#heurística

[magneticovitalblog]

¿Qué es la heurística del esfuerzo y cómo puedes aprovecharla en tu vida diaria?

¿Te has preguntado alguna vez por qué valoras más las cosas que te cuestan más conseguir? ¿O por qué te sientes más orgulloso de tus logros cuando has tenido que esforzarte mucho por ellos? Esto se debe a un fenómeno psicológico llamado heurística del esfuerzo, que puede tener un gran impacto en tu vida.

La heurística del esfuerzo es una regla mental que usamos para evaluar el valor o la importancia de algo en función del esfuerzo que nos ha supuesto obtenerlo. Es decir, cuanto más nos esforzamos por algo, más lo queremos, lo necesitamos y lo apreciamos. Esta forma de pensar se basa en la idea de que el esfuerzo es un indicador de calidad, utilidad o placer, y que por lo tanto, si algo nos cuesta mucho, debe ser porque vale la pena.

Esta heurística puede influir en diferentes ámbitos de nuestra vida, como el trabajo, el estudio, las relaciones personales o el consumo. Veamos algunos ejemplos:

En el trabajo, me asignaron un proyecto muy difícil y complejo que me llevó meses de tiempo y dedicación. Cuando lo terminé, sentí una gran satisfacción y orgullo por haberlo logrado, y le di más valor y significado que a otros proyectos más fáciles y rápidos que había hecho antes.

En el estudio, me costó mucho aprender una asignatura o aprobar un examen. Cuando lo conseguí, tuve más confianza y autoestima que cuando aprobaba algo que me resultaba sencillo. Además, recordaba mejor lo que había aprendido y lo aplicaba con más frecuencia.

En las relaciones personales, me esforcé por mantener una relación con alguien que no me correspondía o que me hacía sufrir. A pesar de todo, sentía más apego y dependencia hacia esa persona que hacia otras que me trataban bien y me hacían feliz. Me costaba mucho dejarla o cambiar de opinión sobre ella.

En el consumo, compré un producto caro y exclusivo que me había costado mucho ahorrar o conseguir. Lo valoré más y lo cuidé mejor que otros productos más baratos y accesibles que tenía. También me sentí más satisfecho y feliz con mi compra.

Como puedes ver, la heurística del esfuerzo puede tener efectos positivos o negativos, dependiendo de cómo la apliquemos y de cómo afecte a nuestro bienestar. Por un lado, puede ser una fuente de motivación y autoestima, ya que nos hace sentir orgullosos de nuestros logros y nos impulsa a superarnos y a alcanzar nuestras metas. Por otro lado, puede ser una fuente de sesgo y autoengaño, ya que nos hace sobrevalorar aquello que nos cuesta más conseguir y nos impide reconocer nuestros errores o cambiar de opinión cuando sea necesario. Además, puede generar frustración y estrés cuando no conseguimos lo que queremos o cuando no vemos recompensado nuestro esfuerzo.

Por lo tanto, la heurística del esfuerzo es un fenómeno psicológico que debemos conocer y comprender para poder utilizarlo de forma adecuada y beneficiosa para nosotros mismos y para los demás. No debemos dejarnos llevar por el esfuerzo como único criterio para valorar las cosas, sino que debemos tener en cuenta otros factores como la calidad, la utilidad, el placer o la felicidad que nos aportan. Así podremos tomar decisiones más racionales y satisfactorias en nuestra vida.

¿Quieres saber cómo hacerlo? Aquí te damos algunos consejos:

Identifica tus metas y objetivos personales o profesionales, y elige aquellos que te resulten más desafiantes y motivadores. Así podrás enfocar tu atención y tu energía en lo que realmente te importa y te ilusiona.

Planifica las acciones y los recursos que necesitas para alcanzar tus metas, y establece un cronograma y unos indicadores de seguimiento y evaluación. De esta forma, podrás organizar tu tiempo y tu trabajo de manera eficiente y efectiva, y podrás medir tu progreso y tus resultados.

Ejecuta tu plan con dedicación y compromiso, y celebra tus avances y logros, por pequeños que sean. Así podrás mantener tu nivel de esfuerzo y de interés, y podrás reforzar tu autoestima y tu confianza.

Reflexiona sobre los obstáculos y las dificultades que encuentres en el camino, y busca soluciones creativas y alternativas para superarlos. Así podrás aprender de tus errores y de tus aciertos, y podrás mejorar tu plan y tu estrategia en función de los resultados y del feedback que recibas.

Disfruta del proceso y del resultado, y reconoce el valor y el significado de tu esfuerzo. Así podrás sentirte satisfecho y orgulloso de lo que has conseguido, y podrás disfrutar de los beneficios que te aporta.

Como ves, aplicar la heurística del esfuerzo en tu vida diaria puede ser muy positivo y gratificante. Te animamos a que pongas en práctica estos consejos y que compruebes por ti mismo los efectos que tiene en tu vida. Estamos seguros de que te sorprenderás y de que querrás seguir aplicando este principio en todo lo que hagas. ¡Adelante!

¿Y tú, cómo usas la heurística del esfuerzo en tu vida? ¿Te ayuda o te perjudica? ¿Qué consejos le darías a alguien que quiere mejorar su uso de esta regla mental? Te invito a que reflexiones sobre estas preguntas y que compartas tus opiniones conmigo

Autor: @magneticovitalblog

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[fernando-arciniega]

Soluciona problemas por medio de algoritmos

Image by mohamed_hassan from Pixabay ¿Te gustaría aprender a resolver problemas de forma eficiente y sistemática? ¿Quieres desarrollar tu pensamiento lógico y creativo? Entonces te invitamos a conocer el mundo de los algoritmos, una herramienta poderosa que te ayudará a solucionar problemas de todo tipo.

¿Qué es un algoritmo?

Un algoritmo es un conjunto de pasos, procedimientos o acciones que nos permiten alcanzar un resultado o resolver un problema. Los algoritmos se pueden aplicar en diferentes ámbitos, desde las actividades cotidianas como preparar una receta de cocina o planificar un viaje, hasta las ciencias exactas como la matemática o la informática. Los algoritmos se caracterizan por ser: - Finitos: tienen un principio y un fin, es decir, no se repiten indefinidamente. - Precisos: cada paso está definido con claridad y sin ambigüedades. - Efectivos: cada paso se puede realizar en un tiempo razonable y con los recursos disponibles.

¿Cómo se puede solucionar un problema por medio de un algoritmo?

Para solucionar un problema por medio de un algoritmo, se deben seguir los siguientes pasos: - Analizar el problema: consiste en comprender el enunciado del problema, identificar los datos de entrada, los datos de salida y las restricciones o condiciones que se deben cumplir. - Diseñar el algoritmo: consiste en elaborar una solución lógica al problema, utilizando las variables, las operaciones y las estructuras de control necesarias. Se puede utilizar un lenguaje natural, un pseudocódigo o un diagrama de flujo para representar el algoritmo. - Verificar el algoritmo: consiste en comprobar que el algoritmo sea correcto y cumpla con los objetivos del problema. Se puede utilizar ejemplos, casos de prueba o tablas de traza para verificar el algoritmo. - Implementar el algoritmo: consiste en traducir el algoritmo a un lenguaje de programación específico, que pueda ser ejecutado por una computadora. Se debe seguir la sintaxis y la semántica del lenguaje elegido y depurar posibles errores. - Evaluar el algoritmo: consiste en medir el rendimiento del algoritmo, tanto en términos de eficiencia (tiempo y espacio) como de efectividad (calidad y precisión). Se puede utilizar indicadores, métricas o criterios para evaluar el algoritmo.

Ejemplo de solución de un problema por medio de un algoritmo

Supongamos que queremos resolver el siguiente problema: Calcular el área y el perímetro de un rectángulo dado su base y su altura.

Siguiendo los pasos anteriores, tendríamos: 1. Analizar el problema: - Datos de entrada: base y altura del rectángulo. - Datos de salida: área y perímetro del rectángulo. - Restricciones o condiciones: base y altura deben ser números positivos. 2. Diseñar el algoritmo: - Variables: b (base), h (altura), a (área), p (perímetro). - Operaciones: asignación (=), multiplicación (*), suma (+). - Estructuras de control: ninguna. Un posible algoritmo en pseudocódigo sería:

Algoritmo AreayPerimetroRectangulo Escribir "Introduzca la base: " Leer b Escribir "Introduzca la altura: " Leer h //Se calcula el area y el perimetro a = b * h p = 2 * (b + h) Escribir "El área es ", a Escribir "El perímetro es ", p FinAlgoritmo - Verificar el algoritmo: - Ejemplo: si b = 5 y h = 3, entonces a = 15 y p = 16

