La IA conversacional, junto con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento automático de voz (ASR), la gestión avanzada de diálogos y el aprendizaje automático (ML), están cambiando la forma en que los humanos se relacionan y se comunican con las máquinas. La IA conversacional y sus tecnologías asociadas permiten...
El uso de la automatización puede tener grandes ventajas para las PYMES que enfrentan brechas evidentes en los servicios de TI que afectan su capacidad para operar con la máxima eficiencia y potencial.
La mayoría de las marcas quieren implementar una estrategia omnicanal para interactuar sin problemas con su público objetivo. De hecho, el informe Retailing 2020 de PwC encontró que el número de empresas que invierten en experiencias omnicanal aumentó del 20% a más del 80%.
Los beneficios de un plan de gobierno de datos sólido incluyen una mayor eficiencia en costes y tiempo, mitigación de riesgos, mayor consistencia y calidad de los datos. Sin embargo, la cuestión de quién "posee" los datos o quién contribuye a la gobernanza de los datos dentro de una organización varía enormemente.
No importa en qué área de tecnología trabaje, incluso si solo está adyacente a la tecnología, la mayoría de las organizaciones se retrasan en los esfuerzos para garantizar que el personal tenga la habilidad vital de una buena comprensión de los datos.
Existe un culto a la recopilación y acumulación de datos en la industria de la tecnología, particularmente entre las empresas de redes sociales. Existe la creencia de que cuantos más datos tengan sobre ti, más podrán controlarte y venderte cosas.
Más de una cuarta parte (27%) de los expertos en datos informan que se sienten insatisfechos o muy insatisfechos en sus funciones, según una encuesta publicada por Sigma Computing.
La implementación de CDP es un esfuerzo que requiere extensos controles de calidad de datos, estudios de casos claramente identificados y consultas con los interesados en tecnología más allá de la función de marketing.
El desarrollo de una estrategia de analítica de datos es algo vivo. Con la campaña navideña a la vuelta de la esquina, es buen momento para hacer un ajuste en el análisis.
La tecnología tiene un largo camino por recorrer antes de que la IA pueda volverse completamente autónoma. Mientras tanto, las personas deberían construir sistemas de inteligencia artificial teniendo en cuenta carias consideraciones.
La IA está cambiando el mundo de forma lenta e incremental de formas que podrían no ser obvias para el espectador casual.
Las pequeñas y medianas empresas aún pueden desarrollar estrategias basadas en datos si no tienen un CDO.
La experiencia del empleado y la experiencia del cliente no son lo mismo. Sin embargo, los dos están intrínsecamente vinculados. Después de todo, los empleados felices conducen a clientes felices, y los clientes felices conducen a una mayor lealtad a la marca, ventas y ganancias.
A pesar de los problemas iniciales, la inteligencia artificial (IA) se ha generalizado. De hecho, es más que corriente. No importa cómo las empresas configuren su infraestructura tecnológica, parece poco probable que sigan siendo competitivas sin IA.
El grupo sin fines de lucro AlgorithmWatch creó un inventario global de pautas y marcos que los gobiernos, las empresas y las sociedades podrían seguir para crear una IA ética.
Durante el último año se ha hablado mucho sobre la automatización y el aprendizaje automático (ML). Sin embargo, se ha vuelto cada vez más común verlos juntos, particularmente en forma de aprendizaje automático automatizado o AutoML.
Las empresas recopilan una gran cantidad de datos e información sobre sus clientes a través de cada interacción. Estos datos son invaluables para descubrir las preferencias y hábitos de los clientes.
La hiperautomatización es una respuesta a los límites de RPA y al código en general. Lo primero que hay que entender es que, para que un proceso empresarial se automatice, debe ser determinista.
Recopilar más datos antes de tomar una decisión no siempre es el mejor enfoque. Atascarse en las predicciones de datos puede evitar que su equipo se adentre en una buena idea.
Establecer el aprendizaje automático dentro de cualquier organización requiere planificación y colaboración.
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