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Resumen Kai Fu Lee


Enviado por   •  15 de Octubre de 2022  •  Trabajo  •  2.002 Palabras (9 Páginas)  •  61 Visitas

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Capítulo 1

1: Alpha Go marcó un hito al vencer a Ke Jie en su terreno. Demostró la superioridad de tecnología occidental y generó un efecto Sputnik en China. Este software estaba basado en el aprendizaje profundo…

2: ¿De dónde surge? Pues después de varios ciclos de auges y caídas de la IA donde aparecieron dos enfoques…

3: El de normas, basado en que se sigan reglas lógicas, y el de redes neuronales, basado en imitar al cerebro humano, usando una gran variedad de data para alimentar a estas…

4: Aquí es el punto clave, la innovación de las redes neuronales aceleradas, las cuales necesitan de datos relevantes, un campo limitado y un objetivo concreto. A esto se le conoce como aprendizaje profundidad…

5: Este traerá un aumento de productividad nunca antes visto. Reemplazando a muchos humanos en sus trabajos, afectando en el sentido de la humanidad.

6: Actualmente atravesamos la etapa de implementación, acompañados de una gran cantidad de datos, que se usarán para aplicar las innovaciones de la era del descubrimiento.

7: Según Kai Fu Lee, China cuenta con todos los factores para sobresalir en esta era: empresarios aguerridos, datos en abundancia, ecosistema de internet, apoyo gubernamental y una sociedad lista para la IA.

Capítulo 2

1: Empezamos con los empresarios. Muchos de estos pasaron por etapas para sobrevivir a su mercado: la de clonación, donde aprendieron habilidades básicas de ingeniería y emprendimiento digital, y la de coliseo, donde hubo una gran competencia que fuerza la innovación.

2: Diferenciándose de su parte americana en Silicon Valley, ellos no les importa cuales sean sus métodos para lograr riqueza, ya sea copiar o jugadas sucias con su competencia.

3: Esta mentalidad viene desde el sistema educativo, donde refuerzan la repetición y memorización. Usando todo esto para salir de la pobreza, donde muchas familias chinas están sumergidas. Todo esto les da la voluntad de entrar a nuevas industrias.

4: Por ello, frente al mundo, y especialmente en Silicon Valley, los ven como simples imitadores. (Usar referencia de Iphone vs mini-iphone) …

5: ¿Por qué la necesidad de ser así de estos empresarios chinos? Debido a sus usuarios, que son mucho más minuciosos que los americanos. Exploran el universo de internet.

6: Por esto mismo es que fallaron las joyas de Silicon Valley al tratar de penetrar el mercado. Junto a otros factores como falta de inversión, falta de paciencia, no flexibilidad, perder a sus talentos, gerentes muy pasivos.

7: En el mundo de empresarios chino por ello se aplica la metodología Lean Start up, eliminan todo lo inútil de un proyecto y lo sacan a flote. Brindándole al público lo que quiere.

Capítulo 3

1: El 2010 nos trae a Guo Hong, quien creo la avenida de los emprendedores, donde se reunió empresas de capital de riesgo, incubadoras, entre otros. Adaptando la innovación del valle a China.

2: Esos previos son al ecosistema de internet que se formó gracias a: usuarios con Smartphone e internet móvil, la súper app de Wechat y pagos móviles. Todos estos junto a la innovación promovida por el gobierno trajo el e-commerce, dinero digital y transporte con aplicaciones.

3: El internet móvil junto a los Smartphone permitieron saber el qué, cómo, cuándo y dónde las búsquedas de los consumidores.

4: Wechat siendo una súper app multipropósito que les permitió un tipo de mando a distancia

5: Y trajo los pagos móviles, que formaron una revolución en el consumismo chino, se puede pagar escaneando un código, transporte usando aplicaciones.

6: Por su lado, el gobierno chino realizó subvenciones y ofertas de espacio para crear start-ups, en conjunto a empresas privadas. Fue de manera nacional y regional.

7: Las empresas chinas aplicando el “lanzarse de lleno” para generar una integración vertical del O2O y generar muros ante la competencia. Todo esto generó una gran cantidad de datos, la gran fuente de la época de la implementación.

Capítulo 4

1: Los ingenieros en china están formados por conocimientos especializados con dominio de la IA más apoyo del gobierno. Unos que estén bien formados, no con mucha profundidad, pero si lo necesario.

2: Formando una gran cantidad de estos para que puedan aplicar las innovaciones en distintas industrias.

3: ¿Cómo fue su formación? Se dio gracias a la mayor conectividad por internet, sumados a la movilidad con Smartphone. Con intercambio de información con apertura, investigadores al compartir información, y rapidez, en la velocidad de las mejoras.

4: El gobierno chino apoyo, con la movilización nacional ya mencionada. Fondos para construir chips más efectivos. Junto a su enfoque tecno-utilitario, usando las mejoras tecnológicas para maximizar el bien social.

5: El plan consistía en: fondos para desarrollar IA, buscado por las localidades chinas para ser centros de innovación. Podía ser de gran riesgo ya que podían aprovecharse o fracasar. Podía ser ineficiente, pero extremadamente efectiva para forzar la modernización económica y tecno

6: ¿Por qué esta manera de innovar será tan efectiva? Es todo lo contrario a Google, ya que ellos buscan mayor profundidad o tener la mayor innovación. En cambio, en China buscan aplicar sus conocimientos, siendo efectiva por estar en la era de implementación.

7: La forma de distribución de la IA será de dos formas, según los 7 grandes crear un producto general para muchas industrias y aumentar la funcionalidad.

8: Según las start-ups, crear productos más específicos, buscando crear nuevas empresas a base de la IA aumentando su profundidad.

Capítulo 5

1: El mercado de la IA viene acompañado de 4 olas. La ola de internet, consiste en algoritmos como motores de recomendación. Realizan un “etiquetado”, unión de conjunto de datos con resultados específicos, basado en sí o no.

2: China toma ventaja gracias a sus usuarios y abiertos a dar acceso a sus datos personales. Generando una gran base de datos. La vemos muchas veces en las recomendaciones que nos da internet.

3: En la ola empresarial, son algoritmos que analizan datos fuertes, a primera vista y débiles, más profundos, que detectan correlaciones entre estos de grandes bases de datos estandarizados.

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