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Inteligencia Artificial
en el Software de Gestión

Conozca a Cris, la asistente inteligente del Software PHC.

Más que una herramienta

Cris es la nueva asistente de gestión de PHC, creada para aportar eficacia, precisión y rapidez a la gestión empresarial.

Reciba respuestas inmediatas a sus preguntas, basadas en datos reales del negocio, a través de su ERP.

“La automatización de procesos mediante IA puede aumentar la eficiencia operativa hasta un 20-25 %.”

McKinsey & Company

Gane más productividad con total seguridad de los datos

Con la integración a través de la API Azure OpenAI gestionada por PHC, las empresas permanecen protegidas de acuerdo con las políticas definidas.

Los datos de su empresa no se almacenan ni se utilizan para entrenar el algoritmo, lo que garantiza su confidencialidad.

Use preguntas guardadas y acceda al historial de conversaciones

Las mejores respuestas surgen de las mejores preguntas, pero no siempre es fácil crearlas.

Con las plantillas de Cris, puedes crear una lista de preguntas básicas para que te resulte fácil obtener las respuestas que necesitas, así como acceder a conversaciones anteriores.

¿Qué ganan las empresas?

Análisis profundos y precisos
Escalabilidad de la empresa
Aumento de la productividad
Automatización de tareas
Reducción de costes
Decisiones más informadas
Marketing personalizado
Mayor calidad del producto
Convierta los datos en información

Cris, de la teoria a la práctica

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Vea cómo Cris puede ayudar a tu empresa

“El 55% de las empresas ya han adoptado la AI en una función”

Mickinsey & Company, Global Survey Fortune 1000

FAQs

1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa se refiere a la capacidad de un sistema o programa informático para crear contenidos, como texto, imágenes o música, de forma autónoma y creativa, a menudo mediante algoritmos y redes neuronales.

2. ¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa funciona mediante algoritmos que entrenan modelos en grandes conjuntos de datos para aprender patrones y crear nuevos contenidos basados en esos patrones. La red neuronal artificial puede generar salidas basadas en las entradas proporcionadas.

3. ¿Cuáles son los usos habituales de la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa se utiliza en diversas aplicaciones, como la creación automática de contenidos, la traducción, el arte, los asistentes virtuales y mucho más.

4. ¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial (IA) en general?

La inteligencia artificial generativa es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra específicamente en la creación autónoma y creativa de contenidos. La IA, por su parte, abarca una gran variedad de técnicas y aplicaciones, como el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.

5. ¿Cuáles son los retos de la Inteligencia Artificial Generativa?

Algunos de los retos de la Inteligencia Artificial Generativa son garantizar que los contenidos generados sean éticos, precisos y seguros. También puede ser difícil controlar completamente todo lo que se genera, lo que puede llevar a preocuparse por la creación y difusión de información falsa o perjudicial.

6. ¿Puede la Inteligencia Artificial Generativa sustituir completamente al trabajo humano?

Aunque la Inteligencia Artificial Generativa es capaz de automatizar muchas tareas, sigue dependiendo de la ayuda, supervisión y dirección humanas. Además, las tareas que requieren empatía, juicio moral y creatividad pueden no ser fácilmente sustituidas por la Inteligencia Artificial Generativa.

7. ¿Cuáles son los riesgos asociados a la Inteligencia Artificial Generativa?

Los riesgos incluyen la creación y difusión de contenidos falsos o perjudiciales, cuestiones éticas relacionadas com el uso de la tecnología y la posibilidad de sustitución de puestos de trabajo en algunos ámbitos.

8. ¿Cómo evoluciona la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa está evolucionando com el avance continuo de la tecnología de aprendizaje automático y la creación de modelos más sofisticados. Cada vez es más accesible y se aplica en más sectores y situaciones

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