¿Quieres saber cómo convertir tu empresa en un negocio impulsado por datos (DATA-DRIVEN) y aumentar con ello tu ventaja competitiva?

¡El ‘DATA- DRIVEN’ BUSINESS!

Descubre en este artículo 7 claves imprescindibles para lograrlo. Datos que te ayudarán a tomar decisiones mejor enfocadas al marco competitivo actual y a generar una mejor CX (Customer Experience).

Maximiza tu éxito empresarial con estos sencillos pasos para transformar tu negocio en un modelo impulsado por datos:

Objetivo: Crear un modelo de gestión del negocio basado en DATOS: el ‘DATA-DRIVEN’ BUSINESS.

Entender qué es y cómo actúa una empresa DATA-DRIVEN

¿Qué significa «Data – Driven»?

​​Se refiere a una empresa que pretende lograr implementar un modelo de gestión por «Datos». Es aquella que basa sus decisiones y estrategias en datos y en el análisis previo, durante y post operacional, de estos para entender el comportamiento de los tres ejes de su supervivencia:

  1. El mercado (sector/beneficio que aporta) en el que se desenvuelve la empresa;
  2. Los procesos internos a nivel de eficiencia, entendida la eficiencia como: agilidad o menor costo de pérdida.
  3. Los clientes y consecuentemente proporcionarles los servicios y productos que tenemos, pero CÓMO ELLOS PREFIEREN.

En resumen:

La empresa DATA-DRIVEN reconoce la importancia de los datos en la toma de decisiones y utiliza una amplia variedad de fuentes de datos y herramientas de análisis para obtener ‘insights’ y entender mejor a sus clientes, sus propias operaciones y su mercado de actuación. A ‘insights’ se refiere a todo lo que pasa dentro de la empresa y de qué manera se ejecutan los procesos.

Llegar a identificar datos significativos de negocios requiere traer a la luz el funcionamiento real y actual de la empresa en todos sus procesos; requiere un ejercicio de TRANSPARENCIA TOTAL, lo cual a primera vista, está genial.

¿Cómo actúa la empresa «Data – Driven»?

Un «Data-Driven Business» se esfuerza por recopilar y analizar datos de manera sistemática y utilizar los resultados de ese análisis para sustentar sus decisiones y estrategias de negocio tanto nacionales e internacionales. Aquí los datos pueden ser de diferentes fuentes, idiomas y de muy diferentes contextos de negocios.

Un negocio DATA- DRIVEN es global porque se sustenta en datos locales que pueden diferir mucho en características, formatos e interpretaciones.

En general, un «Data-Driven Business» actúa conscientemente al:

  • dar acceso a los datos a las personas adecuadas,
  • hacer uso de datos cualitativos y cuantitativos y
  • al realizar análisis constantes mediante el DATA _ MINING, tecnología la cual, se sirve para extraer el valor y con esta extracción e interpretación de los datos significativos será capaz de impulsar el crecimiento y a mejorar la eficiencia en cualquier proceso y tarea de negocio clave.

¿Qué tipo de retos afronta una empresa que pretende convertir su modelo de negocio en DATA-DRIVEN?

Implementar una toma de decisiones y estrategia empresarial basada en datos puede ser un desafío para una empresa sin experiencia previa en el uso de estos.

Algunos de los principales retos que podría enfrentar en esta situación incluyen:

