IA EN LA EMPRESA: MEJORA DEL DESEMPEÑO Y LA PRODUCTIVIDAD

Informática profesional

DURACIÓN 40 h
FINANCIACIÓN: Sin coste para trabajadores a través de la Formación Programada
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Objetivos Programa del curso Metodología
1. Comparar y seleccionar tecnologías de IA que mejor se alineen con las necesidades estratégicas, garantizando mejoras en la productividad y eficiencia.
2. Integrar soluciones de IA en la programación de actividades y calendarios, logrando un mejor balance entre tareas urgentes y de largo plazo.
3. Identificar y explicar los avances más relevantes en IA desde 2010, resaltando cómo cada uno ha afectado la competitividad en diferentes sectores empresariales.
4. Equilibrar proyectos temporales y responsabilidades continuas, usando la IA como herramienta para optimizar procesos, mejorar la productividad y fomentar el bienestar.
5. Reconocer herramientas y soluciones de IA que, de modo escalonado, optimicen la gestión de la información y apoyen la toma de decisiones en entornos laborales, asegurando que las tecnologías elegidas se adapten a las necesidades específicas.
6. Reconocer herramientas y soluciones de IA que, de modo escalonado, optimicen la gestión de la información y apoyen la toma de decisiones en entornos laborales, asegurando que las tecnologías elegidas se adapten a las necesidades específicas.
7. Evaluar la capacidad de la IA para escalar y adaptarse a diferentes contextos empresariales, identificando soluciones que optimicen procesos y personalicen operaciones, garantizando que la tecnología implementada responda de manera eficiente a las necesidades específicas del dominio y los recursos disponibles.
8. Analizar la efectividad de algoritmos para procesar datos empresariales, verificando su capacidad para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente, identificar patrones relevantes y proporcionar soluciones adaptadas a los objetivos estratégicos de la organización.
9. Identificar los recursos más efectivos de una solución IA en función de los datos y problemas específicos, garantizando que las soluciones seleccionadas maximicen la precisión y eficiencia en el análisis y contribuyan a decisiones empresariales fundamentadas.
10. Analizar la capacidad del modelo para generalizar en datos no vistos, midiendo la efectividad de las técnicas implementadas para reducir el sobreajuste y subajuste, y asegurando que las predicciones mejoren los procesos de toma de decisiones dentro de un contexto empresarial.
11. Reconocer la efectividad de los diferentes componentes de un sistemas de IA en su capacidad para aprender de nuevas experiencias y datos, asegurando que su rendimiento se mantenga estable en situaciones cambiantes.
12. Reconocer los componentes que afectan la capacidad de implementar modelos de IA en la resolución de problemas de optimización, predicción y clasificación, así como a la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes escenarios.


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