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Según el informe de mayo de 2023 de Challenger, Gray & Christmas Inc, los empleadores con sede en EE. UU. eliminaron 88.000 puestos de trabajo solo en este mes. De estos despidos, la Inteligencia Artificial (IA) se llevó más de 4.000 puestos de trabajo; o desde otra perspectiva, la IA fue responsable del 5% del desempleo resultante. Después de leer esto, estoy seguro de que ha escuchado esta pregunta en los últimos meses: "¿La IA quitará MI trabajo?"
Todo el mundo se pregunta esto estos días y por cada persona que se lo pregunta se han escrito 10 artículos, respondiendo a la pregunta desde todos los ángulos posibles; desde un SÍ hasta un NO y todo lo demás en el medio. Esto se debe a que, a pesar de ser expertos, la mayoría de los expertos tienen una probabilidad del 50/50 de acertar, sólo unos pocos puntos por encima de las conjeturas.
El verdadero problema no es quién tiene la respuesta correcta o si el trabajo que realizas es reemplazable por la IA o no. Esas son sólo excusas para evitar lo inevitable. El principal objetivo debe ser prepararse para la posibilidad de que sí, la IA se lleve su trabajo (y el mío también). Inevitablemente, para reformular mi afirmación anterior, alguien que sepa cómo trabajar con la IA y conozca sus matices tomará nuestros trabajos.
Por tanto, estar preparado es la única manera. Para prepararlo, SlideTeam ha creado este plan de estudios de capacitación integral sobre inteligencia artificial en forma de plataforma de presentación de PowerPoint. Los formadores pueden descargar el módulo de formación haciendo clic aquí . Terminamos la capacitación con nuestras diapositivas exclusivas sobre los puntos clave de la capacitación y un cuestionario para evaluar lo aprendido.
Además de sincronizarlo con el mundo de la IA, este módulo de capacitación tiene los siguientes beneficios para el capacitador, los alumnos y la empresa:
- Toma de decisiones mejorada: al educar a los empleados sobre la IA, las empresas pueden capacitar a su fuerza laboral para tomar mejores decisiones. Las técnicas de inteligencia artificial pueden ayudar a analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y extraer información valiosa. Cuando los empleados comprenden cómo funciona la IA y sus posibles aplicaciones, pueden aprovechar las herramientas y técnicas de la IA para tomar decisiones basadas en datos, mejorar la productividad y descubrir nuevas oportunidades comerciales. Este conocimiento dota a los empleados de la capacidad de aprovechar la IA para mejorar sus capacidades de toma de decisiones, lo que conduce a una mayor eficiencia y competitividad.
- Automatización y eficiencia de procesos: la IA tiene el potencial de automatizar tareas repetitivas y mundanas, liberando tiempo de los empleados para centrarse en actividades más complejas y estratégicas. Al educar a los empleados sobre la IA, las empresas pueden fomentar una cultura de innovación y automatización. Los empleados aprenden a identificar procesos y tareas que pueden automatizarse utilizando tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la automatización de procesos robóticos. Este conocimiento les permite optimizar los flujos de trabajo, reducir errores y mejorar la eficiencia operativa, lo que en última instancia ahorra tiempo y recursos.
- Innovación y ventaja competitiva: la IA está transformando las industrias y las empresas que adoptan tecnologías de IA tienen el potencial de obtener una ventaja competitiva. Al educar a los empleados sobre los conceptos, las aplicaciones y las tendencias emergentes de la IA, las empresas pueden fomentar una cultura de innovación y creatividad. Los empleados que entienden la IA pueden identificar áreas donde se puede aplicar la IA para impulsar la innovación, optimizar procesos y crear nuevos productos o servicios. Este conocimiento permite a los empleados pensar crítica y estratégicamente sobre la IA, lo que lleva al desarrollo de soluciones novedosas que pueden diferenciar a la empresa de sus competidores.
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Sesión I: Introducción a la Inteligencia Artificial
Los alumnos son recibidos en la primera instrucción de este taller con una diapositiva sobre los resultados del aprendizaje del curso, donde les presentamos la IA. Comenzamos la sesión con qué es la IA, profundizamos en su historia y profundizamos en su clasificación, sobre las dos bases principales de funcionalidad y capacidad.
