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Writing The Best Generative AI Prompts Gets Revealed Via OpenAI Secret Meta-Prompts

Published

6 meses ago

17 octubre, 2024

Sergio Villanueva

Valuable lessons about prompting and prompting engineering are revealed via latest meta-prompts.

getty

In today’s column, I examine OpenAI’s special newly revealed meta-prompts that are used to supersize and improve the prompts that you enter into generative AI. Various media reports on the posting of OpenAI’s meta-prompts have been referring to them as a kind of secret sauce. Well, the secret is out now, and we can all relish and learn valuable lessons by inspecting the vital ingredients.

Let’s talk about it.

This analysis of an innovative proposition is part of my ongoing Forbes.com column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here).

Meta-Prompts Are Cool

What is a meta-prompt?

I’m glad you asked.

A meta-prompt is construed as any prompt that focuses on improving the composition of prompts and seeks to boost a given prompt into being a better prompt.

That probably seems a roundabout definition and a bit confusing. No worries. Let’s clear things up with a quick example.

I opted to log into ChatGPT and tell the AI that I wanted it to go ahead and have the AI improve my prompts. It will work like this. Each time that I enter a prompt, the aim is to have ChatGPT first enhance the prompt, before actually processing the prompt. This makes abundant sense because sometimes a user enters a prompt that is not fully up-to-speed on identifying what they want the AI to do. The AI can initially scrutinize the prompt and potentially make it a more on-target prompt.

Here we go.

My entered prompt: “I want you to improve my prompts. Whenever I enter a prompt, revise it to make it into a better prompt and show me what that prompt is.”
ChatGPT generated response: “Got it! Just drop in your prompts, and I’ll help refine them.”
My entered prompt: “Was Abraham Lincoln a stamp collector?”
ChatGPT generated response: “Your original prompt is clear, but we can enhance it by asking for more context about Lincoln’s hobbies and whether there’s any historical documentation about stamp collecting in his era. Here’s an improved version: “Did Abraham Lincoln ever engage in stamp collecting, or are there any historical records that suggest he had an interest in philately or similar hobbies during his lifetime?”

Do you see what happened there?

I told ChatGPT that I wanted it to improve my prompts. In a sense, that particular instruction is considered a meta-prompt. It is a meta-prompt because it provides instructions or indications about the nature of prompts and prompting.

Next, I entered this prompt: “Was Abraham Lincoln a stamp collector?”

ChatGPT improved my prompt: “Did Abraham Lincoln ever engage in stamp collecting, or are there any historical records that suggest he had an interest in philately or similar hobbies during his lifetime?”

Why was the ChatGPT-generated prompt better than my original prompt? You can see that ChatGPT explained the basis for making the improvements, namely that my original prompt was rather vague. The revised prompt gives additional clues and makes clearer what I might want in the result or outcome of the prompt.

Nice.

Not only can the AI briskly improve your prompt, but it can potentially supersize your prompt by adding all manner of specialized prompting techniques. This is especially handy if you aren’t already familiar with the ins and outs of advanced prompting techniques. The AI can readily do the heavy lifting for you and add notable wording that boosts your original prompt.

For my comprehensive discussion and analysis of over fifty advanced prompting techniques, see the link here.

Having Meta-Prompts Hidden Behind The Scenes

In my example, I overtly entered a prompt that told ChatGPT about making prompting improvements. You can always do this if you wish to do so, whenever you like. Plus, the same kind of meta-prompt instruction works for just about any major generative AI, including Claude, Gemini, Llama, etc.

Using an explicit meta-prompt might be a handy-dandy starter prompt that you enter at the beginning of any conversation. Henceforth, during that conversation, the AI will improve your prompts. Or simply use it whenever you are getting to a point where having the AI bolster your prompts seems a wise move.

