Lanzamos nueva encuesta CRM 2021

El último informe de Stanford HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) refleja un contraste muy marcado en cómo distintos países perciben el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo y la productividad. 

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning dependen cada vez más de datos de alta calidad. Sin embargo, obtener grandes volúmenes de información real puede ser costoso, lento y, en muchos sectores, limitado por regulaciones de privacidad. Aquí es donde entran en juego los datos sintéticos, una tecnología que permite generar información artificial con propiedades similares a los datos reales, ofreciendo soluciones versátiles para entrenar modelos, automatizar procesos y proteger la privacidad.

La inteligencia artificial ha dejado de ser un recurso exclusivo de las grandes corporaciones para convertirse en un habilitador clave del crecimiento en cualquier escala de negocio. Lo que antes sonaba futurista ahora está al alcance de startups y pymes que buscan competir en mercados cada vez más dinámicos. Dentro de este panorama, una de las innovaciones más prometedoras es la IA agentic, una tecnología que no se limita a ejecutar órdenes, sino que razona, decide y actúa de manera autónoma.

Introducción

En 2025, los datos de clientes se han consolidado como el activo más valioso para las empresas. Sin embargo, con su creciente importancia, también aumentan los riesgos asociados a su gestión. Desde la calidad de los datos hasta la implementación de inteligencia artificial, las organizaciones deben ser conscientes de los errores comunes que pueden comprometer su estrategia digital. A continuación, se detallan cinco errores críticos que las empresas deben evitar para garantizar el éxito y la confianza del cliente.