Estudiar Aprendizaje Automático / Aprendizaje Profundo

Experto: Simon Decker

Extensión: 60 páginas

Formato: PDF, Descargar

El estudio actual de IDG Machine Learning / Deep Learning 2018 de IDG Research Services examina la importancia de la IA para las empresas.

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La presión para innovar recae sobre los departamentos

El "BILD-Zeitung" tiembla al referirse al jefe de Tesla, Elon Musk, sobre "el mayor riesgo para la civilización", la revista de noticias "Spiegel" advierte de que Dios no necesita un maestro: la inteligencia artificial (IA) ocupa los titulares de la prensa. En cambio, los expertos de varios proveedores de TI que se reunieron en la redacción de COMPUTERWOCHE a mediados de diciembre adoptaron una postura más objetiva. De su animado debate surgieron las siguientes conclusiones:

  1. La aceptación de la IA / ML no depende del tamaño de la empresa
  2. Muchas empresas no saben por dónde empezar con la IA / ML
  3. Las empresas descubren la minería de procesos
  4. Incluso los algoritmos tienen límites
  5. La IA conduce a la batalla de los decisores
  6. La IA y el ML sólo funcionan con un enfoque de equipo interdisciplinar
  7. Alemania tiene una buena posición de partida, pero necesita un cambio cultural

Conclusión:
Para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, Alemania necesita un cambio cultural. Nada fácil en un país donde muchos responsables de la toma de decisiones siguen teniendo reservas ante las nuevas ideas.

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Índice

Resumen de la gestión

Resumen de las principales conclusiones
Principales conclusiones

  1. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ocupan un lugar destacado en la agenda
  2. Las grandes empresas, en particular, ya utilizan aplicaciones de IA
  3. La tecnología está disponible, pero hay que ponerse al día en cuanto a conocimientos técnicos.
  4. El reconocimiento de voz, los sistemas de asistencia y las herramientas de planificación son los métodos de IA más utilizados
  5. El aprendizaje automático debe optimizar principalmente los procesos internos
  6. Las empresas califican de riesgo los ciberataques con sistemas de IA
  7. Beneficios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático: el ganador es... ¡el departamento informático!
  8. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías disruptivas
  9. El aprendizaje automático se queda en casa
  10. El precio, la confianza y la buena cooperación determinan la elección del proveedor de servicios para el aprendizaje automático

Resultados de otros estudios

    1. El aprendizaje automático se utiliza principalmente en logística y fabricación
    2. La mayoría de las empresas pueden plantearse almacenar datos de IA en la nube
    3. Predomina el uso selectivo de IA y ML
    4. La mayoría de las plataformas informáticas admiten inteligencia artificial y aprendizaje automático
    5. El código abierto domina los módulos de aprendizaje automático
    6. Las empresas obtienen soluciones de aprendizaje automático de distintas fuentes
    7. La escalabilidad, los costes operativos y el precio son los criterios más importantes de una solución de aprendizaje automático
    8. Los CIO y los responsables de TI "llevan la sartén por el mango" en lo que respecta al aprendizaje automático
    9. Los datos sobre transacciones y direcciones son los más utilizados
    10. Gran demanda de experiencia y buenas prácticas

Una mirada al futuro - El aprendizaje automático y la IA son temas prioritarios para todas las empresas

Simon Decker - Desarrollo de nuevos negocios

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