Libro

Trabajar con IA

Historias reales de colaboración entre humanos y máquinas

Steven Miller y Thomas H. Davenport

MIT Press, 2022

Comprar el libro

Leer, escuchar o debatir

Amazon Kindle Debatir

1×

Войдите, чтобы прослушать аудиоверсию краткого изложения.

Clasificación editorial

Мы составляем краткие изложения книг*, помогающих читателям разбираться в законах современного мира и менять его к лучшему. Материалы, которые мы отбираем для нашей библиотеки, должны отвечать по крайней мере одному из наших двух основных критериев:

Информативно. – Вы получите такую информацию, которая позволит вам более взвешенно и эффективно принимать решения.

Полезно. – Вы получите такие практические советы, которые помогут вам лучше делать то, чем вы занимаетесь.

Каждому материалу мы присваиваем рейтинг от 1 до 10 на основе этих двух критериев. Наш рейтинг поможет вам распределить книги в вашем списке для чтения по шкале от добротных (5) до выдающихся (10). По книгам, которые мы оцениваем ниже 5, краткие изложения не составляются. Вот что означают цифры рейтинга:

10 – Великолепно. Полезная и/или информативная книга, которая, помимо соблюдения высочайших стандартов во всех отношениях, выделяется даже среди лучших книг. Как правило, это книга, сразу ставшая классикой, которую должен прочитать каждый.
9 – Отлично. Полезная и/или информативная книга, очень хорошо организованная и написанная, имеющая множество достоинств и не имеющая недостатков, которые заслуживали бы упоминания.
8 – Очень хорошо. Полезная и/или информативная книга, которая имеет много важных достоинств, но при этом не может быть названа выдающейся: например, освещает последние открытия в своей области и написана известным специалистом, но в отношении стиля оставляет желать лучшего.
7 – Хорошо. Полезная и/или информативная книга, имеющая два и более важных достоинства: например, очень увлекательно рассказывающая о новых идеях в какой-то предметной области.
6 – Достойно внимания. Полезная и/или информативная книга, которая обращает на себя внимание по крайней мере каким-то одним аспектом, например четкой организацией материала.
5 – Добротно. Полезная и/или информативная книга, несмотря на очевидные недостатки. Например, в одной области автор может давать разумные советы, а в других или содержится много повторов, или нет ничего особенно ценного.

*getAbstract работает не только с книгами. Мы составляем краткие изложения всех видов контента, которые могут быть полезны нашей аудитории: помимо книг это статьи, отчеты, видео и подкасты. То, что мы говорим здесь о книгах, относится ко всем видам материалов, которые мы пересказываем.

Cualidades

Aplicable
Bien estructurado
Para principiantes

Рейтинг помогает вам понять, какова ценность книги в соответствии с двумя нашими основными критериями. Но он ничего не сообщает о ее конкретных особенностях. Поэтому мы используем набор из 20 характеристик, которые призваны прояснить, в чем именно состоят достоинства книги.

Практические советы – вы получите рекомендации, которые практически осуществимы на вашем рабочем месте или в повседневных ситуациях.
Аналитический подход – вы поймете внутренние взаимосвязи и закономерности в рассматриваемой проблеме.
История вопроса – вы узнаете об истории и контексте проблемы, что позволит вам правильно провести анализ или совершить хорошо взвешенный шаг.
Особое мнение – вы познакомитесь с аргументами, которые расходятся с преобладающей в настоящий момент точкой зрения.
Подробное освещение – вы увидите все аспекты предмета, описанные исчерпывающим образом.
Конкретные примеры – вам предложат практические советы, которые иллюстрируются рассказами об их применении на практике.
Выразительный язык – вы получите удовольствие от мастерски написанного текста или речи, являющейся образцом ораторского искусства.
Увлекательно – вам будет трудно оторваться от текста или аудио.
Неизвестные факты – вы узнаете об удивительных фактах или умозаключениях.
Начальный уровень – информация будет для вас полезной, если вы новичок, у которого нет знаний по данной теме или опыта.
Продвинутый уровень – информация или рекомендации будут полезны вам как специалисту.
Острая проблема – вы окажетесь в гуще спора по поводу одного из насущных вопросов современности.
Новаторская концепция – вы узнаете о свежих идеях, концепциях, новых продуктах или тенденциях.
Рассказ инсайдера – вы познакомитесь с мнением человека, который имеет особый доступ к сведениям по обсуждаемой теме.
Источник вдохновения – вам захочется сразу же опробовать на практике то, о чем вы прочитали.
Обзор – вы получите общее описание предмета с упоминанием всех основных моментов.
Научные данные – вы узнаете о цифрах и фактах, подкрепленных научными исследованиями.
Взгляд в будущее – вы познакомитесь с авторской картиной будущего и тем, как оно может на вас повлиять.
Четкая структура – хорошая организация материала значительно облегчит вам восприятие концепции или применение рекомендаций на практике.
Спорно – вы познакомитесь с любопытными, но неоднозначными выводами.

Reseña

El futuro del trabajo ya está aquí. Sectores tan diversos como el transporte público y la publicidad ya utilizan la IA. En este libro revelador, los expertos en tecnologías de la información Steven Miller y Thomas H. Davenport examinan ejemplos de integración con éxito de la IA en el lugar de trabajo. Van más allá de las estadísticas para pintar un cuadro detallado de los efectos actuales de la IA en la forma de trabajar de las personas y resaltar los interrogantes sobre el futuro. Tanto si le preocupan los efectos de la IA en su propio trabajo como si está pensando en encabezar la adopción de la IA en su organización, encontrará valiosas ideas en el texto de Miller y Davenport.

Resumen

La automatización de la IA implica tanto sistemas basados en reglas como sistemas de aprendizaje automático.

Los ingenieros de IA construyen sistemas basados en reglas utilizando múltiples sentencias “si-entonces”. Entrenan a los sistemas de aprendizaje automático con datos etiquetados. Los sistemas de aprendizaje automático son capaces de detectar patrones en estos datos que luego despliegan para interpretar datos no etiquetados. En el lugar de trabajo, la IA desempeña numerosas funciones, entre estas, predicciones, recomendaciones, rankings (por ejemplo, para clientes potenciales), búsqueda de información específica en un documento y automatización de procesos. La automatización y el aumento de la IA en el lugar de trabajo ya están muy extendidos y son observables en muchos lugares de trabajo hoy en día. En Morgan Stanley, la IA ofrece recomendaciones personalizadas de productos y programas basadas en el perfil y la cartera específicos de un cliente. El asesor financiero decide sobre la pertinencia de las indicaciones basándose en su conocimiento personal del cliente.

Esto permite una comunicación más eficaz con los clientes, ya que...

Sobre los autores

Thomas H. Davenport es catedrático de Tecnología y Gestión de la Información en Babson College y asesor principal de IA en Deloitte Analytics. Steven Miller es catedrático emérito de Sistemas de Información en la Universidad de Gestión de Singapur.