Alimentando la revolución de la IA:
El rol fundamental de los datos preparados para la IA
Estrategias para elegir sistemas de IA confiables y eficaces
Gen AI ya está
demostrando su valor ...
La IA generativa es un catalizador para la modernización empresarial, no solo otro avance tecnológico. Las empresas logran ganancias financieras sustanciales, una eficiencia mejorada y un crecimiento sostenible al integrarlo estratégicamente en sus operaciones. El mensaje para los CEOs es claro: la IA generativa no es opcional para seguir siendo competitivos en el mercado en rápida evolución. Según un informe reciente de Google Cloud:
3 de cada 4
organizaciones (74%) están viendo actualmente el ROI de sus inversiones en IA generativa.
+6%
crecimiento de los ingresos: El 86% de las organizaciones que utilizan IA generativa en producción y que están experimentando un crecimiento de ingresos estimaron un aumento del 6% o más en los ingresos anuales totales de la empresa.
84%
de las organizaciones logran transformar con éxito una idea de caso de uso de IA generativa en producción en un plazo de seis meses.
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…pero la IA solo es tan buena como los datos detrás de ella
La IA generativa es un catalizador para la modernización empresarial, no solo otro avance tecnológico. Las empresas logran ganancias financieras sustanciales, una mayor eficiencia y un crecimiento sostenible al integrarlo estratégicamente en sus operaciones. El mensaje para los CEOs es claro: la IA generativa no es opcional para seguir siendo competitivos en el mercado que evoluciona rápidamente. Según un informe reciente de Google Cloud:
43%
43% de las organizaciones están priorizando inversiones en la calidad de los datos y en la gestión del conocimiento.
Problemas de datos
Como ha descubierto cualquier persona que haya utilizado chatbots de IA generativa públicamente disponibles, los modelos de lenguaje de gran tamaño y propósito general (LLM) pueden verse limitados en su capacidad para producir resultados que sean lo suficientemente relevantes y precisos como para apoyar la toma de decisiones empresariales. Obtener información práctica de la IA generativa enfrenta desafíos que estos LLMs fueron creados para superar.
Normalización: Diversos conjuntos de datos no estructurados, como notas de llamadas de ventas, tickets de soporte y resultados de encuestas, crean dificultades en el procesamiento y el análisis.
Precisión: Los LLM entrenados solo en datos públicos de internet son propensos a alucinaciones que hacen difícil confiar en las respuestas que ofrecen.
Integridad: Los LLMs no pueden extraer fácilmente datos de otras aplicaciones o integraciones para garantizar que el análisis tenga en cuenta las entradas adecuadas.
Relevancia: Los LLM no personalizados a menudo se basan en datos que no son relevantes para el análisis que se está realizando, lo que diluye la precisión y la claridad.
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¿Sus datos están listos para la IA?
67%
El 67% de las organizaciones dicen que no confían completamente en los datos utilizados para la toma de decisiones.
49%
Señalan las herramientas inadecuadas para automatizar los procesos de calidad de datos como el principal factor que impide obtener datos de alta calidad.
75%
El 75% de las organizaciones espera enfrentar desafíos de escalabilidad con sus sistemas de datos impulsados por la IA.
Solución: un enfoque creado para un propósito específico
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son herramientas poderosas, pero cuando se trata de apoyar la toma de decisiones críticas para el negocio, se necesita un flujo de datos diseñado específicamente para garantizar la calidad y la fiabilidad. Esto requiere una estrategia de múltiples niveles, desde la recopilación y estructuración de datos iniciales hasta el aprovechamiento de las capacidades avanzadas de la nube para el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA. La solución ideal debe proporcionar:
Conjuntos de datos curados que enfatizan la precisión, integridad, consistencia y relevancia de los datos. Esto significa garantizar que los datos sean correctos, tengan suficiente contexto, sean uniformes y pertinentes para la tarea en cuestión.
Estructuración y normalización de datos para transformar datos no estructurados en un formato estructurado y normalizado que los modelos de IA entiendan y utilicen de manera efectiva.