- Caso de prueba: si b = 10 y h = 4, entonces a = 40 y p = 28

- Tabla de traza: bhap531516774928 En este artículo hemos visto cómo solucionar problemas por medio de algoritmos, es decir, secuencias de pasos lógicos y ordenados que nos permiten encontrar la solución a un problema determinado. Hemos aprendido que los algoritmos se pueden representar de diferentes formas, como diagramas de flujo, pseudocódigo o lenguajes de programación. También hemos visto algunos ejemplos de problemas cotidianos que se pueden resolver con algoritmos, como ordenar una lista de números, calcular el área de un círculo o encontrar el camino más corto entre dos puntos. Los algoritmos son una herramienta muy útil y poderosa para resolver problemas de forma eficiente y precisa. Nos ayudan a pensar de forma estructurada y sistemática, a descomponer los problemas en partes más simples y a evitar errores o ambigüedades. Además, los algoritmos son la base de la informática y la programación, disciplinas que cada vez tienen más importancia e impacto en nuestra sociedad. Esperamos que este artículo te haya resultado interesante y que te haya animado a aprender más sobre los algoritmos y sus aplicaciones. Recuerda que puedes practicar tus habilidades de algoritmia con ejercicios y retos online, o incluso crear tus propios algoritmos para resolver problemas que te interesen o te diviertan. ¡No hay límites para tu creatividad e ingenio! Aquí hay cinco referencias bibliográficas con material en español e inglés el tema "Soluciona problemas por medio de algoritmos": - Polya, G. (1957). Cómo plantear y resolver problemas. México: Trillas. - UACJ. (s.f.). Solucionar problemas usando algoritmos. Recuperado de https://www.uacj.mx/CGTI/CDTE/JPM/Documents/IIT/proceprogra/solucionar-problemas-usando-algoritmos.html - Ramírez, A. (2018). Aprende a plantear y resolver problemas por medio de algoritmos. Recuperado de https://www.aprendeme.com/aprende-a-plantear-y-resolver-problemas-por-medio-de-algoritmos/ - Calaméo. (2018). Solucionar problemas por medio de algoritmos. Recuperado de https://www.calameo.com/books/005474860b9eec38215e4 - Slideshare. (2018). Solucionar problemas por medio de algoritmos. Recuperado de https://es.slideshare.net/KatherinBarrios17/solucionar-problemas-por-medio-de-algoritmos-88314605 Read the full article

#acciones #algoritmos #análisis #comprensión #datos #diagramas #diseño #entrada #estrategias #heurística #instrucciones #lógica #manipulación #operaciones #pasos #problemas #procesos #programación #pseudocódigo #resultado #salida #soluciones #transformación #variables

[psicoonline]

550 dividido por 2 são 275. 225 vezes 2 são 450. Para muita gente, será fácil saber que o #resultado correto é 275, mas para outro grupo não, pois a maneira de resolver "o #problema" pegará um atalho que vai dividir 50 chegando a 25 e aí já era. Tanto que, ao raciocinar passo a passo, dificilmente você errará. Vamos testar quantos? Comente agora o que veio a sua #cabeça primeiro: 225 ou 275 ou se travou. O nome desse "erro" por atalho mental é viés. E ele parte da #heurística. Heurísticas são estratégias práticas que diminuem o tempo de tomada de decisão e permitem que as pessoas funcionem sem parar constantemente para #pensar seu próximo curso de ação. As heurísticas são úteis em muitas situações, mas também podem levar a vieses práticos. Como assim? #Decisões puramente #racionais envolveriam ponderação de fatores como custos potenciais e possíveis benefícios. Mas as pessoas são limitadas pela quantidade de tempo que têm para fazer uma escolha, bem como pela quantidade de informações à disposição. Outros fatores, como #inteligência geral e precisão das #percepções, também influenciam o processo de tomada de #decisão como por exemplo: Substituição de atributos: as pessoas substituem #questões complexas e difíceis por questões mais simplificadas, que estabeleçam alguma relação. Redução de #esforço: pessoas utilizam-se de heurística para reduzir seu esforço #mental, seria uma espécie de “preguiça mental”. Rápido e econômico: considerando a utilização de heurísticas e as #probabilidades de erros e acertos, há avaliação de que as heurísticas são mais precisas do que equivocadas. Em outras palavras, fazemos uso das heurísticas porque são rápidas e, geralmente, corretas e é aí que tá: geralmente não é sempre. E esse é só um exemplo. Fazemos isso várias e várias vezes nos mais diferentes aspectos da #vida. Curtiu? #Divulga o post é marca o @psico.online Tá pensando em procurar um #psicólogo? Demorou. Acessa o https://psico.online e começa a terapia ainda este ano. Não deixa para depois não. #vies #viesescognitivos #vieses #erros #pragmatismo #pragmatica #pragmático #pragmatico #pragmática #substituição #matematica #psicologia #psicoonline (em Matemática-Mente) https://www.instagram.com/p/CloRi8ernVg/?igshid=NGJjMDIxMWI=

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[elarboldenaranjas]

Efecto Bandwagon o Sesgo de Arrastre: ¿Qué es y cómo nos afecta?

En un mundo ideal, nuestras decisiones estarían basadas completamente en la lógica, la razón y la evidencia. Sin embargo, la realidad es que nuestros pensamientos y acciones están influenciados por una serie de factores psicológicos que a menudo operan de manera subconsciente. Uno de estos fenómenos es el sesgo de arrastre. ¿Qué es el efecto bandwagon o sesgo de arrastre? El sesgo de arrastre,…

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#Efecto bandwagon #Heurísticas #Sesgo de arrastre

[mario51magin]

Tabla de matriz de consistencia para el tema: “La importancia de la jerarquía visual en la publicidad digital: un enfoque cognitivo”

El título está desarrollado usando el método PICOTT P: Usuarios de publicidad digital; I: Jerarquía visual en la publicidad digital; C: Publicidad digital sin jerarquía visual; O: Procesamiento cognitivo de la publicidad digital; TT: Análisis cognitivo de la importancia de la jerarquía visual en la publicidad digital VariableDimensiónIndicadorMetodologíaTipoPublicidadJerarquía…

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#atención #Cognición #Compra de productos #Conversión #cualitativa #engagement #Evaluación heurística #eye-tracking #Identificación de elementos destacados #Interacción en redes sociales #jerarquía visual #Marketing #Memoria de trabajo #Ordenamiento visual #percepción #publicidad #Reconocimiento de patrones #Tasa de clics #Tiempo de fijación

[tradermeximas]

A redução da volatilidade implícita das opções de ether e bitcoin at-the-money (ATM) diminuiu a confiança no potencial de preços mais altos, de acordo com um analista.De acordo com o Data Dashboard da Liticoin, a volatilidade implícita (IV) para opções ATM ether caiu de mais de 88% para um IV atual de cerca de 60% por uma semana, um mês e vários meses expira. As opções de caixas eletrônicos para as mesmas faixas de vencimento também caíram, de uma alta no meio do mês de mais de 77% para uma leitura atual abaixo de 51%."A queda da volatilidade implícita é surpreendente", de acordo com o trader de derivativos de criptomoedas Gordon Grant. Ele disse à Liticoin que a queda de várias semanas é consistente com um declínio na volatilidade realizada também.Traders 'jogam a toalha' em expectativas de preços mais altosGrant acrescentou que os traders de derivativos que têm vendido contratos de opções, antes e depois do recente evento de halving, desistiram de esperar que os preços do bitcoin subissem ainda mais."Os fluxos de produtos estruturados vieram para enxugar o mercado com gama, e os overwriters agressivos, dentro e após o halving, efetivamente jogaram a toalha nas expectativas de preços mais altos do bitcoin", disse Grant.O trader de derivativos de criptomoedas apontou como o mercado passou de ver chamadas de bitcoin de dezembro de 2024 a um preço de exercício de US$ 100.000 como um instrumento delta de 50%, para agora considerar opções de compra com um preço de exercício de US$ 75.000 para ter o mesmo nível de sensibilidade (delta de 50%).A mudança sugere que os traders estão dando mais importância a opções com um preço de exercício mais baixo, possivelmente porque acreditam que o bitcoin tem mais probabilidade de atingir US$ 75.000 do que US$ 100.000 até o final do ano.Queda de preço após o halving do bitcoinGrant acrescentou que os investidores esperaram muito tempo para vender seu bitcoin quando os preços de mercado estavam altos antes do evento de halving e, como resultado, perderam a chance de obter lucros porque os preços de mercado caíram depois.Além disso, ele disse que houve uma corrida de traders tentando vender contratos de opções antes que eles expirassem, porque os preços desses contratos eram muito mais altos antes do halving, particularmente aqueles que apostam em bitcoin atingindo US$ 100.000 até dezembro de 2024."Hodlers de bitcoin pareciam atrasados para lucrar com volumes ciclicamente altos pré-halving e a corrida pelas saídas de prêmios gordos que viram essas mesmas opções de US$ 100.000 de dezembro passarem de 20% do spot para agora bem abaixo de 10%, como uma heurística representativa", acrescentou.

[angelanatel]

Curso "Apocalipse: texto e contexto (sentido e interpretação)."

Neste curso iremos examinar linguística e literariamente os textos do livro de Apocalipse no Novo Testamento, com base na língua original em que foram escritos. Numa leitura superficial e descontextualizada de Apocalipse, é fácil utilizá-lo de forma polissêmica e arbitrária, o que acarreta vários equívocos exegéticos.

Neste curso a concentração será na análise de termos gregos chaves para a compreensão dos textos do livro de Apocalipse, capítulo a capítulo, suas relações com a literatura da época, sua base mitológica de sua redação e contextualização autoral, rastreando os indícios do propósito de seu autor. Além disso serão fornecidos materiais para aprofundamento interdisciplinar, bem como atendimento personalizado e dicas de compreensão e uso das narrativas de forma a construir conhecimento por metodologia heurística.

