Liderando con Inteligencia Artificial y análisis de datos
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SECCIÓN 1 INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO 1 La IA y la analítica son problemas de liderazgo
CAPÍTULO 2 Un marco para el éxito en la ia y la analítica
SECCIÓN 2 CONSUMIENDO IA Y ANALÍTICA
CAPÍTULO 3 Analítica exploratoria: ¿Qué pasa con mis datos?
CAPÍTULO 4 Distinguiendo la analítica buena de la mala
SECCIÓN 3 PARTICIPANDO ACTIVAMENTE EN LA IA Y LA ANALÍTICA
ANALÍTICA PREDICTIVA
CAPÍTULO 5 Anatomía de una bola de cristal
CAPÍTULO 6 Una bola de cristal más inteligente
ANALÍTICA CAUSAL
CAPÍTULO 7 Diseño de datos para la analítica: experimentos y cuasiexperimentos
CAPÍTULO 8 Trabajando con los datos disponibles, Parte 1: Uso de datos oportunistas
CAPÍTULO 9 Trabajando con los datos disponibles, Parte 2: Aprendiendo de los experimentos naturales
TOMANDO DECISIONES
CAPÍTULO 10 Optimice y amplíe sus decisiones
SECCIÓN 4 EJECUTANDO CON IA Y ANALÍTICA
CAPÍTULO 11 Identificación de oportunidades y planeación para la IAA
CAPÍTULO 12 Comprender los obstáculos para el éxito
CAPÍTULO 13 Organizarse para el éxito
SECCIÓN 5 HISTORIAS DE ÉXITO CON LA IAA
HISTORIA 1 Allstate desarrolla el CICD en toda la empresa
HISTORIA 2 Vanguard crea un ecosistema de excelencia analítica
HISTORIA 3 Canadian Tire crea un sistema de analítica para toda la empresa
HISTORIA 4 Royal Caribbean zarpa hacia la mejora analítica continua
HISTORIA 5 Accenture desarrolla su capacidad analítica para lograr una ventaja competitiva
La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos son componentes esenciales de la estrategia corporativa y la toma de decisiones. Pero pocos líderes empresariales entienden sus implicaciones y la mayoría asume que los científicos de datos les brindarán información procesable en bandeja de plata. Sí, los datos, las herramientas y las estructuras organizativas son fundamentales para el éxito, pero es el liderazgo el que ensambla e integra estos componentes para lograr el máximo éxito. Sin él, las oportunidades se pierden y el valor disminuye.
En Liderando con IA y el análisis de datos, los profesores de Kellogg School of Management, Eric Anderson y Florian Zettelmeyer, ofrecen un enfoque de vanguardia para aprender las habilidades analíticas necesarias para aprovechar la ventaja competitiva en cualquier industria. Esto tiene que comenzar en la parte superior, con líderes que poseen un fuerte cociente de intuición de ciencia de datos, o DSIQ. A través de este enfoque basado en el liderazgo, las organizaciones obtienen el conocimiento para pasar de la toma de decisiones de "mejor conjetura" a la toma de decisiones basada en la evidencia.
Conocidos en los ámbitos empresarial y académico como expertos en análisis de datos, los autores ya han ayudado a innumerables organizaciones a aumentar su rendimiento y maximizar el valor. Utilizando un rico conjunto de estudios de casos reales e inspirados en la realidad construidos a partir de su amplia experiencia en el campo, el libro le mostrará cómo:
• Comprender por qué el liderazgo es fundamental para el éxito con IA y análisis de datos
• Alinear sus inversiones en IA y análisis de datos con las principales prioridades empresariales
• Establecer procesos para el éxito de la IA y el análisis de datos
• Distinguir entre análisis buenos y malos
• Convertirse en un consumidor educado de IA
• Optimizar y escalar sus decisiones
La IA y el análisis de datos son herramientas poderosas, pero solo cuando se utilizan para obtener el mejor efecto. El enfoque basado en el liderazgo presentado en este libro finalmente puede poner el verdadero poder de los datos y estas herramientas en sus manos.