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De ChatGPT a mil millones de agentes

Published

4 meses ago

4 diciembre, 2024

Hola, soy Azeem.

Estoy en la Cumbre DealBook en Nueva York hoy y acabo de escuchar a Sam Altman hablar sobre su visión sobre los próximos años:

Espero que en 2025 tengamos sistemas que la gente mire, incluso aquellos que son escépticos sobre el progreso actual, y digan: ‘Vaya, no esperaba eso’. Los agentes son de lo que todo el mundo habla y por una buena razón. Esta idea de que puedes darle a un sistema de IA una tarea bastante complicada, el tipo de tarea que le darías a un ser humano muy inteligente, que lleva un tiempo implementar y usar un montón de herramientas y crear algo de valor. Ese es el tipo de cosas que esperaría el próximo año. Y eso es un gran problema. Si eso funciona tan bien como esperamos, realmente puede transformar las cosas.

Los agentes han estado en mi hoja de ruta por un tiempo. El año pasado hablé de nuestra mil millones de agentes futuros e invirtió en un par de nuevas empresas que construyen sistemas agentes. En la publicación de hoy, analizamos cómo pensamos que pasaremos de asistentes de inteligencia artificial como ChatGPT a miles de millones de agentes que nos respaldan en segundo plano. ¡Disfrutar!

Por

En un futuro muy cercano, los trabajadores del conocimiento podrían contar con el apoyo de miles de agentes de IA, todos operando en paralelo. Esto no es futurismo especulativo. Jensen Huang de Nvidia habló recientemente sobre el papel de los agentes Ya juega en Nvidia y cómo ve su futuro:

Puntilla: ¿Ya estás utilizando cadenas de razonamiento y herramientas como o1 en nuestro propio negocio para mejorarlo?

Jensen: Absolutamente. Nuestro sistema de ciberseguridad actual no puede funcionar sin nuestros propios agentes. Contamos con agentes de IA que ayudan a diseñar chips: Hopper no sería posible, Blackwell no sería posible y ni siquiera pensamos en Rubin. Contamos con diseñadores de chips de IA, ingenieros de software de IA e ingenieros de verificación de IA, y los construimos todos internamente. Tenemos la capacidad y preferiríamos aprovechar la oportunidad para explorar la tecnología nosotros mismos. Espero que Nvidia algún día sea una empresa de 50.000 empleados con 100 millones de asistentes de IA […] Las IA reclutarán a otras IA para resolver problemas […] Por lo tanto, seremos simplemente una gran base de empleados, algunos de ellos digitales y otros biológicos.

De manera similar, Sam Altman anticipa el surgimiento de una unicornio unipersonal—Una empresa de mil millones de dólares administrada por un solo individuo que aprovecha un ejército de agentes de IA.

Los asistentes de IA actuales, como ChatGPT, requieren una participación humana constante: son copilotos, no actores autónomos. La próxima evolución, que ya está en marcha, es la de agentes que ejecutan tareas de forma independiente una vez que se les asigna un objetivo, muy parecido a delegar a un equipo experimentado y dar un paso atrás mientras ellos se encargan del resto. Y no hay límite para el tamaño de este equipo.

Para ayudarle a entender esto, nos asociamos con

ingeniero de aprendizaje automático, escritor y editor en jefe de .

Juntos, exploraremos tres áreas en la publicación de hoy:

El estado actual de los agentes de IA y sus aplicaciones en el mundo real.
¿Por qué su adopción generalizada se está volviendo inevitable?
Cómo esta transición podría conducir a un futuro en el que miles de millones de agentes aumenten el trabajo humano.

Los agentes han sido una prioridad para los científicos informáticos durante décadas, pero hasta hace poco se lograron pocos avances. Lo lejos que hemos llegado se refleja mejor en una cita de un artículo de 1997 por los científicos informáticos Christopher Welty y Louis Hoebel, quienes luego escribieron

Cualquiera que tenga conocimientos sobre “agentes” no puede evitar reconocer que, como tecnología de inteligencia artificial, normalmente hay muy poca inteligencia real involucrada. En cierto sentido, los Agentes pueden definirse como IA a pequeña escala que funciona.

La era ChatGPT introdujo sistemas basados en LLM que actualmente consideramos “agentes de IA”. Los primeros prototipos como BebéAGIpor ejemplo, demostró que la planificación de tareas podría permitir a los LLM actuar de forma autónoma.

