Cómo realizar una operación Adopt AI con MORGAN STANLEY
Vea la repetición Sobre Jean-François Mazaud: Actualmente COO Francia
Reinventando las interacciones digitales con AI junto a ABN AMRO
La estrategia debe rechazar un puro "impulso tecnológico" y centrarse por completo en el impacto sobre el cliente. Dentro de 3 a 5 años, se prevé que más del 50% de los clientes poseerán sus propios agentes intermedios de IA para ayudarles en sus decisiones de compra y en sus elecciones financieras. Esto cambia el paradigma bancario: el banco no sólo debe comercializar a los humanos, sino garantizar que sus servicios sean descubribles y seleccionables por estos agentes del lado del cliente. El reto consiste en construir una infraestructura en la que los sistemas del banco puedan interactuar sin problemas con estos intermediarios digitales personales.
AI y Trust: Construyendo las finanzas del mañana con BNP PARIBAS
El impulso tiene que ver con la eficiencia, el alcance y la capacidad. La IA permite a los bancos ejecutar las tareas existentes con mayor rapidez, abarcar un espectro más amplio de riesgos (cubriendo los riesgos A, B y C en lugar de sólo el A) y realizar tareas antes imposibles, como analizar volúmenes masivos de documentos para el análisis de sentimientos en la investigación de renta variable.
La estrategia basada en el AI con CNP ASSURANCES
CNP Assurances opera como un actor internacional líder principalmente en Europa y Latinoamérica, ocupando la posición de segunda aseguradora de acreedores a plazo en Francia y la tercera en Brasil. La empresa funciona con un sólido modelo B2B2C, manteniendo acuerdos a largo plazo con importantes socios bancarios como La Banque Postale y la Caixa Econômica Federal, al tiempo que utiliza modelos abiertos con minoristas y corredores. Desde el punto de vista financiero, el grupo genera un resultado neto de 1.500 millones de euros y es reconocido por su compromiso con el ESG, clasificado entre el 9% de empresas sostenibles a nivel mundial.
Asegurando el futuro con AI y AGEAS
En el Adopt AI, explorará cómo la innovación y el artificial intelligence están transformando el sector de los seguros. La IA capacita a las aseguradoras para ofrecer una protección más personalizada y sostenible basada en un conocimiento más profundo de los clientes.
Por qué la medición del marketing sigue sin estar a la altura y cómo Agentic AI subsana esta carencia (incluye demostración)
En este artículo, analizamos cómo la plataforma AI transforma la medición del marketing al automatizar el análisis, orientar las decisiones y acelerar la ejecución a lo largo de todo el embudo de conversión.
Comercio agentivo: de los casos de uso de AI a una reinvención integral. ¿Estás preparado?
En la reciente Cumbre Minorista de TCG, Edouard de Mézerac se propuso aclarar el ruido que rodea a la tecnología AI. Su mensaje: la era de los casos de uso dispersos ha llegado a su fin. Lo que viene ahora es algo mucho más estructural y exigente. Durante años, las empresas han experimentado con la tecnología AI en nichos aislados, descritos como “puntos de color” repartidos por toda la organización. ¿Útil, tal vez? ¿Transformador? No del todo. Ahora, el panorama está cambiando. El AI de Agentic no consiste en añadir otra capa de tecnología. Se trata de replantearse cómo se realiza el trabajo, de principio a fin.
Cómo los asistentes de Health AI (y GEO) transformarán la experiencia de los pacientes y los profesionales sanitarios, y qué debe hacer la industria farmacéutica para participar activamente en este proceso
Un paciente se despierta con un dolor de espalda recurrente y le pregunta a un asistente de AI qué debe hacer. La aplicación revisa su historial, detecta una receta anterior y sugiere cambiar a otro antiinflamatorio. Tu molécula no aparece mencionada. Para cuando el paciente acuda al médico esa misma tarde para que le recete algo, el panorama ya está claro.
¿De verdad se está abaratando el AI? La ilusión del coste de los tokens
Imaginemos a un director financiero revisando el gasto trimestral de cloud. El equipo de AI presenta un gráfico convincente: los costes de inferencia por token han bajado un 75% con respecto al año anterior. Los modelos son más rápidos, las API son más baratas y el proveedor ofrece descuentos por volumen. Todo apunta a un ahorro. Entonces llega la factura real, y el total es más alto que el del trimestre anterior.