  1. Acceso a datos de calidad: en primer lugar es necesario tener acceso a datos de calidad y datos relevantes para el propósito del negocio para poder analizarlos y obtener ‘insights’  (= Perspectivas) útiles.
  2. Capacitación y habilidades: Es posible que sea necesario formar a los empleados en el uso de herramientas de análisis de datos y en la interpretación de los resultados. Para empresas con especialistas en programación como Python esto no será problema, ahora si no existen, habrá que recurrir a especialistas externos en el uso de herramientas que permiten la Extracción, Transformación y la Carga de los datos de manera visible con programas como Tableau o Power BI. Taambién es imprescindible que conozcan el funcionamiento de programas del DATA_MINING o TASK_MINING.
  3. Integración de los datos en los procesos de toma de decisiones: Puede ser necesario modificar los procesos de toma de decisiones existentes para integrar los datos y el análisis de estos. Más en empresas que para sus decisiones se basan en criterios creados ‘ ad hoc’, estudios de mercado externos o trabajan por las típicas inercias sistémicas de urgencia del día a día.
  4. Gestión y almacenamiento de datos: Es importante contar con una infraestructura adecuada para gestionar y almacenar los datos de manera segura y eficiente. Este reto es uno de los más costosos y difíciles de conseguir al tener que disponer de la Infraestructura de sistemas potente y que salvaguarde la integridad de los datos y la inviolabilidad del propio entorno que se ha creado.
  5. Protección de la privacidad y seguridad de los datos: La guinda de pastel. Es esencial garantizar la privacidad y seguridad de los datos y cumplir con las leyes, así como, con las regulaciones específicas del sector. Ya que de lo contrario la empresa podría enfrentarse a multas y sanciones cuantiosas que podrían poner en peligro la viabilidad del modelo de empresa ‘DATA-DRIVEN’ y generar desde el C – level (CEO ; CIO; CFO; etc.) rechazo y temor.

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¿Cómo podemos medir el ‘R.O.I.’, el retorno de la inversión necesaria en tecnologías y el cambio en la estructura organizativa?

Para medir el retorno de la inversión en las tecnologías necesarias para implementar un modelo de gestión por datos y el coste de cambio provocado en la estructura organizativa al convertirse en una empresa «Data-Driven», es importante definir primero objetivos claros y, segundo, métricas específicas (KPI’s de tipo LEAD y LAG). Algunas posibles métricas, bastante obvias y muy genéricas, podrían incluir:

  1. Mejora de los Resultados (Mes, Trimestre, Semestre) e Incremento del beneficio: Una forma de medir el retorno de la inversión es medir el impacto de la toma de decisiones basada en datos en a) en la mejor a de los resultados a corto plazo (un mes, un trimestre o semestre) y, luego, en las cuentas de resultados por el beneficio aumentado de la empresa.
  2. Mejora de la eficiencia: Otra métrica a considerar podría ser la mejora de la eficiencia y el nivel productividad de la empresa como resultado de la implementación de tecnologías y cambios en la estructura organizativa. Tomemos como referencia dos métricas de tiempos muy interesantes:
    • El «throughput time«, el tiempo de procesamiento de tareas y procesos, y
    • el «time to market«, el plazo de lanzamiento o tiempo disponible hasta la comercialización del producto o servicios
    • En este sentido, si somos capaces de reducir ambos tiempos, la empresa gana en ambos sentidos, el estratégico y el operativo.
  3. Reducción de costos: El uso de datos y análisis para tomar decisiones puede ayudar a identificar oportunidades de ahorro de costos y reducir los costos operativos. Esto si es un campo muy amplio.

Si eliminamos tareas innecesarias o, mediante un RPA (Robotic Process Automation), sustituimos tareas manuales por automáticas, entonces, ganamos de nuevo en recuperación de recursos. 

4. Aumento de la satisfacción del cliente: El uso de datos para entender mejor a los clientes y adaptar mejor los productos y servicios a sus necesidades puede aumentar la satisfacción del cliente y el grado de la fidelización. Podemos medir si el cliente vuelve a comprar o si aumenta el valor de la compra actual, o si el cliente prescribe clientes o genera ventas cruzadas e incluso si se convierte en líder de opinión a favor nuestra.

5. Mejora de la toma de decisiones: El uso de datos y análisis para tomar decisiones debe mejorar la calidad de las decisiones y la efectividad de las estrategias de negocio. Se puede medir esto a través de encuestas o entrevistas con los decisorios, pero son muy difíciles de cuantificar. Ya que el costo de oportunidad es muy difícil de medir. Pero no imposible.

