Muchas empresas se apresuran a adoptar la IA, en particular la IA Generativa, pero pueden fracasar debido a una mala preparación de los datos y a problemas de integración. Como explica Melissa Solis, CEO de Inbenta, es esencial contar con datos limpios y precisos, así como con la capacidad de cualquier solución para integrarse con los sistemas existentes de una empresa. Al centrarse en objetivos específicos y trabajar con proveedores de IA adaptables como Inbenta, las empresas pueden superar muchos de estos problemas para implantar eficazmente soluciones de IA y mejorar el funcionamiento de su negocio.

Las empresas se apresuran a integrar soluciones de IA para seguir siendo competitivas y mejorar sus operaciones. Sin embargo, esta prisa puede dar lugar a retos y contratiempos, ya que las empresas luchan con la preparación de los datos, la integración de nuevas y potentes herramientas con sus sistemas existentes y la comprensión de cómo medir su éxito. La directora general de Inbenta, Melissa Solis, compartió recientemente sus puntos de vista en una conversación con el jefe de marketing de Inbenta, Adam Highfill. El debate profundizó en los escollos habituales de la implantación de la IA y ofreció consejos prácticos para las empresas que desean aprovecharla de forma eficaz.

Los agentes de IA están transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, proporcionando respuestas más rápidas y precisas a un coste menor. Sin embargo, las empresas deben integrarlos primero en sus sistemas existentes, así como abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la necesidad de actualizaciones continuas. A pesar de estos retos, los agentes de IA están remodelando las interacciones con los clientes, haciéndolas más eficientes y personalizadas y, en última instancia, impulsando el éxito empresarial.

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Las empresas se encuentran en un cambio de paradigma en el que los datos impulsan la innovación. Merlin Bise, CTA de Inbenta, subraya que los datos de calidad conducen a grandes avances, mientras que una mala gestión de los datos puede hacer fracasar los modelos de IA. El éxito de la transformación digital requiere datos sólidos y una perfecta integración online-offline para satisfacer las expectativas de los clientes y aprovechar el poder de la IA para el crecimiento empresarial.