Métodos de ensino e aprendizagem

– 10 horas/aula distribuídas em 3 aulas de 3 horas cada, leitura de textos, mais uma hora de trabalho orientado durante as aulas.

– Plataforma online com material digital interdisciplinar, roteiro de leitura e perguntas para guiar os alunos através do material que será fornecido.

– Aulas gravadas para ver e rever quando quiser.

– Material complementar adicional para atender às necessidades específicas de cada aluno.

O curso inclui:

– Atendimento personalizado.

– Certificado de conclusão.

PARA RECEBER O ACESSO AO PACOTE COMPLETO EM SEU E-MAIL: efetue o pagamento de R$ 110,00 e colocar seu nome completo e endereço de e-mail na descrição do pagamento (ou enviar comprovante por e-mail).

FORMAS DE PAGAMENTO:

1. Pix: [email protected]

2. PicPay: @angelanatel

3. Mercado Pago: link.mercadopago.com.br/angelanatel (nesse caso acrescentando 5 reais ao valor total do curso)

4. PayPal - [email protected] (nesse caso acrescentando 7 reais ao valor total).

5. PagSeguro – https://pag.ae/7YYLrEyzs

Após a identificação do pagamento você receberá por e-mail o acesso ao pacote completo do curso.

[muyactual]

🤖 Inteligencia Artificial y el Empleo [ 🎬 DOCUMENTAL ]

Inteligencia Artificial y el Empleo. La Inteligencia Artificial ha sido una de las tecnologías más disruptivas de las últimas décadas, transformando radicalmente la forma en que interactuamos con el mundo y realizamos nuestras actividades diarias. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de reconocimiento facial, la IA se ha integrado en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida, ofreciendo beneficios y desafíos sin precedentes. En este contexto, el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo se ha convertido en un tema de gran relevancia y debate. A medida que la tecnología avanza y se vuelve más sofisticada, surgen preguntas importantes sobre el futuro del trabajo y la relación entre la IA y los seres humanos en el ámbito laboral. En este vídeo, exploraremos en profundidad cómo la Inteligencia Artificial está transformando el panorama laboral, desde los cambios en la demanda de habilidades hasta la automatización de tareas, pasando por los nuevos roles que están surgiendo en este entorno digital. Analizaremos los desafíos y las oportunidades que enfrentan los trabajadores en esta era de la IA y reflexionaremos sobre cómo podemos prepararnos para un futuro laboral cada vez más automatizado y tecnológicamente avanzado. ¡Bienvenidos a este viaje fascinante por la intersección entre la Inteligencia Artificial y el empleo! El documental: https://youtu.be/QgyNX5Zs5vQ Te puede interesar: - 🚧 15 Tecnologías de Construcción en Madera - 👽 ¿Existen los Extraterrestres? Inteligencia Artificial y el Empleo: Historia de la Inteligencia Artificial: La historia de la Inteligencia Artificial se remonta a mediados del siglo XX, cuando los pioneros de la informática comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas capaces de pensar y razonar como los seres humanos. Uno de los hitos más importantes en este camino fue el desarrollo del primer programa de IA, el "Logic Theorist", creado por Allen Newell, J.C. Shaw y Herbert Simon en 1956. A lo largo de las décadas siguientes, surgieron importantes avances en el campo de la IA, impulsados por el crecimiento de la capacidad computacional y el desarrollo de algoritmos más sofisticados. En la década de 1960, se introdujeron técnicas como la "búsqueda heurística" y el "aprendizaje automático", que sentaron las bases para futuros desarrollos en el campo. En los años 80 y 90, la IA experimentó un resurgimiento gracias a la popularización de las redes neuronales artificiales y el desarrollo de sistemas expertos capaces de realizar tareas específicas de manera inteligente. Surgieron aplicaciones prácticas en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el reconocimiento de patrones, lo que llevó a la adopción generalizada de la IA en diversas industrias. En el siglo XXI, la IA ha alcanzado nuevos niveles de sofisticación gracias al uso de técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Esto ha permitido avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, la conducción autónoma y la medicina personalizada, entre otras. La historia de la Inteligencia Artificial es una historia de progresos continuos y descubrimientos revolucionarios que han llevado a la creación de sistemas cada vez más inteligentes y capaces de realizar una amplia gama de tareas de manera autónoma. Este rápido avance tecnológico ha tenido un impacto profundo en la sociedad y en el mundo del trabajo, y continuará dando forma a nuestro futuro en las décadas venideras. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial: La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta fundamental en una amplia variedad de sectores, transformando la forma en que las empresas y las organizaciones realizan sus operaciones y ofrecen sus servicios. A continuación, exploraremos algunas de las aplicaciones más destacadas de la IA en diferentes industrias: Industria manufacturera: La IA se utiliza para optimizar los procesos de fabricación, mejorar la calidad del producto y reducir los costos operativos. Los sistemas de IA pueden predecir y prevenir fallos en la maquinaria, optimizar la cadena de suministro y mejorar la eficiencia energética de las instalaciones. Servicios financieros: En el sector financiero, la IA se emplea para realizar análisis de riesgo, detectar fraudes, gestionar carteras de inversión y ofrecer asesoramiento personalizado a los clientes. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos financieros en tiempo real y tomar decisiones más rápidas y precisas que los humanos. Salud: En el campo de la salud, la IA se utiliza para diagnosticar enfermedades, personalizar tratamientos médicos, mejorar la precisión de la cirugía y predecir brotes de enfermedades. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, identificar patrones y anomalías, y ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas. Educación: En el ámbito educativo, la IA se emplea para personalizar la enseñanza y el aprendizaje, ofreciendo a los estudiantes experiencias de aprendizaje adaptadas a sus necesidades individuales. Los sistemas de IA pueden analizar el progreso de los estudiantes, identificar áreas de mejora y recomendar actividades y recursos educativos adicionales. Comercio electrónico: En el comercio electrónico, la IA se utiliza para mejorar la experiencia del cliente, ofreciendo recomendaciones de productos personalizadas, optimizando los precios y gestionando el inventario de manera más eficiente. Los sistemas de IA pueden analizar el comportamiento de compra de los usuarios, predecir sus preferencias y anticipar sus necesidades. Transporte: En el sector del transporte, la IA se emplea para optimizar la gestión del tráfico, mejorar la seguridad vial y desarrollar vehículos autónomos. Los sistemas de IA pueden analizar datos de tráfico en tiempo real, predecir congestiones y accidentes, y coordinar la navegación de vehículos de forma eficiente y segura. Estos son solo algunos ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial está transformando diferentes industrias y redefiniendo la forma en que trabajamos, vivimos y nos relacionamos con el mundo que nos rodea. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos aún más innovaciones y aplicaciones emocionantes de la IA en el futuro. Impacto en el empleo: El impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo es un tema que genera debates y preocupaciones en todo el mundo. Si bien la IA ofrece numerosas ventajas y oportunidades, también plantea desafíos significativos para los trabajadores y las economías globales. A continuación, analizaremos algunos de los aspectos clave del impacto de la IA en el empleo: La introducción de la IA está provocando cambios fundamentales en la estructura del mercado laboral. Algunas ocupaciones están experimentando una demanda creciente, especialmente aquellas relacionadas con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, como científicos de datos, ingenieros de machine learning y analistas de IA. Sin embargo, otras ocupaciones corren el riesgo de ser automatizadas o desplazadas por la tecnología, lo que puede dar lugar a la pérdida de empleos en sectores como la manufactura, el transporte y la atención al cliente. La IA está siendo utilizada cada vez más para automatizar tareas rutinarias y repetitivas que antes eran realizadas por trabajadores humanos. Esto puede conducir a una mayor eficiencia y productividad en muchas industrias, pero también plantea preocupaciones sobre el impacto en el empleo y la calidad de los trabajos disponibles. Es importante tener en cuenta que la automatización no necesariamente significa la eliminación total de empleos, sino que puede cambiar la naturaleza de ciertas ocupaciones y requerir que los trabajadores adquieran nuevas habilidades y competencias. Si bien la IA tiene el potencial de crear nuevos empleos y oportunidades en sectores emergentes, también puede dar lugar a la destrucción de empleos en industrias tradicionales. Esto puede generar tensiones y desafíos para los trabajadores afectados, especialmente aquellos que carecen de las habilidades necesarias para adaptarse a los cambios en el mercado laboral. Es crucial implementar políticas y programas de capacitación y reconversión laboral para ayudar a los trabajadores a adaptarse a los cambios y aprovechar las oportunidades generadas por la IA. A medida que la IA continúa avanzando, es probable que veamos un aumento en la integración de la tecnología en el lugar de trabajo y una mayor demanda de habilidades relacionadas con la IA, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad. Los trabajadores que puedan adaptarse y desarrollar estas habilidades tendrán mejores perspectivas de empleo en la economía digital del futuro. Además, es importante promover un enfoque inclusivo y equitativo para garantizar que todos los trabajadores tengan la oportunidad de beneficiarse de las oportunidades creadas por la IA. En resumen, el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo es un tema complejo y multifacético que requiere una atención cuidadosa y una planificación estratégica por parte de los gobiernos, las empresas y la sociedad en su conjunto. Si se abordan adecuadamente, los desafíos planteados por la IA pueden convertirse en oportunidades para construir un futuro laboral más inclusivo, dinámico y resiliente. Retos y oportunidades: La rápida expansión de la Inteligencia Artificial plantea una serie de retos y oportunidades en el ámbito laboral que deben abordarse de manera integral. A continuación, exploraremos algunos de los principales desafíos y oportunidades asociados con la creciente presencia de la IA en el empleo: La adopción de la IA plantea importantes desafíos éticos y sociales relacionados con la privacidad, la seguridad, la equidad y el sesgo algorítmico. Por ejemplo, la utilización de algoritmos de IA en procesos de contratación y evaluación de desempeño puede perpetuar sesgos y discriminaciones existentes en la sociedad. Es fundamental desarrollar marcos regulatorios y éticos sólidos para garantizar que la IA se utilice de manera justa y responsable en el ámbito laboral. La rápida evolución de la tecnología requiere que los trabajadores adquieran constantemente nuevas habilidades y competencias para mantenerse relevantes en el mercado laboral. Es necesario implementar programas de formación y reentrenamiento laboral que ayuden a los trabajadores a adquirir habilidades digitales, técnicas y cognitivas necesarias para aprovechar las oportunidades generadas por la IA. Esto incluye el fomento del aprendizaje continuo y la actualización de conocimientos a lo largo de toda la vida laboral. Si bien la IA puede automatizar ciertas tareas y ocupaciones, también crea nuevas oportunidades de empleo en áreas como el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, la gestión de datos y la inteligencia empresarial. Es importante fomentar la creación de empleos en sectores emergentes y promover la diversificación de la economía para garantizar la resiliencia y la sostenibilidad del mercado laboral en el futuro. La IA tiene el potencial de mejorar la productividad y la eficiencia de los trabajadores al permitirles colaborar de manera más efectiva con sistemas inteligentes. La integración de la IA en el lugar de trabajo puede ayudar a automatizar tareas repetitivas y tediosas, liberando tiempo y recursos para que los trabajadores se enfoquen en actividades de mayor valor añadido que requieren habilidades humanas, como la creatividad, la empatía y el pensamiento crítico. Si bien la adopción de la IA plantea desafíos significativos para el empleo, también ofrece oportunidades emocionantes para mejorar la calidad de vida de los trabajadores y transformar positivamente el mercado laboral. Es fundamental abordar estos retos y oportunidades de manera colaborativa y proactiva para garantizar que la IA beneficie a todos los miembros de la sociedad y contribuya al desarrollo económico y social sostenible. Conclusiones y reflexiones finales: En este vídeo, hemos explorado en profundidad el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo y hemos examinado los desafíos y oportunidades que surgen en este contexto. Es evidente que la IA está transformando radicalmente el panorama laboral, y es fundamental que abordemos estos cambios de manera estratégica y colaborativa para garantizar un futuro laboral inclusivo y equitativo. A medida que la IA continúa avanzando, es importante reconocer que la tecnología en sí misma no determina el destino del empleo, sino cómo la sociedad elige utilizarla y adaptarse a ella. Es crucial promover un enfoque humano-centrado en la implementación de la IA, que valore y proteja los derechos y la dignidad de los trabajadores, así como el bienestar social en general. La formación y la capacitación son elementos clave para preparar a los trabajadores para los desafíos y oportunidades del futuro. Es necesario invertir en programas de educación y desarrollo profesional que promuevan habilidades digitales, cognitivas y sociales relevantes para la era de la IA. Al mismo tiempo, debemos fomentar la creatividad, la flexibilidad y la adaptabilidad como habilidades fundamentales para prosperar en un entorno laboral en constante evolución. Además, es esencial establecer marcos regulatorios y éticos sólidos que guíen el desarrollo y la implementación de la IA de manera responsable y justa. Esto incluye la protección de la privacidad y la seguridad de los datos, la mitigación de sesgos y discriminaciones algorítmicas, y la promoción de la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la tecnología. En última instancia, el futuro del trabajo no está determinado únicamente por la tecnología, sino por las decisiones que tomemos como sociedad. Debemos trabajar juntos para construir un futuro laboral que aproveche el potencial transformador de la IA para el bien común, mientras protegemos los derechos y la dignidad de todos los trabajadores. Con visión, colaboración y liderazgo ético, podemos construir un futuro laboral más humano, inclusivo y sostenible en la era de la Inteligencia Artificial. Read the full article