Luego hay una serie de KPI’s que son geniales para medir al propio equipo y su relación con los DATOS para generar nuevas fuentes de ingresos o mejorar la eficiencia de cualquier proceso mal o bien gestionado:

  1. Grado de adopción de una cultura digital o de liderazgo personal de cada uno de los miembros del equipo a la hora de promover proyectos de digitalización, automatización, robotización y de datos.
  2. Número de iniciativas presentadas por parte de trabajadores al Centro de Excelencia (CoE) para crear nuevos CASOS DE USO.
  3. Impacto generado en el negocio por cada una de las iniciativas.
  4. Conversión de iniciativas de casos de uso en realidades.
  5. Ocupación de la Escala de madurez, del 1 al 5, de cada colaborador mediante encuestas online y una evaluación supervisada de evidencias.
  6. Uso de un KPI que mide el sentido de la pertenencia a la empresa y el grado de entusiasmo antes y después la implementación de una cultura del DATO: poder acceder, generar, transformar, usar, compartir y convertir en decisiones o mejoras concretas los datos de valor.

El grado de la madurez digital de la empresa.

¿Se debería medir el grado de la madurez digital de la empresa antes de emprender acciones encaminadas hacia el modelo de negocio de una empresa ‘DATA-DRIVEN’?

Sí, es importante medir y determinar el grado de madurez digital de la empresa antes de emprender acciones encaminadas hacia un modelo de empresa «Data-Driven». El grado de madurez digital de una empresa se refiere a su capacidad para utilizar tecnologías y datos para impulsar el crecimiento y mejorar la eficiencia.

Al conocer el grado de madurez digital de la empresa, es posible identificar las áreas en las que se necesita mejorar y establecer objetivos y planes de acción para avanzar hacia un modelo «Data-Driven».

Además, al medir y determinar el grado de madurez digital de la empresa, es posible establecer una línea de base y medir el progreso y el impacto de las iniciativas de mejora a lo largo del tiempo. Esto puede ayudar a asegurar que la empresa esté utilizando de manera efectiva sus recursos y esté avanzando en la dirección correcta o en direcciones divergentes no compatibles entre sí.

¿Cuál sería la hoja de ruta (Roadmap) para poder definir el estado actual del grado de madurez digital?

Aquí hay algunos pasos que podrían formar parte de una hoja de ruta para definir el estado actual del grado de madurez digital de una empresa y establecer un plan de acción para avanzar hacia un modelo «Data-Driven»:

  1. Hacer una revisión preliminar interna: Es importante hacer una revisión interna de la empresa para entender cómo se están utilizando actualmente las tecnologías y los datos. Esto puede incluir una revisión de los procesos de negocio, el uso de herramientas digitales y la recopilación y el análisis de datos.
  2. Establecer objetivos y metas: Una vez que se tenga una comprensión clara del estado actual de la empresa (AS-IS), es importante establecer objetivos y metas claros para avanzar hacia un modelo mejorado (TO-BE) «Data-Driven». Estos objetivos deben estar alineados con la estrategia general de la empresa y deben ser medibles para poder medir el progreso y el impacto.
  3. Identificar áreas de oportunidad: A continuación, es necesario identificar las áreas en las que la empresa puede mejorar su uso de tecnologías y de los datos. Esto puede incluir la implementación de nuevas herramientas o procesos, la mejora del análisis de datos existente o la implementación de nuevas fuentes de datos.
  4. Establecer un plan de acción: Una vez identificadas las áreas de oportunidad, es necesario establecer un plan de acción detallado para abordar cada una de ellas. Este plan debe incluir una lista de tareas específicas, plazos y responsables.
  5. Medir y evaluar el progreso: Es importante medir y evaluar el progreso y el impacto de las iniciativas de mejora a lo largo del tiempo para asegurar que se está avanzando en la dirección correcta y para identificar oportunidades de mejora adicionales.

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La utilidad y necesidad de generar «Casos de Uso».

En el contexto de una «Data-Driven Business», un caso de uso de aplicación se refiere a una descripción detallada de cómo una empresa podría utilizar una determinada tecnología o conjunto de datos para solucionar un problema específico o mejorar un proceso de negocio.

