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Ep 29. Desafíos y oportunidades de la IA. Lecciones clave para empresas y emprendedores.
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En este episodio de Mundo Data Driven, José Milton Buitrón entrevista a Camila Mercado, Worldwide Digital Product en Apple y experta en tecnología y emprendimiento, para explorar los desafíos y oportunidades que enfrentan las empresas en la era de los datos y la inteligencia artificial (AI). Camila comparte su experiencia trabajando en startups, incubadoras de negocios y corporaciones globales, destacando la importancia de la limpieza de datos, la capacitación constante y la construcción de una cultura de datos.
Camila analiza cómo la resistencia al cambio sigue siendo una barrera significativa para la adopción de AI, pero también cómo herramientas modernas están democratizando el acceso a estas tecnologías. Resalta el papel crucial de la ética y la privacidad en la gestión de datos, siguiendo modelos como los principios de privacidad de Apple y las recomendaciones de IBM sobre ética en AI.
Además, se aborda cómo los mercados emergentes, especialmente en Latinoamérica, están bien posicionados para liderar el crecimiento global en tecnología, gracias a la exportación de talento especializado y el aprendizaje acelerado de economías desarrolladas. Camila enfatiza que la clave está en estructurar datos de calidad y medir el ROI de proyectos de AI de manera integral, tomando en cuenta factores estratégicos, operativos y financieros, como lo hacen empresas líderes como Amazon y Microsoft.
Este episodio ofrece una visión única y práctica sobre cómo prepararse para el futuro impulsado por datos e inteligencia artificial, destacando tanto las oportunidades como los riesgos de estas tecnologías transformadoras.
Chapters:
- 00:00 - Introducción a Camila Mercado y su Trayectoria
- 07:26 - Desafíos en la Implementación de AI
- 12:10 - Inversión y Resistencia al Cambio
- 18:45 - La Adaptación al Cambio y Aprendizaje Continuo
- 23:46 - La Importancia de la Data en la Inteligencia Artificial
- 28:48 - Medición del ROI en Proyectos de AI
29集单集
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