{"id":504257,"date":"2023-03-09T08:01:45","date_gmt":"2023-03-09T08:01:45","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/resumen-de-techcrunch-creacion-de-un-equipo-central-de-ia-clima-cvc-de-brasil-rituales-de-trabajo-remoto\/"},"modified":"2023-03-09T08:01:47","modified_gmt":"2023-03-09T08:01:47","slug":"resumen-de-techcrunch-creacion-de-un-equipo-central-de-ia-clima-cvc-de-brasil-rituales-de-trabajo-remoto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/resumen-de-techcrunch-creacion-de-un-equipo-central-de-ia-clima-cvc-de-brasil-rituales-de-trabajo-remoto\/","title":{"rendered":"Resumen de TechCrunch+: Creaci\u00f3n de un equipo central de IA, clima CVC de Brasil, rituales de trabajo remoto"},"content":{"rendered":"
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Aproximadamente uno de cada tres restaurantes cerrar\u00e1 en su primer a\u00f1o. Para las constructoras, esa cifra se eleva al 53%.<\/p>\n
Pero los proyectos de IA son los verdaderos rompecorazones: un estudio de Gartner descubri\u00f3 que el 85 % est\u00e1 destinado a fallar \u201cdebido al sesgo en los datos, los algoritmos o los equipos responsables de administrarlos\u201d.<\/p>\n
Desafortunadamente, el miedo profundo a perderse significa que muchas organizaciones se lanzan a los proyectos de IA con los dos pies a pesar de que no aprecian completamente el alcance del trabajo involucrado.<\/p>\n
Los art\u00edculos completos de TechCrunch+ solo est\u00e1n disponibles para los miembros. \u201cLa mejor manera de asegurarse de estar en el camino correcto de desarrollo de IA es comenzar su proyecto de IA sin pensar en los modelos\u201d, recomienda Eran Shlomo, cofundador y director ejecutivo de Dataloop.<\/p>\n \u201cLa mayor\u00eda de los datos que la IA necesita para rendir al m\u00e1ximo no est\u00e1n disponibles para el equipo de desarrollo\u201d, escribe. \u00abEsto crea un problema de ‘huevo o gallina’: las empresas necesitan datos de producci\u00f3n para ofrecer un modelo funcional, pero el modelo debe existir para pasar a la producci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n En una publicaci\u00f3n dirigida a gerentes no t\u00e9cnicos y desarrolladores senior, comparte un marco para construir un equipo central compuesto por cient\u00edficos de datos, expertos en dominios e ingenieros de datos que pueden construir un sistema que puede aprender de sus errores de forma iterativa.<\/p>\n A trav\u00e9s de la colaboraci\u00f3n, \u201cla IA proporciona automatizaci\u00f3n, velocidad y bajos costos\u201d, mientras que el equipo dirige \u201cla IA hacia un resultado correcto en un entorno en constante cambio\u201d.<\/p>\n Seg\u00fan Shlomo, trabajar de esta manera genera un volante de datos de aprendizaje autom\u00e1tico, \u00abesencialmente, la planificaci\u00f3n de un sistema de aprendizaje en lugar de un modelo de IA que funciona correctamente en un solo punto en el tiempo\u00bb.<\/p>\n Muchas gracias por leer,<\/p>\n walter thompson
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Gerente editorial, TechCrunch+
@tuprotagonista<\/a><\/p>\nA pesar de la recesi\u00f3n, CVC gana terreno en el ecosistema de startups de Brasil<\/h2>\n