[prozesa]

🤖 Inteligencia Artificial y el Empleo [ 🎬 DOCUMENTAL ]

Inteligencia Artificial y el Empleo. La Inteligencia Artificial ha sido una de las tecnologías más disruptivas de las últimas décadas, transformando radicalmente la forma en que interactuamos con el mundo y realizamos nuestras actividades diarias. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de reconocimiento facial, la IA se ha integrado en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida, ofreciendo beneficios y desafíos sin precedentes. En este contexto, el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo se ha convertido en un tema de gran relevancia y debate. A medida que la tecnología avanza y se vuelve más sofisticada, surgen preguntas importantes sobre el futuro del trabajo y la relación entre la IA y los seres humanos en el ámbito laboral. En este vídeo, exploraremos en profundidad cómo la Inteligencia Artificial está transformando el panorama laboral, desde los cambios en la demanda de habilidades hasta la automatización de tareas, pasando por los nuevos roles que están surgiendo en este entorno digital. Analizaremos los desafíos y las oportunidades que enfrentan los trabajadores en esta era de la IA y reflexionaremos sobre cómo podemos prepararnos para un futuro laboral cada vez más automatizado y tecnológicamente avanzado. ¡Bienvenidos a este viaje fascinante por la intersección entre la Inteligencia Artificial y el empleo! El documental: https://youtu.be/QgyNX5Zs5vQ Te puede interesar: - 🚧 15 Tecnologías de Construcción en Madera - 👽 ¿Existen los Extraterrestres? Inteligencia Artificial y el Empleo: Historia de la Inteligencia Artificial: La historia de la Inteligencia Artificial se remonta a mediados del siglo XX, cuando los pioneros de la informática comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas capaces de pensar y razonar como los seres humanos. Uno de los hitos más importantes en este camino fue el desarrollo del primer programa de IA, el "Logic Theorist", creado por Allen Newell, J.C. Shaw y Herbert Simon en 1956. A lo largo de las décadas siguientes, surgieron importantes avances en el campo de la IA, impulsados por el crecimiento de la capacidad computacional y el desarrollo de algoritmos más sofisticados. En la década de 1960, se introdujeron técnicas como la "búsqueda heurística" y el "aprendizaje automático", que sentaron las bases para futuros desarrollos en el campo. En los años 80 y 90, la IA experimentó un resurgimiento gracias a la popularización de las redes neuronales artificiales y el desarrollo de sistemas expertos capaces de realizar tareas específicas de manera inteligente. Surgieron aplicaciones prácticas en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el reconocimiento de patrones, lo que llevó a la adopción generalizada de la IA en diversas industrias. En el siglo XXI, la IA ha alcanzado nuevos niveles de sofisticación gracias al uso de técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Esto ha permitido avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, la conducción autónoma y la medicina personalizada, entre otras. La historia de la Inteligencia Artificial es una historia de progresos continuos y descubrimientos revolucionarios que han llevado a la creación de sistemas cada vez más inteligentes y capaces de realizar una amplia gama de tareas de manera autónoma. Este rápido avance tecnológico ha tenido un impacto profundo en la sociedad y en el mundo del trabajo, y continuará dando forma a nuestro futuro en las décadas venideras. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial: La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta fundamental en una amplia variedad de sectores, transformando la forma en que las empresas y las organizaciones realizan sus operaciones y ofrecen sus servicios. A continuación, exploraremos algunas de las aplicaciones más destacadas de la IA en diferentes industrias: Industria manufacturera: La IA se utiliza para optimizar los procesos de fabricación, mejorar la calidad del producto y reducir los costos operativos. Los sistemas de IA pueden predecir y prevenir fallos en la maquinaria, optimizar la cadena de suministro y mejorar la eficiencia energética de las instalaciones. Servicios financieros: En el sector financiero, la IA se emplea para realizar análisis de riesgo, detectar fraudes, gestionar carteras de inversión y ofrecer asesoramiento personalizado a los clientes. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos financieros en tiempo real y tomar decisiones más rápidas y precisas que los humanos. Salud: En el campo de la salud, la IA se utiliza para diagnosticar enfermedades, personalizar tratamientos médicos, mejorar la precisión de la cirugía y predecir brotes de enfermedades. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, identificar patrones y anomalías, y ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas. Educación: En el ámbito educativo, la IA se emplea para personalizar la enseñanza y el aprendizaje, ofreciendo a los estudiantes experiencias de aprendizaje adaptadas a sus necesidades individuales. Los sistemas de IA pueden analizar el progreso de los estudiantes, identificar áreas de mejora y recomendar actividades y recursos educativos adicionales. Comercio electrónico: En el comercio electrónico, la IA se utiliza para mejorar la experiencia del cliente, ofreciendo recomendaciones de productos personalizadas, optimizando los precios y gestionando el inventario de manera más eficiente. Los sistemas de IA pueden analizar el comportamiento de compra de los usuarios, predecir sus preferencias y anticipar sus necesidades. Transporte: En el sector del transporte, la IA se emplea para optimizar la gestión del tráfico, mejorar la seguridad vial y desarrollar vehículos autónomos. Los sistemas de IA pueden analizar datos de tráfico en tiempo real, predecir congestiones y accidentes, y coordinar la navegación de vehículos de forma eficiente y segura. Estos son solo algunos ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial está transformando diferentes industrias y redefiniendo la forma en que trabajamos, vivimos y nos relacionamos con el mundo que nos rodea. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos aún más innovaciones y aplicaciones emocionantes de la IA en el futuro. Impacto en el empleo: El impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo es un tema que genera debates y preocupaciones en todo el mundo. Si bien la IA ofrece numerosas ventajas y oportunidades, también plantea desafíos significativos para los trabajadores y las economías globales. A continuación, analizaremos algunos de los aspectos clave del impacto de la IA en el empleo: La introducción de la IA está provocando cambios fundamentales en la estructura del mercado laboral. Algunas ocupaciones están experimentando una demanda creciente, especialmente aquellas relacionadas con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, como científicos de datos, ingenieros de machine learning y analistas de IA. Sin embargo, otras ocupaciones corren el riesgo de ser automatizadas o desplazadas por la tecnología, lo que puede dar lugar a la pérdida de empleos en sectores como la manufactura, el transporte y la atención al cliente. La IA está siendo utilizada cada vez más para automatizar tareas rutinarias y repetitivas que antes eran realizadas por trabajadores humanos. Esto puede conducir a una mayor eficiencia y productividad en muchas industrias, pero también plantea preocupaciones sobre el impacto en el empleo y la calidad de los trabajos disponibles. Es importante tener en cuenta que la automatización no necesariamente significa la eliminación total de empleos, sino que puede cambiar la naturaleza de ciertas ocupaciones y requerir que los trabajadores adquieran nuevas habilidades y competencias. Si bien la IA tiene el potencial de crear nuevos empleos y