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Diagnóstico integrador de afecciones psiquiátricas utilizando Datos de CHATGPT y FMRI | Psiquiatría BMC
Diseño experimental
La Figura 1 presenta el flujo de trabajo general de nuestro diseño experimental. La etapa de recopilación de datos implica interacciones del paciente con la adquisición de datos CHATGPT y FMRI. Los resultados procesados de las tuberías de texto y imágenes se transforman en matrices de características, que posteriormente se utilizan para entrenar una red neuronal para la evaluación. La etapa final evalúa el rendimiento del modelo y lleva a cabo validación estadística.
Flujo de trabajo de diseño experimental
Recopilación de datos
En este estudio, ChatGPT juega un papel crucial en la recopilación de información detallada y estandarizada del paciente a través de entrevistas dinámicas e interactivas. A diferencia de los métodos tradicionales, como las encuestas basadas en aplicaciones o en papel, que proporcionan datos estructurados pero rígidos, el enfoque de conversación de ChatGPT se adapta a las respuestas de los pacientes en tiempo real. Esta adaptabilidad permite que la IA investigue más profundamente en función de las respuestas iniciales, descubriendo los síntomas latentes y las preocupaciones de que los cuestionarios estandarizados pueden pasar por alto.
Un enfoque de método mixto combina datos cuantitativos (incluidas codificaciones numéricas como respuestas a escala de Likert) con ideas cualitativas capturadas de los diálogos de pacientes de forma libre. Esta estrategia combina la profundidad de las investigaciones cualitativas con la objetividad de las evaluaciones cuantitativas, ofreciendo una visión más holística del estado mental del paciente [18].
Al adherirse a un guión de entrevista constante al tiempo que permite variaciones de lenguaje natural, ChatGPT asegura que todos los pacientes participen en las mismas áreas centrales de investigación. Esta uniformidad incluye preguntas sobre el estado de ánimo, los niveles de ansiedad, los patrones de sueño e historial médico. Debido a que todos los pacientes experimentan el mismo conjunto de temas guiados, el sesgo del entrevistador se minimiza, lo cual es particularmente importante dada la subjetividad del diagnóstico psiquiátrico.
ChatGPT también proporciona un nivel de comodidad y compromiso para los pacientes que pueden sentirse más a gusto revelar información confidencial a un entrevistador de IA. Estudios, como Lucas et al. (2014), indican que el miedo reducido al juicio puede conducir a una mayor divulgación [19]. Esta apertura puede dar lugar a datos más ricos, lo que refleja más a fondo la condición del paciente.
Además de obtener respuestas, CHATGPT utiliza técnicas NLP avanzadas para extraer y cuantificar detalles matizados del diálogo. Los marcadores lingüísticos correlacionados con los trastornos psiquiátricos, como los cambios significativos en el sentimiento o los cambios en el uso del pronombre, se capturan automáticamente [20]. Las encuestas tradicionales a menudo pasan por alto estas sutiles señales lingüísticas, limitando así su potencial de diagnóstico.
Una vez que se recopilan los datos, el contenido de conversación se analiza y se transforma en una matriz de características numéricas. Las respuestas se tokenizan, se limitan y se clasifican en categorías estandarizadas, como descriptores de humor o indicadores de comportamiento. Esto garantiza la consistencia y la comparabilidad entre diferentes pacientes y sesiones, lo que permite la integración de datos basados en el diálogo con medidas de neuroimagen.
