Parte 60 - ¿Cómo están cambiando las expectativas de los clientes?
Cuando la inteligencia artificial pone a disposición conocimiento, comparaciones y consejos en segundos, el cliente espera más de toda la empresa.
El cliente siempre ha tenido expectativas.
Que el producto cumpla con lo prometido por la empresa.
Que el servicio funcione.
Que el precio parezca razonable.
Que la información es correcta.
Que es posible obtener ayuda cuando algo sale mal.
La digitalización ha ido añadiendo gradualmente nuevas expectativas a las antiguas.
La tienda online garantizaba la accesibilidad.
Los motores de búsqueda facilitaron la búsqueda de información.
El teléfono inteligente hizo que los negocios fueran accesibles prácticamente en cualquier lugar.
Las redes sociales facilitaron el intercambio de experiencias.
Los pagos digitales agilizaron la compra.
Y a lo largo de este proceso, sucedió algo importante:
Cuando la clienta experimentó un mejor servicio digital en un lugar, con el tiempo empezó a esperar algo similar en otros lugares.
La inteligencia artificial puede reforzar este desarrollo.
Porque ahora no son solo las empresas las que están obteniendo nuevas herramientas.
El cliente también los recibe.
Ella puede utilizar la IA para investigar una necesidad.
Aprende los términos técnicos.
Comparar opciones.
Resumir las pruebas.
Comprender productos complejos.
Prepara preguntas.
Analizar las diferencias.
Y quizás podrías pedirle a tu propio asistente de IA que averigüe qué opciones son las más adecuadas.
De este modo, la empresa se encuentra con un cliente potencialmente mejor informado, más eficiente a la hora de obtener información y menos dispuesto a perder el tiempo en trámites innecesarios .
Eso no significa que todos los clientes se conviertan en expertos.
Eso tampoco significa que todo el mundo quiera conversar con la inteligencia artificial.
Pero el marco de referencia sobre lo que puede ser una buena experiencia digital para el cliente está cambiando.
Y cuando el cliente cambia, la empresa debe comprender qué sucede con sus expectativas.
La inteligencia artificial puede reducir los costos para el cliente mediante la búsqueda y comparación de información.
A medida que la información se vuelve más accesible, aumenta la expectativa de obtener respuestas rápidas y relevantes.
El tiempo siempre ha formado parte de la experiencia del cliente.
¿Cuánto tiempo se tarda en encontrar el producto adecuado?
¿Cuántas páginas tiene que visitar el cliente?
¿Cuántos documentos tiene que leer?
¿Cuántos filtros tiene que entender?
¿Cuánto tiempo tiene que esperar para obtener una respuesta?
Tradicionalmente, el cliente ha realizado gran parte de este trabajo por sí mismo.
Ella ha presentado la solicitud.
El clic.
Leer.
Comparado.
Se abrieron nuevas pestañas.
Intenté comprender conceptos técnicos.
Y recopila tú mismo la información.
La IA puede reducir parte de este coste de búsqueda e información .
El cliente puede preguntar en su lugar:
"¿Cuáles son las principales diferencias entre estas tres opciones si lo que más me preocupa es el peso ligero y la larga duración de la batería?"
Cuando este tipo de tareas se pueden resolver con mayor rapidez, la tolerancia del cliente hacia las malas experiencias de información también puede disminuir.
Lo que antes era aceptable porque "así es como funcionan los sitios web",
Puede llegar a percibirse como innecesariamente engorroso.
La expectativa del cliente está cambiando: ya no busca información, sino que busca ayuda para comprenderla.
El futuro de la experiencia digital del cliente se centra más en el apoyo a la toma de decisiones que en el acceso a la información.
Internet solucionó en gran medida el problema del acceso.
La empresa podría publicar información.
El cliente podría encontrarlo.
Pero el acceso a la información no es lo mismo que la comprensión.
Un cliente que va a comprar una cámara, un seguro, software y herramientas.
o zapatillas para correr pueden encontrar miles de páginas de información.
El problema no reside necesariamente en la falta de información.
El problema puede ser la comprensión:
¿Qué significa esto para mí?
Aquí es donde la IA puede cambiar las expectativas.
Es posible que al cliente le impresione menos que el negocio tenga 300
páginas de productos.
Así podrá obtener ayuda con mayor facilidad para comprender cuál de los 300 productos se adapta mejor a sus necesidades .
Esta es la transición que vimos a lo largo de la Parte 7:
Según la información...
al conocimiento...
para el apoyo a la toma de decisiones.