oportunidades en sectores emergentes, también puede dar lugar a la destrucción de empleos en industrias tradicionales. Esto puede generar tensiones y desafíos para los trabajadores afectados, especialmente aquellos que carecen de las habilidades necesarias para adaptarse a los cambios en el mercado laboral. Es crucial implementar políticas y programas de capacitación y reconversión laboral para ayudar a los trabajadores a adaptarse a los cambios y aprovechar las oportunidades generadas por la IA. A medida que la IA continúa avanzando, es probable que veamos un aumento en la integración de la tecnología en el lugar de trabajo y una mayor demanda de habilidades relacionadas con la IA, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad. Los trabajadores que puedan adaptarse y desarrollar estas habilidades tendrán mejores perspectivas de empleo en la economía digital del futuro. Además, es importante promover un enfoque inclusivo y equitativo para garantizar que todos los trabajadores tengan la oportunidad de beneficiarse de las oportunidades creadas por la IA. En resumen, el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo es un tema complejo y multifacético que requiere una atención cuidadosa y una planificación estratégica por parte de los gobiernos, las empresas y la sociedad en su conjunto. Si se abordan adecuadamente, los desafíos planteados por la IA pueden convertirse en oportunidades para construir un futuro laboral más inclusivo, dinámico y resiliente. Retos y oportunidades: La rápida expansión de la Inteligencia Artificial plantea una serie de retos y oportunidades en el ámbito laboral que deben abordarse de manera integral. A continuación, exploraremos algunos de los principales desafíos y oportunidades asociados con la creciente presencia de la IA en el empleo: La adopción de la IA plantea importantes desafíos éticos y sociales relacionados con la privacidad, la seguridad, la equidad y el sesgo algorítmico. Por ejemplo, la utilización de algoritmos de IA en procesos de contratación y evaluación de desempeño puede perpetuar sesgos y discriminaciones existentes en la sociedad. Es fundamental desarrollar marcos regulatorios y éticos sólidos para garantizar que la IA se utilice de manera justa y responsable en el ámbito laboral. La rápida evolución de la tecnología requiere que los trabajadores adquieran constantemente nuevas habilidades y competencias para mantenerse relevantes en el mercado laboral. Es necesario implementar programas de formación y reentrenamiento laboral que ayuden a los trabajadores a adquirir habilidades digitales, técnicas y cognitivas necesarias para aprovechar las oportunidades generadas por la IA. Esto incluye el fomento del aprendizaje continuo y la actualización de conocimientos a lo largo de toda la vida laboral. Si bien la IA puede automatizar ciertas tareas y ocupaciones, también crea nuevas oportunidades de empleo en áreas como el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, la gestión de datos y la inteligencia empresarial. Es importante fomentar la creación de empleos en sectores emergentes y promover la diversificación de la economía para garantizar la resiliencia y la sostenibilidad del mercado laboral en el futuro. La IA tiene el potencial de mejorar la productividad y la eficiencia de los trabajadores al permitirles colaborar de manera más efectiva con sistemas inteligentes. La integración de la IA en el lugar de trabajo puede ayudar a automatizar tareas repetitivas y tediosas, liberando tiempo y recursos para que los trabajadores se enfoquen en actividades de mayor valor añadido que requieren habilidades humanas, como la creatividad, la empatía y el pensamiento crítico. Si bien la adopción de la IA plantea desafíos significativos para el empleo, también ofrece oportunidades emocionantes para mejorar la calidad de vida de los trabajadores y transformar positivamente el mercado laboral. Es fundamental abordar estos retos y oportunidades de manera colaborativa y proactiva para garantizar que la IA beneficie a todos los miembros de la sociedad y contribuya al desarrollo económico y social sostenible. Conclusiones y reflexiones finales: En este vídeo, hemos explorado en profundidad el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo y hemos examinado los desafíos y oportunidades que surgen en este contexto. Es evidente que la IA está transformando radicalmente el panorama laboral, y es fundamental que abordemos estos cambios de manera estratégica y colaborativa para garantizar un futuro laboral inclusivo y equitativo. A medida que la IA continúa avanzando, es importante reconocer que la tecnología en sí misma no determina el destino del empleo, sino cómo la sociedad elige utilizarla y adaptarse a ella. Es crucial promover un enfoque humano-centrado en la implementación de la IA, que valore y proteja los derechos y la dignidad de los trabajadores, así como el bienestar social en general. La formación y la capacitación son elementos clave para preparar a los trabajadores para los desafíos y oportunidades del futuro. Es necesario invertir en programas de educación y desarrollo profesional que promuevan habilidades digitales, cognitivas y sociales relevantes para la era de la IA. Al mismo tiempo, debemos fomentar la creatividad, la flexibilidad y la adaptabilidad como habilidades fundamentales para prosperar en un entorno laboral en constante evolución. Además, es esencial establecer marcos regulatorios y éticos sólidos que guíen el desarrollo y la implementación de la IA de manera responsable y justa. Esto incluye la protección de la privacidad y la seguridad de los datos, la mitigación de sesgos y discriminaciones algorítmicas, y la promoción de la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la tecnología. En última instancia, el futuro del trabajo no está determinado únicamente por la tecnología, sino por las decisiones que tomemos como sociedad. Debemos trabajar juntos para construir un futuro laboral que aproveche el potencial transformador de la IA para el bien común, mientras protegemos los derechos y la dignidad de todos los trabajadores. Con visión, colaboración y liderazgo ético, podemos construir un futuro laboral más humano, inclusivo y sostenible en la era de la Inteligencia Artificial. Read the full article

[souurwolf]

Estratégia em Experiencia do Usuario (UX)

A estratégia UX pode ser feita de diferentes maneiras, dependendo do contexto, dos recursos e dos objetivos da empresa ou profissional. Aqui estão algumas maneiras de fazer uma estratégia de UX.

Pesquisa de Usuário: Pesquisar necessidades, desejos e comportamentos dos usuários. Isso pode incluir entrevistas, grupos focais, questionários online e análise de dados.

Criar protótipos de produtos ou interfaces e testá-los com usuários reais para identificar problemas de uso e melhorar o lançamento.

Design focado no usuário: É importante que o design seja pensado pensando nas necessidades e preferências dos usuários.

Avaliação Heurística: Realizar avaliações de usabilidade usando princípios de design estabelecidos para identificar problemas de UX em um produto ou interface.

Iteração Contínua: Continuar a refinar e melhorar a experiência do usuário com base no feedback e nos dados coletados ao longo do tempo.

Agora, vamos examinar alguns cases de empresas/profissionais que utilizam estratégias de UX e as ações que implementaram:

Apple: A Apple é conhecida por sua abordagem centrada no usuário em seus produtos. Eles realizam extensas pesquisas de usuários para entender as necessidades e preferências, e usam esses insights para projetar produtos intuitivos e atraentes.

Airbnb: O Airbnb investe muito em design centrado no usuário. Eles utilizam testes de usabilidade extensivos e feedback dos usuários para iterar constantemente em seu site e aplicativo, garantindo uma experiência de reserva suave e agradável para os usuários.

