. Nunca dicen 10. No es s\u00f3lo tarea de un departamento de TI. No ocurrir\u00e1 simplemente contratando a unos cuantos cient\u00edficos reci\u00e9n licenciados data. Requiere que el equipo de alta direcci\u00f3n de cada empresa se re\u00fana y, en colaboraci\u00f3n, reconsidere y redise\u00f1e la forma en que la data fluye dentro de la organizaci\u00f3n. Requiere una estrategia data, dirigida con visi\u00f3n que describa c\u00f3mo la empresa se marcar\u00e1 a s\u00ed misma, comercializar\u00e1 sus productos y servicios a sus clientes, producir\u00e1 y vender\u00e1 productos, preparar\u00e1 y cumplir\u00e1 servicios, y operar\u00e1 internamente para dar servicio a clientes internos y externos.\u00a0<\/span><\/p>\nTodo esto se basa en suposiciones clave por defecto de que toda la data se recopilar\u00e1 y registrar\u00e1 electr\u00f3nicamente, que todas las decisiones empresariales se tomar\u00e1n bas\u00e1ndose en la data o en predicciones y recomendaciones dirigidas por la data. Las decisiones empresariales que no puedan tomarse bas\u00e1ndose en la data en un tiempo razonable se canalizan hacia la revisi\u00f3n para la mejora continua de los procesos empresariales y la gesti\u00f3n de la data. En la implementaci\u00f3n, es este programa de mejora continua patrocinado por todos los miembros del equipo de alta direcci\u00f3n el que desempe\u00f1ar\u00e1 un papel clave en la incorporaci\u00f3n de la IA.<\/span><\/p>\n\u00bfCu\u00e1les ser\u00edan los primeros pasos para utilizar la IA en las empresas?<\/span><\/strong><\/h3>\nLos directivos de la empresa podr\u00edan empezar por hacer una lista de las preguntas empresariales m\u00e1s frecuentes que siguen sin respuesta. Es probable que estas preguntas est\u00e9n relacionadas con todos los aspectos de la empresa; la m\u00e1s com\u00fan probablemente sea \u2018\u00bfpor qu\u00e9 est\u00e1n cayendo mis ingresos?\u2019. Posicionar la IA como una forma de ayudar a responder a estas preguntas puede constituir el punto de partida de una conversaci\u00f3n sobre la IA.\u00a0<\/span><\/p>\nLa incorporaci\u00f3n de la IA en una empresa es un programa interfuncional, que afecta a todos los departamentos y requiere la gesti\u00f3n del cambio y la reimplantaci\u00f3n de sistemas. En \u00faltima instancia, el equipo directivo tiene que unirse y estar preparado para patrocinar la revoluci\u00f3n de la IA en la empresa.\u00a0<\/span><\/p>\nSi usted es un ingeniero data o un cient\u00edfico data que tiene dificultades para impulsar su agenda de IA, encuentre al patrocinador empresarial y al responsable de la toma de decisiones, y consiga primero su apoyo.<\/span> Aseg\u00farese de que entiende su negocio, presente que tiene mucha imaginaci\u00f3n y aseg\u00farese de articular los beneficios que compensan el coste del cambio. A fin de cuentas, lo que est\u00e1 presentando es una estrategia y una plataforma.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nNo se rinda si recibe un apoyo poco entusiasta de un miembro del equipo de alta direcci\u00f3n. A medida que hable con otros miembros del equipo de alta direcci\u00f3n, el coste, en teor\u00eda, se repartir\u00e1, mientras que el argumento a favor de los beneficios crecer\u00e1 con el apoyo, haciendo que el coste por beneficio para la empresa sea menor.<\/span><\/p>\n\u00bfCu\u00e1les son las principales oportunidades con el uso de la IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dEsto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en t\u00e9rminos empresariales: reducir un problema de tama\u00f1o colosal a un problema factible, razonable pero impactante\u201d.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nLo que m\u00e1s me entusiasma es utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n precoz de problemas que parecen surgir de la nada o que tienen causas espec\u00edficas dif\u00edciles de encontrar, como, por ejemplo, la paranoia.\u00a0 <\/span>Aunque hay muchas teor\u00edas y diferentes personas tendr\u00e1n diferentes explicaciones para sus propias experiencias, nadie sabe exactamente qu\u00e9 causa la paranoia. Puede que los investigadores hayan identificado algunos factores de riesgo generales, pero todav\u00eda hay muchos que pueden tenerse en cuenta. Incluso limitando los factores a los fisiol\u00f3gicos, sociol\u00f3gicos y mentales, todav\u00eda hay m\u00e1s de 5 billones a la potencia de 6 combinaciones \u00fanicas de factores espec\u00edficos que se pueden considerar. Eso es astron\u00f3mico.