Descripción
Si bien varias empresas líderes en el mercado han transformado con éxito sus modelos de negocio siguiendo caminos impulsados por datos e inteligencia artificial, la gran mayoría aún no ha cosechado los beneficios. ¿Cómo pueden sus unidades de negocio y análisis obtener una ventaja competitiva al capturar todo el potencial de esta revolución predictiva? Esta guía práctica presenta un método integral probado en batalla para ayudarlo a traducir las decisiones comerciales en soluciones prescriptivas manejables utilizando datos e inteligencia artificial como insumos fundamentales.
El autor Daniel Vaughan muestra a los científicos de datos, profesionales de análisis y otras personas interesadas en usar la IA para transformar sus negocios no solo cómo hacer las preguntas correctas, sino también cómo generar valor utilizando tecnologías modernas de IA y principios de toma de decisiones. Explorará varios casos de uso comunes a muchas empresas, completos con ejemplos que puede aplicar al trabajar para resolver sus propios problemas.
- Desglose las decisiones comerciales en etapas que pueden abordarse utilizando diferentes habilidades de la caja de herramientas analíticas.
- Identifique y acepte la incertidumbre en la toma de decisiones y protéjase contra los sesgos humanos comunes.
- Personalice las decisiones óptimas para diferentes clientes utilizando métodos y tecnologías predictivas y prescriptivas.
- Haga preguntas comerciales que creen un alto valor a través de tecnologías impulsadas por IA y datos.
Autor: Daniel Vaughan
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 16/06/2020
Páginas: 232
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0,80 lb
Tamaño: 9,10 alto x 6,90 ancho x 0,40 profundidad
ISBN13: 9781492060949
ISBN10: 1492060941
Categorías BISAC:
- Computadoras | Teoría de la información
- Computadoras | Inteligencia artificial | General
- Computadoras | Software de negocios y productividad | Inteligencia de negocios
Acerca del autor
Daniel Vaughan es el líder de ciencia de datos de Airbnb en América Latina. Anteriormente fue Jefe de Ciencia de Datos y Director de Datos en Telefónica México. Tiene más de 15 años de experiencia resolviendo problemas utilizando métodos predictivos y prescriptivos.