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    Generative AI For Executives

    Ahmed Bouzid, Paolo Narciso, Weiye Ma

    Editorial
    Apress
    Año
    2024
    Páginas
    ~164
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Publicada a finales de 2024 por Apress, esta obra de Ahmed Bouzid, Paolo Narciso y Weiye Ma es una guía estratégica y no técnica diseñada para directores ejecutivos, líderes de innovación y tomadores de decisiones empresariales. El libro aborda la transición desde la fascinación inicial por la inteligencia artificial generativa moderna (apoyada en la ola contemporánea de modelos de lenguaje extenso y sistemas multimodales) hacia una hoja de ruta corporativa viable y medible. No exige conocimientos previos de programación ni matemáticas avanzadas, únicamente nociones de gestión operativa y visión de negocio.

    El texto desmitifica los fundamentos de la IA generativa explicando la arquitectura de los modelos fundacionales, el procesamiento de lenguaje natural y el papel de las plataformas en la nube de proveedores como OpenAI (ChatGPT), Microsoft Azure, Google Cloud y AWS. A nivel funcional, desglosa oportunidades reales en departamentos clave: automatización de contenidos en marketing y publicidad, asistentes conversacionales para atención al cliente y soporte, aceleración en el diseño e innovación de productos y optimización de flujos de trabajo internos. Asimismo, dedica un espacio sustancial a la gobernanza corporativa, la auditoría de sesgos algorítmicos, la protección de datos, la propiedad intelectual y el cumplimiento normativo.

    El libro tiene un planteamiento netamente directivo y no incluye código ni implementaciones de software; en su lugar, ofrece marcos conceptuales de evaluación, matrices de viabilidad, análisis de retorno de inversión (ROI) y directrices para la gestión del cambio cultural en los equipos de trabajo. Su principal aportación es brindar una perspectiva sobria y pragmática para definir presupuestos y liderar iniciativas de IA con criterio empresarial. Deja deliberadamente fuera el desarrollo técnico, el ajuste fino (fine-tuning) y la ingeniería de datos, por lo que los perfiles técnicos deberán complementar esta lectura con manuales de programación aplicada.

    • Estrategia de IA
    • IA generativa
    • Modelos fundacionales
    • Gobernanza de IA
    • Evaluación de ROI
    • Gestión del cambio
    • Ética y cumplimiento
    • Atención al cliente
    • Automatización de procesos
    • Transformación digital

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Teórico

    • ✗ Sin ejercicios
    • ✗ Sin proyectos

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