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    Adopting AI for Business Transformation

    Marchiotto A.

    Editorial
    BPB
    Año
    2025
    Páginas
    ~547
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Manual de estrategia y liderazgo tecnológico escrito por Andrea Marchiotto, emprendedor y estratega digital con trayectoria en firmas como Amazon y Philips. La obra aborda la transición integral que deben afrontar las empresas convencionales para superar el ciclo de experimentación de la inteligencia artificial y convertirse en organizaciones automatizadas e impulsadas por datos. Está pensada para directores de tecnología, gerentes de producto, consultores de transformación digital y líderes empresariales de nivel intermedio que ya entienden la dinámica operativa de su negocio y buscan un mapa de ruta pragmático para gobernar la IA sin perderse en el revuelo mediático.

    El autor expone marcos estructurados de adopción diseñados tanto para la toma de decisiones ejecutiva como para los equipos de ingeniería. A lo largo de sus capítulos desglosa criterios formales para evaluar y seleccionar plataformas de IA, técnicas de ingeniería avanzada de prompts orientadas a modelos de lenguaje extenso (LLMs), modelos de negocio sustentados en la nube y la convergencia de la IA con tecnologías emergentes como Web3 y blockchain. Asimismo, analiza casos de estudio sectoriales concretos: diagnóstico y atención de pacientes en salud, prevención y detección de fraude en finanzas, optimización de cadena de suministro en manufactura y personalización en comercio minorista y atención al cliente.

    Al ser una guía de carácter estratégico y metodológico, no incluye código de programación ejecutable ni proyectos de software en repositorios, sino matrices de decisión, plantillas de evaluación de riesgos y programas de capacitación y cambio cultural (upskilling) para el personal. Su principal fortaleza radica en aterrizar la IA generativa desde el prisma de la viabilidad financiera, el retorno de inversión y el rediseño organizacional; no obstante, deja fuera los aspectos técnicos del entrenamiento algorítmico o la arquitectura de código. Es una lectura indispensable antes de comprometer presupuestos corporativos en proyectos de inteligencia artificial.

    • Transformación digital
    • Estrategia de IA
    • IA generativa
    • LLMs
    • Prompt engineering
    • Marcos de adopción de IA
    • Cultura organizacional
    • Casos de uso empresariales
    • Finanzas y salud con IA
    • Cloud computing

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Teórico

    • ✗ Sin ejercicios
    • ✗ Sin proyectos

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