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Canales propios, data real: Por qué la estrategia de CRM debe ser una decisión de la alta dirección y por qué rara vez lo es

La mayoría de los proyectos de CRM y CDP en los que trabajo en Alemania no fracasan por culpa de la tecnología. Fracasan antes incluso de que se cree el primer flujo de trabajo data. Los directores de marketing (CMO) siguen dirigiendo en gran medida la estrategia de marketing desde silos: marca A, canal B, campaña C. Pero el cliente no ve esos silos. Se trata de un viajero de negocios que reserva una mejora de clase el lunes. De un comprador familiar que busca ofertas de fin de semana el viernes. De un asegurado que renueva su póliza en octubre. La misma persona. Tres micropersonas distintas. Tres puntos de contacto diferentes. Y en la base de datos data: un perfil plano con una fecha de nacimiento y una lista de todas las transacciones.

Bajo la línea de flotación: Las cuatro capas de una empresa nativa de la IA

La gestión de patrimonios está anclada en el pasado. Los clientes viven en un mundo de recomendaciones hiperpersonalizadas y sin esfuerzo de YouTube, TikTok o Amazon, y sin embargo los bancos impulsan los productos a través de libros de reglas, segmentación torpe y conjeturas de los asesores. Los bancos luchan por mantenerse a la altura de las expectativas de los clientes y de la complejidad de las carteras actuales. La IA híbrida puede cambiar esta situación. Al fusionar el aprendizaje automático, la disciplina de optimización de carteras y la inteligencia contextual de grandes modelos lingüísticos, gobernados por una capa de IA agéntica, los gestores de patrimonios pueden ofrecer recomendaciones que parezcan inteligentes, personales y oportunas.

Transformación de la gestión de patrimonios con el híbrido AI

La gestión de patrimonios está anclada en el pasado. Los clientes viven en un mundo de recomendaciones hiperpersonalizadas y sin esfuerzo de YouTube, TikTok o Amazon, y sin embargo los bancos impulsan los productos a través de libros de reglas, segmentación torpe y conjeturas de los asesores. Los bancos luchan por mantenerse a la altura de las expectativas de los clientes y de la complejidad de las carteras actuales. La IA híbrida puede cambiar esta situación. Al fusionar el aprendizaje automático, la disciplina de optimización de carteras y la inteligencia contextual de grandes modelos lingüísticos, gobernados por una capa de IA agéntica, los gestores de patrimonios pueden ofrecer recomendaciones que parezcan inteligentes, personales y oportunas.

La transformación AI que da resultados: Por qué los procesos, las personas y la tecnología deben avanzar juntos

Se prevé que el mercado de transformación digital de Oriente Próximo alcance los $205.000 millones en 2031. Las estrategias nacionales en todo el Golfo, desde la Estrategia de IA 2031 de los EAU hasta la Visión Saudí 2030 y la Visión Nacional 2030 de Qatar, están anclando una inversión sin precedentes en infraestructura de IA, capacidad soberana y diversificación económica. El compromiso es real. Pero la cuestión que define a toda gran organización es si esa inversión produce una transformación en toda la empresa o se queda en una colección de pilotos desconectados.

Detectando alucinaciones en LLMs, un token a la vez

Los modelos de lenguaje grandes son asombrosamente capaces. Resumen, traducen, razonan y programan (mejor que yo). Pero a diferencia de mí, también se han hecho notorios por inventar hechos con una confianza inquietante.

Cómo sobrevivir al «SaaSpocalipsis»: evaluación del impacto del modelo AI en las carteras de software

Aunque se dice en tono irónico, siempre he considerado que el consejo de ‘nunca hagas predicciones, sobre todo sobre el futuro’ es muy acertado, y nunca más que en el mundo de AI. Hace tres años, AI se promocionó como un acelerador para las empresas de software modernas, nativas de cloud; un impulsor que potenciaba a equipos de desarrolladores líderes en el sector y bien dotados de personal para ofrecer mejores productos a un ritmo cada vez más acelerado.

Transformación de la IA agéntica en el sector público: Cómo ganan los gobiernos industrializando la IA agéntica

El sector público se encuentra en un momento decisivo. Con una deuda pública mundial que alcanzará la cifra sin precedentes de $102 billones en 2024, los gobiernos se encuentran atrapados entre fuerzas estructurales opuestas. Por un lado, el espacio fiscal se está reduciendo rápidamente, con más de 3.400 millones de personas viviendo en países que gastan más en intereses de la deuda que en sanidad o educación. Por otro lado, las expectativas de los ciudadanos se disparan, exigiendo servicios digitales que rivalicen con la velocidad y la personalización de la Big Tech.

Ampliación de AI en el “Año de la ejecución” de Oriente Medio”

A medida que avanzamos en el segundo trimestre de 2026, el debate mundial en torno a AI ha llegado a un punto de inflexión crucial. La fascinación inicial por los modelos generativos ha madurado hasta convertirse en una demanda de impacto industrial cuantificable. En Oriente Medio, una región que actualmente sirve de laboratorio global para los giga y megaproyectos digitales más ambiciosos del mundo, la cuestión ya no es el potencial de AI, sino su rendimiento a gran escala.

La transformación AI de China: un juego diferente

Desde el éxito de DeepSeek R1 hasta la tendencia viral de “criar langostas” (adopción de OpenClaw), todo ello en tan solo un año, la tecnología AI en China se está adoptando y ampliando de una forma radicalmente diferente, lo que se traduce rápidamente en un valor comercial tangible.

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