Al fusionar información cualitativa y cuantitativa en una sola tubería, el método mitiga las trampas de enfoques puramente narrativos o puramente numéricos y produce un conjunto de datos robusto y ricamente texturizado. Los datos resultantes están listos para el entrenamiento de modelos posterior y el análisis predictivo.
adquisición de datos fMRI
Se realizaron escaneos fMRI para capturar patrones de actividad cerebral asociados con trastornos psiquiátricos. La FMRI en estado de reposo identificó la actividad neuronal de referencia mientras los participantes se quedan quietas con los ojos cerrados, centrándose en la red de modo predeterminado y otras redes de conectividad intrínsecas. La FMRI basada en tareas ayudó a sondear procesos cognitivos y afectivos específicos. En una tarea de reconocimiento emocional, los participantes vieron imágenes de caras que expresan diferentes emociones (por ejemplo, felicidad, tristeza, miedo, ira) e identificaron, activando así la amígdala y la corteza prefrontal. Una tarea de recuperación de memoria requirió a los participantes para memorizar una lista de palabras o imágenes y luego recordarlas después de un retraso, dirigido al hipocampo y las estructuras de lóbulo temporal medial circundante. Una tarea de atención e inhibición, como la prueba Stroop, llevó a los participantes a nombrar los colores de tinta mientras ignoraba el significado léxico de las palabras, activando la corteza cingulada anterior y la corteza prefrontal dorsolateral.
Los datos de fMRI sin procesar se preprocesaron para corregir el movimiento, alinear las imágenes con una plantilla común a través de la normalización espacial y reducir el ruido de baja frecuencia a través del filtrado temporal. Al estandarizar estos procedimientos, la calidad de los datos mejoró y se hizo consistente en todos los participantes del estudio, lo que permite la extracción de características posterior centrada en los patrones regionales de activación cerebral y conectividad.
Construcción de matriz de características
Características del modelo de referencia
También se desarrolló un modelo de línea de base, confiando en las características clínicas tradicionales en lugar de los datos derivados de PNL. Las características de referencia incluían información demográfica como la edad y el género. También abarcaron evaluaciones clínicas, incluidas las puntuaciones basadas en el cuestionario (PHQ-9 para la depresión y GAD-7 para la ansiedad) y las clasificaciones de gravedad de los síntomas, así como cambios básicos autoinformados en el sueño, el apetito y la energía. Estos puntos de datos de línea de base se ensamblaron en una matriz numérica análoga al modelo principal, pero no incluyeron las características derivadas de NLP más ricas de los diálogos de los pacientes.
Extracción de características de los diálogos del paciente
Las características basadas en el diálogo se extrajeron utilizando técnicas de PNL que estandarizaron y codificaron las respuestas del paciente. Se utilizaron la tokenización, la lemmatización y las asignaciones de categorías para garantizar un tratamiento de datos uniforme. Las descripciones del estado de ánimo y los patrones de sueño se convirtieron en indicadores de comportamiento, y también se codificaron señales lingüísticas, como dudas, negación o cambios de sentimiento. Este enfoque uniforme minimizó la variabilidad entre los pacientes y permitió comparaciones directas en una amplia variedad de insumos cualitativos.
Preprocesamiento de datos fMRI
El preprocesamiento de los datos de fMRI incluyó la corrección de movimiento para compensar los movimientos de los participantes, la normalización espacial para asignar imágenes en una plantilla cerebral común y filtrado temporal para eliminar el ruido de baja frecuencia. Estos pasos culminaron en mapas volumétricos consistentes de actividad cerebral entre los pacientes. Los datos de fMRI finalizados se usaron luego para extraer características como los niveles de activación regional y los patrones de conectividad cerebral, formateados para la integración posterior con las características del diálogo del paciente.
Criterios de selección de pacientes
Se requirió que los participantes en el estudio tengan un diagnóstico confirmado de un solo trastorno psiquiátrico, tengan al menos 18 años y fueran competentes en chino mandarín. Solo se incluyeron aquellos capaces de consentimiento informado y dispuestos a someterse a entrevistas con CHATGPT y escanear fMRI. Cualquier persona con trastornos neurológicos severos, síntomas psiquiátricos agudos que requirieron intervención inmediata, implantes metálicos contraindicados para la resonancia magnética o los diagnósticos de abuso de sustancias. Factores adicionales, como el embarazo o la incapacidad de permanecer quieto durante los escaneos, también provocaron exclusión.
