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Conferencia Internacional de Hawai sobre Ciencias de Sistemas (HICSS): Avances en la Adopción de la IA en las Redes Empresariales
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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Un entorno tropical y una reunión de destacados académicos y profesionales son lo que encapsulan la esencia de la Conferencia Internacional de Hawai sobre Ciencias de Sistemas (HICSS) de este año. La HICSS anual sirve como una plataforma global para investigadores, académicos y profesionales para compartir ideas, fomentar la colaboración y discutir los últimos avances en ciencias de sistemas. Como una de las conferencias de Sistemas de Información más grandes y prestigiosas, la HICSS atrajo aproximadamente a 1300 científicos y 760 artículos de investigación. Cabe destacar que dos investigadores afiliados a SAP contribuyeron a la conferencia y presentaron dos artículos de investigación sobre la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en redes empresariales, siendo uno de los artículos incluso nominado para el Premio al Mejor Artículo.
La Adopción de la IA en las Redes Empresariales
En colaboración con la Universidad Técnica de Múnich (TUM), dos investigadores afiliados a SAP tuvieron la oportunidad de presentar su investigación sobre la adopción organizacional de la tecnología emergente "Aprendizaje Automático Federado" en la conferencia. Primero profundizaron en los desafíos y factores influyentes para la adopción exitosa del Aprendizaje Automático Federado y luego demostraron una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para el proceso de selección de tecnología.
Trabajando en la intersección de la IA y las redes empresariales colaborativas, los investigadores presentaron una visión general exhaustiva de influencias, enfatizando la importancia de cuatro factores fundamentales:
- Gestión de Colaboración
- Preparación Organizacional
- Calidad de Datos
- Interoperabilidad de Datos/Sistema
La gestión efectiva de la colaboración asegura una coordinación fluida entre los participantes, mientras que la preparación organizacional mide la disposición de una empresa para adoptar el Aprendizaje Automático colaborativo. La interoperabilidad de datos y sistemas facilita la integración sin problemas de conjuntos de datos y tecnologías diversas, fomentando un entorno colaborativo. Finalmente, la importancia de la calidad de datos no puede ser subestimada, ya que influye directamente en la precisión y confiabilidad de los resultados de la IA.
Basándose en estos conocimientos, los investigadores continuaron demostrando una herramienta de apoyo a la toma de decisiones diseñada para ayudar a los profesionales a lo largo del complejo proceso de selección de tecnología para el Aprendizaje Automático Federado. Al ofrecer un marco estructurado, empoderan a los tomadores de decisiones para evaluar la idoneidad y complejidad, considerando los factores de éxito más cruciales. Además, la herramienta extiende su utilidad para evaluar la preparación organizacional, asegurando que la tecnología elegida se alinee con las capacidades y objetivos de la organización.
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