El Manual de Inteligencia para la Toma de Decisiones

Capítulo 5. El razonamiento decisorio: El proceso de simulación de decisiones

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Con la IA hay dos abismos que cruzar para convertir los datos en información útil. El primero es si podemos confiar en los sistemas de aprendizaje automático (AM), y eso está cada vez más resuelto. El segundo reto es cómo convertir las predicciones de ML en acciones, es decir, cómo superar la brecha "conocimiento-acción". Por eso la inteligencia de decisiones es una disciplina emergente fundamental. El DI es tan matizado y desafiante como lo fue el ML en primer lugar. Requiere enfoques integradores, pensamiento sistémico, factores humanos, diseño de la interfaz de usuario y, a menudo, múltiples canalizaciones de ML trabajando en concierto, así como gestión avanzada de canalizaciones de ML, aprendizaje activo, MLOps, identificación de la incertidumbre, ética de la IA y todos los demás factores de higiene que siempre deben acompañar a la IA madura.

Por esta razón, el DI es enormemente transdisciplinar; todavía no producimos científicos de datos capaces de navegar por toda la pila, desde los datos hasta las decisiones, y por eso en FDL.ai siempre decimos que este proceso es un "deporte de equipo".

James Parr, fundador de Frontier Development Lab(FDL.ai), SpaceML y Trillium Technologies

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