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En cuanto a la funcionalidad, la IA se clasifica en máquinas reactivas, teoría limitada, teoría de la mente, etc. Vista desde la perspectiva de las capacidades, la IA se clasifica en Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), Inteligencia Artificial General (AGI) y Superinteligencia Artificial (ASI). ). Acceda a nuestros módulos de aprendizaje para ver las diapositivas que arrojan luz sobre estas clasificaciones para tener una comprensión de ellas que va más allá de la teoría.
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A continuación, dedicamos algo de tiempo a la importancia de la IA y a cómo se diferencia de la inteligencia humana en criterios como la eficiencia del tiempo, la multitarea, la toma de decisiones, etc. Deconstruimos los componentes básicos de un sistema de IA como la entrada, el borde, Cloud, etc., y complete la primera sesión con diapositivas para discutir tendencias y estadísticas en IA y la red asociada de industrias y negocios que han crecido a su alrededor.
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Sesión II: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
La IA ya no es solo una mera y extravagante teoría de ciencia ficción, como lo demuestran Siri, Google o Alexa en su teléfono o, en la última incorporación, ChatGPT y Mid-Journey. ¿Ya escribiste tus correos electrónicos de trabajo con IA o convertiste a tu celebridad favorita en una linda criatura mitad conejo mitad hombre? De lo contrario, estos retoques tienen un valor que quizás se esté perdiendo.
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Las aplicaciones de la IA incluyen marketing, finanzas, defensa y ejército, telecomunicaciones, ventas, atención médica, industria automotriz y muchas más. Las diapositivas asignadas explican con exquisito detalle el contenido seleccionado por expertos, relevante para cada una de estas 18 aplicaciones.
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Para comprender estas aplicaciones con mayor detalle, descargue esta capacitación integral desde el siguiente enlace.
Sesión III: Conceptos básicos del aprendizaje automático
El aprendizaje automático o ML es una parte importante de la IA. Es lo que hace que la IA sea tan "aprendida" (tenga en cuenta que no hemos usado la palabra conocedora) y "realista". En esta parte de la capacitación, presentamos conceptos clave que crean la arquitectura de Machine Learning (ML). Comenzando con una descripción general, llevamos a los alumnos a través de la historia del ML, antes de profundizar en los algoritmos del ML. Con una división principal en algoritmos de ML supervisados, no supervisados y de refuerzo, los explicamos en detalle, junto con sus subcategorías. Algunas de estas subdivisiones incluyen modelos de regresión, árboles de decisión, agrupación, reglas de asociación y otros tipos de reglas.
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Con las categorías exploradas, pasamos a la importancia del ML y los pasos involucrados en su ejecución. Estos incluyen la recopilación de datos, la preparación de datos, la elección de un modelo, el entrenamiento del modelo y dicha cadena continúa hasta el punto en que llegamos a hacer predicciones. La Sesión III finaliza con una discusión sobre las ventajas, desventajas y el futuro del ML.
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Sesión IV: Casos de uso de ML
Con nuestro compromiso de brindar una experiencia de capacitación práctica, elegimos la Sesión IV para presentar a los alumnos el caso de uso de ML. Esto es importante ya que muchos de estos casos de uso son parte de nuestra vida cotidiana.
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Presentamos cuatro tipos de casos de uso:
- Traducción: esta categoría incluye software como Google Translate, Microsoft Translate y Facebook Translator como ejemplos. También presentamos las limitaciones de estos software.
- Diagnóstico médico: diagnosticar personas en línea es una aplicación novedosa pero real del aprendizaje automático. En estas diapositivas, analizamos los objetivos, los beneficios y las aplicaciones del diagnóstico médico mediante ML. Finalmente, destacamos algunas organizaciones que están utilizando esta aplicación como Google Health, medX y más.
- Imagine el reconocimiento: abrir su teléfono o computadora portátil con su identificación facial ya es un caso de uso común en estos días. En esta parte, analizamos cómo funciona esta función, sus modelos de ML y su aplicación para el análisis facial y el seguimiento de animales.