Una potente plataforma en la nube para construir, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje automático. Estas herramientas también ayudan a administrar y procesar grandes conjuntos de datos, garantizando la calidad de los datos a gran escala.
Pendo y Google Cloud ayudan a las organizaciones a diseñar específicamente sus canalizaciones de datos de IA.
Impulsada por el procesamiento de datos de Google Cloud, la plataforma de experiencia de software de Pendo recopila datos sobre el uso y la interacción de su aplicación para proporcionar una vista de 360 grados del comportamiento del usuario. Esto brinda a los equipos visibilidad sobre lo que funciona y lo que no, permitiéndoles tomar decisiones basadas en datos sobre cómo mejorar sus aplicaciones.
Optimice el uso del producto e incremente la adopción mediante análisis retroactivos, segmentación y guía específica dentro de la aplicación.
Agilice el cumplimiento y ofrezca experiencias preparadas para la empresa con flujos de trabajo integrados en la aplicación, informes de BigQuery y comprobaciones impulsadas por Vertex AI.
Mejore la eficiencia de la I+D centralizando la retroalimentación, tomando decisiones de priorización basadas en datos y validando ideas más rápidamente.
Optimice la fuerza laboral al revelar la fricción en el recorrido en las aplicaciones de los empleados, guiar los cambios en los procesos y acelerar la incorporación.
Acelere el crecimiento y ayude a los clientes a tener éxito mejorando la experiencia de usuario y fomentando la adopción de nuevas funciones de pago.
Datos curados de entrada, un análisis procesable de salida
La calidad de las perspectivas que la IA puede ofrecer depende de la calidad de los datos que las informan. La aplicación ideal alimentada por IA debe basarse en entradas cuidadosamente seleccionadas de datos empresariales que sean.
1. Preciso
Los insights y recomendaciones proporcionados presentan mínimas alucinaciones.
2. Complete
Incluye todos los datos necesarios para crear una imagen clara.
3. Coherente
Formateado de una manera que IA pueda interpretar.
4. Relevante
Proporcione a la IA solo datos relevantes, eliminando información irrelevante.
RAG, la carta ganadora
La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) es una técnica que mejora las capacidades de los LLM al permitirles acceder e incorporar información de fuentes externas de conocimiento. RAG ofrece un valor comercial significativo de varias maneras.
Precisión mejorada: Al basar las respuestas en datos del mundo real, RAG reduce el riesgo de que los LLMs generen información inexacta o inventada.
Relevancia contextual mejorada: El RAG permite a los LLM ofrecer respuestas más matizadas y conscientes del contexto basándose en información pertinente de ámbitos o bases de conocimiento específicos.
Información en tiempo real: Utilizando RAG para acceder e incorporar información en tiempo real, permitiendo a las empresas proporcionar respuestas actualizadas y tomar decisiones informadas.
Resultados más actuales: En lugar de reentrenar constantemente los modelos lingüísticos grandes con datos en constante cambio, RAG permite actualizar los datos externos, manteniendo los resultados actualizados.
Normalizar datos no estructurados
El éxito de una aplicación impulsada por IA depende no solo del volumen de datos de calidad que pueda evaluar, sino también de la variedad de datos de múltiples fuentes relevantes, incluidos datos no estructurados, como llamadas de ventas, tickets de soporte o encuestas. Una aplicación de IA de primera clase normalizará los datos no estructurados transformándolos en una versión estructurada que un LLM pueda entender, con el fin de mapearlos a la solicitud de un usuario.
Por ejemplo
Un usuario pregunta cuántos tickets de soporte hacen referencia a un problema dentro de la herramienta de gestión de proyectos Jira. Los datos brutos no estructurados se transforman en datos limpios que dan como resultado una vista de 360 grados de la experiencia del usuario en torno a ese problema.