Los casos de uso de aplicación son útiles porque proporcionan una visión concreta y específica de cómo una tecnología o conjunto de datos podría ser utilizado en un contexto real de negocio.

Algunas utilidades de los casos de uso de aplicación en las empresas son:

  1. Ayudar a identificar oportunidades de mejora: Los casos de uso de aplicación pueden ayudar a identificar oportunidades de mejora en los procesos de negocio y a comprender cómo una tecnología o conjuntode datos podría ayudar a solucionar problemas específicos.
  2. Proporcionar un marco de referencia para la toma de decisiones: Los casos de uso de aplicación pueden proporcionar un marco de referencia útil para la toma de decisiones al describir cómo una tecnología o conjunto de datos podría utilizarse para impulsar el crecimiento o mejorar la eficiencia.
  3. Facilitar la comunicación: Los casos de uso de aplicación pueden ayudar a comunicar de manera efectiva a los diferentes departamentos y equipos de una empresa cómo se puede utilizar una tecnología o conjunto de datos para mejorar los procesos de negocio.
  4. Ayudar a establecer un plan de acción: Los casos de uso de aplicación pueden proporcionar una base sólida para establecer un plan de acción detallado y una lista de tareas específicas para implementar una tecnología o conjunto de datos en la empresa.

Los errores más comunes en la construcción del modelo de negocio “Data-Driven”. (How to f*** up your data business strategy).

Aquí hay algunos errores comunes que deben evitarse a la hora de abordar un proyecto empresarial basado en datos y análisis para fines estratégicos y operativos:

  1. No tener objetivos claros: Es importante tener objetivos claros y medibles para el proyecto para poder medir el progreso y el impacto. Si no se establecen objetivos claros, es difícil saber si el proyecto está avanzando de manera efectiva. Dentro de este capítulo es saber de dónde se parte (Estado AS-IS) para generar un nuevo estado mejorado (TO-BE) y así poder comparar y medir el LOGRO.
  2. No tener un plan de acción detallado: Es esencial tener un plan de acción detallado para llevar a cabo el proyecto y asegurar que se están abordando todas las tareas necesarias. Para tener un plan hemos de establecer y conocer el ROADMAP de ejecución. Si no hay hoja de ruta, vas sin GPS, sin nada más que basado en lo de siempre: Creencias no contrastadas.
  3. No tener en cuenta la calidad y relevancia de los datos: Es importante utilizar datos de calidad y relevantes para el proyecto para obtener resultados precisos y útiles. ¡Será por información! Pero info ≠ Datos. ¡Cuidado!
  4. No involucrar a todos los departamentos afectados: Es importante involucrar a todos los departamentos afectados por el proyecto y asegurar que estén alineados con los objetivos y metas del proyecto. Aqui me surge la risa tonta, porque si hay algo que la ciencia de la experiencia demuestra es que lograr hacerse entender entre diferentes departamentos y además alinearlos, si lo lográsemos, es como hacer posible un nuevo SPACEX, llegar a dónde quieras y retornar vivo.
  5. No tener en cuenta la privacidad y seguridad de los datos: Es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos y cumplir con todas las leyes y regulaciones relevantes. Aqui está la gallina de los huevos de oro. Si «metemos la pata» usando, transfiriendo o almacenando Datos que NO debes, amigo/a, ponte a temblar y buscar en el bolsillo remanante de tesorería para afronatr las multacas.
  6. No medir y evaluar el progreso y el impacto: Es importante medir y evaluar el progreso y el impacto del proyecto para asegurar que se está avanzando de manera efectiva. Para eso hace falta un cuadro de mando. Construye uno con «BSC- Designer». Una magnifica herramienta de negocio, que visualiza los que vas a medir y cómo logras implantar resultados.

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Con nuestro programa de formación, DATA-DRIVEN BUSINESS. Automatización e Inteligencia Artificial (IA), te enseñaremos todo lo que necesitas saber sobre cómo utilizar la automatización e IA para mejorar la eficiencia y productividad en tu negocio. Aprenderás sobre herramientas como el procesamiento de negocio (BPM), la automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial (IA), y cómo aplicarlas en diferentes áreas del negocio, desde la gestión de operaciones hasta el análisis de datos.