La personalización con IA aumenta la expectativa de relevancia, pero también la necesidad de establecer límites.
El cliente puede esperar que la empresa comprenda la situación sin tener que explicarle todo de nuevo.
La personalización digital no es algo nuevo.
Las tiendas online llevan mucho tiempo recomendando productos basándose en compras anteriores,
clics o lo que otros clientes han visto.
La IA puede hacer que la personalización sea más conversacional y contextual.
El cliente puede describir la necesidad directamente:
"Voy a comprar mi primera bicicleta eléctrica. Recorro unos ocho kilómetros en bici para ir al trabajo, tengo una cuesta empinada al volver a casa y preferiría evitar mucho mantenimiento."
Hay mucha más información que la que se puede encontrar simplemente haciendo clic en la categoría "bicicletas eléctricas".
Un buen servicio digital puede utilizar el contexto para elaborar el consejo.
más relevante.
Pero aquí también surge un límite.
El cliente quiere relevancia.
Ella no necesariamente quiere ser vigilada.
Puede que agradezca que la empresa recuerde algo que ella le pidió que hiciera.
recuerda, pero reacciona negativamente si el sistema parece saber más que
esperado.
Esto hace que el equilibrio entre personalización, privacidad y control sea aún más importante.
El cliente espera coherencia cuando se utiliza la IA en todos los canales.
Los datos del producto, el servicio al cliente, la tienda en línea y el asesor de IA no pueden dar cuatro respuestas diferentes.
Imagina que el cliente le pregunta a un asesor digital sobre un producto.
El asesor de KI afirma que el producto es apto para uso en exteriores.
La página del producto no dice nada al respecto.
Las preguntas frecuentes dan una respuesta diferente.
Y el servicio de atención al cliente indica que el producto solo debe utilizarse en interiores.
¿En quién debe creer el cliente?
Cuando la IA hace que la información sea más accesible, también resulta más fácil detectar la información inconsistente.
Esto significa que la empresa necesita un control más claro sobre:
datos del producto,
conocimientos profesionales,
condiciones,
precios,
información de entrega,
información de servicio al cliente,
y otras fuentes autorizadas.
La IA, por lo tanto, no solo hace que la interfaz sea más importante.
Esto hace que la calidad de la base de conocimientos sea más importante.
Los clientes esperan cada vez más que las empresas conozcan su historia sin perder la conexión humana.
La experiencia del cliente omnicanal adquiere un nuevo significado cuando la IA puede conectar el conocimiento y el diálogo.
Una frustración clásica en el servicio al cliente es tener que empezar de nuevo.
El cliente explica el problema en el chat.
Se reenviará.
Explicando el problema de nuevo.
Llamadas.
Explicando el problema por tercera vez.
La IA tiene el potencial de facilitar la síntesis del historial relevante y proporcionar al siguiente empleado el contexto necesario, dentro de marcos sólidos de privacidad y procesamiento de datos.
Por lo tanto, la expectativa puede cambiar de:
“El negocio tiene muchos canales.”
a:
“La empresa debería entender que sigo siendo el mismo cliente.”
Entonces, la omnicanalidad se trata menos de cuántos puntos de contacto ofrece la empresa y más de la conexión entre ellos.
los puntos de contacto .
La inteligencia artificial puede hacer que el cliente informado esté aún mejor informado.
La asimetría de información entre la empresa y el cliente puede reducirse.
En muchos mercados, la empresa tradicionalmente ha sabido mucho más sobre el producto que el cliente.
Los economistas describen estas diferencias como asimetría de la información .
Internet redujo parte de esta asimetría.
Los clientes obtuvieron acceso a:
comparaciones de precios,
pruebas de productos,
reseñas,
experiencias de usuario,
ofertas de la competencia,
y una enorme cantidad de temas.
La IA puede facilitar el procesamiento de esta información.
El cliente no necesita necesariamente leer quince pruebas.
Ella puede obtener ayuda para compararlos.
Ella puede pedir contraargumentos.
Ella puede preguntar qué puntos débiles tiene un producto.
Ella puede hacer que le expliquen términos técnicos difíciles.
Ella puede prepararse antes de la reunión con el vendedor.
Esto podría alterar aún más el equilibrio de poder.
"Si haces que los clientes estén descontentos en el mundo físico, cada uno podría contárselo a 6 amigos. Si los haces descontentos en Internet, cada uno puede contárselo a 6000 amigos." — Jeff Bezos
El cliente digital ha adquirido mayor influencia.
