tecnologias exponenciales en keybe inteligencia artificial

Negocios del futuro con mayor empatía e inteligencia artificial

"Usando tecnologías exponenciales como inteligencia artificial, hemos descubierto una forma de dar nuestro grano de arena. Hoy tenemos la capacidad de automatizar con inteligencia artificial múltiples procesos"


Escucho todo el tiempo organizaciones y personas hablando de la cuarta revolución industrial, de cómo nuevas tecnologías que se caracterizan por ser disruptivas, exponenciales y virales transformaran miles de negocios y destruirán muchas otras. Tecnologías que antes veíamos solo en películas ya son una realidad, como comprar un vehículo 100% eléctrico, vuelos comerciales al espacio, robots con capacidad de simular una interacción humana e inclusive demostrar emociones, algoritmos con capacidad de analizar imágenes médicas con capacidades inclusive superiores que algunos de los medios más reconocidos, drones que pueden sembrar hasta 36 mil árboles en un día, entre otros.

Esto es emocionante, ya podemos acceder a herramientas que tienen la capacidad de aumentar la capacidad humana, de liberar su verdadero potencial, de generar valor a la sociedad como nunca antes, de tener negocios más rentables, trabajos mejor pagados, mayor facturación y mucho más impacto, algo que ha venido pasando durante toda la historia de la humanidad como cuando reemplazamos los caballos por vehículos, las cartas por emails, los cajeros humanos por cajeros electrónicos, entre otros. La diferencia es que ahora es a una velocidad exponencial.

Ahora, el reto que encuentro es cómo poder llevar esto a todas las empresas, cómo lograr que esta transformación tecnológica y su impacto automatizando millones de empleos sea algo positivo y no se convierta por su rapidez en un gran problema social, y que en vez de desaparecer industrias logremos que estas se transformen a la nueva realidad.

No hay una única solución para esto y se requiere el aporte de múltiples miembros de la sociedad para asimilar esta transformación de una forma ideal, desde las empresas que he venido desarrollando en los últimos años y usando tecnologías exponenciales como inteligencia artificial, hemos descubierto una forma de dar nuestro grano de arena. Hoy tenemos la capacidad de automatizar con inteligencia artificial procesos de orientación, mentoría, soporte y ventas; ayudando a las empresas a aumentar el valor que les generan a sus clientes, permitiéndoles ahorrar costos, crecer en ventas, expandir su alcance de mercado, entre otros.

Estas tecnologías han demostrado que la tecnología en vez de reemplazar trabajos, reemplaza funciones, se convierte en una extensión de las personas para que todas las tareas operativas y repetitivas que antes hacían los humanos las hagan robots, dando espacio a que el verdadero potencial de las personas se enfoque en generar más valor, en tareas más estratégicas, a desarrollar inclusive nuevas habilidades que son la base para crear nuevos productos y servicios. Adicional hemos observado como la empatía entre las organizaciones y sus usuarios aumenta, como al combinar un humano con una inteligencia artificial logramos hacer sentir único a cada cliente, personalizando el servicio a su medida, disminuyendo los tiempos de atención, pasando de ser reactivos a propositivos, estando disponibles 24/7 y todo esto a costos mucho menores a los esquemas tradicionales.

Si lo vemos en un marco más amplio, esto crea una espiral positiva de desarrollo social y económico, pues en la medida que tenemos empleados generando más valor tenemos clientes más felices, si tenemos clientes más felices tenemos más ventas, si tenemos más ventas la empresa tiene la capacidad de tener más ingresos para contratar más personas que a su vez crean más valor y más servicios que crean clientes más felices.

Este es un ejemplo de cómo; si logramos entender estas tecnologías exponenciales como una extensión del humano, como una herramienta privilegiada para desarrollar nuestro verdadero potencial, entenderemos que estamos en un momento único de la historia en donde más que la revolución tecnológica, estamos en la revolución de humanos exponenciales.


[:es]servicio al cliente automatizacion 2020[:]

15 maneras que la tecnología impactará tu servicio al cliente en 2020

¿Así que estás tratando de averiguar qué es un buen servicio al cliente?

Si estás luchando para lograr el éxito del cliente, no estás solo. La mayoría de las empresas tienen dificultades para mantener a sus clientes contentos.

Un error y podrías perder a tus clientes para siempre.

Tu servicio al cliente es extremadamente importante. Tanto es así que el 89% de los clientes se han cambiado a un competidor después de experimentar un mal servicio al cliente.

Pero eso ya lo sabes. Lo que estás buscando es cómo mejorar tu servicio al cliente.

No te preocupes, lograr un buen servicio al cliente es mucho más fácil gracias a la tecnología. El uso de la tecnología en su negocio revolucionará completamente su estrategia de servicio al cliente.

¿Qué es la tecnología de servicio al cliente?

automatizacion servicio al cliente

La Tecnología de Servicio al Cliente es un software que ayuda a su negocio a dar a los clientes el mejor servicio personalizado posible. Hay muchas herramientas que pueden ayudar a su equipo de servicio al cliente a lograr el éxito del mismo. Depende de usted aprender estas herramientas y elegir cuáles implementar para que pueda tener el increíble servicio de atención al cliente que ha estado buscando.

 

¿Cómo podemos usar la tecnología para mejorar nuestro servicio al cliente?

La tecnología de hoy en día ha abierto las puertas a un sinfín de posibilidades. Desde la mejora de la eficiencia y el uso de datos para darnos una precisión insana.

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático han sido el motor detrás de muchas tecnologías de servicio al cliente.

Aquí hay 15 sistemas de servicio al cliente que las empresas deben conocer para mejorar su servicio al cliente:

  1. El video cara a cara es el futuro del servicio al cliente
  2. Chatbots, Robots y servicio al cliente de la IA
  3. Soporte al cliente en tiempo real: Hable con un humano (Asistido por un Robot)
  4. Casos de uso de Block Chain en el comercio electrónico
  5. Tecnología de autoservicio: TI y Servicio al Cliente
  6. Mejorar su servicio al cliente a través de los medios sociales
  7. Realidad Aumentada: Casos de uso de la IA en el servicio al cliente
  8. Los usuarios están cambiando a la Nube
  9. La búsqueda por voz es el nuevo mensaje de texto
  10. El Marketing de OmniChannel te ayuda a poner a los clientes primero
  11. La IO está cambiando las compras en línea y el comercio electrónico
  12. Sistemas de tickets y Help Desks
  13. Datos, Datos, Datos
  14. Pongámonos personales
  15. Valor del cliente = Éxito del cliente

Las 15 Tendencias del servicio al cliente en 2020:

1. El video cara a cara es el futuro del servicio al cliente

automatizacion servicio al cliente video cara a cara

Estamos acostumbrados a comunicarnos con los representantes de atención al cliente por teléfono. Generalmente nos atienden personas de todo el mundo y no sabemos nada de ellas. Para la mayoría, es una experiencia frustrante ya que probablemente has estado en espera hasta una hora escuchando música que adormece la mente. Y para cuando finalmente tienes un agente ya estás irritado.