Este programa de formación es perfecto para aquellos que no tienen conocimientos técnicos o informáticos previos y quieren aprender a utilizar estas tecnologías para ayudar a mejorar los negocios y empresas en los distintos sectores.

Al final del curso, estarás equipado con las habilidades y conocimientos necesarios para aplicar la automatización e IA en empresas y obtener resultados concretos.

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La Explosión de la Inteligencia Artificial generativa.

La IA generativa está alcanzando un nivel de madurez y velocidad impresionante, convirtiéndose en una herramienta imprescindible en el ecosistema profesional y empresarial.

Aquí te presentamos 5 razones por las que debes prestar atención a cómo la IA generativa está cambiando el juego:

  1. El aprendizaje profundo, o Deep Learning, está ahora disponible como código abierto, como demuestra el ejemplo de ChatGPT de OpenAI.
  2. El código abierto de la IA nos muestra su madurez y lo convierte en el modelo ‘Open Source 2.0’.
  3. Ahora podemos acceder a la Inteligencia Artificial como un servicio (IAaaS) a través de herramientas fácilmente accesibles y asequibles, como un webservice o una API.
  4. Ya no se requiere ser un programador para poder utilizar estas herramientas, y que su costo por uso es muy bajo para el rendimiento que ofrece. ‘Value for Purchase’
  5. Cualquier persona con habilidades de entrenamiento básicas de generar “Prompts” de entrada a las peticiones o consultas pueden utilizar estas herramientas para generar contenido de texto o imágenes impresionantes, sin intermediarios.

¿En general, ¿para qué tipo de servicios nos facilita la IA en el camino de la “generación” de TEXTOS?

  • Resumir textos: utilizar la IA para condensar un texto largo en una versión más breve y concisa, sin perder las ideas principales.
  • Completar texto: la IA predice y genera la siguiente palabra o frase de una oración o párrafo.
  • Generación de textos: la IA genera un nuevo texto a partir de una pregunta o un conjunto de parámetros.
  • Clasificación de textos: uso de la IA para clasificar textos en clases o categorías predefinidas.
  • Generación de texto a partir de imágenes: la IA genera la descripción de una imagen a partir de su contenido visual.
  • Conversión de texto en voz: la IA convierte el texto escrito en palabras habladas, lo que permite una síntesis de voz natural.
  • Conversión de voz a texto: uso de la IA para convertir palabras habladas en texto escrito, lo que permite una transcripción precisa del lenguaje hablado.
  • Traducción automática: Utilización de IA para convertir texto de un idioma a otro.
  • Generación de diálogos: uso de la IA para generar respuestas en una conversación.

 

¿Cuáles son las posibilidades de convertir texto en cualquier otro formato, Let’s say: ‘text2x’?

  • De texto a imagen: utilización de la IA para generar una imagen a partir de un texto dado, como un pie de foto o una descripción.
  • Texto-audio: utilización de la IA para generar un archivo de audio a partir de un texto dado, como la síntesis de voz.
  • Texto a vídeo: utilización de la IA para generar un vídeo a partir de un texto dado, como una animación o una representación visual del texto.
  • Texto a relato: utilización de la IA para generar un relato o una narración a partir de un texto dado, como un artículo periodístico o un documento histórico.
  • Texto a mapa mental: la IA genera una representación visual de los conceptos e ideas presentes en un texto determinado, como un diagrama o un diagrama de flujo.
  • Texto a Excel: utilización de la IA para convertir el texto en una hoja de cálculo, por ejemplo para extraer datos de una tabla o lista de un documento.
  • Texto a lienzo: AI para convertir el texto en una pintura o un dibujo, como el retrato de una persona o un paisaje.
  • Texto a GIF: AI para convertir texto en un GIF animado.
  • Texto a modelo 3D: AI para convertir texto en un modelo 3D.
  • Texto a música: conversión de un texto en una composición musical mediante IA.
  • Texto a HTML: AI para convertir texto en un sitio web.
  • Text-to-VR: uso de IA para convertir texto en una experiencia de realidad virtual.

