La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un t\u00e9rmino general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervenci\u00f3n humana, como la comunicaci\u00f3n en l\u00ednea con los clientes o jugar al ajedrez. El t\u00e9rmino a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo.<\/p>\n
Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creaci\u00f3n de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en funci\u00f3n de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.<\/p>\n
Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas est\u00e1n haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estad\u00edsticas, inform\u00e1tica y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos or\u00edgenes de datos.<\/p>\n
IA y desarrolladores
\nLos desarrolladores emplean inteligencia artificial para realizar tareas de una forma m\u00e1s eficiente que, de otro modo, se realizar\u00edan manualmente: comunicaciones con clientes, identificaci\u00f3n de patrones y resoluci\u00f3n de problemas. Para comenzar con la inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formaci\u00f3n en matem\u00e1tica y sentirse a gusto trabajando con algoritmos.<\/p>\n
Al comenzar a utilizar inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de a poco. Al dise\u00f1ar un proyecto relativamente simple, como un juego \u201cTres en l\u00ednea\u201d, aprender\u00e1 los conceptos b\u00e1sicos de la inteligencia artificial. Aprender con la pr\u00e1ctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno o m\u00e1s proyectos peque\u00f1os, no hay l\u00edmites para la inteligencia artificial.<\/p>\n
C\u00f3mo la tecnolog\u00eda de IA puede ayudar a las organizaciones
\nEl principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en la piedra angular de la innovaci\u00f3n. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al<\/p>\n
Proporcionar una comprensi\u00f3n m\u00e1s completa de la abundancia de datos disponibles
\nConfiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas
\nIA en la empresa
\nActualmente, la tecnolog\u00eda de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatizaci\u00f3n de procesos o tareas que antes requer\u00edan esfuerzo humano. La IA tambi\u00e9n puede dar sentido a los datos a una escala que ning\u00fan humano jam\u00e1s podr\u00eda. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje autom\u00e1tico para proporcionar un nivel de personalizaci\u00f3n que ayud\u00f3 a la empresa a aumentar su base de clientes en m\u00e1s del 25%.<\/p>\n
La mayor\u00eda de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y est\u00e1 realizando grandes inversiones en ella. Una encuesta McKinsey de 2021 sobre inteligencia artificial (IA) revel\u00f3 que la proporci\u00f3n de empresas que se\u00f1alaban haber adoptado la IA en al menos una funci\u00f3n hab\u00eda aumentado hasta el 56 %, frente al 50 % el a\u00f1o anterior. Asimismo, el 27 % de los encuestados indic\u00f3 que al menos el 5 % de sus ingresos era atribuible a la IA, frente al 22 % un a\u00f1o antes.<\/p>\n
La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y espec\u00edficas de la industria, tales como<\/p>\n
Uso de datos transaccionales y demogr\u00e1ficos para predecir cu\u00e1nto gastar\u00e1n ciertos clientes en el curso de su relaci\u00f3n con una empresa (o el valor de la vida \u00fatil del cliente)
\nOptimizaci\u00f3n de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente
\nUso del reconocimiento de im\u00e1genes para analizar im\u00e1genes de rayos X en busca de s\u00edntomas de c\u00e1ncer
\nC\u00f3mo las empresas usan la IA
\nDe acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para<\/p>\n
Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)
\nResolver problemas tecnol\u00f3gicos de los usuarios (41%)
\nReducir el trabajo de la gesti\u00f3n de producci\u00f3n (34%)
\nMedir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%)
\n\u00bfQu\u00e9 es lo que est\u00e1 impulsando la adopci\u00f3n de la IA?
\nTres factores que est\u00e1n impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias.<\/p>\n
La capacidad de c\u00f3mputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computaci\u00f3n de productos b\u00e1sicos en la nube permite un f\u00e1cil acceso a un poder de computaci\u00f3n asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los \u00fanicos entornos inform\u00e1ticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y ten\u00edan un costo prohibitivo.
\nSe encuentran disponibles grandes vol\u00famenes de datos para la formaci\u00f3n. La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La facilidad de etiquetado de los datos y la asequibilidad del almacenamiento y el procesamiento de datos estructurados y no estructurados permiten crear y entrenar m\u00e1s algoritmos.