Hoy en día, muchas compañías están tratando de resolver este problema a través de video conferencias en lugar de llamadas telefónicas.

Con el video puedes hacer una conexión personal con el cliente. Cuando se construyen relaciones, el contacto visual y una sonrisa son muy importantes. Las videollamadas permiten a las empresas conectarse realmente con sus clientes, a diferencia de las llamadas de voz.

Aquí hay algunas maneras de incorporar más video cara a cara en su empresa:

  • Reuniones por video
  • Seminarios web y sesiones de preguntas y respuestas
  • Video emails y videos de Instagram y Facebook

 

2. Chatbots, Robots y servicio al cliente de la IA

robots para servicio al cliente

Los Robtos de Conversación, como preferimos llamarlos en Keybe, son una necesidad para las empresas para mantenerse al día con la competencia.

La inteligencia artificial ayuda a estos robots a proporcionar respuestas preprogramadas a muchas preguntas comunes con un solo clic. Debido a que estos bots son asequibles y rápidos de instalar, son una gran opción para añadir a su equipo de servicio al cliente. Sólo piensa en ello como tu confiable asistente virtual.

Por supuesto que sabemos que los bots no pueden reemplazar la conexión con un humano real pero son muy útiles para hacer preguntas comunes y completar tareas simples. Incluso pueden ser programados para conectar al cliente con un representante de servicio al cliente cuando sea necesario para acelerar el proceso.

Los bots pueden ahorrarle a su equipo dinero y tiempo al responder preguntas repetitivas. Lo mejor de todo es que pueden estar ahí cuando tú no lo estés. De esa manera puedes conectarte con tus clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

 

3. Soporte al cliente en tiempo real: Habla con un humano

servicio al cliente para hablar con un agente en keybe

En el rápido mundo de hoy en día el correo electrónico se ha vuelto demasiado lento para la gente. Ahora usamos aplicaciones de comunicación como WhatsApp, Facebook Messenger y Slack para obtener respuestas en tiempo real. En el mundo del servicio de atención al cliente nadie quiere esperar días o incluso semanas para obtener una respuesta. Por eso tantas empresas han incorporado robots de chat en su servicio de atención al cliente.

Sin embargo, a veces los chatbots no pueden responder a todas sus preguntas y otras veces la gente sólo quiere hablar con un humano real. Es por eso que las compañías necesitan enfatizar la importancia de la comunicación en tiempo real. Para mantener a los clientes comprometidos y satisfechos, deben tener la opción de hablar con un representante del servicio de atención al cliente cuando lo deseen.

Pueden incorporar el servicio en tiempo real ofreciendo los siguientes canales:

  • Chat en vivo
  • Centros de llamadas
  • IoT

 

4. Casos de uso de Blockchain en el comercio electrónico

servicio al cliente y el uso de blockchain para el comercio electronico

https://www.disruptordaily.com/blockchain-use-cases-ecommerce/

Blockchain se introdujo en 2008 como un libro mayor digital de transacciones económicas o criptodivisas como Bitcoin. Desde entonces hemos visto una caída en la «locura de la criptografía» debido a que Bitcoin es tan volátil que es difícil predecir su futuro. Especialmente desde que en 2018 las cripto-monedas han bajado un 80% en valor. Aunque hemos visto una disminución en la cripto-moneda no es el final de la cadena de bloques.

Blockchain ofrece muchas ventajas para los clientes de comercio electrónico que no obtenemos de nuestras monedas tradicionales:

  • Menores comisiones en las transacciones
  • Accesible para las personas en todo el mundo
  • Las transacciones son transparentes y fáciles de rastrear

En la próxima década veremos la posibilidad de que la cadena de bloques aumente su escala. De acuerdo con Brian Armstrong, el CEO de Coinbase– una importante compañía de intercambio de cripto-moneda – a finales de 2020 la cadena de bloques llegará a más de 1.000 millones de usuarios, por encima de los actuales 50 millones de usuarios.

¡Esa es toda una predicción!

Blockchain puede ofrecer a sus clientes un mejor servicio y más transparencia, así que no se desanime por el declive actual. Dado su potencial, definitivamente deberías mantener tus ojos en las tendencias de Blockchain en 2020.

 

5. Tecnología de autoservicio: IT y Servicio al Cliente

auto servicio al cliente

Self checkout

Hoy en día el autoservicio es a menudo la ruta común para muchos clientes en las gasolineras, tiendas de comestibles, cines, etc. Como humanos hemos migrado a ser más independientes. Es común que los clientes traten de resolver los problemas por sí mismos antes de pedir ayuda. Los datos de Harvard Business Review demostraron que el 81% de los clientes prefieren utilizar la opción de autoservicio en lugar del servicio tradicional.

Para las empresas es importante implementar la tecnología de autoservicio porque puede mejorar la satisfacción del cliente. La tecnología de autoservicio le da al cliente control, facilidad, eficiencia y una experiencia agradable. A pesar de que pueden existir fallos en los sistemas de autoservicio, es más probable que el cliente esté satisfecho si se le da la opción de hacer las cosas por sí mismo.

 

6. Mejorar el servicio al cliente a través de los medios sociales

Los medios sociales ya no son sólo para socializar. Parece que las compañías online están prosperando más que las compañías con una ubicación física. Si miramos cuánta gente está comprando en línea hoy en día en lugar de ir a una tienda, no hay que pensar que los medios sociales son una herramienta vital para conectar con sus clientes.

Como todo, hay pros y contras del impacto de los medios sociales en la experiencia del cliente:

CONTRAS:

  1. Nuestros datos están siendo recolectados por corporaciones masivas como Google y Facebook y pueden ser usados en formas que ni siquiera conocemos.
  2. A menudo sentimos que las compañías nos acosan con anuncios incesantes

PROS:

  1. Como cliente, los medios sociales me conectan con compañías que tienen valores e intereses similares a los míos.
  2. Los clientes pueden mantenerse al día con las empresas y organizaciones, ayudando a las empresas a construir una relación con sus clientes.