The AI makers realize that people often need help in composing their prompts. A clever ploy by AI makers entails having a secret meta-prompt that you don’t know exists, and for which the generative AI has been quietly seeded. The meta-prompt is often hidden within the generative AI and automatically gets activated each time you log into your account.

One big question is whether you ought to be able to see the bolstered prompt that is being fostered via the meta-prompt instructions.

Allow me to explain.

It could be that the meta-prompt secretly works to boost your initial prompt and then immediately feeds the bolstered or revised prompt into the generative processing. Thus, you aren’t shown the revised prompt. All that you see is that you entered a prompt, and a generated result came out. The reality that your prompt was revised doesn’t get presented to you.

This can be good or bad.

The good news is that you might not care how your prompt was revised and only care about the final generated results. In that sense, as long as the outcomes are solid, whatever hidden magic is taking place is fine with you.

On the other hand, you might be keenly interested in seeing the revised prompt, especially before it is processed. Maybe the AI messed up and worsened your prompt. That’s certainly a realistic possibility, though typically rare. Another facet is that by seeing the revised prompts, you can learn how to better compose your prompts from the get-go.

OpenAI Tells About Their Meta-Prompts

In a posting on the OpenAI official blog, there are now details about meta-prompts.

Per the OpenAI blog posting on Prompt Generation, here are some key facets regarding the nature of their meta-prompts (excerpts):

“Creating prompts and schemas from scratch can be time-consuming, so generating them can help you get started quickly.”
“We use meta-prompts that incorporate best practices to generate or improve prompts.”
“A meta-prompt instructs the model to create a good prompt based on your task description or improve an existing one.”
“We use specific meta-prompts for different output types, like audio, to ensure the generated prompts meet the expected format.”

A crucial aspect of meta-prompts, when devised by an AI maker, is that they hopefully have mindfully studied how best to improve prompts. They can then craft their meta-prompts with numerous best practice instructions concerning composing prompts. You could say that they are in a great position to leverage what we know as amazing prompting strategies from the field of prompt engineering.

Ten Prompting Rules Distilled From The Meta-Prompt

Let’s now closely inspect a meta-prompt that OpenAI showcased at the Prompt Generation blog. There are other sample meta-prompts but I thought this one seems straightforward and exemplifies what a meta-prompt might conventionally contain.

First, they essentially provide overall guidance about what the meta-prompt is supposed to do:

“Given a task description or existing prompt, produce a detailed system prompt to guide a language model in completing the task effectively.”

I will show you the text of the rest of the meta-prompt in a moment.

I decided to do a bit of a translation of the meta-prompt into something a bit more readable. I condensed the meta-prompt into these ten overarching elements:

(1) Understand the task that is associated with the original prompt.
(2) Make minimal changes to the original prompt.
(3) Ensure that the revised prompt places any reasoning steps upfront and before any included conclusion portion.
(4) Explicitly stipulate in the revised prompt what portion consists of reasoning steps, and what consists of conclusions, and then make sure to sequence them with the reasoning steps listed first.
(5) Have the revised prompt contain conclusions as the last or final part of the prompt.
(6) Insert examples into the prompt.
(7) Clean up the prompt and make sure it is as concise as reasonably possible.
(8) Use special formatting markdown indications to specify the desired output of the prompt processing results.
(9) As much as practical, preserve the original prompt, but if clarity can be improved it is okay to divide the prompt into various sub-portions and sub-steps.
(10) Go ahead and preserve any constants that are in the original prompt and carry them over into the revised prompt.

Keep in mind that those are the elements within the meta-prompt and are telling the AI how to proceed on improving prompts that are entered by the user.

By and large, when I teach my classes on prompt engineering, those are the same kinds of recommended best practices that I cover. The best practices can be in your noggin and undertaken by hand, or in this case the meta-prompt will get the AI to do so on your behalf.

Interleaving The Ten Rules With The Meta-Prompt Text

I’m sure that you are eager to see the actual text used in the meta-prompt. I show you my commentary version and then next show the relevant text from the actual meta-prompt.