\nLa IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez m\u00e1s, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones espec\u00edficas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones m\u00e1s r\u00e1pido. Muchas de las caracter\u00edsticas y capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo de comercializaci\u00f3n y mucho m\u00e1s.
\nEntrenamiento y desarrollo de modelos de IA
\nEl desarrollo y despliegue de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se realiza en m\u00faltiples etapas, entre las cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para resolver un problema.<\/p>\n
Por ejemplo, un ingeniero de aprendizaje autom\u00e1tico puede experimentar con diferentes modelos candidatos para una aplicaci\u00f3n de visi\u00f3n artificial, como la detecci\u00f3n de fracturas \u00f3seas en im\u00e1genes de rayos X.<\/p>\n
Para mejorar la precisi\u00f3n de estos modelos, el ingeniero debe proporcionar datos a los modelos y ajustar los par\u00e1metros hasta que alcancen un umbral predefinido. Estas necesidades de entrenamiento, proporcionales a la complejidad de los modelos, crecen exponencialmente cada a\u00f1o.<\/p>\n
Las tecnolog\u00edas de infraestructura claves para el entrenamiento de IA a escala incluyen redes de cl\u00fasteres, como RDMA e InfiniBand, recursos inform\u00e1ticos de GPU de hardware dedicado y almacenamiento de alto rendimiento.<\/p>\n
Los beneficios y desaf\u00edos de poner en pr\u00e1ctica la IA
\nExisten numerosas historias de \u00e9xito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.<\/p>\n
Sin embargo, la base no est\u00e1 lo suficientemente afianzada. Pocas compa\u00f1\u00edas han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan inform\u00e1tica en la nube, los proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico a menudo son costosos a nivel inform\u00e1tico. Tambi\u00e9n son complejos de dise\u00f1ar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cu\u00e1ndo y d\u00f3nde incorporar estos proyectos, as\u00ed como cu\u00e1ndo recurrir a terceros, ayudar\u00e1 a minimizar estas dificultades.<\/p>\n
Historias de \u00e9xito de la IA
\nLa IA es el factor determinante de algunas historias de \u00e9xito significativas.<\/p>\n
De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces m\u00e1s historias al capacitar al software de IA para que escribiera autom\u00e1ticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liber\u00f3 a sus periodistas para que pudieran escribir relatos m\u00e1s detallados.
\nDeep Patient, una herramienta impulsada por la IA dise\u00f1ada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los m\u00e9dicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial m\u00e9dico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un a\u00f1o antes del inicio, seg\u00fan insideBIGDATA.<\/p>\n
La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea m\u00e1s sencilla
\nLa aparici\u00f3n de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que m\u00e1s empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algor\u00edtmicas.<\/p>\n
La IA lista para usar incluye bases de datos aut\u00f3nomas autorreparables y modelos predefinidos para el reconocimiento de im\u00e1genes y el an\u00e1lisis de texto en varios conjuntos de datos.<\/p>\n
C\u00f3mo dar el primero paso con la IA
\nComunicaci\u00f3n con los clientes a trav\u00e9s de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener informaci\u00f3n. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.<\/p>\n
Supervisa tu centro de datos. Las operaciones de TI pueden optimizar el control, con una plataforma en la nube que integra todos los datos y realiza un seguimiento autom\u00e1tico de los umbrales y las anomal\u00edas.<\/p>\n
Ejecute an\u00e1lisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas anal\u00edticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos t\u00e9cnicos consultar f\u00e1cilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.<\/p>\n
Creaci\u00f3n de la cultura correcta
\nAprovechar al m\u00e1ximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno<\/p>\n
