{"id":175673,"date":"2024-03-25T20:23:55","date_gmt":"2024-03-25T19:23:55","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/2024\/03\/25\/entre-la-ia-generica-y-la-ia-enfocada-quedate-con-esta-ultima\/"},"modified":"2025-11-21T18:43:39","modified_gmt":"2025-11-21T21:43:39","slug":"entre-la-ia-generica-y-la-ia-enfocada-quedate-con-esta-ultima","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/entre-la-ia-generica-y-la-ia-enfocada-quedate-con-esta-ultima\/","title":{"rendered":"Entre la IA gen\u00e9rica y la IA enfocada, \u00a1qu\u00e9date con esta \u00faltima!"},"content":{"rendered":"

No hay duda de que la inteligencia artificial<\/a> gu\u00eda todas las conversaciones sobre tecnolog\u00eda en estos d\u00edas. Es una innovaci\u00f3n que est\u00e1 modificando muchos procesos y m\u00e1s: est\u00e1 trayendo cambios culturales y organizativos decisivos.<\/strong><\/p>\n

Como vemos actualmente, hay multitud de proyectos y procesos que est\u00e1n siendo transformados por la IA y, por tanto, las empresas tienen un abanico de opciones a su disposici\u00f3n.<\/strong> Surge la pregunta: \u00bfqu\u00e9 tipo de Inteligencia Artificial es m\u00e1s conveniente para mi negocio?<\/p>\n

Para empezar a responder a esta pregunta, un punto muy importante a tener en cuenta es: \u00bfhasta qu\u00e9 punto la IA que se ofrece entiende realmente su mercado? \u00bflas necesidades de sus clientes? \u00bfsus desaf\u00edos con la fuerza laboral?<\/p>\n

La Inteligencia Artificial Generalista no abordar\u00e1 ninguno de estos puntos. Pero hay otra forma: la IA se centra en los temas principales de su negocio.<\/strong><\/p>\n

\u00a1Esta diferencia es fundamental!<\/span><\/h2>\n

Hoy en d\u00eda, la inteligencia artificial es proporcionalmente efectiva seg\u00fan los datos que la alimentan. Esto sucede porque la IA aprende de una base de informaci\u00f3n y, para crear realmente par\u00e1metros que colaboren de manera efectiva, se necesitan datos v\u00e1lidos y lo m\u00e1s precisos posible. Cuando esto no sucede, el uso de la inteligencia artificial trae grandes problemas.<\/p>\n

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La IA especializada est\u00e1 dise\u00f1ada para tareas y sectores espec\u00edficos, lo que le permite comprender y actuar con mayor precisi\u00f3n en contextos particulares.<\/figcaption><\/figure>\n

Cuando una empresa opta por la IA gen\u00e9rica, recibe contenidos de diferentes universos para ser validados. A partir de ah\u00ed comienza el entrenamiento y luego el uso. Cuando la elecci\u00f3n recae en una IA centrada en el core business, el escenario cambia mucho.<\/p>\n

En este caso, el contenido que alimenta el sistema est\u00e1 enfocado, ya ha sido validado y, por tanto, es m\u00e1s seguro. La IA especializada tambi\u00e9n tiene un tiempo de implementaci\u00f3n m\u00e1s corto, lo que se traducir\u00e1 en un retorno de la inversi\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido.<\/strong> La empresa ya est\u00e1 empezando a utilizar modelos pre validados, que est\u00e1n listos para su uso desde el primer momento. Adem\u00e1s, la asertividad de los modelos es mucho mayor.<\/p>\n

La seguridad<\/a> y la reputaci\u00f3n tambi\u00e9n son puntos importantes. La creaci\u00f3n de modelos de inteligencia artificial no puede basarse en informaci\u00f3n extra\u00edda de internet, porque esta pr\u00e1ctica genera contenidos no v\u00e1lidos, inapropiados e incluso falsos.<\/strong> Es necesario contar con capas de seguridad de la informaci\u00f3n para garantizar que las indicaciones est\u00e9n alineadas con la industria y\/o los datos de una empresa. Tambi\u00e9n es importante que la soluci\u00f3n de inteligencia artificial tenga barreras de seguridad bien definidas, para poder utilizar \u00fanicamente datos relacionados con el negocio de la organizaci\u00f3n, reduciendo el riesgo de alucinaciones.<\/p>\n

