Partner Diamond de HubSpot, sólo 20 meses después

Clickferry es una plataforma líder en movilidad y transporte que conecta a los usuarios con soluciones de transporte de manera flexible y adaptada a la demanda. Con un modelo de negocio dinámico y estacional, garantizar una atención al cliente ágil y organizada es clave para ofrecer una experiencia satisfactoria y confiable.

La mayoría de instituciones siguen gestionando leads, inscripciones, comunicaciones y seguimiento de estudiantes con sistemas dispersos, hojas de cálculo y procesos que dependen demasiado de cada persona.

Este es el origen de muchos de los problemas que vemos en universidades, escuelas y plataformas educativas: pérdida de leads, tiempos de respuesta lentos, baja trazabilidad del proceso de admisión, campañas de marketing poco efectivas y una débil relación con exalumnos. Y es justamente aquí donde un CRM educativo moderno deja de ser una herramienta y se convierte en un acelerador directo de ingresos.

Introducción

La data sintética —o datos sintéticos— se ha convertido en una de las herramientas más prometedoras para la evolución de la inteligencia artificial (IA) y la automatización empresarial. En un contexto en el que los datos reales son cada vez más costosos, limitados o sensibles, las organizaciones buscan alternativas seguras y escalables para entrenar modelos de machine learning sin comprometer la privacidad.

Pero ¿qué es exactamente la data sintética? ¿Cómo se genera? ¿Y por qué está revolucionando sectores como la sanidad, las finanzas o la industria manufacturera? Este artículo responde esas preguntas con un enfoque práctico y estratégico para empresas que apuestan por la innovación.

El gran cambio: de datos aislados a decisiones completas

Seamos sinceros: la mayoría de las empresas no deciden con datos completos. Usan un 20 por ciento y dejan el resto escondido en correos, llamadas o tickets. Eso significa que cuando la dirección revisa el pipeline, marketing analiza conversiones o servicio atiende a un cliente, lo hacen con una visión incompleta.