Procedimientos de recopilación de datos
Antes del estudio, todos los equipos (incluida la interfaz CHATGPT y el escáner de resonancia magnética) fueron validados y calibrados. Los participantes dieron su consentimiento informado y se sometieron a las entrevistas con CHATGPT después de un guión estructurado diseñado para cubrir el estado de ánimo, el sueño, el historial de ansiedad o la depresión, y otros factores clínicos relevantes. Sus escaneos FMRI se realizaron luego de acuerdo con los protocolos descritos anteriormente. Todos los datos, tanto de diálogos como de escaneos, se limpiaron y prepararon posteriormente para el análisis como matrices de características numéricas.
Arquitectura de redes neuronales
La sintonización de hiperparámetros implicaba ajustar las tasas de aprendizaje, los tamaños de lotes, los recuentos de capa y las unidades de capa. La búsqueda en la red y los métodos de búsqueda aleatoria ayudaron a identificar configuraciones óptimas. Se exploraron arquitecturas alternativas como RNN, pero la arquitectura elegida superó a estas alternativas. La dimensionalidad más alta de nuestros datos y la necesidad de características integradas de texto y imagen nos llevó a favorecer el enfoque de fusión que se describe a continuación.
La red neuronal procesa dos entradas principales: la matriz de características derivadas del diálogo y los volúmenes de fMRI 4D. Las características basadas en el diálogo incluyen variables demográficas y lingüísticas, generalmente formateadas en un \ (N \ Times 16 \) matriz, donde norte es el número de muestras y 16 representa las características extraídas. Los datos de fMRI, después del preprocesamiento, aparecen como un volumen 3D (\ (64 \ Times 64 \ Times 30 \) Voxels) con una dimensión de tiempo que captura los cambios funcionales en una ventana de 30 segundos.
En las transmisiones paralelas, las características basadas en el diálogo pasan a través de varias capas densas (totalmente conectadas), con configuraciones que generalmente comienzan en 64 unidades (activación de RELU), luego 32 unidades, etc. Los datos de FMRI se gestionan a través de capas convolucionales y de politización máxima, con filtros de tamaño \ (3 \ Times 3 \ Times 3 \)también utilizando la activación de Relu, seguido de aplanamiento para fusionar características espaciales y temporales en un vector.
Ambas corrientes finalmente se alimentan en una capa de fusión que concatena los datos de diálogo procesados con las características de fMRI aplanadas. Esta representación integrada se pasa a través de capas densas adicionales (128 unidades seguidas de 64 unidades, ambas usando RELU) para aprender una incrustación de articulación óptima.
Después de concatenar las características de fMRI aplanadas con las características del diálogo procesado, se aplica una capa densa con 128 unidades y se aplica la activación de RELU. Esta capa realiza una reducción de dimensionalidad y la normalización del vector de características fusionadas, asegurando que la información combinada de ambas modalidades esté en una escala comparable antes de ingresar las capas densas posteriores. La elección de 128 unidades se determinó empíricamente a través de la validación cruzada para lograr un equilibrio entre la complejidad del modelo y el rendimiento diagnóstico.
Se utiliza un pequeño conjunto de capas totalmente conectadas finales para la clasificación, concluyendo con una capa Softmax para una salida multiclase. Cinco clases generalmente representan trastornos depresivos, trastornos de ansiedad, trastornos bipolares y relacionados, espectro de esquizofrenia y otros trastornos psicóticos/ninguno. Esta estructura se adapta a los resultados específicos del diagnóstico de manera clínicamente significativa.
La Figura 2 muestra el flujo general de la red neuronal, que muestra flujos paralelos para las características de diálogo basadas en texto y los datos de fMRI 4D, una etapa de fusión posterior y capas de clasificación que generan categorías de diagnóstico.