 

7. Realidad Aumentada: Casos de uso de la IA en el servicio al cliente

La Realidad Aumentada (RA) es la experiencia interactiva en la que el usuario se siente como si estuviera en un entorno del mundo real. La tecnología AR puede ser extremadamente valiosa para mejorar la experiencia del cliente porque mejora la forma en que las empresas pueden interactuar con sus clientes.

Veamos el ejemplo de IKEA. IKEA utiliza la AR para que sus clientes puedan ver cómo se verían los muebles en su casa antes de hacer la compra.

This is just one example of how AR can enhance your business’ customer service. Depending on your business you could implement other AR strategies during Pre-sale, point of purchase or the post-sale periods.

Check out the article below for more examples of how you can us AR to improve your customer relations.

8. Los usuarios están cambiando a la Nube

las personas se pasan a la nube para mejorar la experiencia de cliente

Cloud Computing

La tecnología de computación en nube se ha convertido recientemente en una necesidad para muchos usuarios de computadoras, ya que les ofrece servicios de computación a pedido, como el almacenamiento de datos y la potencia de computación. Un estudio de Statistica 2018 reveló que aproximadamente 3.600 millones de usuarios de computadoras están accediendo a servicios de computación en nube.

Como empresa, si aún no te has cambiado a la nube, es posible que tengas que pensar en algo. La encuesta de 2018 IDG Cold Computing anunció que el 73% de las organizaciones tienen al menos una parte de su infraestructura informática en la nube.

Los principales beneficios de tener herramientas de servicio al cliente en la nube son:

  • Acceso a los datos en cualquier momento y lugar
  • Comprender el comportamiento de sus clientes a partir de los datos en la nube Unificando su equipo.
  • Todos pueden ver y trabajar en las cosas al mismo tiempo.

 

9. La búsqueda por voz es el nuevo mensaje de texto

la busqueda por vos para mejorar el contacto con tu cliente

Infographic from Brafton

Hoy en día vemos a más gente usando el habla para buscar cosas en sus dispositivos en lugar de escribir manualmente. Los expertos predicen que en 2020 el 50% de las búsquedas podrían ser activadas por voz.

No creo que hayamos llegado a ese punto todavía… pero oye, es sólo febrero.

Dado que los clientes están usando más la búsqueda por voz, está cambiando el comportamiento de búsqueda porque la forma en que hablamos es más natural y coloquial que la forma en que escribimos.

Esto significa que las empresas no pueden atender su plan de marketing sólo a la búsqueda basada en texto. Si aún no lo ha hecho, debería pensar en cómo sus estrategias de SEO tendrán que cambiar para incorporar más búsquedas basadas en la voz. Lástima que Google aún no nos haya proporcionado los análisis de búsqueda por voz…

 

10. El Marketing de Omnichannel te ayuda a poner a los clientes en primer lugar

multicanal vs omnicanal para servicio al cliente

Multichannel Vs Omnichannel infographic from omnisend

Para las empresas, Omnichannel es una tendencia de marketing de primer orden en el radar de todos.

El marketing Omnichannel le permite mantener una marca unificada en todos sus canales donde el marketing multicanal utiliza múltiples canales para conectar con sus clientes sin una estrategia consistente. Sin embargo, el marketing de Omnichannel da prioridad al cliente y le ofrece una experiencia perfecta a través de canales en los que puede confiar.

 

11. La IoT está cambiando las compras en línea y el comercio electrónico

servicio de IOT para clientes

Fridge with Alexa that orders groceries for you

La Internet de las cosas (IoT) es un término utilizado para describir todos los dispositivos relacionados con la Internet. Se estima que en 2020 habrá 21 mil millones de dispositivos conectados a IoT en todo el mundo.

El impacto de la IoT en las compras en línea y el comercio electrónico es a lo que las empresas deberían prestar atención. La IoT está conectando lo que solía ser objetos inanimados a Internet, ofreciendo infinitas posibilidades a los clientes.

Imagina que vas a tomar un tazón de cereal y te das cuenta de que no hay más leche.

Lo peor, ¿verdad?

Si tu nevera estuviera conectada a Internet, podrías hacer que tu nevera te pidiera un poco. Raro… ¡pero un poco increíble!

 

12. Sistemas de tickets y Help Desks

mejora y controla la manera de usar las herramientas de servicio al cliente para sistemas de soporte

https://vimeo.com/207447145

Los sistemas de entradas están diseñados para organizar y distribuir las solicitudes entrantes de servicio al cliente. Una vez distribuidas, este «ticket» se utiliza para seguir el progreso de la emisión del cliente.

La eficiencia del servicio de asistencia para ofrecer el mejor apoyo a sus clientes es vital para la experiencia del cliente. Los sistemas de tickets priorizan los problemas y delegan las tareas en todo el equipo para que éste sea más productivo.

Los sistemas de tickets también funcionan como un registro de los problemas comunes que tienen sus clientes.

 

13. Data, Data, Data

data con empatia para mejorar la relacion con los clientes

No tienes que aplicar todos estos sistemas de tecnología de servicios, pero todos los que elijas DEBERÁN monitorear tu éxito. Los datos son la única manera de saber qué estrategias funcionan para su negocio y cuáles no.

En los últimos años, la gente se ha vuelto más consciente de cómo se utilizan sus datos, por lo que es clave asegurarse de utilizar los datos de forma ética y teniendo en cuenta la experiencia del cliente.

Los datos no se conocen, pero se están volviendo más inteligentes y son la clave para saber cómo medir con precisión la relación con sus clientes.

 

14. Hazlo Personal

personaliza tus comunicaciones hacia los clientes

https://www.invespcro.com/blog/online-shopping-personalization/

Hoy en día los clientes esperan un servicio personalizado.

Estamos constantemente inundados de gente que intenta vendernos algo. Como todo vendedor sabe, es más efectivo atraer a los clientes que se ajustan a la personalidad de su compañía que tratar de atraer a todos en la faz del planeta.

Por eso vemos más gente comprando en línea que en tiendas y el 59% de los compradores en línea prefieren su experiencia en una tienda en línea personalizada.

Conoce a tu cliente desde el principio. La experiencia personalizada del cliente le asegurará que construirá una relación positiva con su cliente.

 

15. Valor del cliente = Éxito del cliente

valor del cliente es exito del cliente

Photo by Yoav Hornung on Unsplash

El éxito del cliente es la principal ventaja competitiva de las empresas y el éxito del cliente se mide en el valor que el cliente siente que una empresa le ofrece. Hoy en día la gente no sólo mira a las empresas para venderles cosas, sino que mira cómo se comportan y tratan las empresas.