(1) My comment: Understand the task that is associated with the original prompt.

Meta-prompt text: “Understand the Task: Grasp the main objective, goals, requirements, constraints, and expected output.”

(2) My comment: Make minimal changes to the original prompt.

Meta-prompt text: “Minimal Changes: If an existing prompt is provided, improve it only if it’s simple. For complex prompts, enhance clarity and add missing elements without altering the original structure.”

(3) My comment: Ensure that the revised prompt places any reasoning steps upfront and before any included conclusion portion.

Meta-prompt text: “Reasoning Before Conclusions: Encourage reasoning steps before any conclusions are reached. ATTENTION! If the user provides examples where the reasoning happens afterward, REVERSE the order! NEVER START EXAMPLES WITH CONCLUSIONS!”

(4) My comment: Explicitly stipulate in the revised prompt what portion consists of reasoning steps, and what consists of conclusions, and then make sure to sequence them with the reasoning steps listed first.

Meta-prompt text: “Reasoning Order: Call out reasoning portions of the prompt and conclusion parts (specific fields by name). For each, determine the ORDER in which this is done, and whether it needs to be reversed.”

(5) My comment: Have the revised prompt contain conclusions as the last or final part of the prompt.

Meta-prompt text: “Conclusion, classifications, or results should ALWAYS appear last.”

(6) My comment: Insert examples into the prompt.

Meta-prompt text: “Examples: Include high-quality examples if helpful, using placeholders [in brackets] for complex elements. What kinds of examples may need to be included, how many, and whether they are complex enough to benefit from placeholders.”

(7) My comment: Clean up the prompt and make sure it is as concise as reasonably possible.

Meta-prompt text: “Clarity and Conciseness: Use clear, specific language. Avoid unnecessary instructions or bland statements.”

(8) My comment: Use special formatting markdown indications to specify the desired output of the prompt processing results.

Meta-prompt text: “Formatting: Use markdown features for readability. DO NOT USE CODE BLOCKS UNLESS SPECIFICALLY REQUESTED.”

(9) My comment: As much as practical, preserve the original prompt, but if clarity can be improved it is okay to divide the prompt into various sub-portions and sub-steps.

Meta-prompt text: “Preserve User Content: If the input task or prompt includes extensive guidelines or examples, preserve them entirely, or as closely as possible. If they are vague, consider breaking down into sub-steps. Keep any details, guidelines, examples, variables, or placeholders provided by the user.”

(10) My comment: Go ahead and preserve any constants that are in the original prompt and carry them over into the revised prompt.

Meta-prompt text: “Constants: DO include constants in the prompt, as they are not susceptible to prompt injection. Such as guides, rubrics, and examples.”

Showcasing The Ten Rules Per The Meta-Prompt Text

I realize that seeing the meta-prompt text as interspersed above with my commentary might make it a bit difficult to see the meta-prompt uninterrupted. So, here are those ten meta-prompt text statements shown altogether:

(1) Meta-prompt text: “Understand the Task: Grasp the main objective, goals, requirements, constraints, and expected output.”
(2) Meta-prompt text: “Minimal Changes: If an existing prompt is provided, improve it only if it’s simple. For complex prompts, enhance clarity and add missing elements without altering the original structure.”
(3) Meta-prompt text: “Reasoning Before Conclusions: Encourage reasoning steps before any conclusions are reached. ATTENTION! If the user provides examples where the reasoning happens afterward, REVERSE the order! NEVER START EXAMPLES WITH CONCLUSIONS!”
(4) Meta-prompt text: “Reasoning Order: Call out reasoning portions of the prompt and conclusion parts (specific fields by name). For each, determine the ORDER in which this is done, and whether it needs to be reversed.”
(5) Meta-prompt text: “Conclusion, classifications, or results should ALWAYS appear last.”
(6) Meta-prompt text: “Examples: Include high-quality examples if helpful, using placeholders [in brackets] for complex elements. What kinds of examples may need to be included, how many, and whether they are complex enough to benefit from placeholders.”
(7) Meta-prompt text: “Clarity and Conciseness: Use clear, specific language. Avoid unnecessary instructions or bland statements.”
(8) Meta-prompt text: “Formatting: Use markdown features for readability. DO NOT USE CODE BLOCKS UNLESS SPECIFICALLY REQUESTED.”
(9) Meta-prompt text: “Preserve User Content: If the input task or prompt includes extensive guidelines or examples, preserve them entirely, or as closely as possible. If they are vague, consider breaking down into sub-steps. Keep any details, guidelines, examples, variables, or placeholders provided by the user.”
(10) Meta-prompt text: “Constants: DO include constants in the prompt, as they are not susceptible to prompt injection. Such as guides, rubrics, and examples.”

