La irrupción de la inteligencia artificial, su ya conocida aplicación y su progresiva penetración en diferentes mercados suscita de forma creciente el interés de empresas que quieren dar un salto cuantitativo entre la digitalización, y los modelos o sistemas automáticos inteligentes.
El acceso al dato es precisamente una de las principales barreras de adopción de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial. Habitualmente es necesario acceder a datos de terceros, o del ecosistema para optimizar el resultado: las empresas no desean compartirlos si no se garantiza la privacidad, confidencialidad y soberanía de los datos compartidos con terceros.
En los casos de recolección y la sensorización masiva, la mayor parte de las empresas se encuentran en el punto de plantearse (si no lo han hecho ya) cómo extraer conocimiento de esa información en crudo, y mejorar sus procesos.
Es importante contar con conocimientos básicos - clave de las tecnologías de IA, qué objetivos podrían abordarse, qué requerimientos deben cumplirse, y unas buenas prácticas para llevar a cabo un proyecto; minimizando el riesgo y maximizando el impacto.
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