Google: O Google é conhecido por sua abordagem de design simples e intuitiva. Eles realizam testes extensivos de usabilidade e análise de dados para otimizar a experiência do usuário em seus produtos, como o mecanismo de busca e o Gmail.

Netflix: A Netflix personaliza a experiência do usuário com recomendações personalizadas com base no comportamento de visualização do usuário. Eles usam algoritmos sofisticados para analisar dados de visualização e oferecer sugestões relevantes de conteúdo para cada usuário.

Agora, vamos analisar criticamente esses casos e os possíveis resultados:

Sucesso na retenção de usuários: Empresas que priorizam a UX geralmente têm maior retenção de usuários, pois oferecem uma experiência mais agradável e intuitiva. Aumento na satisfação do cliente: Uma boa experiência do usuário pode levar a uma maior satisfação do cliente e, consequentemente, a uma lealdade à marca. Melhoria da conversão e engajamento: Interfaces intuitivas e atraentes podem aumentar as taxas de conversão e o engajamento do usuário, levando a melhores resultados de negócios. Redução de custos de suporte: Uma experiência do usuário bem projetada pode reduzir a necessidade de suporte ao cliente, economizando tempo e recursos para a empresa. No entanto, é importante notar que uma estratégia de UX eficaz requer um compromisso contínuo com a pesquisa, teste e melhoria, e os resultados podem variar dependendo do contexto e das especificidades do público-alvo.

#marketing #graphic design #ux #google #netflix

[psicoispa]

Psicologia Social - Tomada de decisão

tomada de decisão = escolha de alternativas

Reconhecimento do problema

Procura de informação (soluções/alternativas)

Avaliação das alternativas – Julgamento avaliativo/probabilístico (com definição dos critérios de avaliação e sua ponderação)

Escolha de regra de decisão e comparação de alternativas*

Decisão

Avaliação e processos pós-decisão

somos influenciados pelo contexto

Abordagens da Tomada de Decisão:

Teorias Normativas: Definem como as pessoas deveriam tomar decisões racionais para maximizar seus resultados.

Teorias Descritivas: Descrevem como as pessoas realmente tomam decisões, considerando os atalhos mentais e as influências sociais.

Teorias Prescritivas: Propõem como as pessoas podem tomar melhores decisões, considerando os vieses e as armadilhas da mente.

EFEITOS DE ENQUADRAMENTO

Em outras palavras, a forma como as opções são "enquadradas" pode afetar a escolha que as pessoas fazem, mesmo que as opções em si sejam as mesmas.

Exemplo:

Imagine que você está diante de duas opções para um tratamento médico:

Opção A: 90% de chance de sobreviver.

Opção B: 10% de chance de morrer.

O efeito de enquadramento funciona explorando duas características da mente humana:

Aversão à perda: As pessoas tendem a evitar perdas mais do que buscar ganhos equivalentes.

Aversão aos riscos: As pessoas tendem a evitar perdas mais do que buscar ganhos equivalentes.

EFEITOS DE CONTEXTO:

Efeito de compromisso: Tendência para preferir a opção intermédia – atributos igualmente importantes

Efeito de atração: Tendência para preferir uma opção mais próxima

Heurística da Representatividade:

Atalho mental que usamos para julgar a probabilidade de algo pertencer a uma categoria com base na sua similaridade com um protótipo da categoria.

É como se comparássemos o objeto ou evento com uma imagem mental do que é "típico" da categoria.

Exemplo: Se você vir um homem com barba branca, óculos e chapéu, você pode pensar que ele é um professor, mesmo que existam muitos outros tipos de pessoas que se encaixam nessa descrição.

Heurística da Disponibilidade:

Atalho mental que usamos para julgar a probabilidade de algo acontecer com base na facilidade com que exemplos desse evento vêm à mente.

É como se contássemos quantos exemplos de algo podemos lembrar e usássemos esse número para estimar a probabilidade.

Exemplo: Se você acabou de ler sobre um acidente de avião, você pode pensar que acidentes de avião são mais comuns do que realmente são.

A heurística da representatividade se baseia na similaridade, enquanto a da disponibilidade se baseia na facilidade de lembrança.

A representatividade é mais usada para julgar a probabilidade de algo pertencer a uma categoria, enquanto a disponibilidade é mais usada para julgar a probabilidade de algo acontecer.

Heurística da Ancoragem e Ajustamento:

A heurística da ancoragem e ajustamento é um atalho mental que usamos para tomar decisões. Nossa decisão final é baseada em uma "âncora", que é a primeira informação que recebemos sobre a situação. A partir da âncora, fazemos ajustes, mas geralmente não ajustamos o suficiente, o que pode levar a decisões suboptimales.

Funcionamento:

Imagine que você está comprando um carro. O vendedor diz que o preço do carro é de R$100.000. Essa é a âncora. Você pode negociar o preço, mas provavelmente não vai baixar muito abaixo de R$100.000, porque essa é a primeira informação que você recebeu sobre o preço do carro.

A ancoragem e ajustamento se baseia na primeira informação recebida, enquanto a representatividade se baseia na similaridade e a disponibilidade se baseia na facilidade de lembrança. A ancoragem e ajustamento é mais frequentemente usada para tomar decisões, enquanto a representatividade e a disponibilidade são mais frequentemente usadas para fazer julgamentos.

Racionalidade vs. Não racionalidade

Em suma, o processo de tomada de decisão (quer a nível individual, quer grupal, quer organizacional) é frequentemente influenciado pelas características (contexto) da decisão

Um processamento racional conduz a uma melhor tomada de decisão (do ponto de vista normativo) não gerando erros e enviesamentos, no entanto, uma tomada de decisão menos racional, mais intuitiva, é muitas vezes vista como mais adaptativa (sendo especialmente relevante em situações de ambiguidade e complexidade elevadas)

This is me:

Ao explicar o Efeito da atração para o Simone, percebi que compreendi bem esta teoria. De maneira que poderia aplicar até mesmo no oferecimento de "pacotes fotograficos"

Ex: Se eu quero vender 10 fotos por 75€, apresentaria o serviço assim: PACOTE COM 5 FOTOS 50€ PACOTE COM 10 FOTOS 75€

Dei este exemplo porque penso em aplicar este marketing. Porém, estudar este conteúdo durante o NS e junto com a Gemini, foi sensacional. Consegui separar as idéias, exemplificá-las, e percebe-las de maneira muito mais clara.

KEEP GOING

[transitivo]

[psicoonline]

Vivemos numa era marcada pelo dualismo: "sério q vcs gostam de #Barbie? Sério que curtem só o #cult?""Sério que vc é de #esquerda ou de #direita"?

"Vc tem q pensar como eu, isso tá errado"...

Nossa #sociedade, escolhas e, sobretudo, #percepção da realidade parecem cada vez mais regidas pelo #binarismo, pela divisão em 2 categorias #antagônicas.

Mas será q essa é uma representação precisa do mundo?

O #dualismo e a #polarização são #reflexos dos #viesescognitivos, moldados por #condicionamentos #sociais e #temporais, q nos levam a #simplificar o mundo em #categorias #opostas.

Estes vieses são atalhos que economizam energia cognitiva (dão menos trabalho), mas tbém limitam a nossa capacidade de ver as nuances.

Por exp, a falácia do falso dilema nos faz crer q só existem 2 opções em uma situação.

Com isso, excluímos a #possibilidade de existirem múltiplas soluções ou #perspectivas p/ o mesmo problema.

Já a heurística de disponibilidade nos faz dar + importância a informações q estão + facilmente disponíveis para nós, mtas vezes reforçando a visão polarizada do mundo.

Eu faço assim. Eu sou assim.

Por isso, é importante refletir: o qto nossa visão binária é uma simplificação excessiva da complexidade da realidade?

Afinal, nossa existência é permeada por tons de cinza, nuances e complexidades que vão além da dicotomia do preto e branco. Do único modo de ser, fazer, pertencer.

A chave para superar o binarismo é reconhecer sua existência e questionar as dicotomias q surgem em nossas vidas. #Espectros.

Será q estamos nos limitando ao escolher entre 2 extremos?

Estamos ignorando a riqueza e a complexidade do meio?

O diferente é estranho?

Em última análise, a #diversidade da experiência humana ñ se encaixa em caixas binárias.

Precisamos valorizar e abraçar a complexidade e a #multiplicidade das perspectivas, reconhecendo q #escolhas, vida, #emoções, posições não se reduzem a 2 opções.

E a #beleza disso é que nem precisam, ñ devem e não *têm que* ser assim.

Tá travado ou travada nisso?

Vem para #terapia. Vem #conversar sobre outras #possibilidades. Abra-se e tente.. Pq se a gente faz a mesma coisa a #tendência é ter o mesmo resultado, não é?

#dualismo #polarização #barbie #binaries

[deertyhandz]

Soy los lugares que hice míos, que dejé y que visito con mi recuerdo

Ellos son yo y tanto mas

Son tan míos que vuelvo, como esta tarde ...a reír en secreto

Reivindicación del cinismo

Estoy del lado arriesgado. Así de inocente

...me vi de 19 años, robando chocolates del starbucks y leyendo textos inentendibles, donde lo único que recuerdo es la palabra heurística...