Cuanto más auténtica y transparente sea su empresa, mejor será su relación. El éxito del cliente lleva el servicio al cliente al siguiente nivel porque trabaja para hacerlo bien con el cliente primero en lugar de después.

Para un servicio al cliente excepcional, siempre planifica tu estrategia de negocios con el valor del cliente en mente. En Keybe nos centramos en el uso de datos empáticos para asegurarnos de que el cliente es lo primero. Al automatizar su servicio de atención al cliente puede hacer más impacto y descubrir el verdadero potencial de sus equipos.

 

El futuro del servicio al cliente

mejorar la experiencia de servicio fisico para los clientes

Photo by Blake Wisz on Unsplash

Las expectativas de los clientes están aumentando y la tecnología es la culpable. Usted pensó que su competencia era su mayor preocupación ahora que está tratando de mantenerse al día con todos los nuevos sistemas de tecnología de lujo.

Para tener éxito como compañía necesitas estar al tanto de las tendencias que ocurren en tu esfera. Las tecnologías de servicio al cliente están en alza y es tu elección cómo reaccionarás.

Por supuesto que no tienes que implementar cada estrategia mencionada en este post para tener éxito. Elige las que mejor se adapten a tu negocio y dedica tu tiempo a tus clientes.

El futuro del servicio al cliente se basa en su relación personalizada con sus clientes y la tecnología de servicio al cliente es la herramienta que se utilizará allí.

¿Todavía no estás convencido? Echa un vistazo al blog que aparece a continuación para ver las 100 estadísticas sobre el servicio de atención al cliente en 2020.


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Entrena a tus empleados para trabajar con Robots

La automatización, sin duda, se ha infiltrado en aspectos de la vida cotidiana. Cada vez más, las empresas están utilizando tecnologías como la Inteligencia Artificial (AI), la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) y el Aprendizaje Automático (ML) para realizar tareas que antes se hacían manualmente.

Si bien se ha demostrado que la aplicación de soluciones robóticas aumenta la eficiencia y la precisión de las principales funciones y, en última instancia, libera a las personas para realizar un trabajo más gratificante, la preocupación de los empleados por la seguridad en el trabajo sigue persistiendo. Aunque la mayoría de las personas con las que trabajamos creen que las tecnologías de inteligencia artificial pueden mejorar sus empleos, a algunas personas les preocupa que la tecnología los deje un día sin trabajo. Para aliviar los sentimientos de temor de los trabajadores ante los cambios de ocupación o incluso ante las desgracias laborales, los directores de recursos humanos deben deliberar sobre la forma en que presentan las disposiciones de mecanización en el entorno laboral y recordar que están preparando robots en un espacio de trabajo actual.

En este sentido, los líderes de recursos humanos (RR.HH.) deben descubrir cómo asimilar la fuerza de trabajo tradicional con la nueva fuerza de trabajo digital que proporcionan estas tecnologías.

A continuación, los pasos necesarios para entrenar a sus empleados con la robótica:

 

Comunícate abiertamente y articula la visión

Al implementar las soluciones de RPA, los líderes de las organizaciones deben articular claramente su visión de la tecnología.

Según una encuesta de ISG, el 76% de las personas que comienzan a trabajar con automatización tienen una comprensión deficiente de cómo la automatización afecta a los procesos. Es vital que los líderes empresariales hablen abiertamente sobre los usos previstos de la solución. Cuando los ejecutivos intenten vender el valor de la automatización a los empleados sin una explicación clara y bien pensada de los cambios que traerá consigo, los empleados se volverán escépticos y construirán un muro que genera más retos en la transformación.

Para comunicar mejor la visión de los usos y beneficios de una herramienta de automatización, como el RPA, los líderes deben profundizar sus conocimientos en la tecnología para explicar qué papeles desempeñarán los robots. Esto comienza con la reinvención de la organización y el énfasis en las formas en que la tecnología desbloqueará las habilidades para que los empleados crezcan y cambien sus roles.

Cuando los empleados vean hacia dónde se dirige la tecnología, en términos de proyectos específicos y de la visión para las soluciones digitales, reaccionarán de una manera más positiva.

 

Forma a los trabajadores de manera divertida

Si bien las soluciones tecnológicas disponibles son emocionantes, es necesario desarrollarlas con tiempo suficiente para educar a los empleados sobre las nuevas herramientas disponibles antes de esperar a que funcionen sin problemas en la implementación.

Los líderes de las organizaciones deben invertir tiempo y recursos en educar a los empleados sobre el uso de herramientas como RPA y las mejores formas de trabajar junto con estas tecnologías.

 

La seguridad ante todo

Se debe proporcionar formación en seguridad a todos los empleados que vayan a trabajar con el sistema de robots y la tecnología de IA. Los empleados deben estar familiarizados con todas las características del trabajo del robot, junto con el rango completo de alcance, la información técnica y la importancia de los protocolos de protección y seguridad.

Es importante entender el alcance de un robot y la metodología detrás de su entrenamiento. Sin embargo, las necesidades de entrenamiento se aplican a todo el equipo humano y técnico.

Los líderes y las personas más experimentadas también deben recibir cursos de actualización que les permitan estar al tanto de los avances. Generalmente el exceso de confianza suele ser maestra de lecciones contundentes.

 

Sé completamente honesto con el cambio

Como sabemos, hay muchas actividades que la personas hacen que van a ser automatizadas a través de las tecnologías actuales. Es importante ser honesto con los empleados que sus trabajos y roles podrían cambiar con la implementación de herramientas de automatización y cómo deben fomentar su creatividad dentro del equipo y en su vida diaria.

Si bien muchos instrumentos de automatización adoptan procesos tediosos que requieren mucho tiempo y que la gente teme, lo que permite a los empleados centrarse en una labor más estratégica, los dirigentes empresariales deben reconocer que algunos empleados pueden sentirse naturalmente estresados por los cambios y no se sintonizan con la empatía. Cuando los líderes facilitan la realidad de una situación, esto ayuda a facilitar la transición de los empleados.

 

Intenta no reemplazar a tu equipo humano

En lugar de eliminar o reemplazar a una persona, el trabajo mutuo ayudará a aumentar la productividad.

Cuando llegaron los cajeros electrónicos, hubo manifestaciones y protestas por parte de los trabajadores bancarios, hoy en día la banca  y el Fintech generan innumerables posibilidades nuevas de trabajo y los empleados  y emprendedores bancarios cada vez más pueden liberar su verdadero potencial creativo en diversas e inagotables clases de servicios financieras.