\u00a0<\/span><\/p>\nEsto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en t\u00e9rminos empresariales: reducir un problema de tama\u00f1o colosal a un problema factible, razonable pero impactante. En los estudios exploratorios no supervisados, existe la posibilidad de dar rienda suelta a todas las fuentes brutas data disponibles e identificar factores cuya relevancia se desconoc\u00eda hasta ahora.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nPor ejemplo, en el caso de la paranoia, poder decir, utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico, que es probable que factores como el insomnio tengan una correlaci\u00f3n m\u00e1s fuerte con la paranoia que otros factores que tradicionalmente se cre\u00eda que ten\u00edan un v\u00ednculo m\u00e1s fuerte, como las experiencias de la infancia, el consumo de drogas, la gen\u00e9tica, el clima, etc. Entonces podr\u00eda priorizar los factores a vigilar e identificar los primeros signos emergentes para prevenir algunos problemas.<\/span><\/p>\nHoy en d\u00eda, los l\u00edderes en IA y data que realizan predicciones multivariantes pr\u00e1cticas y que utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para redimensionar problemas imposibles y convertirlos en problemas pr\u00e1cticos est\u00e1n aportando un valor real. A fin de cuentas, todav\u00eda no estamos preparados para abordar los problemas de tama\u00f1o astron\u00f3mico en la infraestructura com\u00fanmente accesible y manejable.\u00a0<\/span><\/p>\nDesde el punto de vista pr\u00e1ctico y t\u00e9cnico, los proyectos de IA se reducen a ingenieros con conocimientos empresariales que entienden las prioridades de la empresa, re\u00fanen apoyo y dise\u00f1an e implementan heur\u00edsticas y modelos data-driven que puedan ofrecer una inteligencia impactante. Es el mismo conjunto de ingenieros con conocimientos empresariales el que puede industrializar esa inteligencia, entregar esos proyectos y ayudar a implantar la configuraci\u00f3n empresarial basada en la IA.<\/span><\/p>\nSi desea incorporar la IA a su estrategia empresarial para 2020, p\u00f3ngase en contacto con nuestro equipo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. Tambi\u00e9n aconseja sobre la forma m\u00e1s eficaz de hacerlo.<\/p>","protected":false},"featured_media":5459,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-5458","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/5458","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=5458"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=5458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Gracias a los avances tecnol\u00f3gicos, la infraestructura inform\u00e1tica de alto rendimiento se ha vuelto mucho m\u00e1s accesible para empresas de todos los tama\u00f1os en los \u00faltimos a\u00f1os. Las empresas tienen ahora menos excusas para carecer de instalaciones o m\u00e9todos para registrar y utilizar electr\u00f3nicamente cada bit de informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n El espacio de almacenamiento es casi gratuito, ya que AWS Glacier de Amazon ofrece ahora almacenamiento data a <\/span>#CONTENT#.000004 por MB<\/b>, en comparaci\u00f3n con <\/span>1967<\/b>,<\/span> cuando<\/span> un disco duro de 1MB<\/b>,<\/span> ni siquiera lo suficientemente grande como para que quepa una de las fotos de su iPhone, le habr\u00eda costado millones de<\/b>. Paralelamente, el d\u00f3lar por potencia de c\u00e1lculo <\/span>ha ido disminuyendo diez veces cada cuatro a\u00f1os.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n A trav\u00e9s de los servicios de cloud, tambi\u00e9n se ha hecho accesible a las empresas de nueva creaci\u00f3n y a las PYME que no pueden afrontar el elevado coste inicial que supone la compra de m\u00e1quinas de altas especificaciones o que carecen de los conocimientos t\u00e9cnicos para mantenerlas. Las empresas tambi\u00e9n pueden reducir a\u00fan m\u00e1s los costes. La mayor\u00eda de las empresas de cloud ofrecen descuentos a las empresas que calculan sus necesidades inform\u00e1ticas futuras y est\u00e1n dispuestas a reservar y pagar el coste por adelantado.