Desde enero, he entretenido mi curiosidad explorando herramientas con el esfuerzo de incorporarlas en mi día a día. A medida que el mundo se ha familiarizado con las capacidades de IA/ML, varias empresas han anunciado sus propias contribuciones al espacio. Esta pieza esta destinada ser un paquete de recursos de IA con casos de uso del mundo real.
2 Herramientas. 3 Recursos. 4 Cuentas.
Los gráficos destacarán el qué, el por qué y el cómo de las herramientas. ¿Qué puede hacer cada herramienta? ¿Cuáles son algunas posibles interacciones? ¿Por qué las encuentro importantes y útiles? ¿Cómo estoy usando cada herramienta?
Herramientas:
- Extensión de Chrome: Storytell.ai
- Motor de búsqueda: You.com
Recursos:
Sitios web
- Artículo en Dev.to: Being Data-Driven is a Mindset Shift
- Boletín de IA: Superhuman
Guía
- Tipos comunes de inteligencia artificial
Podcast
Lex Fridman Podcast
Cuentas
- Joshua Vermillion - Profesor Asociado de Arquitectura usando IA para generar diseño a través de prompts
- Lynn Squared - Diseñadora arquitectónica (visiones a través de AI)
- Wg.xyz - Diseñador arquitectónico (Arquitecto IA-ing)
- Futureretail.ai - Arquitectura minorista futurista (de IA)
El verano pasado, compartí un artículo que llamé Segment Schema para resaltar un modelo mental que creé para mí mismo para fomentar un compromiso intencional con el mundo que me rodea. En ese artículo, comparé la red neuronal del cerebro humano con las redes neuronales de la IA. Mencioné cómo el aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial que imita el comportamiento de aprendizaje humano creando redes algorítmicas artificiales para que las máquinas aprendan, es decir, el aprendizaje automático (ML).
“ Just as Deep Learning neural models are made of an interconnected web of nodes that need data to process and recognize correlations, the human brain is made of a complex neural network of neurons that work together to help humans process information.”
"Así como los modelos neuronales de aprendizaje profundo están hechos de una red interconectada de nodos que necesitan datos para procesar y reconocer correlaciones, el cerebro humano está hecho de una red neuronal compleja de neuronas que trabajan juntas para ayudar a los humanos a procesar información."
Como seres humanos, constantemente vivimos en ciclos:
1) recibiendo entrada
2) interpretando y filtrando
3) asignando significado a las experiencias en respuesta directa a lo que se alinea con nuestras creencias internas
Esta es la intención ambiciosa (según lo que siento) de lo que estamos viendo con la tormenta impulsada por la IA de la que todos nos hemos dado cuenta en los últimos seis meses. Creo firmemente que con la ayuda de estas nuevas herramientas, estamos construyendo la base para las generaciones venideras.
Los ocho elementos esenciales de la innovación
El artículo anterior presenta elementos clave para `Pruebas para la innovación:
Aspirar | ¿Considera el crecimiento impulsado por la innovación como crítico, y tiene objetivos cascada que reflejan esto?
Elegir | ¿Invierte en un portafolio coherente de iniciativas con suficientes recursos y un equilibrio de tiempo y riesgo para ganar?
Descubrir | ¿Tiene insights de negocios, mercado y tecnología diferenciados que se traducen en propuestas de valor ganadoras?
Evolucionar | ¿Crea nuevos modelos de negocios que proporcionen fuentes de ganancias defendibles y escalables?
Acelerar | ¿Supera a la competencia desarrollando y lanzando innovaciones de manera rápida y efectiva?
Escalar | ¿Lanza innovaciones a la escala adecuada en los mercados y segmentos relevantes?
Extender | ¿Gana creando y capitalizando redes externas?
Movilizar | ¿Están sus personas motivadas, recompensadas y organizadas para innovar repetidamente?
Como destacó Tom Godden en su sesión de AWS Innovate,
Cuando se combina con otras implementaciones, la IA tiene el poder de cambiar los modelos de negocio... por sí sola, no puede hacerlo.
Innovar es explorar una visión de largo alcance; creo que este cambio impulsado por la IA está evolucionando la forma en que podemos pensar en futuros ricos en rendimiento. Aunque es tentador pensar que la IA eliminará varios trabajos, es más constructivo pensar en cómo puede complementar y cambiar las realidades que se acercan.
Autoría original del contenido por mí. Traducción al español mejorada por Storytell.ai.
Encuentra la versión en inglés de este artículo en Medium.
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