[:es]robos para nuestra vida diaria[:]

Cómo los Robots impactan nuestra vida diaria en 2020

¿Cuáles son las tareas más mundanas que tienes que hacer? ¿Lavar la ropa? ¿Los platos? ¿Atascos de tráfico en tu trabajo?

Sean cuales sean las tareas, piensa en cómo sería tu vida si no tuvieras que volver a hacer tus tareas más odiosas. Eso sería increíble, ¿verdad?

Se argumenta que la tecnología nos está aislando de los demás. Que preferimos conectarnos con una máquina que con una persona real. Que nos estamos convirtiendo en robots nosotros mismos.

En realidad, los robots están aquí para hacerse cargo de las partes robóticas de nuestras vidas, para que podamos volver a hacer lo que mejor sabemos hacer, ser humanos.

Piensa en todas las cosas para las que tendrías tiempo. Podrías tomar clases de baile, aprender chino, hacer todo ese ejercicio que has estado postergando todos estos años…

¿Pero cómo podemos automatizar los compromisos diarios que consumen tiempo de la vida?

Llegaron los Robots,

Desde los cirujanos que salvan vidas hasta Alexa que te pide una pizza, los robots están aquí para ayudarnos a vivir nuestras mejores vidas.

Veamos qué clase de robots ya están a nuestro alrededor hoy y cómo están cambiando nuestra forma de vida.

No todos los robots son Arnold Schwarzenegger

Como los robots son tan diversos, es una pregunta compleja de responder. Muchos tienen diferentes ideas de lo que define a un robot. La ciencia ficción ha formado una idea muy específica de lo que es un robot, y eso es… bueno, ficción. Pero en general podemos definir un robot como lo siguiente:

Un robot es una máquina programable diseñada para automatizar tareas.

A lo largo de los años hemos descrito a los robots como nuestros amigos o nuestros enemigos. En espectáculos como los Supersónicos, Star Wars, The Terminator y WALL-E vemos a los robots como separados de nosotros. Las películas famosas muestran a los robots como amenazas para nuestro sustento. Figuras poderosas que pueden salvarnos o arruinarnos.

Pero los robots ya no forman parte de nuestras fantasías de ciencia ficción. A medida que nos acercamos al año 2020 vemos cada vez más robots en nuestra vida cotidiana. Lo que no vemos es a Shia Lebouf o Will Smith corriendo a nuestro rescate. En cambio, estamos viendo cómo los robots se están integrando en nuestra realidad.

Los robots pueden categorizarse en 15 tipos.

1. Robots industriales

Estos robots se usan en fábricas para realizar tareas repetitivas para que los humanos no tengan que hacerlo. Los robots industriales son los más comunes.

2. Robots humanoides

Estos son los robots que la mayoría de la gente pensaría ya que se parecen a los humanos. También se refieren a los Social Robots ya que están diseñados para relacionarse con la gente.

No todos los Social Robots son humanoides. Los robots sociales vienen en diferentes variedades, como una mascota o cualquier máquina que esté ahí para darnos una mano. Éstos son algunos de los populares robots sociales que tenemos a nuestro alrededor hoy en día.

3. Robots de educación

Los robots educativos vienen en muchas formas para proporcionar una experiencia de aprendizaje más interactiva. EMYS es un profesor robot social que está revolucionando la forma en que nuestros niños aprenden idiomas.

4. Robots de entretenimiento

These robots are here to show us a good time. These robots are often humanoids or resemble pets. We live in a time of stimulation, and these robots sure know how to entertain us.

5. Robots de hogar

Estos robots están aquí para su uso diario. En entretenimiento, información o como asistente personal. El robot de arriba es el popular robot de vacío. Los robots para el hogar están en alza, nos ayudan a realizar las monótonas tareas para que podamos salir y vivir nuestras mejores vidas.

Las estadísticas nos muestran que podríamos estar viendo más de 74 millones de robots para el hogar para el 2024.

robots para el hogar

6. Robots drones UAV (unmanned aerial vehicles)

Los drones son robots voladores no tripulados controlados por los humanos. Los drones surgieron con fines militares, pero ahora saben más para la fotografía aérea.

drones colombia

7. Robots aerospaciales

Los robots aeroespaciales se definen ampliamente como robots voladores. Se diferencian de los drones porque se centran en el espacio exterior. El Curiosity Rover fue diseñado para explorar la vida en Marte. Nuestro progreso en el espacio habría sido imposible sin la robótica espacial.

robots aeroespaciales

8. Robots subacuáticos

Algunos argumentan que la vida bajo el agua es tan misteriosa como el espacio exterior. Nuestro medio ambiente depende de la salud de nuestros océanos. Los robots submarinos nos están dando los datos necesarios para salvar los ecosistemas de nuestros océanos. Al igual que los robots aéreos, hay vehículos submarinos automatizados y no tripulados.

robots subacuaticos

9. Robots de respuesta para desastres

Con los robots, podemos prevenir y responder mejor a los desastres. En situaciones de respuesta a emergencias es difícil saber cuáles son las mejores y más seguras opciones. El accidente nuclear de Fukushima es un ejemplo de la necesidad de robots para desastres. Fukushima motivó el proyecto CENTAURO. CENTAURO es una de las robóticas más avanzadas para manejar emergencias.

10. Robots militares y de vigilancia

Después de la Segunda Guerra Mundial llegaron los robots militares. Se utilizan para una serie de propósitos como el transporte, la búsqueda y el rescate y el ataque. Los robots de vigilancia se están volviendo más populares fuera del ejército. Estamos viendo a los robots de vigilancia hacerse cargo del sistema de seguridad. Los famosos robots de seguridad Cobalt se están abriendo paso en la corriente principal.

11. Robots para medicina

Los robots médicos van desde los robots de cirugía hasta la automatización de los laboratorios médicos. El robot médico más famoso es el robot quirúrgico Da Vinci. Da Vinci ayuda a los cirujanos a ser más precisos para que los pacientes se recuperen más rápido.

12. Exoesqueletos

Convertirse en un Ironman de la vida real no sólo está en nuestros sueños de Marvel. Los exoesqueletos robóticos vestibles imitan nuestros movimientos corporales, cambiando la rehabilitación de los pacientes para siempre. Los exoesqueletos también están creciendo en el ejército, la industria y los mercados de consumo.

Las estadísticas predicen que el mercado de exoesqueletos alcanzará los 2.800 millones de dólares en 2023.

13. Robots de investigación

Los robots de investigación recogen datos para que los investigadores puedan hacer lo que mejor saben hacer. La investigación.

14. Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos pueden sentir y reaccionar a su entorno sin interferencia humana. Aún no hemos alcanzado el punto en el que los coches pueden ser completamente autónomos sin que un humano los vigile. Pero estamos llegando allí, pronto tendremos caminos más seguros gracias a la robótica.

Tesla y Waymo de Google son los coches automatizados de los que más se habla hoy en día.

vehiculos autonomos

15. Robots de tele-presencia

Un robot de telepresencia es un dispositivo computarizado que nos lleva un paso más cerca del video chat. La idea es que puedes estar presente en un lugar sin estar realmente allí. Ves lo que el robot ve, haciendo que las interacciones sean más efectivas que el chat o las llamadas telefónicas.

Aquí están los robots de telepresencia favoritos de LiveWire en 2019.

Estamos en una época emocionante en la que los robots están saliendo de nuestras pantallas de televisión hacia nuestra realidad. Pero algunos robots ayudan a hacer nuestras vidas más fáciles quedándose discretamente detrás de las pantallas. Veamos cómo los robots de software están cambiando nuestras vidas hoy.

Un Chatbot es un robot diseñado para interactuar con los humanos de forma conversacional esencialmente con data estructurada. Los chatbots están cambiando nuestra experiencia de servicio al cliente y liberan tiempo tanto a los agentes como a los clientes.

A diferencia de un Chatbot, un Robot conversacional es un servicio diseñado y entrenado con motores y algoritmos basados Inteligencia Artificial que analiza data no estructurada y aprende de manera automática (Machine Learning) no solo de los contextos del entorno si no también de los estados de ánimo y particularidades de la relación entre el cliente y el negocio. En Keybe a esto lo llamamos: Data Empática y nos ayuda a fortalecer el servicio que ofrecemos a nuestros clientes.

robot conversacional

La tecnología está cambiando nuestro mundo. Estamos interactuando más con los ordenadores que nunca antes. Los robots ayudan a evitar que nuestro mundo se convierta en un lugar «robótico» impersonal.

Irónico, ¿no? Un robot nos hace menos robóticos.

Los bots están impactando nuestras vidas en el lugar de trabajo, en casa y en la forma en que interactuamos con los medios de comunicación y el mundo que nos rodea. Aquí hay 5 formas en que los bots han cambiado nuestras vidas en los últimos años.

 

¿Qué significan los robots para los negocios del futuro?

Los robots están en todas partes. Más y más empresas están usando robots para automatizar tareas y mejorar la eficiencia. Los negocios que no están usando la robótica, se están quedando atrás sin lugar a dudas.

Muchos temen que los robots nos quiten nuestros trabajos. En realidad, tener robots en nuestras empresas nos ayudan a hacer mejor nuestro trabajo. Se ha demostrado que los robots aumentan la productividad, reducen los costos de operación y más importante: Liberan nuestro verdadero potencial.

Los robots están aquí para ayudarnos, no para reemplazarnos.

Hacerse amigo de un robot podría ser tu próxima mejor decisión…

amigos robots

¿Buscas constantemente ser más eficiente y productivo? ¿Pero cada día parece un desafío sin fin?

Sí, a yo también. No estás solo.

Vivimos en un mundo acelerado y competitivo. Estamos luchando para mantenernos al día con la competencia. Y ahora tenemos que competir no sólo con los humanos sino también con los robots.

Olvídalo. Deja de pensar en los robots como tu competencia. Los robots nunca serán humanos y los humanos nunca serán robots. Por lo menos en nuestros tiempos.

En vez de eso, piensa en los robots como tu mejor amigo súper eficiente, aquí para ayudarte a superar tus desafíos diarios.

Hazte la vida más fácil, acepta la robótica.


[:es]data para el aprendizaje produndo con inteligencia artificial para hacernos mejores personas con software[:]

¿Cómo el Deep Learning nos hace mejores personas?

Todo el mundo ha estado delirando sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) nos salvan. Se está convirtiendo rápidamente en un dogma para vivir. Las máquinas están en el punto de mira y parecen ser nuestra solución para vivir nuestras mejores vidas. Justo cuando crees que te has hecho a la idea de estos términos, alguien empieza a hablar de aprendizaje profundo (Deep Learning).

Deep Learning, otro término más para confundirnos a todos. Parece imposible mantenerse al día con la industria tecnológica. Están constantemente innovando nuevos dispositivos y usando técnicas de fantasía para mejorar nuestras vidas. Esto es obviamente asombroso, pero como es una industria tan elaborada y de ritmo tan rápido que no podemos comprender realmente cómo la tecnología está mejorando nuestras vidas.

Esta frustración puede hacer que la gente no esté motivada para investigar más sobre lo que es el Deep Learning. Necesitamos tomar esta frustración para ver cómo la gente es capaz de mejorar intrincadamente las máquinas de manera sobresaliente debido al Deep Learning. Quitémosle el foco de atención a las máquinas y humanicemos la tecnología.

Lo que hace que el Deep Learning se destaque en comparación con el Machine Learning

Cuando escuché por primera vez el término Deep Learning, pensé que era un método de estudio para que aprendiéramos más eficientemente. Tonto, ¿verdad? Bueno, tal vez no. Resulta que eso es básicamente lo que es el Deep Learning. Pero no para nosotros, para las máquinas.

El Deep Learning se define como un subtipo de Machine Learning que utiliza algoritmos de redes neuronales. Los modelos de Deep Learning pueden ser más profundos que los modelos de Machine Learning porque hay una base de datos mucho más grande gracias a las redes neuronales.

Las redes neuronales son como una simulación del cerebro humano en el sentido de que tiene partes interconectadas para que la máquina pueda tomar decisiones y hacer predicciones como lo haría un cerebro humano. Las redes neuronales son la razón por la que somos capaces de hacer que las máquinas aprendan por sí solas y es la razón por la que hemos logrado un método tan complejo como el Deep Learning .

deep learning

Con todas estas capas de redes neurales, el Deep Learning no se estanca como el Machine Learning. Puede ser más independiente, así que tener más datos significa que podemos tener mejores algoritmos y modelos más grandes dando a las máquinas más precisión. A diferencia del Machine Learning donde tenemos que elegir manualmente las características y un clasificador para organizar las imágenes, el aprendizaje profundo puede hacerlo automáticamente con la extracción de características.

Así que se preguntarán por qué nos molestamos en usar el Machine Learning y en cambio nos centramos en el Deep Learning. Todo se reduce a los datos que tienes y a lo que intentas resolver.