The Ten Rules Bundled Into One Meta-Prompt Text

Finally, if you were to enter the meta-prompt, you could potentially do so as one large text bundle.

This is what it would look like.

Meta-prompt text in full (from above): “Understand the Task: Grasp the main objective, goals, requirements, constraints, and expected output. Minimal Changes: If an existing prompt is provided, improve it only if it’s simple. For complex prompts, enhance clarity and add missing elements without altering the original structure. Reasoning Before Conclusions: Encourage reasoning steps before any conclusions are reached. ATTENTION! If the user provides examples where the reasoning happens afterward, REVERSE the order! NEVER START EXAMPLES WITH CONCLUSIONS! Reasoning Order: Call out reasoning portions of the prompt and conclusion parts (specific fields by name). For each, determine the ORDER in which this is done, and whether it needs to be reversed. Conclusion, classifications, or results should ALWAYS appear last. Examples: Include high-quality examples if helpful, using placeholders [in brackets] for complex elements. What kinds of examples may need to be included, how many, and whether they are complex enough to benefit from placeholders. Clarity and Conciseness: Use clear, specific language. Avoid unnecessary instructions or bland statements. Formatting: Use markdown features for readability. DO NOT USE CODE BLOCKS UNLESS SPECIFICALLY REQUESTED. Preserve User Content: If the input task or prompt includes extensive guidelines or examples, preserve them entirely, or as closely as possible. If they are vague, consider breaking down into sub-steps. Keep any details, guidelines, examples, variables, or placeholders provided by the user. Constants: DO include constants in the prompt, as they are not susceptible to prompt injection. Such as guides, rubrics, and examples.”

Please be aware that I didn’t include all of the meta-prompt in the sense that there were other pieces here or there that provided additional nitty-gritty details. I wanted to keep the attention here on the crux of the meta-prompt. You are encouraged to visit the OpenAI blog on Prompt Generation to see further details.

Prompting As Both Art And Science

Congratulations, you now are versed in meta-prompts.

You can choose to use meta-prompts on your own. Either enter a meta-prompt at the start of your generative AI session or do so amid a session. If you want to set up a meta-prompt that will automatically activate whenever you use your account, use a feature known variously as customized instructions, see my coverage at the link here.

AI makers differ in terms of whether they automatically invoke hidden meta-prompts on your behalf. You’ll need to scour whatever user guides or help files there are for the generative AI that you opt to use. Sometimes you can choose whether to have those meta-prompts engaged or be disengaged.

A final thought for now.

The famous novelist Margret Wolfe Hungerford wrote in 1878 an idiom that we today widely accept and quote: “Beauty is in the eye of the beholder.”

I bring up that acclaimed quote because composing prompts is both art and science. You can use the plethora of rules of thumb about how to best write prompts, and you can lean into the advanced prompting techniques proffered by the discipline of prompt engineering. That is pretty much the science side of things. In the end, there is still art involved in the sense that you either feel that the prompt is the best it can be, or you don’t.

Really good prompts are said to be in the eye of the discerning beholder.