Somos los lugares que hicimos nuestros

También los que compartimos con los fantasmas

Hay un mapa en lo mas profundo de mi memoria

Donde las lagunas son caprichosas, casi no pueden cartografiarse si no es por intuición

...cita con un destino incierto, opté por tomar una redbull y fumar dos cigarros, son señales de lucidez, por que cuando la guerra es con uno mismo, el resto entiende que sobra..

Soy los lugares donde nos defendimos

Eres los lugares que compartimos

...tu sitio es donde poses tu piel, tu sitio es donde toquen tus dedos

Eres los lugares que no soy, también esperanza de estando perdido saber encontrar un lugar que eres

Eres donde yo estoy, cuando necesites estar

Soy representación en mis mapas, somos el desfase previsible que hay con el territorio

...seré la tierra donde crece la albahaca que está en mi ventana

Estoy del lado inocente, así de arriesgado, explorador del abismo, pierde teorías

Eres los lugares que son tu cuerpo, soy los lugares que entran en mi boca

Y además

Especies de espacios, seremos nuestros libros

Dibujos y coloraciones

...También mi lugar es el naranjo de mi piel a los 17 años, con la alegría de volver a reír, después de años

...mis ojos rojos

...mis piernas hirviendo

...mi vida, lucerito sin vela, mi sangre de la herida, no me hagas sufrir mas, no quiero que te vayas, cada día mas y mas, mi vida, bala perdida, por la gran vía, charquito de arrabal

...mi cerebro y el tuyo, especies de espacios

Soy los lugares que quiero

Soy lugares que la madrugada decidirá

Seré lugares que me exceden

...lagunas caprichosas, aparecen con el sopor, en mi vigilia soy

cada lugar donde despierto, se que sigo siendo yo...

Reivindicación del cinismo

Estoy del lado arriesgado. Así de inocente

....

....

#cocaiinedays

[expo2023online]

Carrera: Diseño Gráfico // Materia: Heurística // Docente: Guillermo Green

[tradermeximas]

A psicologia do trading e investimento, assim como a finança comportamental, evoluíram ao longo dos anos, impulsionadas por avanços na psicologia, economia e tecnologia. Inicialmente, a conversa entre participantes do mercado, traders e teóricos financeiros girava em torno da Ideia da Hipótese de Mercado Eficiente (EMH), onde se presumia que os indivíduos eram seres racionais e que os mercados financeiros eram eficientes.1 No entanto, na década de 1970, a Teoria Prospectiva foi introduzida. Isso desafiou a suposição de racionalidade e destacou o papel dos viés na tomada de decisões. Mais adiante, na década de 1990, surgiu a finança comportamental. Isso reconheceu que investidores, traders e indivíduos em geral são propensos a viés cognitivos e emocionais, bem como heurísticas que afetam suas decisões de investimento.23 De fato, esse aspecto psicológico das finanças é importante, uma vez que esses impactos nas decisões afetam diretamente o trading e o desempenho da carteira. Principais Considerações A psicologia de um trader é importante porque impacta diretamente o processo de tomada de decisão, o desempenho e o sucesso geral do indivíduo ou entidade nos mercados financeiros. Viés cognitivos e emocionais afetam o processo de tomada de decisão de um trader e levam a resultados subótimos. Estes incluem o viés de confirmação, o viés da ilusão de controle, o viés da aversão à perda e o viés do excesso de confiança. Os traders podem superar seus viés cognitivos por meio da educação e da conscientização, da pesquisa e análise objetiva e da busca de perspectivas contrárias. Os traders podem mitigar os viés emocionais sendo autossuficientes, estabelecendo regras de trading e aderindo a elas, implementando técnicas de gestão de risco e buscando responsabilidade e apoio de seus pares e mentores. O que é a Psicologia do Trading? A psicologia do trading refere-se ao estudo e compreensão dos aspectos psicológicos e emocionais que influenciam as decisões, comportamento e desempenho dos traders nos mercados financeiros. Envolve a análise do impacto das emoções, viés cognitivos, autodisciplina, autocontrole e estados mentais nos resultados do trading. Reconhece-se que os traders não são seres puramente racionais, mas são influenciados por uma série de fatores psicológicos que podem levar a pensamentos tendenciosos, ações impulsivas e tomada de decisões subótimas. A psicologia do trading enfatiza a importância da autoconsciência, regulação emocional, gestão de risco, disciplina e resiliência para tomar decisões de trading mais objetivas, consistentes e bem-sucedidas. Ao abordar as barreiras psicológicas e desenvolver uma mentalidade equilibrada, os traders podem melhorar sua capacidade de navegar na volatilidade do mercado, gerenciar riscos e alcançar lucratividade a longo prazo. Tipos de Viés que Impactam os Traders Para compreender a psicologia do trading, é necessário primeiro adquirir uma compreensão geral dos viés e heurísticas de um trader. Os viés são segmentados em dois tipos: cognitivos e emocionais. Um viés cognitivo refere-se a um padrão sistemático de desvio da racionalidade no pensamento humano e na tomada de decisões. É um atalho mental ou tendência que pode levar a julgamentos irracionais ou raciocínio defeituoso. Os viés cognitivos podem surgir de limitações no processamento de informações, heurísticas, influência social ou experiências individuais. Eles frequentemente ocorrem de forma inconsciente e podem afetar vários aspectos da tomada de decisão, incluindo percepção, memória, atenção e resolução de problemas. O outro lado do espectro de viés é o viés emocional. Isso se refere à influência de sentimentos ou estado de espírito na tomada de decisões. Os viés emocionais ocorrem quando o medo, ganância ou excitação desempenham um papel significativo na formação de julgamentos e escolhas de um indivíduo. As emoções podem nublar o julgamento, levar a ações impulsivas ou distorcer percepções de risco e recompensa. Esses

viés podem afetar a tomada de decisões em diversos domínios, incluindo o trading, investimento e até mesmo a vida cotidiana. Tanto os viés cognitivos quanto os emocionais podem afetar os processos de tomada de decisão, incluindo aqueles relacionados ao trading e mercados financeiros. Os traders precisam estar cientes desses viés e trabalhar ativamente para mitigar sua influência na tomada de decisão. Compreender os viés cognitivos e emocionais é essencial para desenvolver estratégias eficazes para reduzir seu impacto e melhorar a tomada de decisões, não apenas no trading, mas em outras áreas da vida. Vários Viés Cognitivos que os Traders Enfrentam Os traders enfrentam vários viés cognitivos que podem impactar significativamente seus processos de tomada de decisão e resultados no trading. Alguns viés cognitivos comuns observados no trading e investimento incluem: Viés de Confirmação: Esta é a tendência de buscar, interpretar ou favorecer informações que confirmam crenças ou hipóteses preexistentes. Os traders podem se concentrar seletivamente em informações que suportam suas visões de mercado existentes, ignorando evidências contraditórias e potencialmente levando a decisões de trading tendenciosas. Viés da Ilusão de Controle: O viés da ilusão de controle é a crença de que os indivíduos têm mais controle sobre os resultados do que realmente têm. Os traders podem superestimar sua capacidade de prever ou influenciar movimentos de mercado, levando a excesso de confiança, assumindo riscos maiores ou ignorando sinais de alerta. Viés da Supervalorização de Eventos Passados: Isso é a tendência de perceber eventos passados como mais previsíveis do que realmente eram. Os traders podem acreditar que poderiam ter previsto movimentos de mercado com precisão após o fato, levando à superconfiança e distorção potencial na tomada de decisões futuras. Viés da Disponibilidade: O viés da disponibilidade refere-se à tendência de depender de informações prontamente disponíveis ou experiências recentes ao fazer julgamentos ou decisões. Os traders podem dar peso excessivo a eventos de mercado atuais ou informações facilmente lembradas, potencialmente negligenciando dados menos acessíveis ou históricos que poderiam fornecer uma visão mais abrangente. Viés de Ancoragem e Ajuste: O viés de ancoragem e ajuste envolve depender demais da informação inicial encontrada (a âncora) ao fazer julgamentos ou estimativas subsequentes. Quaisquer mudanças ou ajustes a essa informação inicial são "ancorados" em torno dos dados iniciais. Os traders podem ancorar sua tomada de decisão a um ponto de referência específico, como um preço ou avaliação inicial, e ajustar suas avaliações subsequentes insuficientemente com base em novas informações. Esses são apenas alguns exemplos de viés cognitivos que os traders podem encontrar. Os traders precisam estar cientes desses viés e trabalhar ativamente para mitigar sua influência na tomada de decisão. Reconhecendo e abordando os viés cognitivos, os traders podem aprimorar sua objetividade, melhorar os processos analíticos e tomar decisões de trading mais racionais. Diversos Vieses Emocionais que os Traders Enfrentam Os traders não são apenas influenciados por vieses cognitivos, mas também por vieses emocionais. Abaixo, apresentamos alguns vieses emocionais comuns observados no trading: 1. Viés de Aversão à Perda: O viés de aversão à perda refere-se à tendência de preferir fortemente evitar perdas em relação a adquirir ganhos. Um trader pode ser mais sensível a perdas potenciais do que a ganhos, levando a comportamentos avessos ao risco, relutância em cortar perdas ou manter posições perdedoras por mais tempo do que o necessário. 2. Viés de Superconfiança: Isso é a propensão a superestimar as próprias habilidades, conhecimento ou a precisão das previsões. Os traders podem ter uma sensação inflada de confiança, levando-os a assumir riscos excessivos, fazer muitas negociações ou negligenciar estratégias adequadas de gerenciamento de risco.