Con Deep Learning, requieres:
– Una GPU de alto rendimiento (potencia de cálculo)
– Muchos datos etiquetados

Si no tienes estas cosas deberías usar el Machine Learning para decidir manualmente qué clasificadores funcionarán con tus datos. Dado que el Machine Learning utiliza menos datos, también es un enfoque más rápido. Pero, si buscas más precisión y tienes los recursos para soportar la gran base de datos necesaria para el Deep Learning, entonces esta sería la elección ideal.

¿Donde el Deep Learning está teniendo un impacto significativo?

1. Los Vehículos Autónomos siempre parecieron una idea futurista que sólo veríamos en las películas, pero casi lo hemos hecho realidad. Aunque tenemos vehículos autónomos como el famoso Tesla, todavía no hemos llegado al punto en el que los coches puedan ser totalmente independientes sin un ser humano.

Con Deep Learning, definitivamente llegaremos a ese punto. Telsa ha sido la compañía que ha hecho los mayores avances debido a su extraordinaria cantidad de datos.

Tres componentes clave para que el piloto automático sea preciso son:

  • Visión por ordenador
  • Predicción
  • Planificación de la ruta

deep learning

Estas son cosas increíblemente difíciles de dominar para una máquina porque tienen que depender de las acciones de los humanos en el camino y tomar decisiones rápidas como lo haría una persona. Los avanzados logros de Telsa con un profundo aprendizaje les han permitido tener la mayor precisión en los tres componentes clave que todos los autos vehículos autónomos necesitan.

2. El control por voz ha sido una forma de IA comúnmente usada con Siri y Alexa. ¿Pero qué hay de la traducción? El control de voz ha sido el método de traducción de las aplicaciones, pero ha habido muchos problemas con estas aplicaciones, como la latencia, las traducciones robóticas y la falta de comunicación.

La aplicación Translatotron de Google ha utilizado el Deep Learning para desarrollar la herramienta de traducción más natural que hemos visto. Google utilizó un modelo de red neural para construir un modelo de secuencia a secuencia. Esto significa que Translatotron puede traducir directamente el habla de un idioma a otro sin perder los matices y el comportamiento natural de la voz de la persona. Haciendo de la traducción una experiencia más humana.

3. El avance de la investigación médica ha sido tremendo gracias al Deep Learning. Un área que ha progresado mucho es la de la oncología. La oncología es una rama de la medicina que se ocupa de la prevención, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Los robustos algoritmos del Deep Learning han demostrado ser más precisos en el diagnóstico del cáncer que los patólogos (un científico que estudia las causas y los efectos de las enfermedades).

El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y se investiga constantemente. La precisión del diagnóstico de Deep Learning, ha cambiado enormemente la forma en que manejamos el cáncer. Somos capaces de dar más respuestas más rápidamente y tener más confianza en cómo tratar a los pacientes. Con el Deep Learning, el futuro de la investigación del cáncer puede lograr maravillas para que finalmente le ganemos al cáncer.

Cómo Keybe utiliza Deep Learning para mejorar el rendimiento

Creemos que el Deep Learning nos ha dado las herramientas para dar a nuestros clientes la mejor experiencia posible. Al invertir en estrategias de aprendizaje profundo estamos invirtiendo en ti, Aquí hay un ejemplo de cómo usamos el aprendizaje profundo en Keybe.

En Keybe utilizamos la analítica de voz y de texto para ayudar a los datos con Empatía. Lo hacemos interpretando los estados de ánimo de las personas en conversaciones grabadas para saber cómo se sienten y que desean realmente. Esto significa que con la precisión del Deep Learning podemos conocer las reacciones de tus clientes con los audios de las llamadas telefónicas o los textos de los chats para mejorar tu interacción con ellos.

¿Qué significa realmente el Deep Learning para nuestro futuro

Cuando digerimos completamente las posibilidades que el Deep Learning puede regalarnos, podemos cambiar rápidamente nuestra perspectiva de la tecnología. El desarrollo del aprendizaje profundo ha abierto innumerables puertas para que crezcamos, cuanto más reconozcamos eso, más podremos evitar que cause estragos.

El Deep Learning ha hecho posible que las máquinas funcionen incluso mejor que los humanos. Con ese conocimiento, debemos educar a la gente para que se haga amiga de la IA en lugar de competir con ella. Es inevitable que la inteligencia artificial sustituya a muchos trabajos. Así que para un futuro sostenible, necesitamos entender la IA y entrenar a la gente para que trabaje en áreas que son irremplazables por las máquinas. Esto nos da un estilo de vida más satisfactorio.

La persona promedio pasa 90.000 horas de su vida trabajando. ¿Por qué gastarlas haciendo un trabajo impersonal que una máquina podría hacer? Cuando abrazamos el futuro del Deep Learning y aprendemos a manejarlo, podemos crear un espacio donde más gente pueda ser creativa e individualmente ellos mismos.


[:es]como el aprendizaje automatico nos ayuda a mejorar la relación con la tecnologia[:]

¿Cómo el Machine Learning, mejora nuestra relación con la tecnología? Sustancialmente

Aprendizaje automático (Machine Learning), inteligencia artificial (IA), minería de datos, todos estos términos están siendo arrojados por todos lados últimamente. Curiosamente, a medida que la IA recibe más atención, más confusa se vuelve.

A medida que la industria tecnológica permanece bajo los focos, nos bombardean con información poco clara y rumores sobre la IA. Algunas veces nos sentimos  y nos hacen sentir abrumados y desmotivados para entender cómo funciona la IA.

Parece que cada vez que encendemos las noticias alguien está alabando la IA o criticándola. No hay forma de escapar del futuro de la tecnología, ya que podemos empezar por entender por qué el aprendizaje automático puede mejorar enormemente nuestra relación con la tecnología.

Machine Learning vs. Aprendizaje de humanos: ¿Cuál es la diferencia y por qué impactará en la forma en que aprendemos?

¿Qué es el Machine Learning?

Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que entrena a las máquinas para que aprendan. El aprendizaje automático es una forma de minería de datos que construye algoritmos específicos para mejorar el proceso de aprendizaje y predicción de las máquinas. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.

El objetivo de Machine Learning es utilizar los datos para que nuestras máquinas sean tan eficientes como los humanos en la realización de diferentes tareas. El enfoque es encontrar los datos correctos para que las máquinas puedan ser más precisas en sus predicciones sin ser programadas.