Arquitectura del modelo de red neuronal. El modelo comprende dos transmisiones de entrada distintas, una de procesamiento de datos de fMRI (flujo izquierdo) y las otras características de procesamiento derivadas de los diálogos del paciente (flujo derecho). Estas entradas se fusionan posteriormente para el análisis conjunto, lo que lleva a la clasificación final. (1) Entrada de datos de fMRI (flujo izquierdo): los datos de fMRI, formateados como un tensor 4D con dimensiones (64x64x30x30), pasan a través de una secuencia de capas convolucionales 3D (conv3d), seguidas de capas maxpooling3D a temple y de extracción de características spaciales. La salida se aplana en un vector de características del tamaño 75,264, capturando patrones clave de actividad cerebral. (2) Entrada del diálogo del paciente (flujo derecho): los datos del diálogo del paciente, representados como un vector 8 dimensional, se procesan a través de una serie de capas densas (totalmente conectadas). Estas capas reducen progresivamente la dimensionalidad, con la salida final como un vector de 16 dimensiones que captura características lingüísticas y emocionales. (3) Fusión y procesamiento de características: las salidas de ambas secuencias de entrada se concatenan en un solo vector de tamaño 75,280. Esta representación conjunta se procesa a través de varias capas densas, con el número de unidades reducida gradualmente (de 128 a 64, y luego a 32), lo que permite que el modelo refine sus representaciones de características. (4) Capa de clasificación: la capa de salida final consta de 5 unidades, correspondientes a las categorías de trastorno psiquiátrico bajo consideración. Se aplica una función de activación de Softmax para producir las probabilidades de clasificación final para cada trastorno
Capacitación y evaluación de modelos
La capacitación se realizó en conjuntos de datos etiquetados que contenían las características del diálogo del paciente y las exploraciones de fMRI correspondientes. El Adam Optimizer se utilizó con una tasa de aprendizaje de \ (1 \ Times 10^{-4} \). La entropía cruzada categórica sirvió como función de pérdida para la clasificación multiclase. El tamaño del lote generalmente involucraba 8 muestras, y la red fue entrenada para 20 épocas con una parada temprana si la pérdida de validación no mejoró para 5 épocas consecutivas. La precisión, la precisión, el recuerdo y la puntuación F1 se usaron como métricas primarias. Se realizó diez veces la validación cruzada para medir la estabilidad y robustez del modelo.
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
San Francisco, California – 16 de noviembre: el CEO de OpenAi, Sam Altman, observa durante la Cumbre del CEO de APEC … Más
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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
Horóscopo Aries hoy
Amar
El amor no se trata solo de grandes gestos, Aries. A veces, se trata de saber cuándo dar un paso atrás y darle espacio (y su pareja) para respirar. Si te has sentido abrumado, mañana es el día para recargarse emocionalmente.
Carrera
Prosperas en la acción, pero no todas las batalla necesitan ser libradas. Aléjese de los conflictos innecesarios en el trabajo y se reinicia sobre los objetivos a largo plazo. Verá un camino más claro si se permite un momento de planificación tranquila.
Salud
Su energía ha sido alta últimamente, pero incluso los guerreros necesitan descansar. Una caminata simple o un momento meditativo podría ser más beneficioso que otra taza de café. Escucha tu cuerpo.
Horóscopo Tauro hoy
Amar
El universo está orquestando un poco de magia para ti, Tauro. Una sorpresa, tal vez un gesto pequeño pero sincero, podría reavivar el romance o profundizar una conexión. Mantente abierto a lo inesperado.
Carrera
Un cambio en la dinámica en el trabajo podría atraparte desprevenido. Ya sea una nueva responsabilidad o un cambio en el liderazgo, la adaptabilidad será clave. Ve con el flujo y es posible que te encuentres adelante.
Salud
Los altibajos emocionales son naturales, pero se basan en la rutina, ya sea un entrenamiento o un pasatiempo creativo, ayudará a mantener el equilibrio interno.
Horóscopo Géminis hoy
Amar
Una reunión casual, una conversación o incluso un texto aleatorio podría provocar algo inesperado. Mantente presente, Géminis: Fate funciona de manera misteriosa.