Ejemplo de Yohei Nakajima

Las últimas mejoras se han capturado en puntos de referencia (consulte la Informe sobre el estado de la IA 2024 para profundizar) e investigaciones que demuestran que los LLM existentes se pueden utilizar para crear agentes que aprenden continuamente en entornos abiertos (como Minecraft).

Lanzamiento de DeepMind gatoun “agente generalista” que utiliza la misma idea subyacente en los LLM para realizar tareas, desde apilar bloques con un brazo robótico real hasta subtitular imágenes. Joon Park y sus colegas propusieron Agentes generativos como una caja de arena interactiva que se utilizará principalmente para las ciencias sociales. En ciencias duras, investigadores de Stanford crearon un laboratorio virtual que utilizaba agentes crear 92 nuevos diseños de nanocuerposincluidos múltiples nanocuerpos con actividad de unión exitosa contra el virus que causa Covid-19 (como se destaca en EV#501).

En la empresa, Adepto imaginó un asistente digital que podría convertir un comando de texto en una serie de acciones, como hacer un plano para una pieza nueva de un automóvil, y recaudó 350 millones de dólares hacerlo antes de ser absorbido en Amazon.

En el ámbito del consumo, empresas emergentes como Shortwave han desarrollado agentes que pueden desempeñar el papel de asistentes ejecutivos para gestionar y estructurar la información en dominios como el correo electrónico. Azeem ha invertido en dos nuevas empresas de agentes, WordWare y Mellizo.

Mientras tanto, Microsoft ha estado aprovechando su fortaleza en software empresarial para establecer silenciosamente un punto de apoyo en esta área. Encima 100.000 de sus clientes empresariales ya están experimentando en Copilot Studio, creando agentes autónomos personalizados o implementando soluciones listas para usar.

Hiscox, una aseguradora, utilizó agentes para reducir el tiempo de cotización de riesgos complejos de tres días a unos pocos minutos. De manera similar, McKinsey, utilizando el ecosistema de agentes de Microsoft, ha reducido su flujo de trabajo de admisión de proyectos de 20 días a dos días.

*Socios de conocimiento predice que todos tendrán un asistente de IA: estos agentes tomarán diferentes formas y redefinirán los límites entre aplicaciones, plataformas y servicios.*

Durante el siglo pasado, hemos sido testigos de asombrosos aumentos de productividad en industrias como la manufacturera y la agrícola: las fábricas producen productos exponencialmente más rápido y las granjas alimentan a miles de millones con una fracción de la fuerza laboral que alguna vez necesitaron. Sin embargo, en las aulas todavía se necesita un maestro para educar a 30 estudiantes. Esto es La maldición de Baumol. Cuando los salarios aumentan en sectores de alta productividad como el manufacturero, los servicios intensivos en mano de obra deben aumentar los salarios para competir, incluso si su productividad permanece estancada. Así, mientras los productos manufacturados se abaratan, muchos servicios se encarecen.

En el centro de esta cuestión está nuestra incapacidad para escalar nuestra propia humano tiempo. Según la Ley de Amdahl, la velocidad de un sistema está limitada por su componente más lento. En muchas partes del sector de servicios, esto se reduce a limitaciones en torno a los procesos dependientes de los seres humanos. La Revolución Industrial superó las limitaciones físicas mediante la mecanización; La IA podría ser una oportunidad similar para superar los obstáculos cognitivos al otro lado de…

