Libro

Confianza.

IA responsable, innovación, privacidad y liderazgo de datos

Dominique Shelton Leipzig

Forbes Books, 2023

Comprar el libro

Leer, escuchar o debatir

Amazon Kindle Debatir

1×

تسجيل الدخول للاستماع إلى ملخص الصوت.

Clasificación editorial

في getAbstract، نقوم بتلخيص الكتب* التي تساعد الناس على فهم العالم وجعله أفضل. أي شيء نختاره لمكتبتنا يجب أن يتفوق في أحد هذين المعيارين الأساسيين:

تنويري – ستتعلم أشياء ستثري وتحسن قراراتك.

مفيد – ستحصل على نصائح عملية ستساعدك على التحسن في ما تفعله.

نقوم بتقييم كل محتوى على مقياس من 1-10 فيما يتعلق بهذين المعيارين الأساسيين. يساعدك تقييمنا في ترتيب العناوين في قائمة قراءتك من الجيد (5) إلى الرائع (10). الكتب التي نقيمها بأقل من 5 لن يتم تلخيصها. إليك ما تعنيه التقييمات:

10 – رائع. كتاب مفيد و/أو تنويري، بالإضافة إلى تلبية أعلى المعايير في جميع الجوانب ذات الصلة، يبرز حتى بين الأفضل. غالبًا ما يكون كلاسيكيًا فوريًا وضروريًا للجميع.
9 – ممتاز. كتاب مفيد و/أو تنويري يتميز بتوازن كبير، وله العديد من النقاط القوية ولا توجد عيوب تستحق الذكر.
8 – جيد جدًا. كتاب مفيد و/أو تنويري يحتوي على عدد كبير من الصفات البارزة دون التفوق في جميع الجوانب، مثل تقديم أحدث الاكتشافات في مجال موضوعي ويكتبه خبير مشهور ولكنه يفتقر قليلاً إلى الأسلوب.
7 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري يجمع بين قوتين أو أكثر من النقاط القوية الملحوظة، مثل احتوائه على أفكار جديدة بشكل غير معتاد وتقديمها بطريقة جذابة.
6 – ملحوظ. كتاب مفيد و/أو تنويري يبرز في جانب واحد على الأقل، مثل كونه منظمًا بشكل جيد بشكل خاص.
5 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري، على الرغم من عيوبه الواضحة. على سبيل المثال، قد يقدم نصائح جيدة في بعض المجالات بينما يكون متكررًا أو غير ملحوظ في أخرى.

*getAbstract يلخص أكثر بكثير من الكتب. نحن ننظر إلى كل نوع من المحتوى الذي قد يهم جمهورنا: الكتب، ولكن أيضًا المقالات، والتقارير، ومقاطع الفيديو، والبودكاست. ما نقوله هنا عن الكتب ينطبق على جميع الصيغ التي نغطيها.

Cualidades

Amplio
Analítico
Aplicable

بينما يخبرك التقييم بمدى جودة الكتاب وفقًا لمعيارين أساسيين لدينا، فإنه لا يقول شيئًا عن ميزاته المحددة. لذلك، نستخدم مجموعة من 20 صفة لتوصيف كل كتاب بناءً على نقاط قوته:

قابل للتطبيق – ستحصل على نصائح يمكن تطبيقها مباشرة في مكان العمل أو في المواقف اليومية.
تحليلي – ستفهم الآليات الداخلية للموضوع.
خلفية – ستحصل على معرفة سياقية كإطار للعمل أو التحليل المستنير.
جريء – ستجد حججًا قد تخالف الآراء السائدة.
شامل – ستجد كل جانب من جوانب الموضوع مغطى.
أمثلة ملموسة – ستحصل على نصائح عملية موضحة بأمثلة من تطبيقات واقعية أو حكايات.
جدلي – ستواجه آراء مثيرة للجدل بشدة.
بليغ – ستستمتع بنص مكتوب أو مقدم ببراعة.
جذاب – ستقرأ أو تشاهد هذا حتى النهاية.
مفتوح للعين – ستُعرض عليك رؤى مفاجئة للغاية.
للمبتدئين – ستجد هذا مقدمة جيدة إذا كنت متعلمًا بقليل من الخبرة أو المعرفة السابقة.
للخبراء – ستحصل على المعرفة/التعليمات المتقدمة التي تحتاجها كخبير.
موضوع ساخن – ستجد نفسك في وسط قضية مثيرة للجدل بشدة.
مبتكر – يمكنك توقع بعض الأفكار والرؤى الجديدة حقًا حول المنتجات أو الاتجاهات الجديدة.
رؤية من الداخل – ستحظى بامتياز التعلم من شخص يعرف موضوعه بشكل كامل.
ملهم – سترغب في تطبيق ما قرأته فورًا.
نظرة عامة – ستحصل على معالجة شاملة للموضوع، تذكر جميع جوانبه الرئيسية.
علمي – ستحصل على حقائق وأرقام مستندة إلى بحث علمي.
رؤيوي – ستحصل على لمحة عن المستقبل وما قد يعنيه لك.
منظم جيدًا – ستجد هذا منظمًا بشكل خاص لدعم استقباله أو تطبيقه.

Reseña

Hoy en día, casi todas las empresas necesitan datos para crecer e innovar. Los avances tecnológicos, como la IA generativa, amplificarán y acelerarán esta tendencia. La estratega de la transformación digital Dominique Leipzig sostiene que esta mayor dependencia de los datos implica nuevas responsabilidades para la dirección de las empresas. Las organizaciones no solo deben saber cómo aprovechar los datos para alcanzar sus objetivos estratégicos, sino también cómo salvaguardar los datos que recopilan y cómo utilizarlos de manera que fomenten la confianza en vez de erosionarla. Este útil texto desentraña cómo los líderes de las empresas pueden convertirse en administradores de datos responsables.

Resumen

Todas las empresas son ahora empresas de datos.

En el entorno empresarial post-COVID-19, pocos niegan que sus organizaciones se rigen por los datos. Los datos desempeñan ahora un papel en casi todos los aspectos de las operaciones de una empresa, desde la incorporación de empleados cualificados a las campañas de marketing y publicidad hasta el funcionamiento cotidiano. Los recientes saltos adelante en la inteligencia artificial generativa (IA) solo acelerarán las formas en que las empresas se orientan hacia los datos.

Dado que necesitan datos para crecer e innovar, las empresas de hoy en día necesitan algo más que un director de información experto y un equipo informático sólido. Todos los ejecutivos de la empresa deben actuar como “líderes de datos”. Deben comprender a fondo no solo cómo utilizar los datos para alcanzar los objetivos de la organización, sino también cómo hacer que sus empresas sean buenas administradoras de datos. En una generación anterior que experimentó rápidas transformaciones tecnológicas, el lema era: “Muévete rápido y rompe cosas”. La palabra clave para la nueva generación podría ser “confianza”. Los líderes de datos...

Sobre la autora

Dominique Shelton Leipzig lleva más de 30 años ejerciendo la abogacía y es socia de privacidad y ciberseguridad en Mayer Brown. Es una autoridad destacada en cómo las empresas pueden transformar su gobernanza para ser líderes responsables de los datos.

Comentarios sobre este resumen

Inicia sesión para compartir tu opinión
P. G. hace 12 meses

La inteligencia artificial es un campo de constante evolución la cual ha revolucionado la forma en que trabajamos y nos comunicamos. Adicional ofrece múltiples beneficios en aplicaciones y tareas
Y. I. hace 1 año

Este resumen destaca la creciente importancia de los datos en el entorno empresarial actual y la necesidad de una gestión responsable para garantizar confianza y seguridad. Además, enfatiza que las empresas que prioricen la privacidad y la estrategia de datos no solo minimizarán riesgos, sino que también podrán generar ventajas competitivas y mayores ingresos.
C. R. hace 1 año

Las metodogolías ágiles son una herramienta muy útil al momento de trabajar en un esquema de seguridad para los datos, así como la implementación de la inteligencia artificial para determinar riesgos, tendencias, estadísticas.