Podemos ver que las máquinas son capaces de aprender de la forma exacta en que los humanos lo hacen, cuando nacemos no sabemos absolutamente nada, pero con la repetición y la experiencia, eventualmente nos convertimos en seres humanos capaces. Con los datos correctos y las pruebas, las máquinas son capaces de aprender de una manera similar a nosotros.

Para ello hay un ciclo de aprendizaje de la máquina que utiliza los datos necesarios para luego entrenar el algoritmo para hacer una tarea. Luego está la prueba para ver si la máquina fue capaz de cumplir la tarea. Luego se toman los resultados y se obtiene una retroalimentación sobre lo bien que la máquina funcionó. Finalmente, utilizan esa retroalimentación para mejorar los datos y hacer que las predicciones/decisiones de la máquina sean cada vez más precisas.

Podemos ver cómo este ciclo se lleva a cabo en un ejemplo común de clasificación de imágenes entrenando a una máquina para que distinga la diferencia entre la imagen de un gato y la de un perro. La máquina aprenderá a entender la diferencia al ser alimentada con datos estadísticos basados en la anatomía de los dos animales.

 

machine learning keybe

Por ejemplo, muchos perros tienen orejas caídas, mientras que los gatos tienen orejas puntiagudas, y el ordenador por sí solo puede utilizar todos los datos para elegir correctamente cuál de ellos es un gato y cuál un perro. Inevitablemente habrá errores en este proceso, por lo que la etapa de retroalimentación en el ciclo es crucial para asegurar que la computadora pueda seguir aprendiendo, como lo hacíamos cuando éramos niños.

Entonces, ¿por qué debería importarnos si una máquina puede distinguir con éxito un perro de un gato?

Bueno, deberíamos centrarnos en cómo el aprendizaje por máquina está cambiando el mundo que nos rodea. Cuantas más máquinas puedan hacer las tareas mundanas de baja prioridad para nosotros, más tiempo y energía podremos dedicar a aprender y a trabajar en nuestras pasiones. En última instancia, cuanto más inteligentes podamos hacer nuestras máquinas, más inteligentes nos hacemos a nosotros mismos.

Desglosando cómo funciona el aprendizaje por máquina

A modo de resumen general, los algoritmos de aprendizaje de la máquina se dividen en dos secciones:

Aprendizaje supervisado y Aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje supervisado significa que el algoritmo tiene un analista de datos que ayuda a dar la retroalimentación necesaria durante la etapa de entrenamiento. De esta manera, una vez realizado el entrenamiento, el algoritmo puede aplicar todo lo aprendido a los nuevos datos. Todos los datos son etiquetados y el analista de datos sabe las respuestas correctas y actúa como profesor para evaluar si la máquina obtuvo las respuestas correctas.

El aprendizaje no supervisado se utiliza en el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático donde las máquinas utilizan un enfoque iterativo y no necesitan entrenamiento. Esto significa que las máquinas pueden tomar decisiones y hacer predicciones por sí mismas.

Nuestras relaciones con las máquinas son más íntimas de lo que pensábamos

Muchas empresas están utilizando el aprendizaje automático porque puede ayudarles a alcanzar un objetivo esencial que todas las empresas desean: mejorar la satisfacción del usuario. Los avanzados algoritmos de aprendizaje automático nos ofrecen la posibilidad de personalizar verdaderamente la experiencia de todos utilizando las empresas en línea más comunes. Si observamos estas tres influyentes empresas; Google, Amazon y Facebook, vemos cómo el aprendizaje automático impacta en nuestras vidas diariamente.

Google ha estado confiando mucho en el aprendizaje automático para mejorar su comprensión de la intención de búsqueda del usuario. El aprendizaje automático hace posible dar la selección más precisa de contenido al usuario porque tiene los datos para conocer mejor la intención específica del usuario.

Amazon utiliza el aprendizaje automático para centrarse en el reconocimiento de patrones. Los algoritmos del aprendizaje automático ayudan a Amazon a predecir los intereses de los usuarios en cuanto a los productos y pueden ofrecer al usuario sugerencias sobre los productos que creen que realmente quieren.

Facebook también aplica estratégicamente las técnicas de aprendizaje automático para personalizar la alimentación de noticias de los usuarios para garantizar una mejor experiencia del usuario. Al igual que las demás empresas, Facebook utiliza el análisis predictivo para darnos una sensación individualista filtrando a quién prestamos más atención en Facebook para mostrarnos primero la información más relevante en nuestro Canal de Noticias.

El Machine Learning nos ayuda a ser más eficientes con nuestra tecnología conociéndonos mejor a cada uno de nosotros. Ya que todos somos cada vez más dependientes de Internet, ¿Por qué deberíamos tener una experiencia genérica si todos somos diferentes?

Nuestras diferencias son las que nos hacen humanos, así que nuestras herramientas deberían representarnos a todos por separado. El papel del aprendizaje automático en la comprensión de nuestros rasgos individuales mejora nuestra relación con la tecnología.

Cómo en Keybe utilizamos el aprendizaje automático para aprender más sobre nuestros clientes

Nosotros en Keybe usamos Machine Learning para ayudarnos a poner a Las Personas primero. Por eso queremos usar el aprendizaje automático de una manera completamente transparente para romper esta barrera. Con Machine Learning, somos capaces de entender a las personas usando tácticas como el reconocimiento de patrones y el análisis predictivo para llegar a conocerlos realmente. Esto ayuda a que todos obtengan la experiencia que se merecen.

machine learning keybeNuestros productos están orientados a entender el futuro de tus negocios. Por ejemplo, nuestro producto de Servicio con Empatía se centra en conocer a sus clientes para que pueda construir relaciones basadas en la confianza. Con Keybe tus clientes son lo primero, pueden elegir cómo quieren ser tratados para asegurarse de que puedas conectar con ellos de la manera más precisa posible.

Máquinas más inteligentes significan seres humanos más inteligentes

Hay tantas complejidades bajo la superficie de la IA que la mera idea de entender cómo funciona es desalentadora. En lugar de quedarnos atrapados en la jerga técnica, tenemos que dar un paso atrás y pensar por qué nos importa el Machine Learning.

Entre más le demos la bienvenida al Machine Learning, más podemos beneficiarnos de sus habilidades. Muchas tareas mundanas se pueden levantar de nuestros hombros, dándonos más tiempo para concentrarnos en las cosas importantes. Las experiencias más personalizadas hacen que nuestra relación con nuestros dispositivos sea más significativa. Estos son sólo algunos ejemplos de cómo tener máquinas más inteligentes puede ayudarnos a vivir vidas más inteligentes.

Si deseas saber más de este tema no dudes en contactarnos ¿Conversamos?