En principio antes de aprender sobre cuál es mejor como herramienta, debo incorporar los conocimientos que me permitan adoptar y evaluar con criterio propio la conveniente de la misma. ¿No?
Guillermina IrañetaAgente Propiedad Industrial & Diseñadora Gráfica| IOSONO estudioTandil, Buenos Aires, Argentina, Argentina
En principio antes de aprender sobre cuál IA es mejor como herramienta, debo incorporar los conocimientos que me permitan adoptar y evaluar con criterio propio la conveniencia de la misma. ¿No?
Totalmente de acuerdo. Antes de decidir qué herramienta es mejor, es fundamental adquirir los conocimientos necesarios para entender cómo funciona, cuáles son sus ventajas y limitaciones, y en qué situaciones realmente aporta valor. Solo con esa base podemos evaluar las opciones de manera crítica y elegir la herramienta que mejor se adapte a nuestras necesidades, en lugar de dejarnos llevar por tendencias o recomendaciones ajenas. Al final, conocer primero el problema y los criterios de evaluación nos permite tomar decisiones tecnológicas mucho más conscientes. https://www.epass.com.co
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Sergio Luis ConteHelping to create solutions for everyone| Worldwide based OrganizationsBuenos Aires, Argentina
Lo importante es entender la arquitectura. Pensá en una pirámide. En la base, el enfoque (Lean, Agile, Trandicional, etc), un escalon arriba el proceso que soporte ese enfoque (iterativo, incremental, iterativo-incremental, cascada, etc, etc), un escalon arriba el método que soporta el enfoque y el proceso (SDLC, Scrum, etc etc) y sobre eso la herramienta si deciden utilizarla. Todo eso es lo que hay tener en consideracion. Y para decidir se evalua primero la arquitectura empresarial. Saving Changes...
Program Manager| HARPER SRLSanto Domingo / Distrito Nacional, Dominican Republic
Sí, Guillermina, considero que es un buen punto de partida. Antes de decidir qué herramienta de IA utilizar, es importante comprender sus capacidades, limitaciones, riesgos y posibles aplicaciones. No necesariamente tenemos que convertirnos en expertos técnicos, pero sí desarrollar los conocimientos suficientes para evaluar si una herramienta realmente responde a nuestras necesidades. También es importante considerar aspectos como la privacidad de los datos, la confiabilidad de los resultados y la integración con nuestros procesos. Al final, la mejor herramienta no siempre es la más avanzada, sino la que aporta valor al problema que buscamos resolver. Saving Changes...
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