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Estrategia de Openai para mantener competitiva a la IA estadounidense

Published

16 horas ago

30 marzo, 2025

Sergio Villanueva

La siguiente es una publicación invitada de Ahmad Shadid, fundador de O.XYZ.

En una era en la que la inteligencia artificial dicta la dinámica del poder global, OpenAi está haciendo movimientos audaces para asegurar el dominio de Estados Unidos en el sector. Su nuevo plan llamado “Plan de acción de IA” intenta aliviar el marco regulatorio, implementar controles de exportación y aumentar la inversión federal para mantenerse por delante de la expansión de la IA de China.

Operai firmó un acuerdo con la administración Trump para el nuevo “Plan de acción de AI“El 13 de marzo. El acuerdo giró en torno a la supervisión regulatoria limitada y el rápido desarrollo de IA en los Estados Unidos.

La propuesta destaca una verdad fundamental: demasiada regulación a nivel estatal podría socavar el liderazgo de Estados Unidos en la IA, incluso cuando los jugadores de IA respaldados por China, liderados por Deepseek, continúan creciendo rápidamente.

Defender la IA de la censura

El modelo R1 de Deepseek, lanzado en enero de 2025, se realizó al nivel de los principales sistemas de IA de EE. UU., Aunque se ha desarrollado a un costo mucho menor, desafiando el dominio de los gigantes tecnológicos estadounidenses.

Esto resultó ser una gran venta de acciones de EE. UU., Con empresas como Nvidia que sufren grandes pérdidas. Poco después, el gobierno de los Estados Unidos levantó banderas rojas sobre la seguridad nacional y la privacidad de los datos, debatiendo las soluciones de políticas para mantener a Estados Unidos al frente en las mismas tecnologías para las que escribió las reglas.

El enfoque de OpenAI representa un punto fundamental en la política de IA estadounidense, combinando la defensa regulatoria con la ambición industrial para garantizar que Estados Unidos se mantenga al tanto del juego cuando se trata de IA. Además, en el corazón del plan de OpenAI hay una estrategia de control de exportación que tiene como objetivo limitar la influencia en expansión del país en China.

Esto evitará el mal uso de las plataformas y tecnologías de IA mediante naciones opuestas. En consecuencia, los controles de exportación protegerán la seguridad nacional de los Estados Unidos.

El plan de OpenAI también exige el uso de dólares federales para explicar al mundo que la IA de fabricación estadounidense es más segura y que las empresas con sede en los Estados Unidos deberían mantenerse a la vanguardia de la transmisión internacional de IA.

Deepseek no es solo una iniciativa de IA china y un competidor comercial, sino también un aliado fundamental del Partido Comunista Chino (CCP). A fines de enero, Deepseek se volvió infame por bloquear la información sobre la masacre de la Plaza Tiananmen de 1989, montando una ola de capturas de pantalla en las redes sociales señalando Censura de China.

El plan de $ 500 mil millones

Una parte central del tono de OpenAi se está bloqueando en mayor financiación federal para infraestructura de IA. Esto significa garantizar que la marca de alta agua para el progreso estadounidense en el campo de la IA no se preocupe por la protección de lo que viene a continuación de las amenazas extranjeras, sino que también refuerza la infraestructura computacional y de datos necesaria para mantener el crecimiento a largo plazo.

El Proyecto Stargatepor ejemplo, es un esfuerzo conjunto de Openai, SoftBank, Oracle y MGX que proporcionará hasta $ 500 mil millones para el desarrollo de la infraestructura de IA en los Estados Unidos.

Esta ambiciosa iniciativa está destinada a consolidar la superioridad de la IA estadounidense mientras produce miles de empleos domésticos, mucho en contra de la creencia de la narrativa de “AI podría reemplazar su trabajo”.

Es un cambio táctico importante en el enfoque de la política de IA, reconociendo que las inversiones en el sector privado no son suficientes para seguir siendo competitivos en comparación con los esfuerzos patrocinados por el estado como DeepSeek de China.