- Reconocimiento de voz: muchos dispositivos diarios tienen la función de voz a texto. En esta sección respondemos cómo funciona este sistema, sus características clave, algoritmos y un caso de uso particular de la empresa IBM.
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Con estos casos de uso bien comprendidos, pasamos directamente al aprendizaje profundo.
Sesión V: Aprendizaje profundo en pocas palabras
Sumerjamos a la audiencia en el aprendizaje profundo en esta sesión. Comenzamos con una introducción a este concepto, con una imagen que permanecerá con los alumnos de por vida. Pasamos a la importancia y funcionamiento del Deep Learning. Distinguimos aún más DL comparándolo con ML.
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Las diapositivas que siguen enfatizan las funciones (matemáticas) que ejecutan DL. Estos incluyen Activación Sigmoidea, tan-h, ReLu, etc. Cada función se describe en una diapositiva con su gráfico correspondiente para una experiencia de aprendizaje visual.
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Avanzamos al Proceso DL y comenzamos su explicación con su funcionamiento, redes neuronales profundas, técnica DL, creación de modelos DL y más. Con una comprensión del funcionamiento del aprendizaje profundo, analizamos sus ventajas, como el excelente uso de datos no estructurados, el fin de la dependencia de la ingeniería de funciones y más. Siguiendo estos beneficios, pasamos a sus aplicaciones prácticas con potencial real, como agregar sonido a películas mudas, agregar color a imágenes en blanco y negro, restauración de píxeles, etc. Cada aplicación tiene una diapositiva dedicada para explorarla en gran profundidad.
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Completamos este panel con un estudio de las limitaciones del aprendizaje profundo y nos aventuramos en la siguiente sesión, donde profundizamos en el procesamiento del lenguaje natural y conceptos relacionados.
Sesión VI: Fundamentos de PNL, NLU y NLG
El procesamiento del lenguaje natural (NLP), la generación del lenguaje natural (NLG) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) son tres sistemas cruciales que hacen que la IA funcione. Con un enfoque paso a paso, nos aseguramos de que la audiencia comprenda estos conceptos. Empezando por la PNL, entendemos qué es y sus técnicas. También tenemos diapositivas para profundizar en su funcionamiento y su importancia para una empresa.
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Los pasos de la PNL se presentan y detallan en las diapositivas siguientes. Estos incluyen: Análisis Léxico, Análisis Sintáctico, Integración del Discurso, etc. Finalizamos la PNL con una diapositiva sobre sus aplicaciones.
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Para NLG presentamos su concepto, funcionamiento y aplicaciones. Algunas aplicaciones incluyen la creación de chatbots, correos electrónicos de fomento de clientes potenciales, SMS, etc. También colaboramos con NLG y echamos un vistazo a sus ventajas para una empresa.
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Con una introducción a NLU, la contrastamos con PNL y pasamos directamente a sus casos de uso, como enrutamiento automático de tickets, razonamiento automatizado, etc. Con discusiones específicas sobre sus usos, pasamos a la importancia de PNL y los factores a considerar. a la hora de elegir soluciones empresariales e industriales, donde la PNL es el ingrediente clave.
Garantizamos claridad en este tema novedoso e interesante, con una serie de diapositivas dedicadas a comparar conceptos de IA como ML, DL, AI, etc. entre sí.
Esto es sólo un vistazo a la extensa colección de diapositivas con contenido listo en este exhaustivo módulo de capacitación. Descárguelo ahora con un clic en el enlace a continuación.
Sesión VII: Inteligencia artificial híbrida: las máquinas como socios creativos
La gente ha estado usando ChatGPT ahora para algunas aplicaciones increíbles y alucinantes, así como Mid-Journey para que su imaginación se convierta en realidad. En esta sesión, nos centramos en cómo la IA impulsa nuestros esfuerzos creativos en forma de modelo híbrido.
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Comenzamos con una visión general que clasifica el modelo híbrido en simbólico y no simbólico y comprendemos los pros y los contras de este modelo. Nos sumergimos directamente en las redes neuronales; qué son, las capas internas, las "neuronas" y las funciones que hacen que funcionen estas redes neuronales.