Los problemas con el contenido pueden da\u00f1ar la imagen de la empresa. Desde el momento en que proporciona informaci\u00f3n err\u00f3nea y decenas de personas toman decisiones en base a ese contenido, las consecuencias son dram\u00e1ticas.<\/p>\n

La relevancia de la experiencia del cliente en la elecci\u00f3n de IA<\/span><\/h2>\n

Utilicemos el sector de la experiencia del cliente<\/a> (CX) como ejemplo. Despu\u00e9s de todo, la satisfacci\u00f3n del cliente es clave para la lealtad. Seg\u00fan Gartner, el 81% de las personas que cambiaron de opci\u00f3n al consumir un producto o servicio de una determinada empresa lo hicieron por un mal servicio.<\/strong><\/p>\n

Como la inteligencia artificial funciona a trav\u00e9s de modelos, cuando estos est\u00e1n predefinidos, enfocados y validados para crear una gran experiencia para el cliente, es natural que el resultado sea m\u00e1s asertivo. Modelos espec\u00edficos est\u00e1n enfocados a las necesidades y entre ellas est\u00e1 la satisfacci\u00f3n del cliente. Las IA especializadas en CX conocen los matices de la satisfacci\u00f3n y, a partir de ah\u00ed, brindan un servicio mucho m\u00e1s alineado.<\/strong><\/p>\n

Uno de los mayores desaf\u00edos para las empresas hoy en d\u00eda es la desagregaci\u00f3n de la informaci\u00f3n y las plataformas utilizadas para la atenci\u00f3n al cliente. Cuando hay varias soluciones para la interacci\u00f3n, hay una p\u00e9rdida en el recorrido del cliente, porque cada estructura tiene su propia base de datos, sus propios procesos internos e integraciones, lo que se traduce en una experiencia completamente desintegrada.<\/p>\n

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En un mundo cada vez m\u00e1s entrelazado por cadenas digitales, elegir mal es quedarse atr\u00e1s en un proceso que requiere asertividad.<\/figcaption><\/figure>\n

Optimizando la automatizaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos<\/span><\/h2>\n

La inteligencia artificial necesita aprender de alguna parte y cuando lo hace a trav\u00e9s de una variedad de datos desagregados, aprender\u00e1 a trav\u00e9s de viajes dispersos.<\/p>\n

Por tanto, lo ideal es utilizar una soluci\u00f3n \u00fanica, que proporcione una base agregada, independiente de los canales de contacto. Cuando se utiliza la inteligencia artificial en este contenido, hay un aprendizaje muy superior. A partir de ah\u00ed, las empresas pueden analizar y traer informaci\u00f3n, descubrir escenarios, descubrir viajes que podr\u00edan automatizarse y determinar qu\u00e9 tipo de retorno podr\u00edan brindarle a la empresa.<\/strong><\/p>\n

Este tipo de inteligencia artificial analiza el 100% de las interacciones e identifica qu\u00e9 partes se pueden automatizar<\/a> en peque\u00f1as entregas y, a partir de ah\u00ed, construir un verdadero viaje completo.<\/strong><\/p>\n

Para las empresas y departamentos que trabajan con CX, como los de mercados y atenci\u00f3n sanitaria, telecomunicaciones, comercio electr\u00f3nico y venta minorista, y para todos los dem\u00e1s, la mejor opci\u00f3n es la IA especializada.<\/p>\n

Por Andr\u00e9 Fernandes, Director de Preventas de NICE.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