El proyecto Stargate quiere garantizar la construcción de centros de datos avanzados y la expansión de la fabricación de semiconductores dentro de los Estados Unidos para mantener el desarrollo de la IA doméstico en los Estados Unidos.

En sus primeras etapas, el apoyo federal a la infraestructura de IA es crítico, tanto para la creciente competitividad económica como para la seguridad nacional. Las características con IA a menudo se usan en defensa e inteligencia nacional. Por ejemplo, Escudo de Nova de AI es un dron de quadcopter autónomo que utiliza IA para volar a través de entornos complejos sin GPS para recopilar información que salva vidas en entornos de combate.

Además, la IA también es crítica en la defensa cibernética contra el pirateo, el phishing, el ransomware y otras amenazas de ciberseguridad porque puede identificar desviaciones o anormalidades en los sistemas en tiempo real. Por lo tanto, su papel en la detección de patrones y detectar irregularidades ayuda a los Estados Unidos a salvaguardar la infraestructura de defensa crítica de los ataques cibernéticos, lo que hace que sea aún más importante acelerar el crecimiento de la IA para la defensa.

Batalla por los modelos de entrenamiento de IA

Un elemento clave de la propuesta de OpenAI es el llamado a un nuevo enfoque de derechos de autor que garantice que los modelos de IA estadounidenses puedan acceder a material con derechos de autor para su uso en su capacitación. La capacidad de entrenar en una amplia gama de conjuntos de datos es vital para mantener sofisticados modelos de IA.

Si las políticas de derechos de autor son restrictivas, podría poner a los Estados Unidos en desventaja a sus competidores extranjeros, especialmente los chinos, que operan entre la aplicación de derechos de autor más débil.

Las herramientas de IA se evalúan por riesgo, escrutinio de la junta de gobierno y marcos de verificación de cumplimiento como el Política de IA de la casa y aprobaciones condicionales del DHS. Aunque el ‘pase rápido’ de Fedramp puede acelerar el despliegue, las antenas de la FTC y las regulaciones mantendrán los propósitos de IA en el mismo estante que la política de seguridad nacional y las protecciones del consumidor.

Estas salvaguardas, aunque sin duda son muy importantes, a menudo ralentizan el ritmo de la adopción de IA en casos de uso del gobierno crucial.

Ahora, OpenAi, en particular, está presionando por una asociación entre el gobierno y la industria, donde las compañías de IA contribuyen voluntariamente con los datos de sus modelos, y a cambio, no estarían sujetos a restricciones estatales fuertes.

No es un camino fácil por delante

Aunque la propuesta de OpenAI es audaz y ambiciosa, plantea serias preguntas sobre cuánto regulación puede ayudar a impulsar la innovación en este floreciente sector.

Si bien debilitar la supervisión regulatoria a nivel estatal dejará espacio para desarrollos de IA más rápidos, hay una preocupación significativa por resolver. La estructura de la asociación de las organizaciones de IA con el gobierno federal podría crear el potencial para que las empresas privadas tengan un poder descomunal sobre las políticas de la nación sobre la IA y los propios usuarios.

Independientemente de estos miedos, una cosa está clara: Estados Unidos no puede permitirse el lujo de quedarse atrás de sus competidores en el desarrollo de la IA. Si se hace bien, esta asociación podría garantizar que la IA estadounidense sea el marco dominante en todo el mundo en lugar de ceder terreno a competidores extranjeros controlados por el gobierno como el profundo de China.

Mencionado en este artículo

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El nuevo generador de imágenes de Openai es servidores derritiendo

Published

17 horas ago

30 marzo, 2025

Sergio Villanueva

San Francisco, California – 16 de noviembre: el CEO de OpenAi, Sam Altman, observa durante la Cumbre del CEO de APEC … Más en Moscone West el 16 de noviembre de 2023 en San Francisco, California. La cumbre de APEC se celebra en San Francisco y se extiende hasta el 17 de noviembre. (Foto de Justin Sullivan/Getty Images)

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Aquí hay cinco cosas en tecnología que ocurrieron esta semana en NEWS TECH Tech y cómo afectan su negocio. ¿Los extrañaste?