Velocidad: Los sistemas de IA operan mucho más allá de los tiempos de reacción humanos, procesando datos en milisegundos. El LLM más rápido produce resultados a 6000 veces la velocidad que puede alcanzar un humano.
Escala: Podemos implementar tantos agentes de IA como lo permitan nuestros recursos computacionales, superando potencialmente la población humana.
Paralelización: Las tareas se pueden dividir entre miles o incluso millones de agentes de IA. En lugar de analizar 100 documentos secuencialmente, 100 agentes de IA pueden procesarlos simultáneamente y fusionar sus hallazgos en un solo informe.
Eficiencia de costes: Con el tiempo, los agentes se vuelven más baratos que la mano de obra humana, especialmente cuando se escala. En este momento podemos conseguir un sistema protoagente para realizar un metanálisis de 200 artículos de ArXiv por aproximadamente el 1% del costo humano. AlphaFold predijo 200 millones de estructuras proteicas, cada una de las cuales tradicionalmente cuesta $100,000 y un doctorado completo para determinar.
Personalización: En lugar de dividir un servicio humano entre muchos, la IA permite experiencias individualizadas para todos: un tutor privado para usted o su hijo, por ejemplo.
Aprendizaje y adaptación: Como sostiene el investigador independiente Gwern Branwen: “Todo problema suficientemente difícil se convierte en un problema de aprendizaje por refuerzo.“Cada desafío complejo requiere tomar secuencias de decisiones bajo incertidumbre donde cada elección afecta las opciones y resultados futuros, que es exactamente lo que resuelve el aprendizaje por refuerzo. Con esto, los sistemas de IA pueden ejecutar millones de experimentos paralelos, agregar sus aprendizajes mediante el reparto de peso y actuar sobre esos conocimientos de una manera que los sistemas biológicos no pueden.

Durante el próximo año, el despliegue de agentes tomará un “Gatear, caminar, correr” acercarse. Las empresas están experimentando con casos de uso simples, antes de expandirse en complejidad. De ahí todo lo que se habla de los agentes de servicio al cliente, una implementación fácil y de riesgo relativamente bajo. Pero la complejidad y la variedad de tareas que un agente puede realizar crecerán.

Para pensar más en una evolución que podríamos comenzar a ver el próximo año, veamos una profesión que todos aman… los abogados.

Honoré Daumier, *Les Gens du Justice: Les avocats et les plaideurs,* 1845

De acuerdo a una base de datos mantenida por el Departamento de Trabajo de EE. UU.los abogados realizan 22 tareas profesionales distintas. Una de estas tareas principales es la preparación de escritos y dictámenes legales para presentaciones judiciales. Imagine a un socio de una firma de abogados asignando un complejo escrito de apelación a lo que parece ser un único asistente de IA, pero que en realidad es una orquesta de agentes especializados, cada uno con una “experiencia” distinta.

El proceso comienza en el momento en que se cargan los expedientes del caso. Un agente coordinador (un director de proyectos de IA, por así decirlo) analiza inmediatamente los requisitos del tribunal y los plazos de presentación. En cuestión de segundos, un agente de investigación revisa bases de datos legales a una velocidad sobrehumana. Identifica todos los precedentes relevantes y patrones sutiles en el razonamiento judicial en casos similares. Al mismo tiempo, un agente de análisis de casos examina el expediente del juicio, relaciona los hechos del caso con elementos legales e identifica argumentos prometedores que los abogados humanos podrían pasar por alto en miles de páginas de testimonios.

Así como un agente de redacción elabora argumentos preliminares en un lenguaje legal preciso, un agente de gestión de citaciones garantiza que cada referencia cumpla con los estándares del Bluebook y valida que cada caso citado siga siendo una buena ley. Un agente de cumplimiento técnico monitorea continuamente el formato, el recuento de palabras y las reglas judiciales en tiempo real, mientras que un agente de control de calidad valida las cotizaciones y garantiza la coherencia lógica. El agente coordinador contrata a otros agentes, gestiona los flujos de trabajo y resuelve conflictos.

Y esto es sólo para una única tarea…

La magia del sistema agente es que puede escalar. Podría tener una docena o más de informes preparados en paralelo. Lo que comienza con unos pocos agentes especializados manejando un informe legal rápidamente se convierte en cascada. Empezar con 1,3 millones de abogados estadounidensescada uno de los cuales despliega 5 agentes especializados para cada una de las 22 tareas que realizan; eso ya son mil millones de agentes. Eso es sólo para 1 millón de abogados… Se estima que hay 1.000 millones trabajadores del conocimiento en todo el mundo. Habrá miles de millones de agentes. Y esto supone 5 agentes por tarea. ¿Pero por qué no 5, 10, 100 agentes? Teóricamente no hay más límite que el de eficacia.

Pero hacer que las organizaciones de abogados sean más eficientes no es lo único que los agentes permitirán. Como señala Flo Crivello, fundador y CEO de Lindy, cuando las herramientas se vuelven exponencialmente más baratas, pasan de ser activos corporativos a permitir la creatividad individual:

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Estrategia de Openai para mantener competitiva a la IA estadounidense

Published

7 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

8 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

20 horas 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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