Los analistas empresariales trabajan con los cient\u00edficos de datos para definir los problemas y objetivos
\nLos ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el an\u00e1lisis
\nLos cient\u00edficos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos
\nLos arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube
\nLos desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para dise\u00f1ar productos basados en datos
\nDe la inteligencia artificial a la inteligencia adaptativa
\nA medida que las capacidades de la inteligencia artificial se han abierto camino en las operaciones empresariales generales, evoluciona un nuevo t\u00e9rmino: inteligencia adaptativa. Las aplicaciones de inteligencia adaptativa ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales al combinar el poder de los datos internos y externos en tiempo real con la ciencia de la decisi\u00f3n y la infraestructura inform\u00e1tica altamente escalable.<\/p>\n
Estas aplicaciones, esencialmente, hacen que su negocio sea m\u00e1s inteligente. Esto le permite ofrecer a sus clientes mejores productos, recomendaciones y servicios, lo que genera mejores resultados empresariales.<\/p>\n
La IA como ventaja imperativa y competitiva
\nLa IA es un imperativo estrat\u00e9gico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir m\u00e1s objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.<\/p>\n
Sin embargo, la IA a\u00fan sigue siendo una tecnolog\u00eda nueva y compleja. Para aprovecharla m\u00e1ximo, necesita experiencia en el dise\u00f1o y la administraci\u00f3n de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere m\u00e1s que simplemente contratar a un cient\u00edfico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gesti\u00f3n correctas para garantizar el \u00e9xito de la IA.<\/p>\n
Mejores pr\u00e1cticas para obtener el m\u00e1ximo provecho de la IA
\nEl Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:<\/p>\n
Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y m\u00e1s inmediato impacto en los ingresos y en los costos.
\nUsar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.
\nComenzar su implementaci\u00f3n de IA en la administraci\u00f3n interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad ser\u00e1n los aspectos m\u00e1s beneficiados).
\nAsistencia en su experiencia con la IA
\nNo se puede renunciar a la transformaci\u00f3n de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os se quedar\u00e1n atr\u00e1s.<\/p>\n
Aunque tu empresa podr\u00eda ser la excepci\u00f3n, la mayor\u00eda de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.<\/p>\n
Para lograr un proceso de transformaci\u00f3n de IA exitoso que incluya el desarrollo de estrategias y el acceso a herramientas, busca un socio con experiencia en este \u00e1mbito y una cartera completa de IA.<\/p>\n
Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial
\n\u00bfQu\u00e9 es data science?
\nLas empresas combinan activamente las estad\u00edsticas con conceptos de ciencia inform\u00e1tica como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer informaci\u00f3n de big data e impulsar la innovaci\u00f3n y transformar la toma de decisiones.
\n\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?
\nEl machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en dise\u00f1ar sistemas que aprenden a trav\u00e9s de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisi\u00f3n y el tiempo de rentabilidad.
\nHistorias de \u00e9xito de la IA
\nLa IA es el factor determinante de algunas historias de \u00e9xito significativas.<\/p>\n
De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces m\u00e1s historias al capacitar al software de IA para que escribiera autom\u00e1ticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liber\u00f3 a sus periodistas para que pudieran escribir relatos m\u00e1s detallados.
\nDeep Patient, una herramienta impulsada por la IA dise\u00f1ada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los m\u00e9dicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial m\u00e9dico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un a\u00f1o antes del inicio, seg\u00fan insideBIGDATA.