Esta semana en NEWS TECHOLES DE NEGOCIOS

Noticias de tecnología empresarial #1 – El nuevo generador de imágenes de OpenAI se vuelve viral

Esta semana Openai lanzó una poderosa herramienta de generador de imágenes como parte de sus ofertas de chatgpt que muestra imágenes increíblemente vívidas. ¡Se ha vuelto tan viral que la compañía dice que la demanda está “derritiendo” sus GPU! (Fuente: Open AI, CNBC)

Por qué esto es importante para su negocio:

Las capacidades del generador de imágenes son extremadamente potentes y pueden tener un enorme impacto en el marketing y la marca de su empresa. Según la compañía: “La generación de imágenes GPT-4O se destaca para representar con precisión el texto, seguir con precisión las indicaciones y aprovechar la base de conocimiento inherente de 4O y el contexto de chat, incluida la transformación de imágenes de carga o usarlas como inspiración visual. Estas capacidades hacen que sea más fácil crear exactamente la imagen que imagina, ayudándole a comunicar de manera más efectiva a través de las imágenes y avanzar en una generación de imágenes prácticas con una práctica práctica con la precisión y alimentación de la imagen. Echa un vistazo a esta publicación X para ver algunos excelentes ejemplos.

Business Tech News #2 – LinkedIn presenta actualizaciones de marketing.

LinkedIn ha introducido actualizaciones en su gerente de campaña, con el objetivo de mejorar el éxito de los especialistas en marketing. Las características clave incluyen un planificador de medios para los resultados de la campaña de pronóstico, UTM dinámicos para un seguimiento más fácil y paneles mejorados para obtener información detallada de rendimiento. Además, un Digest de rendimiento de la campaña impulsado por la IA proporciona explicaciones de texto sencillo de las fortalezas y debilidades de la campaña. (Fuente: LinkedIn)

Por qué esto es importante para su negocio:

Según la compañía, estas actualizaciones se centran en refinar estrategias, optimizar el gasto publicitario y simplificar la gestión de la campaña. Se incluyen comentarios/revisiones de dueños de negocios que han utilizado estas herramientas para mejorar sus campañas. Las campañas de LinkedIn son más caras que la mayoría de las otras plataformas de redes sociales, pero nuevamente obtienes lo que pagas: acceso a excelentes datos B2B. Estas herramientas pueden ser de gran ayuda para los especialistas en marketing que se inclinan fuertemente en esta plataforma.

Business Tech News #3 – 40 por ciento de los equipos cibernéticos no han informado de ataques cibernéticos por temor a perder empleos, según New VikingCloud Research.

La compañía de ciberseguridad VikingCloud ha publicado algunas investigaciones muy reveladas. Entre los profesionales de los Estados Unidos, el Reino Unido e Irlanda, el 40 por ciento de los equipos de ciberseguridad admitieron que han evitado informar incidentes cibernéticos debido al temor a la pérdida de empleo. Este subregistro destaca una brecha significativa para abordar las violaciones cibernéticas a nivel mundial. A pesar de esto, el 96 por ciento de las empresas encuestadas expresaron su confianza en su capacidad para detectar y responder a los ataques en tiempo real, lo que puede conducir a una falsa sensación de seguridad. Además, el 68 por ciento de los equipos admitieron que no pudieron cumplir con la nueva regla de divulgación de cuatro días de la Comisión de Valores y Valores para incidentes cibernéticos. El informe enfatiza los desafíos que enfrentan los profesionales de la ciberseguridad y la necesidad de mejorar la resiliencia y las estrategias de respuesta. (Fuente: Business Wire)

Por qué esto es importante para su negocio:

¡Sí, esta es una gran apertura! ¡Imagínese no saber acerca de una violación de seguridad porque su equipo de TI no quiere admitirlo! Se trata de la cultura de la empresa y tener un entorno en el que las personas no tengan que tener miedo de cometer errores. Tome esta información en serio y tenga un corazón en serio con su gente tecnológica. Es mejor saber que no saber.