Carrera
La red es su superpotencia, y mañana presenta la oportunidad de conectarse con alguien que podría afectar su futuro. Participe en discusiones, pero escuche tanto como hable.
Salud
La estimulación mental lo mantiene en marcha, pero tenga en cuenta el agotamiento. Tome breves descansos para refrescar su mente.
Horóscopo del cáncer hoy
Amar
Un poco de distancia puede traer claridad. Si las emociones se han ido en alto, una pausa podría ser justo lo que su relación necesita.
Carrera
Las demandas laborales están creciendo, pero el equilibrio no es negociable. Priorizar, delegar y no tenga miedo de decir que no cuando sea necesario.
Salud
Su bienestar depende del equilibrio emocional. Practica la atención plena y evita que te extiendas demasiado.
Leo Horóscope hoy
Amar
El miedo es lo único que te detiene, Leo. Si hay algo que ha dudado en decir o hacer, ahora es el momento de actuar con valentía.
Carrera
Los grandes cambios pueden estar en el horizonte, y aunque lo desconocido puede ser desalentador, también está lleno de posibilidades. Da un paso adelante con confianza.
Salud
Su salud física y mental está interconectada. Ejercicio para liberar el estrés y aumentar la confianza.
Horóscopo de virgo hoy
Amar
A veces, lo más difícil es liberarse de viejos hábitos. Si algo en tu vida amorosa se siente estancada, ahora es el momento del cambio.
Carrera
Los flujos de trabajo necesitan una actualización. Identificar ineficiencias y estar abierto a adoptar nuevos métodos. La innovación es tu amigo.
Salud
Declutter, tanto física como mentalmente. Un espacio limpio conduce a una mente más clara.
Horóscopo de libra hoy
Amar
El amor no solo se encuentra en el romance; Está en las conexiones que menos espera. Aprecia los pequeños momentos de calidez y risa.
Carrera
Una conversación alegre con un colega podría llevar a una realización importante. No descarte interacciones casuales.
Salud
La risa realmente es la mejor medicina. Busca alegría y deja que levante tu espíritu.
Horóscopo escorpio hoy
Amar
Una conversación profunda puede revelar verdades ocultas. Escuche con atención; Lo que se dice mañana podría cambiar la forma en que ves las cosas.
Carrera
El consejo de un mentor o la visión de un colega podrían cambiar su perspectiva. Estar abierto al aprendizaje.
Salud
La autorreflexión es esencial. El diario puede ayudarlo a procesar sus emociones.
Horóscopo de Sagitario hoy
Amar
Aferrarse a los rencores pesa por su corazón. Ya sea perdonar a una pareja o a usted mismo, mañana se trata de la liberación emocional.
Carrera
Un error pasado no define su futuro. Aprenda de él, poseerlo y avanzar con sabiduría.
Salud
El perdón no es solo emocional: también afecta su salud física. Libere la negatividad y sienta el levantamiento de peso.
Horóscopo de capricornio hoy
Amar
Ser responsable en las relaciones fortalece la confianza. Si debes una disculpa, dale. Si necesita uno, pídelo.
Carrera
Asumir la responsabilidad de las acciones pasadas y presentes allanará el camino para el éxito futuro.
Salud
La paz interior proviene de la autoconciencia. Un poco de introspección será muy útil.
Horóscopo Acuario hoy
Amar
Las tormentas emocionales pueden elaborar, pero permanecer compuesto evitará el drama innecesario. El equilibrio es clave.
Carrera
Mantenga una cabeza nivelada: las situaciones de extracción son temporales. Manténgase enfocado en los objetivos a largo plazo.
Salud
La meditación, la respiración profunda o incluso un momento tranquilo solo lo ayudará a mantenerse centrado.
Horóscopo de Piscis hoy
Amar
Una elección crucial está en el horizonte. Confía en ti mismo; Tu corazón sabe la respuesta.
Carrera
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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