\nLa IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea m\u00e1s sencilla
\nLa aparici\u00f3n de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que m\u00e1s empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algor\u00edtmicas.<\/p>\n
La IA lista para usar puede ser desde bases de datos aut\u00f3nomas que se curan a s\u00ed mismas al utilizar el machine learning, hasta modelos predise\u00f1ados que se pueden aplicar a una variedad de conjuntos de datos para resolver desaf\u00edos como el reconocimiento de im\u00e1genes y el an\u00e1lisis de textos. Puede ayudar a las empresas a lograr un tiempo de rentabilidad m\u00e1s r\u00e1pido, aumentar la productividad, reducir costos y mejorar las relaciones con los clientes.<\/p>\n
C\u00f3mo dar el primero paso con la IA
\nComunicaci\u00f3n con los clientes a trav\u00e9s de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener informaci\u00f3n. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.<\/p>\n
Supervisa tu centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energ\u00eda en la supervisi\u00f3n de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla autom\u00e1ticamente los umbrales y detecta anomal\u00edas.<\/p>\n
Ejecute an\u00e1lisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas anal\u00edticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos t\u00e9cnicos consultar f\u00e1cilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.<\/p>\n
Obst\u00e1culos que dificultan desarrollar el m\u00e1ximo potencial de la IA
\nA pesar de lo prometedor que suena la IA, muchas empresas no se percatan del m\u00e1ximo potencial del machine learning y de otras funciones de la IA. \u00bfPor qu\u00e9? Ir\u00f3nicamente, resulta que el problema es, en gran parte… las personas. Los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas obtengan el valor total de sus implementaciones de IA.<\/p>\n
Por ejemplo, los cient\u00edficos de datos pueden enfrentarse a desaf\u00edos para obtener los recursos y datos necesarios para dise\u00f1ar modelos de machine learning. Pueden tener problemas para colaborar con sus compa\u00f1eros de equipo. Adem\u00e1s, cuentan con muchas herramientas de c\u00f3digo abierto diferentes para administrar, mientras que los desarrolladores de aplicaciones a veces necesitan recodificar por completo los modelos que los cient\u00edficos de datos desarrollan antes de que puedan integrarlos a sus aplicaciones.<\/p>\n
Con una lista cada vez mayor de herramientas de IA de c\u00f3digo abierto, la TI termina dedicando m\u00e1s tiempo a ayudar a los equipos de ciencia de datos a actualizar continuamente sus entornos de trabajo. Este problema se ve agravado por una estandarizaci\u00f3n limitada en la forma en que los equipos de ciencia de datos desean trabajar.<\/p>\n
Por \u00faltimo, los ejecutivos s\u00e9nior podr\u00edan no ser capaces de visualizar el potencial completo de las inversiones en IA de sus empresas. Por ende, no prestan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para que la IA tenga \u00e9xito.<\/p>\n
Creaci\u00f3n de la cultura correcta
\nAprovechar al m\u00e1ximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno<\/p>\n
Los analistas empresariales trabajan con los cient\u00edficos de datos para definir los problemas y objetivos
\nLos ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el an\u00e1lisis
\nLos cient\u00edficos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos
\nLos arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube
\nLos desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para dise\u00f1ar productos basados en datos
\nDe la inteligencia artificial a la inteligencia adaptativa
\nA medida que las capacidades de la inteligencia artificial se han abierto camino en las operaciones empresariales generales, evoluciona un nuevo t\u00e9rmino: inteligencia adaptativa. Las aplicaciones de inteligencia adaptativa ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales al combinar el poder de los datos internos y externos en tiempo real con la ciencia de la decisi\u00f3n y la infraestructura inform\u00e1tica altamente escalable.<\/p>\n
Estas aplicaciones, esencialmente, hacen que su negocio sea m\u00e1s inteligente. Esto le permite ofrecer a sus clientes mejores productos, recomendaciones y servicios, lo que genera mejores resultados empresariales.<\/p>\n
La IA como ventaja imperativa y competitiva
\nLa IA es un imperativo estrat\u00e9gico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir m\u00e1s objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.<\/p>\n
Sin embargo, la IA a\u00fan sigue siendo una tecnolog\u00eda nueva y compleja. Para aprovecharla m\u00e1ximo, necesita experiencia en el dise\u00f1o y la administraci\u00f3n de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere m\u00e1s que simplemente contratar a un cient\u00edfico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gesti\u00f3n correctas para garantizar el \u00e9xito de la IA.<\/p>\n
Mejores pr\u00e1cticas para obtener el m\u00e1ximo provecho de la IA
\nEl Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:<\/p>\n
Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y m\u00e1s inmediato impacto en los ingresos y en los costos.
\nUsar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.
\nComenzar su implementaci\u00f3n de IA en la administraci\u00f3n interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad ser\u00e1n los aspectos m\u00e1s beneficiados).
\nAsistencia en su experiencia con la IA
\nNo se puede renunciar a la transformaci\u00f3n de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os se quedar\u00e1n atr\u00e1s.<\/p>\n
Aunque tu empresa podr\u00eda ser la excepci\u00f3n, la mayor\u00eda de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.<\/p>\n
Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener \u00e9xito en su experiencia de transformaci\u00f3n con IA, debe buscar un socio innovador con amplia experiencia en la industria y una cartera completa de IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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