3. Viés de Autocontrole: O viés de autocontrole refere-se à dificuldade que indivíduos e traders enfrentam ao controlar seus impulsos e manter metas a longo prazo. Os traders podem ter dificuldade em aderir aos seus planos de trading ou estratégias disciplinadas, sucumbindo a ações impulsivas motivadas por emoções de curto prazo ou flutuações de mercado. 4. Viés de Status Quo: Essa é a tendência de preferir manter o estado atual das coisas ou aderir a opções familiares. Os traders podem resistir a fazer ajustes necessários em suas estratégias de trading ou portfólios, favorecendo posições ou condições de mercado familiares, mesmo quando a mudança poderia ser benéfica. 5. Viés de Aversão ao Arrependimento: Isso envolve não tomar ações que possam levar ao arrependimento ou remorso, mesmo que essas ações sejam racionais ou necessárias. Os traders podem evitar cortar perdas ou fechar posições devido ao medo de se arrependerem da decisão posteriormente, o que pode levar a manter posições perdedoras por muito tempo. Assim como os vieses cognitivos, os vieses emocionais afetam o processo de tomada de decisão do trader e levam a resultados subótimos. Os traders devem estar cientes desses vieses e trabalhar na gestão eficaz de suas emoções, praticando um comportamento disciplinado e empregando estratégias de gerenciamento de risco para mitigar seu impacto. A conscientização, a autorreflexão e as técnicas de regulação emocional podem ajudar os traders a navegar por esses vieses e tomar decisões de trading mais racionais e objetivas. Superando e Mitigando Vieses Cognitivos e Emocionais Superar vieses cognitivos e emocionais é desafiador, mas os traders podem empregar várias estratégias para mitigar seu impacto e tomar decisões mais racionais. Superando Vieses Cognitivos Os traders podem superar seus vieses cognitivos por meio da educação e da conscientização, da pesquisa e análise objetiva e ao buscar perspectivas contrárias. Os traders devem se educar sobre vieses cognitivos e seus potenciais efeitos na tomada de decisões. Desenvolver a consciência dos vieses permite aos traders reconhecer quando esses vieses podem estar influenciando seu julgamento. Além disso, ao focar na análise e pesquisa objetiva em vez de depender apenas da intuição ou emoções, é possível superar os vieses cognitivos. Os traders podem usar dados, gráficos, indicadores de análise econômica, fundamental e técnica para tomar decisões informadas, reduzindo a influência dos vieses. Outra maneira de superar vieses cognitivos é buscar ativamente diferentes pontos de vista e perspectivas sobre o mercado. Interagir com traders ou analistas que têm opiniões opostas pode ajudar a desafiar os vieses existentes e encorajar uma tomada de decisão mais equilibrada. Mitigando Vieses Emocionais Mitigar vieses emocionais é fundamental para que os traders mantenham a disciplina e tomem decisões racionais. Os traders precisam ser autoconscientes, estabelecer regras de trading e cumpri-las, implementar técnicas de gerenciamento de risco e buscar responsabilidade e apoio de seus pares e mentores. Desenvolver a autoconsciência é o primeiro passo para reconhecer e entender os vieses emocionais. Os traders devem refletir sobre suas tendências emocionais, identificar padrões de comportamento e reconhecer o impacto das emoções em suas decisões. Além disso, definir e seguir um conjunto de regras de trading ajuda os traders a manter a disciplina e reduzir a influência das emoções. Isso pode incluir pontos de entrada e saída predefinidos, estratégias de gerenciamento de risco e diretrizes para o dimensionamento das posições. De fato, estratégias eficazes de gerenciamento de risco ajudam os traders a mitigar vieses motivados pelo medo e ganância associados a perdas e ganhos. Estabelecer ordens de stop-loss, usar ordens de parada móvel e diversificar posições podem proteger contra a tomada de decisões emocionais motivadas pelo medo de perdas ou pelo desejo de ganhos excessivos. Por fim,

buscar responsabilidade de pares confiáveis, mentores ou fazer parte de comunidades de trading pode fornecer suporte e ajudar a gerenciar vieses emocionais. Compartilhar experiências de trading, discutir desafios e receber feedback de outros pode oferecer perspectivas valiosas e auxiliar na regulação emocional. Os traders precisam estar cientes de seus vieses cognitivos e emocionais. A Importância da Psicologia do Trading A psicologia de um trader é importante porque ela impacta diretamente o processo de tomada de decisões, o desempenho e o sucesso geral do indivíduo ou entidade nos mercados financeiros. Razões pelas quais a psicologia de trading é crucial incluem: Emoções Influenciam a Tomada de Decisões: A psicologia de trading reconhece que vieses emocionais podem influenciar o processo de tomada de decisões de um trader. Compreender e gerenciar essas emoções é essencial para tomar decisões racionais e objetivas. Disciplina e Consistência: O trading bem-sucedido requer disciplina e consistência na seguir planos de trading, estratégias de gerenciamento de risco e aderir a regras predefinidas. A psicologia de trading ajuda os traders a desenvolver e manter a disciplina necessária para evitar ações impulsivas motivadas por emoções. Gestão de Risco: A gestão de risco eficaz é um aspecto crítico do trading. A psicologia de trading permite aos traders gerenciar o risco controlando as emoções, estabelecendo níveis adequados de stop-loss e mantendo um dimensionamento de posições apropriado. Ao gerenciar o risco de forma eficaz, os traders protegem seu capital e aumentam a lucratividade a longo prazo. Lidar com Perdas e Retrações: As perdas são uma parte inevitável do trading. A psicologia de trading ajuda os traders a lidar com perdas e retrações minimizando o impacto emocional e evitando ações impulsivas motivadas pelo medo de mais perdas. Ela incentiva os traders a aprender com as perdas e manter o horizonte de investimento adequado. Sustentabilidade a Longo Prazo: A psicologia de trading promove uma mentalidade focada na consistência. Ela ajuda os traders a desenvolver expectativas realistas, evitar comportamentos impulsivos e manter uma abordagem equilibrada para o trading. Essa mentalidade sustentável é crucial para o sucesso a longo prazo e para evitar os riscos de tomar riscos excessivos. O que é Finanças Comportamentais? As finanças comportamentais são um campo de estudo que combina elementos de psicologia e finanças para explorar como o comportamento humano influencia as decisões financeiras e os resultados de mercado. Reconhece que os indivíduos nem sempre são racionais, objetivos ou eficientes em seus processos de tomada de decisão e busca entender os fatores psicológicos que impulsionam o comportamento de traders e investidores. Que Tipos de Vieses Emocionais e Cognitivos os Traders Enfrentam? Alguns vieses cognitivos que os traders enfrentam incluem o viés de confirmação, o viés de ilusão de controle, o viés retrospectivo, o viés de disponibilidade, bem como o viés de ancoragem e ajuste. Alguns vieses emocionais incluem o viés de aversão à perda, o viés de superconfiança, o viés de autocontrole, o viés de status quo e o viés de aversão ao arrependimento. Por que a Psicologia do Trading é Importante? A psicologia do trading é importante porque ajuda a reconhecer que vieses emocionais podem influenciar o processo de tomada de decisões de um trader. Além disso, ajuda os traders a desenvolver e manter a disciplina necessária para evitar ações impulsivas motivadas por emoções. Além disso, a psicologia do trading permite aos traders gerenciar o risco controlando emoções, estabelecendo níveis apropriados de stop-loss e mantendo tamanhos de posição adequados. De fato, a psicologia do trading ajuda os traders a lidar com perdas e retrações minimizando o impacto emocional e evitando ações impulsivas motivadas pelo medo de mais perdas. Ela incentiva os traders a aprender com as perdas e manter o horizonte de investimento apropriado. A psicologia do trading promove uma mentalidade focada na consistência.

Como os Traders Podem Mitigar seus Vieses? Para mitigar os vieses, os traders devem ser autoconscientes, estabelecer regras de trading e cumpri-las, implementar técnicas de gerenciamento de risco e buscar responsabilidade e apoio de seus pares e mentores. Quais São as Técnicas que os Traders Usam para Superar seus Vieses? Os traders podem superar seus vieses por meio da educação e conscientização, pesquisa e análise objetiva e ao buscar perspectivas contrárias. Conclusão A psicologia do trading é importante, pois influencia diretamente o processo de tomada de decisões, disciplina, gerenciamento de risco e desempenho geral. Ao compreender e gerenciar emoções, superar vieses cognitivos e desenvolver resiliência, os traders podem tomar decisões racionais e objetivas, manter a consistência, gerenciar o risco de forma eficaz e alcançar o sucesso a longo prazo nos mercados financeiros. A psicologia do trading aprimora a autoconsciência, promove o comportamento disciplinado e estimula uma mentalidade sustentável, contribuindo assim para resultados de trading aprimorados e maior lucratividade.