<\/span><\/p>\n La oportunidad aqu\u00ed para las empresas es, obviamente, capturar todo el data, confiar en los ordenadores para procesarlo de forma maquinal y generar inteligencia con impacto empresarial. Para ello, empresas cloud como Amazon, Google y Microsoft han estado poniendo de su parte en el desarrollo de plataformas de aprendizaje autom\u00e1tico llave en mano que sean accesibles y manejables para empresas de todos los tama\u00f1os. Ahora ofrecen toda una biblioteca de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para extraer ideas.<\/span><\/p>\n La infraestructura de la IA, en t\u00e9rminos de producci\u00f3n de narrativas prescriptivas para ayudar a impulsar las decisiones empresariales, est\u00e1 madura. Ahora depende de cada empresa asegurarse de que sus procesos empresariales y sus reservas de talento est\u00e1n alineados para abrazar la revoluci\u00f3n de la IA. Las empresas que no traten la data como una estrategia central y no se suban a la ola actual no saldr\u00e1n bien paradas frente a sus competidores, especialmente aquellas que gestionen bien su data e impulsen las decisiones empresariales tanto para generar como para aprovechar la artificial intelligence.<\/span><\/p>\n Buena pregunta. Incorporar la IA es bastante sencillo si se entiende lo que se necesita para realizar un cambio. Dicho esto, incorporar la IA a una empresa con un impacto real es una tarea m\u00e1s dif\u00edcil de lo que se podr\u00eda pensar.\u00a0<\/span><\/p>\n A menudo pregunto a los empresarios en qu\u00e9 medida su empresa utiliza la IA en una escala del 1 al 10. Nunca dicen 10. No es s\u00f3lo tarea de un departamento de TI. No ocurrir\u00e1 simplemente contratando a unos cuantos cient\u00edficos reci\u00e9n licenciados data. Requiere que el equipo de alta direcci\u00f3n de cada empresa se re\u00fana y, en colaboraci\u00f3n, reconsidere y redise\u00f1e la forma en que la data fluye dentro de la organizaci\u00f3n. Requiere una estrategia data, dirigida con visi\u00f3n que describa c\u00f3mo la empresa se marcar\u00e1 a s\u00ed misma, comercializar\u00e1 sus productos y servicios a sus clientes, producir\u00e1 y vender\u00e1 productos, preparar\u00e1 y cumplir\u00e1 servicios, y operar\u00e1 internamente para dar servicio a clientes internos y externos.\u00a0<\/span><\/p>\n Todo esto se basa en suposiciones clave por defecto de que toda la data se recopilar\u00e1 y registrar\u00e1 electr\u00f3nicamente, que todas las decisiones empresariales se tomar\u00e1n bas\u00e1ndose en la data o en predicciones y recomendaciones dirigidas por la data. Las decisiones empresariales que no puedan tomarse bas\u00e1ndose en la data en un tiempo razonable se canalizan hacia la revisi\u00f3n para la mejora continua de los procesos empresariales y la gesti\u00f3n de la data. En la implementaci\u00f3n, es este programa de mejora continua patrocinado por todos los miembros del equipo de alta direcci\u00f3n el que desempe\u00f1ar\u00e1 un papel clave en la incorporaci\u00f3n de la IA.<\/span><\/p>\n Los directivos de la empresa podr\u00edan empezar por hacer una lista de las preguntas empresariales m\u00e1s frecuentes que siguen sin respuesta. Es probable que estas preguntas est\u00e9n relacionadas con todos los aspectos de la empresa; la m\u00e1s com\u00fan probablemente sea \u2018\u00bfpor qu\u00e9 est\u00e1n cayendo mis ingresos?\u2019. Posicionar la IA como una forma de ayudar a responder a estas preguntas puede constituir el punto de partida de una conversaci\u00f3n sobre la IA.\u00a0<\/span><\/p>\n La incorporaci\u00f3n de la IA en una empresa es un programa interfuncional, que afecta a todos los departamentos y requiere la gesti\u00f3n del cambio y la reimplantaci\u00f3n de sistemas. En \u00faltima instancia, el equipo directivo tiene que unirse y estar preparado para patrocinar la revoluci\u00f3n de la IA en la empresa.\u00a0<\/span><\/p>\n Si usted es un ingeniero data o un cient\u00edfico data que tiene dificultades para impulsar su agenda de IA, encuentre al patrocinador empresarial y al responsable de la toma de decisiones, y consiga primero su apoyo.<\/span> Aseg\u00farese de que entiende su negocio, presente que tiene mucha imaginaci\u00f3n y aseg\u00farese de articular los beneficios que compensan el coste del cambio. A fin de cuentas, lo que est\u00e1 presentando es una estrategia y una plataforma.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n No se rinda si recibe un apoyo poco entusiasta de un miembro del equipo de alta direcci\u00f3n. A medida que hable con otros miembros del equipo de alta direcci\u00f3n, el coste, en teor\u00eda, se repartir\u00e1, mientras que el argumento a favor de los beneficios crecer\u00e1 con el apoyo, haciendo que el coste por beneficio para la empresa sea menor.