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Dedicamos algunas diapositivas a la retropropagación y las redes neuronales artificiales y analizamos sus ventajas y desventajas.
Es un tiempo bien invertido en asesorar a los alumnos sobre redes neuronales convolucionadas, codificadores automáticos, codificadores automáticos variacionales, redes neuronales de avance, redes neuronales recurrentes y, finalmente, redes de densidad mixta.
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Para obtener acceso a estas diapositivas y conceptos, ¡el módulo de capacitación está a solo un clic de distancia!
Sesión VIII: Fundamentos de una estrategia de IA exitosa para empresas
La sesión final es su ventanilla única para la implementación de la IA en las operaciones comerciales. En esta sección, presentamos diapositivas con gráficos, cuadros y tablas relevantes para garantizar que usted y su equipo se sientan cómodos al integrar negocios con IA.
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Tenemos diapositivas sobre estrategias de IA para resultados comerciales, creación de una estrategia de IA, hoja de ruta para crear una estrategia de IA viable, plan de implementación de cinco pasos y mucho más.
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Esta sección lo llevará desde la teoría hasta la experiencia práctica y la aplicación/uso.
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Descargue nuestro módulo de capacitación integral ahora para llevar su negocio al futuro.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial
¿Cuáles son los cuatro tipos de IA?
Los cuatro tipos de IA son:
- Máquinas reactivas: estos sistemas de inteligencia artificial funcionan únicamente sobre la base de la entrada actual sin ninguna memoria ni experiencia pasada. No poseen la capacidad de aprender o adaptarse. Los ejemplos incluyen computadoras que juegan ajedrez y que evalúan el estado actual del tablero para realizar el siguiente movimiento.
- Memoria limitada: estos sistemas de inteligencia artificial pueden almacenar y recuperar experiencias pasadas para tomar decisiones. Los coches autónomos suelen utilizar una memoria limitada para reconocer y responder a objetos basándose en encuentros anteriores.
- Teoría de la Mente: este nivel de IA es hipotético e implica comprender las emociones, creencias, intenciones y pensamientos de los demás para interactuar de manera más inteligente. Actualmente, este nivel de IA todavía está en desarrollo.
- Autoconciencia: este es el nivel más alto de IA, donde las máquinas poseen conciencia y autoconciencia, a la par de los seres humanos. Estos sistemas de inteligencia artificial aún no existen.
¿Quién es el padre de la IA?
El término "padre de la IA" se atribuye a menudo a John McCarthy. Es un informático que acuñó el término "inteligencia artificial" en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth. El trabajo de McCarthy sentó las bases para el desarrollo de la IA como campo de estudio.
¿Cuáles son las 5 grandes ideas de la IA?
Las cinco grandes ideas de la IA, destacadas por el científico informático Stuart Russell y el cofundador de DeepMind de Google, Demis Hassabis, son:
- Sistemas que piensan racionalmente: Desarrollar sistemas de IA capaces de razonar, lógica y tomar decisiones racionales.
- Sistemas que actúan humanamente: creación de sistemas de inteligencia artificial que imiten el comportamiento humano, comprendan el lenguaje natural y reconozcan objetos.
- Sistemas que piensan como humanos: creación de sistemas de inteligencia artificial que puedan comprender, aprender y generalizar a partir de las experiencias.
- Sistemas que actúan racionalmente: diseñar sistemas de IA que maximicen la utilidad esperada en función de la información disponible, incluso si su comportamiento no se parece al pensamiento humano.
- Sistemas que aprenden de los datos: desarrollar sistemas de IA capaces de aprender de grandes conjuntos de datos y mejorar el rendimiento con el tiempo.
¿Siri es inteligencia artificial?
Siri, herramienta que Apple adquirió en 2010, puede considerarse una forma de inteligencia artificial. Siri utiliza técnicas de PNL y ML para comprender y responder a las consultas o comandos de los usuarios. Puede realizar tareas como configurar recordatorios, programar citas, responder preguntas y controlar dispositivos inteligentes. Si bien Siri es una forma limitada de IA, demuestra elementos de comportamiento inteligente al interpretar y responder a las entradas del usuario.