Noticias de tecnología empresarial #4 – El agente de reuniones de Otter.ai puede programar llamadas y escribir correos electrónicos para usted.

Otter.ai ha introducido un agente de reuniones de IA activado por voz que puede participar activamente en reuniones virtuales. Este agente puede responder preguntas, programar seguimientos, redactar correos electrónicos y realizar otras tareas basadas en datos de reuniones. Inicialmente compatible con Zoom, pronto admitirá los equipos de Microsoft y Google Meet. Otter también lanzó agentes especializados para demostraciones de ventas y productos, con el objetivo de optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad. La compañía ha dicho que planea liberar más agentes “verticales” en el futuro. (Fuente: Engadget)

Por qué esto es importante para su negocio:

He entregado a algunos de mis clientes a esta aplicación porque hace muy bien las reuniones. Creo que sus mejores capacidades son cuando lo usa en su dispositivo móvil en reuniones cara a cara, en lugar de solo en línea. Aprovechando a Otter.ai cuando está en un cliente le permite concentrarse más en las relaciones y no preocuparse por tomar notas y acciones. Si va a inclinarse en esta aplicación, le recomiendo usarla cuando esté en el sitio, no solo en línea.

Business Tech News #5 – Honeybook acelera la innovación de IA para empoderar a las pequeñas empresas.

Honeybook ha presentado su próxima fase de herramientas de gestión empresarial con IA, diseñada para ayudar a los empresarios basados en servicios a racionalizar las operaciones y aumentar el crecimiento. Al incrustar la IA directamente en flujos de trabajo, Honeybook permite una automatización perfecta y proactiva. La compañía afirma que los empresarios que usan AI de Honeybook han informado beneficios significativos, incluida la duplicación de sus reservas de proyectos y el logro de un volumen de pago bruto 94 por ciento más alto. La plataforma también ayuda a los usuarios a ahorrar hasta tres horas por semana en tareas manuales, lo que permite más tiempo para el trabajo del cliente y el crecimiento comercial. (Fuente: Yahoo Finance)

Por qué esto es importante para su negocio:

Para las pequeñas empresas en el Service Sector Honeybook es una herramienta poderosa para ayudar tanto al marketing como a la implementación de servicios. A medida que la compañía se inclina más en la IA, como muchas otras compañías como esta, puede esperar más ahorros de tiempo y una mejor productividad. Definitivamente una aplicación que vale la pena intentarlo.

Cada semana redondeo cinco historias de tecnología empresarial que afectan a las pequeñas empresas y luego explico por qué. ¡Espero que disfrutes!

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Horóscopo diario hoy 30 de marzo: Horóscopo hoy, 30 de marzo de 2025: Predicciones astrológicas detalladas para el amor, la carrera y la salud para Aries, Tauro, Géminis, Cáncer, Leo y More

Published

1 día ago

29 marzo, 2025

La paciencia es clave. No se apresure, siga las cosas que se desarrollan naturalmente, y la decisión correcta se aclarará.

Salud

Evite la fatiga de la decisión dándose espacio para respirar. Una mente descansada toma las mejores decisiones.

Preguntas frecuentes:

¿Qué predice el horóscopo de Aries para el 30 de marzo de 2025?
Aries debe centrarse en el descanso, la reflexión y la recarga de energía emocional.

¿Leo tomará una decisión importante hoy?
Sí, se alienta a Leo a tomar medidas audaces y abrazar nuevas posibilidades.

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