La IA también puede proporcionar al cliente una mayor capacidad analítica .
El cliente puede comenzar a delegar partes del proceso de compra a su propio asistente de IA.
La empresa debe prepararse para un cliente que no siempre visita primero el sitio web.
Esta es quizás una de las perspectivas de futuro más interesantes.
Desde hace mucho tiempo diseñamos servicios digitales con una premisa:
La persona visita el sitio web.
Ella está buscando.
Navegando.
Filtración.
Lector.
Comparando.
Clics.
Pero, ¿qué ocurre si el cliente empieza por utilizar su propia IA?
¿asistente?
Ella puede preguntar:
“Encuentra tres opciones que satisfagan estas necesidades, explícame las diferencias y dime qué preguntas debo hacer antes de comprar.”
De esta forma, el sistema de IA puede convertirse en un intermediario entre la empresa y el cliente.
Esto puede tener consecuencias importantes para:
búsqueda de productos,
estrategia de contenido,
datos del producto,
herrada,
optimización de motores de búsqueda,
recorrido del cliente,
y visibilidad digital.
La empresa no solo debe hacer que el conocimiento sea comprensible para
gente.
Debe garantizar cada vez más que la información sea precisa,
estructurado, creíble y accesible a los sistemas digitales .
El recorrido del cliente puede evolucionar desde la navegación basada en clics hasta el diálogo basado en intenciones.
La clienta expresa lo que quiere lograr, mientras que la IA la ayuda a encontrar su camino a través de la información.
Los sitios web tradicionales se basan principalmente en la navegación.
El cliente debe comprender cómo la empresa ha organizado la información.
Pero el cliente no necesariamente piensa en categorías.
Ella piensa en términos de necesidad.
No:
"Quiero la categoría 14B."
Pero:
“Necesito algo para solucionar este problema.”
La IA permite conectar con el cliente de forma más cercana en este idioma.
Esto significa que la intención puede convertirse en un punto de entrada más importante al recorrido digital del cliente.
Pero los menús, las búsquedas, los filtros y una buena arquitectura de la información no van a desaparecer.
Los clientes tienen preferencias diferentes.
Algunos quieren diálogo.
Otros simplemente escanearán la página rápidamente.
Algunas personas saben exactamente qué producto deberían tener.
Otros necesitan una amplia orientación.
Por lo tanto, la buena experiencia del cliente del futuro debe ser capaz de manejar múltiples formas de llegar a una decisión .
La expectativa del cliente en cuanto a rapidez debe equilibrarse con la expectativa de calidad.
La respuesta más rápida de la IA no es necesariamente la mejor respuesta del cliente.
La IA posibilita respuestas rápidas.
Esto puede generar la tentación de convertir la velocidad en el objetivo principal.
Pero el cliente no siempre necesita la respuesta más rápida.
Ella necesita la respuesta correcta.
Para una solicitud sencilla, unos segundos pueden ser excelentes.
En caso de una queja complicada, el cliente puede tener una mayor necesidad de
Algunos sí entienden la situación.
En el caso de una compra costosa, un asesoramiento exhaustivo puede ser más importante que una respuesta inmediata.
En casos de alto riesgo, puede ser necesario el control humano.
Por lo tanto, la empresa debe distinguir entre:
velocidad como valor
y
la velocidad como simple medida .
La mejor experiencia para el cliente se produce cuando el tiempo de respuesta se ajusta a la tarea.
La IA puede aumentar la expectativa de disponibilidad sin necesidad de que el servicio al cliente humano esté disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Los asistentes digitales pueden gestionar algunas necesidades de forma continua y derivar otras a los humanos.
Es posible que haya un asesor digital disponible a las tres de la mañana.
Podría ser valioso.
El cliente puede obtener ayuda con:
información del producto,
problemas de entrega,
comparaciones simples,
instrucciones de uso,
o problemas comunes.
Pero esto no significa que todas las consultas deban automatizarse.
Un buen servicio puede distinguir entre lo que la IA puede manejar de manera responsable y
que un ser humano debería tomar el control.
De esta forma, el cliente puede obtener ambas cosas:
mayor disponibilidad
y
ayuda humana cuando realmente se necesita .
Cuando la IA facilita el cambio de proveedores, la experiencia y la confianza del cliente se vuelven más importantes.
Los menores costos de búsqueda pueden hacer que las malas experiencias de los clientes sean más costosas para la empresa.
