La misión delResearch Center Artefact es fomentar un ecosistema de innovación en torno a AI y los data impulsando la colaboración entre profesores universitarios y representantes de empresas internacionales asociadas. El objetivo: investigación puntera impulsada por los data y las aplicaciones industriales de sus empresas asociadas.
Descubra cómo Agentic AI está impulsando ventajas prácticas y estratégicas para los profesionales del marketing digital y de data . Desde la optimización autónoma de campañas hasta las experiencias personalizadas de los clientes, esta tecnología permite a su equipo centrarse en la innovación de alto impacto.
Vincent Luciani, cofundador y Presidente Ejecutivo de Artefact, subraya que Inteligencia Artificial AI) debe integrarse de forma concreta en los procesos colectivos de una Compañia, si se quiere obtener un aumento real de la productividad. El empresario participará en el MKIA, evento organizado por Maddyness y dedicado a la AI, en la Salle Gaveau de París, el martes 29 de abril.
¡Ninguna estrategia es eficaz sin medición! Elegir proyectos, evaluar el rendimiento de los agentes de AI o las alucinaciones de la máquina: explicaciones detalladas de la gobernanza que debe poner en marcha para destacar entre la multitud gracias a Inteligencia Artificial.
En julio de 2024, Robin fue ascendido a CTO de Artefact France por su profunda experiencia tecnológica y sus habilidades de gestión. Ahora dirige un gran equipo de científicos de data , ingenieros de software y desarrolladores frontend, asegurándose de que su equipo esté a la vanguardia de la tecnología, con la formación y la curiosidad en el centro de su enfoque.
AI evoluciona rápidamente hacia un futuro en el que los usuarios ya no piensen en modelos, modos o herramientas. En su lugar, los sistemas se están volviendo dinámicamente adaptativos: ajustan automáticamente la profundidad del razonamiento, seleccionan las herramientas adecuadas y gestionan los recursos en tiempo real en función de la complejidad de la tarea.
A medida que los agentes de AI se encargan de tareas como la redacción de correos electrónicos o la resolución de problemas de atención al cliente, se hace evidente un reto: ¿cómo pueden estos agentes comunicarse eficazmente, no sólo con los humanos, sino también con los sistemas de software de los que dependen?
El auge de los agentes de AI en las empresas se desarrolla a dos niveles: la mejora de la productividad individual mediante agentes de tareas y la redefinición de los flujos de trabajo colectivos a través de agentes de flujos de trabajo. Aunque estas innovaciones prometen ganancias de eficiencia, también introducen retos estructurales. Sin una estrategia bien orquestada, las organizaciones corren el riesgo de una proliferación incontrolada de agentes y dependencias operativas críticas.
A medida que los agentes de AI se hacen cargo de tareas como la redacción de correos electrónicos o la resolución de problemas de atención al cliente, nos enfrentamos a un reto fundamental: ¿cómo se comunican estos agentes de forma eficaz, no solo con los humanos, sino también con los ecosistemas de software de los que dependen?
