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1. La IA mejora sustancialmente el análisis de datos
Los mejores gerentes de producto toman decisiones con base en datos a diario. Sin embargo, una gran parte de los datos que se generan son cada vez más difíciles de entender y conceptualizar para el cerebro humano. Combinar la IA y el ML (machine learning o aprendizaje automático) en las empresas puede ayudar en la toma de decisiones precisas y bien contextualizadas de forma rápida y eficiente.
En la gestión de productos, la IA se utiliza cada vez más para aumentar la eficiencia de los ciclos de vida de los productos de software. Esta tecnología ayuda a eliminar los riesgos asociados a la toma de decisiones y proporciona valiosos puntos de vista a los equipos de producto. Así, estos podrán concentrar sus esfuerzos en el desarrollo del producto para mejorarlo. Esto no solo dará como resultado un producto de mejor calidad y una mejor experiencia general del cliente, también hará evolucionar el papel de la gerencia de producto.
2. La IA amplía la cobertura de código
Tanto si se trata del lanzamiento de un nuevo producto como del mantenimiento de uno ya existente, la cobertura de código o cobertura de pruebas es una parte esencial del ciclo de vida de un producto. Las pruebas de software suelen ser monótonas y consumen mucho tiempo, por lo que absorben recursos, tiempo y dinero necesarios para otros proyectos.
El uso de la IA en las pruebas de software contribuye a ampliar la cobertura de código en estructuras empresariales complejas. Una empresa sin recursos dedicados puede utilizar algoritmos informáticos para analizar diversas funciones de un software con el fin de identificar deficiencias y errores del sistema.
Entre otras ventajas, la IA en las pruebas de software:
- Ahorra tiempo y esfuerzo
- Aumenta la cobertura global de las pruebas
- Mejora la precisión de los datos
- Disminuye las limitaciones de las pruebas manuales
- Disminuye la ineficiencia de los datos en las comunicaciones
3. La IA genera resultados inteligentes de manera oportuna
Últimamente, la IA utilizada en la atención médica ha llamado bastante la atención debido a los avances en las tecnologías de aprendizaje profundo o deep learning. Diversas investigaciones han llegado a la conclusión de que aplicar la IA al análisis de diagnósticos médicos puede ayudar a diagnosticar y tratar enfermedades con mayor rapidez y eficacia.
4. La IA mejora la experiencia global del cliente
Las experiencias positivas de los clientes son diferenciadores críticos en los negocios, y muchos líderes de producto coinciden en que para ofrecer experiencias óptimas a los clientes es esencial comprender sus intenciones. Pues bien, hoy en día, las herramientas analíticas mejoradas con IA son cada vez más eficaces a la hora de identificar la intención del cliente. La IA ayuda a simplificar la experiencia del cliente al permitir a los usuarios finales expresar lo que quieren en pocas palabras. Además, las herramientas analíticas con IA tienen la capacidad de extraer datos de múltiples canales para ayudar a las organizaciones a comprender correctamente dicha intención. Como resultado, las empresas que se adapten a la analítica con IA podrán identificar y predecir mejor la intención de sus clientes, lo cual simplificará y mejorará su experiencia global.
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