Si resulta más fácil comparar alternativas, también será más fácil descubrir que otras empresas ofrecen algo mejor.
Un cliente que antes dedicaba una hora a investigar a la competencia ahora puede hacerlo mucho más rápido con la ayuda de la IA.
Esto puede reducir parte de la fricción que antes frenaba al cliente.
Entonces, la fidelización se vuelve más difícil de generar debido a las barreras informativas .
La empresa debe, en mayor medida, merecerlo.
A través de:
buenos productos,
conocimientos relevantes,
buen servicio,
confianza,
previsibilidad,
relaciones,
y buenas experiencias a lo largo del tiempo.
"El propósito de un negocio es crear y conservar clientes." —Peter F. Drucker
La tecnología puede cambiar la experiencia del cliente.
El requisito fundamental de crear valor para el cliente se mantiene.
La fidelización de clientes en la era de la IA debe construirse a través del valor, las relaciones y las experiencias.
La personalización y la automatización pueden respaldar la relación, pero no pueden reemplazar la confianza.
La IA puede hacer que la comunicación sea más personal.
Pero "personal" no es necesariamente lo mismo que relación personal .
Un mensaje automatizado puede utilizar el nombre del cliente.
Un algoritmo puede reconocer compras anteriores.
Una IA puede formular el texto de forma amigable.
Pero la confianza se construye a través de la experiencia.
La empresa cumple sus promesas.
Trata al cliente adecuadamente cuando algo sale mal.
No recomienda productos innecesarios.
Respeta los datos de los clientes.
Facilita la obtención de ayuda.
Asume responsabilidad.
No se trata solo de tareas de comunicación.
Estas son características de todo el negocio .
Las expectativas de los clientes se forman a partir de las mejores experiencias digitales, no solo de las de los competidores más cercanos de la empresa.
Una buena experiencia del cliente en un sector puede cambiar las expectativas en uno completamente diferente.
El cliente no se limita a un solo sector industrial.
Ella pide comida.
Utiliza la banca en línea.
Comprar ropa.
Reserva viajes.
Se comunica con el municipio.
Película en streaming.
Compra alimentos.
Pide cita con el médico.
Y utilice asistentes digitales.
Ella lleva consigo sus experiencias.
Cuando un servicio hace algo muy simple, otros servicios pueden de repente
Se siente más engorroso.
De este modo, las empresas compiten indirectamente contra las mejores experiencias del cliente , no solo contra sus competidores directos.
"La gente no quiere comprar una broca de un cuarto de pulgada. Quiere un agujero de un cuarto de pulgada." — Theodore Levitt
La tecnología está cambiando.
Pero el cliente sigue evaluando la empresa en función de lo bien que le ayuda a resolver lo que realmente está intentando conseguir.
La comprensión del cliente se vuelve más importante a medida que la inteligencia artificial facilita la producción de soluciones.
La empresa debe comprender qué problema está intentando resolver realmente el cliente.
Si la IA hace que la producción sea más barata y rápida:
contenido,
software,
campañas,
análisis,
textos de productos,
y servicios digitales,
Surge una paradoja.
La empresa puede hacer más.
Pero, ¿ qué debería hacer?
Ahí es donde entra en juego el conocimiento del cliente.
Si la empresa no comprende al cliente, la IA puede hacer posible que se produzca una solución errónea mucho más rápido.
Por lo tanto, un buen conocimiento del cliente puede volverse aún más importante en un mundo con
IA generativa.
No solo eso:
¿En qué hizo clic el cliente?
Pero:
¿Qué intenta conseguir el cliente?
¿Qué la hace sentir insegura?
¿Qué genera confianza?
¿Por qué elige una alternativa?
¿Por qué abandona la compra?
¿Qué sucede después de la compra?
¿Qué problemas surgen?
¿Qué le dice ella al servicio de atención al cliente?
La tecnología puede ayudarnos a analizar.
Pero las empresas aún necesitan hacer las preguntas correctas .
La perspectiva de Magne: el cliente nunca ha sido un canal, un clic o una conversión.
La orientación al cliente digital comienza por comprender a la persona que está al otro lado de la pantalla.
Tras décadas de digitalización, ha sido fácil reducir al cliente a simples números.
Visitante.
Hacer clic.
Tasa de conversión.
Valor promedio del pedido.
Tasa de rebote.
Satisfacción del cliente.
Todos estos objetivos pueden ser útiles.
Pero detrás de cada dato hay un ser humano.
