Aquí está la cosa. La mayoría de los lanzamientos de IA empresariales hablan sobre escalera y velocidad. Menos hablan sobre confianza, tono y civilización. En esta conversación con la inflexión de Amit Manjhi y Shruti Prakash, exploro un camino diferente para la IA empresarial, una que combina inteligencia emocional con potencia analítica, lo que permite a los equipos hacer preguntas más informadas sobre sus datos y cobrar respuestas que se basan en el contexto.
La historia de Amit establece el ritmo. Es tres veces fundador, alumbre de YC y un doctorado de CS que ha resuelto problemas complejos en dispositivos móviles, tecnología publicitaria y datos. Shruti se complementa con una vidrio de producto formada por trincheras operativas reales, desde habitaciones limpias hasta disección minoristas de comestibles.
Juntos, construyeron BoostKPI durante la pandemia, transformando el jerigonza natural en ideas procesables, y luego se unieron a la IA de inflexión para ayudar a reenfocar a la compañía para ganar los resultados empresariales. Su destino de North compartida es casquivana de afirmar pero difícil de ejecutar. Haga un disección de datos conversacional, preciso y emocionalmente consciente para que las personas positivamente lo usen.
Desempaquemos el cambio de inflexión de las raíces del consumidor de PI a las herramientas empresariales de privacidad. Esa historia importa porque le da al equipo una delantera sobre la ecuación. Cuando combina un pozo profundo de las conversaciones de Human-to-AI con LLMS modernos, obtiene sistemas que explican, sondean y se adaptan en zona de descargar gráficos y llamarlo un día.
Shruti rompe cómo se ve el diálogo con los datos en la maña. Piense en intercambios de ida y envés que se mueven de “lo que sucedió” a “por qué sucedió”, luego a “dónde aparece este patrón” y “qué hacer a continuación”, todos basados en el idioma y los títulos de una estructura. Amit nos lleva bajo el capó en opciones de implementación y propiedad. Si un cliente quiere On-Prem o VPC, lo entiende. Si van a ajustar modelos a su tierra vernácula, pueden. El maniquí, las ideas y las barandillas permanecen bajo el control del cliente.
Disfruté la honestidad en torno a la apadrinamiento. Chasing AGI aparece en los titulares, pero rara vez ayuda a un apoderado de comercialización a detectar una caída temprana en el valencia de por vida o un plomo de CX para comprender el aventura de rotación ayer del trimestre. El dúo mantiene la conversación basada en preguntas cotidianas que impulsan los números y reducen las reuniones. Describen un camino donde el EQ y el coeficiente intelectual se unen para formar lo que Shruti flama inteligencia contextual, y donde las marcas pueden creer en los agentes de IA para ayudar sin perder la propiedad o la voz.
Si le importa hacer que los datos sean avíos para más personas, y desea una IA que suene como su empresa en zona de un asistente genérico, este es para usted. Cubrimos las lecciones de inicio, la existencia del cofundador como pareja durante los bloqueos, y cómo la inflexión está trabajando con grandes empresas para aceptar el disección de conversación a las cargas de trabajo reales. Es una observación fundamentada a la tierra en dirección a dónde se dirige Enterprise AI, y un recordatorio oportuno de que la tecnología debería elevar a los humanos, no reemplazarlos.
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