En resumen:

La IA generativa ha alcanzado un nivel óptimo de madurez y velocidad para su uso comercial.

Estas herramientas ofrecen una generación de contenido y respuestas increíblemente rápida y precisa y están disponibles para cualquier persona sin necesidad de intermediarios. Ya sea para crear contenido impresionante o mejorar modelos de aprendizaje automático, la IA generativa es una herramienta esencial en el mundo empresarial y profesional.

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Algunas ventajas únicas de la IA generativa:

  1. Ofrece una velocidad impresionante en la generación de contenido, desde textos hasta imágenes y respuestas a consultas.
  2. Es capaz de generar contenido en 3D y basado en imágenes que usamos como input, con resultados sorprendentes.
  3. Ahora podemos acceder a estas herramientas de forma directa y sin intermediarios, algo que antes era impensable.
  4. Estas herramientas son accesibles y asequibles para cualquier persona, y sirven tanto para usuarios como para desarrolladores para mejorar sus modelos de aprendizaje automático.
  5. Además, al ser utilizadas por millones de usuarios en todo el mundo, estas herramientas se siguen mejorando constantemente, ofreciendo modelos de «Prompts» como referencia para obtener mejores resultados.

El papel de la empresa estadounidense: ‘OPENAI’

OpenAI es una organización líder en el campo de la inteligencia artificial, que ofrece herramientas poderosas para mejorar la productividad y la creatividad en diferentes ámbitos:

  • ChatGPT: es una herramienta basada en IA que permite generar contenido sugerido con base en «Prompts» (datos de entrada) con una calidad sorprendente. Incluso está disponible como una aplicación de escritorio. Recientemente en modalidad de pago de una versiómn PRO, por USA20$.
  • Codex: esta herramienta permite traducir lenguaje natural a código, lo que facilita el trabajo de los desarrolladores.
  • Whisper: convierte audio en texto y lo traduce con una calidad similar a la de un humano.
  • DALL-E: más de 3 millones de personas en el mundo usan DALL-E para ampliar su creatividad y acelerar sus flujos de trabajo.

Además, OpenAI se esfuerza por hacer estas herramientas accesibles y asequibles para todos, en lugar de buscar generar grandes beneficios económicos. Cualquier persona con habilidades de entrenamiento puede aprender a manejar y usar estas tecnologías de IA en cuestión de minutos. La opción de pagar 20$ para residentes en EEUU es una buena opción para tener acceso a esa herramienta que, como mínimo: entretiene.

Estemos atentos a las oportunidades que nos genera y por supuesto cómo la IA va a influir en nuestros trabajos, empresas y proyectos de emprendimiento.

La mirada crítica ¿Cuál es la precisión de los resultados generados por la IA?

La precisión de los resultados generados por la IA depende de varios factores, como la calidad de los datos de entrenamiento, la complejidad de la tarea y el modelo específico utilizado. En general, cuantos más datos y potencia de cálculo haya disponibles para el entrenamiento, mayor será la precisión de los resultados generados por la IA. Sin embargo, incluso con grandes cantidades de datos y modelos potentes, puede haber errores e imprecisiones en los resultados.

Por ejemplo, en las tareas de procesamiento del lenguaje natural, como el resumen de textos o la traducción automática, la precisión puede ser alta para entradas bien escritas y gramaticalmente correctas, pero puede ser menor para textos con errores gramaticales u ortográficos. Del mismo modo, en las tareas de generación de imágenes, la precisión puede ser alta para entradas bien definidas y de alta resolución, pero puede ser menor para entradas de baja calidad o mal definidas.

En general, podemos constatar que los resultados generados por la IA no son perfectos y requieren la intervención humana para corregir errores y mejorar la precisión.

¿Pero quién esperaba más?, o ¿Se podría esperar más para una primera versión de un interlocutor directo que genera contenidos? Yo creo que no.

No obstante, el fenómeno de la Explosión de la IA generativa es real y cada día más PERFECTA.

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