Una persona que intenta comprender algo.
Encuentra algo.
Compra algo.
Resuelve un problema.
Pide ayuda.
O simplemente sigue con tu día.
Para Magne, este ha sido un hilo conductor común a lo largo de varias tecnologías.
cambios:
La tecnología debe comenzar con el cliente, no con la tecnología.
La IA cambia las herramientas.
Esto no cambia este principio básico.
La perspectiva del amigo: la IA puede comprender patrones en los datos de los clientes sin comprender al cliente como ser humano.
La inteligencia artificial puede ayudar a comprender mejor a los clientes, pero el juicio humano y el contexto siguen siendo cruciales.
El asistente virtual puede analizar miles de comentarios de clientes.
Encuentra temas recurrentes.
Preguntas grupales.
Resuma los problemas.
Identificar patrones lingüísticos.
Comparar opciones.
Pero los datos no necesariamente cuentan toda la historia.
Un cliente puede hacer clic sin realizar ninguna compra.
¿Por qué?
¿El precio?
¿Inseguridad?
¿El tiempo de entrega?
¿Falta de confianza?
¿La interrumpió el niño?
¿Solo iba a investigar?
¿Compró el producto en la tienda al día siguiente?
Los datos de comportamiento muestran lo que sucedió .
No siempre explican por qué .
Por lo tanto, la empresa aún necesita:
conocimiento cualitativo,
conversaciones,
observación,
competencia profesional,
experiencia,
y la interpretación humana.
La IA puede potenciar el conocimiento que se tiene de los clientes.
Pero eso no debería disminuir el interés de la empresa por el cliente.
En el recorrido del cliente con soporte de IA, surgen cuatro expectativas clave.
La relevancia, la coherencia, la transparencia y el control se convertirán en cualidades importantes en la experiencia del cliente del futuro.
Al resumir los acontecimientos, destacan cuatro expectativas en particular.
Relevancia. El cliente espera información y ayuda adecuadas a la situación.
Coherencia. Espera que los canales, la información y los servicios de la empresa estén interconectados.
Transparencia. Quiere comprender las recomendaciones, los términos y cómo se utiliza la IA cuando es necesario.
Control. Ella debe seguir teniendo la capacidad de elegir, corregir, rechazar y obtener ayuda humana.
Esto último es importante.
Una experiencia de cliente inteligente no debe dejar al cliente indefenso.
Debería permitir al cliente tomar mejores decisiones .
Términos técnicos relacionados con la experiencia del cliente, la IA, la personalización y el recorrido digital del cliente.
Los conceptos que cobran importancia cuando el propio cliente accede a la inteligencia artificial.
Expectativas del cliente: Las ideas del cliente sobre la calidad, el servicio, la disponibilidad y el valor que la empresa debería ofrecer.
Experiencia del Cliente (CX): La experiencia general del cliente con la empresa a través de los puntos de contacto y la relación a lo largo del tiempo.
Trayectoria del cliente: La secuencia de actividades, necesidades y puntos de contacto por los que pasa el cliente antes, durante y después de una acción o decisión.
Conocimiento del cliente: comprensión sistemática de las necesidades, motivaciones, comportamientos, problemas y experiencias de los clientes.
Coste de búsqueda: Tiempo, esfuerzo u otros recursos que el cliente debe invertir para encontrar y evaluar información relevante.
Asimetría de la información: Situación en la que las partes de una transacción tienen un acceso desigual a la información relevante.
Personalización: Adaptación del contenido, los servicios o las recomendaciones en función de la información relevante sobre las necesidades o el contexto del usuario.
Hiperpersonalización: Personalización más detallada y dinámica basada en múltiples fuentes de datos, contexto y, posiblemente, inteligencia artificial.
Intención: El objetivo o la necesidad subyacente que hay detrás de la búsqueda, la pregunta o la acción del cliente.
Sistema de apoyo a la toma de decisiones: información o herramientas que ayudan al cliente a comprender las alternativas y a tomar una decisión.
Omnicanalidad: un enfoque en el que los distintos puntos de contacto y canales se diseñan como una experiencia coherente para el cliente.
Comercio conversacional: uso de interfaces basadas en el diálogo para búsquedas, asesoramiento, servicios y comercio.
Transferencia humana: Traslado de un servicio automatizado o basado en IA a un ser humano cuando la situación lo requiera.
Fidelización del cliente: La inclinación del cliente a continuar la relación con una empresa, basada, entre otras cosas, en el valor, la experiencia y la confianza.