<\/span><\/p>\n Lo que m\u00e1s me entusiasma es utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n precoz de problemas que parecen surgir de la nada o que tienen causas espec\u00edficas dif\u00edciles de encontrar, como, por ejemplo, la paranoia.\u00a0 <\/span>Aunque hay muchas teor\u00edas y diferentes personas tendr\u00e1n diferentes explicaciones para sus propias experiencias, nadie sabe exactamente qu\u00e9 causa la paranoia. Puede que los investigadores hayan identificado algunos factores de riesgo generales, pero todav\u00eda hay muchos que pueden tenerse en cuenta. Incluso limitando los factores a los fisiol\u00f3gicos, sociol\u00f3gicos y mentales, todav\u00eda hay m\u00e1s de 5 billones a la potencia de 6 combinaciones \u00fanicas de factores espec\u00edficos que se pueden considerar. Eso es astron\u00f3mico.\u00a0<\/span><\/p>\n Esto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en t\u00e9rminos empresariales: reducir un problema de tama\u00f1o colosal a un problema factible, razonable pero impactante. En los estudios exploratorios no supervisados, existe la posibilidad de dar rienda suelta a todas las fuentes brutas data disponibles e identificar factores cuya relevancia se desconoc\u00eda hasta ahora.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Por ejemplo, en el caso de la paranoia, poder decir, utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico, que es probable que factores como el insomnio tengan una correlaci\u00f3n m\u00e1s fuerte con la paranoia que otros factores que tradicionalmente se cre\u00eda que ten\u00edan un v\u00ednculo m\u00e1s fuerte, como las experiencias de la infancia, el consumo de drogas, la gen\u00e9tica, el clima, etc. Entonces podr\u00eda priorizar los factores a vigilar e identificar los primeros signos emergentes para prevenir algunos problemas.<\/span><\/p>\n Hoy en d\u00eda, los l\u00edderes en IA y data que realizan predicciones multivariantes pr\u00e1cticas y que utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para redimensionar problemas imposibles y convertirlos en problemas pr\u00e1cticos est\u00e1n aportando un valor real. A fin de cuentas, todav\u00eda no estamos preparados para abordar los problemas de tama\u00f1o astron\u00f3mico en la infraestructura com\u00fanmente accesible y manejable.\u00a0<\/span><\/p>\n Desde el punto de vista pr\u00e1ctico y t\u00e9cnico, los proyectos de IA se reducen a ingenieros con conocimientos empresariales que entienden las prioridades de la empresa, re\u00fanen apoyo y dise\u00f1an e implementan heur\u00edsticas y modelos data-driven que puedan ofrecer una inteligencia impactante. Es el mismo conjunto de ingenieros con conocimientos empresariales el que puede industrializar esa inteligencia, entregar esos proyectos y ayudar a implantar la configuraci\u00f3n empresarial basada en la IA.<\/span><\/p>\n Si desea incorporar la IA a su estrategia empresarial para 2020, p\u00f3ngase en contacto con nuestro equipo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. Tambi\u00e9n aconseja sobre la forma m\u00e1s eficaz de hacerlo.<\/p>","protected":false},"featured_media":5459,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-5458","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/5458","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=5458"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=5458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\u00bfEs f\u00e1cil incorporar la IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n
\n
\u201dNo ocurrir\u00e1 simplemente contratando a unos cuantos nuevos cient\u00edficos licenciados en data. Requiere que el equipo de alta direcci\u00f3n de cada empresa se re\u00fana y, en colaboraci\u00f3n, reconsidere y redise\u00f1e la forma en que el data fluye dentro de la organizaci\u00f3n.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\n
\u00bfCu\u00e1les ser\u00edan los primeros pasos para utilizar la IA en las empresas?<\/span><\/strong><\/h3>\n
\u00bfCu\u00e1les son las principales oportunidades con el uso de la IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n
\n
\u201dEsto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en t\u00e9rminos empresariales: reducir un problema de tama\u00f1o colosal a un problema factible, razonable pero impactante\u201d.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\n