No hay duda de que la inteligencia artificial guía todas las conversaciones sobre tecnología en estos días. Es una innovación que está modificando muchos procesos y más: está trayendo cambios culturales y organizativos decisivos. Como vemos actualmente, hay multitud de proyectos y procesos que están siendo transformados por la IA y, por tanto, las empresas tienen un abanico de opciones a su disposición. Surge la pregunta: ¿qué tipo de Inteligencia Artificial es más conveniente para mi negocio? Para empezar a responder a esta pregunta, un punto muy importante a tener en cuenta es: ¿hasta qué punto la IA que se ofrece entiende realmente su mercado? ¿las necesidades de sus clientes? ¿sus desafíos con la fuerza laboral? La Inteligencia Artificial Generalista no abordará ninguno de estos puntos. Pero hay otra forma: la IA se centra en los temas principales de su negocio. ¡Esta diferencia es fundamental! Hoy en día, la inteligencia artificial es proporcionalmente efectiva según los datos que la alimentan. Esto sucede porque la IA aprende de una base de información y, para crear realmente parámetros que colaboren de manera efectiva, se necesitan datos válidos y lo más precisos posible. Cuando esto no sucede, el uso de la inteligencia artificial trae grandes problemas. Cuando una empresa opta por la IA genérica, recibe contenidos de diferentes universos para ser validados. A partir de ahí comienza el entrenamiento y luego el uso. Cuando la elección recae en una IA centrada en el core business, el escenario cambia mucho. En este caso, el contenido que alimenta el sistema está enfocado, ya ha sido validado y, por tanto, es más seguro. La IA especializada también tiene un tiempo de implementación más corto, lo que se traducirá en un retorno de la inversión más rápido. La empresa ya está empezando a utilizar modelos pre validados, que están listos para su uso desde el primer momento. Además, la asertividad de los modelos es mucho mayor. La seguridad y la reputación también son puntos importantes. La creación de modelos de inteligencia artificial no puede basarse en información extraída de internet, porque esta práctica genera contenidos no válidos, inapropiados e incluso falsos. Es necesario contar con capas de seguridad de la información para garantizar que las indicaciones estén alineadas con la industria y\/o los datos de una empresa. También es importante que la solución de inteligencia artificial tenga barreras de seguridad bien definidas, para poder utilizar únicamente datos relacionados con el negocio de la organización, reduciendo el riesgo de alucinaciones. Los problemas con el contenido pueden dañar la imagen de la empresa. Desde el momento en que proporciona información errónea y decenas de personas toman decisiones en base a ese contenido, las consecuencias son dramáticas. La relevancia de la experiencia del cliente en la elección de IA Utilicemos el sector de la experiencia del cliente (CX) como ejemplo. Después de todo, la satisfacción del cliente es clave para la lealtad. Según Gartner, el 81% de las personas que cambiaron de opción al consumir un producto o servicio de una determinada empresa lo hicieron por un mal servicio. Como la inteligencia artificial funciona a través de modelos, cuando estos están predefinidos, enfocados y validados para crear una gran experiencia para el cliente, es natural que el resultado sea más asertivo. Modelos específicos están enfocados a las necesidades y entre ellas está la satisfacción del cliente. Las IA especializadas en CX conocen los matices de la satisfacción y, a partir de ahí, brindan un servicio mucho más alineado. Uno de los mayores desafíos para las empresas hoy en día es la desagregación de la información y las plataformas utilizadas para la atención al cliente. Cuando hay varias soluciones para la interacción, hay una pérdida en el recorrido del cliente, porque cada estructura tiene su propia base de datos, sus propios procesos internos e integraciones, lo que se traduce en una experiencia completamente desintegrada. Optimizando la automatización y el análisis de datos La inteligencia artificial necesita aprender de alguna parte y cuando lo hace a través de una variedad de datos desagregados, aprenderá a través de viajes dispersos. Por tanto, lo ideal es utilizar una solución única, que proporcione una base agregada, independiente de los canales de contacto. Cuando se utiliza la inteligencia artificial en este contenido, hay un aprendizaje muy superior. A partir de ahí, las empresas pueden analizar y traer información, descubrir escenarios, descubrir viajes que podrían automatizarse y determinar qué tipo de retorno podrían brindarle a la empresa. Este tipo de inteligencia artificial analiza el 100% de las interacciones e identifica qué partes se pueden automatizar en pequeñas entregas y, a partir de ahí, construir un verdadero viaje completo. Para las empresas y departamentos que trabajan con CX, como los de mercados y atención sanitaria, telecomunicaciones, comercio electrónico y venta minorista, y para todos los demás, la mejor opción es la IA especializada. 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