Estudio de caso
Cómo ESO encuentra la señal en el ruido con inteligencia de clientes potenciada por IA
ESO, una empresa de software enfocada en mejorar la salud y seguridad de la comunidad a través de los datos, enfrentó desafíos con comentarios desorganizados de los usuarios, lo que dificultó su capacidad para priorizar y actuar de manera eficiente. Para abordar esto, ESO utilizó las herramientas de IA de Pendo Listen para recopilar, analizar y validar comentarios. Esto les ayudó a abordar tres problemas a la vez: recopilar y analizar comentarios, validar ideas de productos y mantener a los usuarios y las partes interesadas involucrados de manera transparente.
Recopilar y analizar comentarios: Reduzca drásticamente el tiempo de análisis clasificando rápidamente grandes cantidades de retroalimentación para identificar patrones y evitar pasar por alto puntos ciegos.
Validar ideas de producto: Descubrimiento mejorado con ideas sugeridas y validación rápida en la aplicación para reducir el riesgo de las decisiones de la hoja de ruta.
Mantén informados a los usuarios y partes interesadas: Democratización de los insights en los equipos, lo que lleva a respuestas más rápidas a los clientes y a gerentes de producto menos abrumados.
Aprovecha una plataforma en la nube creada para el análisis de datos y IA
Una plataforma en la nube de primera clase ofrece varias ventajas para que las soluciones de IA sean más potentes. Entre ellos se encuentran:
Capacidades de IA y aprendizaje automático. Las aplicaciones de IA aprovechan las herramientas integradas para analizar datos, hacer pronósticos o adaptar las experiencias de usuario a escala.
Procesamiento y análisis de datos. El procesamiento y análisis de datos en la nube ofrecen una imagen completa de un área compleja como la experiencia del cliente.
Infraestructura escalable. La infraestructura escalable permite a las organizaciones manejar cantidades masivas de datos y proporcionar seguridad de nivel empresarial incluso durante el uso máximo sin comprometer el rendimiento o la privacidad de los datos.
Recursos informáticos potentes. Solo la nube puede proporcionar los vastos recursos informáticos necesarios para la IA de alto rendimiento en múltiples flujos de trabajo para crear predicciones y capas de coincidencia de patrones.
Estudio de caso
Cómo Thomson Reuters se mantiene un paso por delante de la caja de búsqueda
Thomson Reuters siguió las interacciones de los usuarios en Pendo para obtener información
en tres etapas críticas de la experiencia de búsqueda de sus usuarios. Esto dio
les dio una imagen completa del rendimiento de una funcionalidad de una aplicación
y cómo estaba impactando el sentimiento de los usuarios.
Optimice las experiencias de software utilizando análisis avanzados y perspectivas impulsadas por IA para impulsar la participación del usuario y los resultados empresariales con Pendo en Google Cloud.
La plataforma de gestión de experiencias de software (SXM) de Pendo aprovecha el poder de Google Cloud para generar perspectivas de IA confiables que cumplen con las estrictas mejores prácticas de gestión de datos. Combina datos cualitativos, cuantitativos y visuales para proporcionar una visión de 360 grados de las acciones de sus usuarios. A continuación, utiliza la IA para combinar estos datos complejos e impulsar los resultados adecuados para su negocio.
Juntos, Pendo y Google Cloud le permiten construir y ofrecer experiencias de usuario excepcionales. Pendo se basa en la infraestructura preparada para la IA de Google Cloud y en sólidas capacidades de IA para proporcionar una solución escalable, segura e inteligente.
Pendo on Google Cloud le ayuda a diferenciar sus productos y servicios al ofrecer una solución todo en uno que combina información cuantitativa, cualitativa y visual. Esto le permite comprender y optimizar el uso del software, aumentar el compromiso y la adopción, y garantizar el cumplimiento y la optimización de procesos. Pendo aprovecha las capacidades de IA y aprendizaje automático de Google Cloud, como Vertex AI y Gemini, para personalizar la mensajería y las perspectivas a escala, diferenciando aún más a las empresas de sus competidores.
Pendo está disponible en el Google Cloud Marketplace.
Obtenga más información sobre cómo Pendo en Google Cloud le ayuda a mejorar las aplicaciones que desarrolla, compra y vende para que pueda ofrecer mejores experiencias a sus clientes y empleados.
