En la era de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje han transformado la manera en que las empresas se comunican con sus clientes. Los chatbots y voicebots se han convertido en herramientas esenciales para mejorar el servicio al cliente, automatizar tareas y proporcionar respuestas inmediatas. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas tecnologías, es fundamental comprender las diferentes estrategias de prompting disponibles y cómo aplicarlas eficazmente. En este artículo, exploraremos en profundidad las principales técnicas de prompting, explicando cómo funcionan y ofreciendo ejemplos prácticos en sectores como fintech, insurtech, retail, turismo y transporte. Al entender y aplicar estas estrategias, las empresas pueden mejorar significativamente la eficiencia y la calidad de sus chatbots.

En el Premio Nobel de Física 2024, Geoffrey Hinton comparte el galardón con el renombrado físico y biólogo teórico John J. Hopfield. Este premio destaca las contribuciones fundamentales de ambos al desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la comprensión de sistemas físicos complejos. Las investigaciones de Hopfield han influido significativamente en la forma en que entendemos el aprendizaje automático, los sistemas neuronales y su conexión con principios de la física.

En el ámbito de la inteligencia artificial empresarial (IA), las técnicas avanzadas de generación de lenguaje están transformando la manera en que las empresas interactúan tanto con la información como con sus clientes. Una de las innovaciones clave es RIG (Retrieval-Interleaved Generation), una técnica que, al combinarse con Chain-of-Thought (CoT), mejora significativamente las capacidades de razonamiento y generación de lenguaje en los modelos de IA. Estas herramientas permiten a las empresas optimizar la gestión de datos, mejorar la automatización de procesos y ofrecer respuestas más precisas y analíticas, beneficiando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

En la era de la transformación digital, la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) se posiciona como la fuerza impulsora que redefine la interacción entre las empresas y sus usuarios. Automatizando procesos de la A a la Z, la IA Generativa ofrece una experiencia empresarial más sencilla, empática y eficiente. Acompáñanos a explorar cómo esta tecnología está dejando su huella en la dinámica comercial actual.

¿Te has preguntado cómo la inteligencia artificial está revolucionando los call centers y mejorando la experiencia del cliente? Hoy, vamos a descubrir cómo la inteligencia artificial generativa está transformando los centros de atención al cliente y el customer journey.

En este artículo, abordaremos el mundo de la Inteligencia Artificial Generativa (IAg) y cómo impacta a las grandes empresas. ¿Cuáles son los riesgos y beneficios de esta tecnología innovadora? Vamos a descubrirlo juntos.

¿Te has preguntado alguna vez quién está al otro lado cuando chateas con una empresa en línea? ¿Esa respuesta instantánea y precisa que recibes en cualquier momento del día? ¡Ahí es donde entra en juego el misterioso pero poderoso chatbot!

Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una técnica que combina la generación de contenido con la recuperación de información relevante. En lugar de depender únicamente de un modelo generativo para producir respuestas o contenido, RAG primero busca en una base de datos para encontrar información pertinente y luego utiliza esa información para generar respuestas más precisas y contextualmente adecuadas.

Hoy, exploraremos CatBoost, un potente algoritmo de machine learning basado en árboles de decisión, que puede ser integrado en chatbots para mejorar la eficiencia y la precisión en múltiples industrias. Descubre cómo CatBoost puede transformar la experiencia del usuario en Fintech, Insurtech, Retail, Universidades, Recursos Humanos y Transporte.