Cuando el cliente recibe inteligencia artificial, la empresa debe mejorar su capacidad para merecer el tiempo y la confianza del cliente.
El cliente del futuro no necesariamente espera más tecnología, sino que espera que la tecnología mejore la experiencia.
Es fácil creer que el cliente de IA esperará encontrar IA en todas partes.
Probablemente eso no sea lo más importante.
El cliente no necesariamente se despierta por la mañana y piensa:
"Hoy, realmente espero que el banco, la tienda online y la compañía de seguros hayan implementado inteligencia artificial generativa."
Ella cumplirá con su tarea.
Rápido cuando debe ser rápido.
Minucioso cuando se requiere minuciosidad.
Sencillo cuando debería ser sencillo.
Con ayuda humana cuando la situación lo requiera.
Esto es lo que hace que la IA sea interesante desde la perspectiva del cliente.
No la tecnología en sí.
Pero la oportunidad de reducir la fricción, hacer que el conocimiento sea accesible,
mejorar las decisiones y crear mejores servicios.
Desde un cliente más fuerte hasta una pregunta más amplia sobre el papel de los humanos.
Cuando tanto el cliente como la empresa adoptan la IA, las cualidades humanas adquieren mayor importancia de maneras novedosas.
Comenzamos el artículo anterior hablando de negocios.
¿Qué ocurrirá cuando todas las empresas tengan acceso a la inteligencia artificial?
En este caso hemos invertido la perspectiva.
El cliente también lo entiende.
Ella puede venir mejor preparada.
Ella puede investigar más a fondo.
Compara más rápido.
Haz preguntas más difíciles.
Espere una mayor relevancia.
Y detectar más fácilmente cuándo la información de su negocio está desactualizada.
juntos.
Puede fortalecer al cliente.
Pero al mismo tiempo, surge una interesante paradoja.
Cuanto más pueda hacer la tecnología...
Cuanto más importante se vuelve la pregunta de qué debería hacer la gente .
¿Quién va a comprender esta situación tan complicada?
¿Quién debe asumir la responsabilidad?
¿Quién debería entablar la relación?
¿Quién hará las preguntas que ningún modelo se planteó?
¿Quién debería recurrir a la experiencia y al criterio cuando los datos no proporcionan una respuesta clara?
¿respuesta?
¿Quién creará las nuevas ideas?
¿Quién debería decidir qué debe hacer la empresa, no solo qué?
¿Qué puede hacer?
Así llegamos a la tercera pregunta en nuestra etapa final.
¿Cuál será el papel más importante de los seres humanos?
Porque tal vez sea precisamente cuando las máquinas se vuelven mejores haciendo más...
que necesitamos comprender para qué son más importantes las personas.
Antecedentes académicos y lecturas complementarias
Esta serie también se basa en mi propia trayectoria profesional a través de los estudios de Diseño Web , Marketing Digital , Innovación y Comercialización , y seminarios profesionales en San Francisco y Oxford . Aquí encontrarás los antecedentes, los entornos profesionales y las experiencias que han acompañado el desarrollo desde los inicios de la web hasta la digitalización actual.
Literatura recomendada
Los avances en inteligencia artificial progresan más rápido que en cualquier otro campo de estudio actual. Ningún libro puede ofrecer todas las respuestas, pero los buenos libros proporcionan una base sólida para comprender la tecnología, las oportunidades y los desafíos.
En la serie KI-Kompis, recomendamos una selección de libros que abordan la inteligencia artificial desde diferentes perspectivas: tecnología, estrategia, gestión, innovación, ética, digitalización y aplicaciones prácticas. En conjunto, ofrecen una comprensión más amplia de cómo la inteligencia artificial afecta a las personas, las empresas y la sociedad.
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Libros recomendados de nuestra biblioteca.
Construye un modelo de lenguaje grande (desde cero)
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Este libro lleva al lector tras bambalinas y muestra cómo se construye un modelo de lenguaje moderno, paso a paso. Sebastian Raschka explica conceptos avanzados de forma didáctica y ofrece una perspectiva única sobre el funcionamiento de modelos de lenguaje complejos como ChatGPT. Si bien el libro incluye ejemplos de código, también resulta muy valioso para quienes deseen comprender en profundidad la tecnología que sustenta la inteligencia artificial.
Por qué recomendamos el libro
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Guía de inicio rápido para modelos de lenguaje extensos
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Breve reseña
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