¿Automation vs. augmentation?
¿Cómo elegir entre automatizar o aumentar una tarea con la IA. La automatización implica que la IA haga el trabajo por nosotros, mientras que el aumento implica que la IA nos ayude a hacerlo mejor. Ambas opciones tienen sus ventajas y desventajas según el tipo de problema y el objetivo del usuario. Cuándo automatizar La […]
¿Cuándo la Inteligencia Artificial crea valor?
La Inteligencia Artificial suele ser vista como una solución en busca de un problema a resolver. Pero si añadimos IA a nuestro producto/servicio ¿lo mejorará? Analizamos a continuación cuándo la IA crea valor y merece la pena invertir en ella. La IA es una nueva forma de resolver problemas, pero es necesario dedicar tiempo a […]
Ingenieros vs Investigadores. Diferencias en los proyectos de ML
Muchas veces hemos oído que para ser experto en Inteligencia Artificial necesitas tener un doctorado (PhD) o master (MsC). ¿Es correcto? Nosotros creemos que no necesariamente. Existen diferencias notables en los proyectos de Aprendizaje Automático (ML), entre el rigor científico de los investigadores y los ingenieros en el sector empresarial, es decir, entre el mundo […]
¿Cómo gestionar un proyecto de inteligencia artificial?
Nuestra visión de lo que debe ser el Ciclo de Vida de un proyecto de desarrollo de Machine Learning (ML), es una combinación de los siguientes elementos: una metodología simplificada de la gestión de proyectos (PM), un proceso ágil adaptado a los proyectos de Data Science y ML, un conjunto de prácticas para desplegar y […]
¿Cómo identificar y priorizar los casos de uso de IA en la empresa?
Los casos de uso de IA son un conjunto de actividades realizadas para alcanzar un objetivo específico desde una perspectiva de negocio o de cliente, que involucran una aplicación sustancial de IA. Es necesario identificar los casos de uso adecuados y priorizarlos de manera efectiva. Para desarrollar los casos de uso en detalle de IA, […]