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Uso de la inteligencia
artificial para crear
aplicaciones inteligentes
que satisfagan a los
clientes
Cómo cuatro empresas mundiales utilizan la IA y los datos a escala
de la nube para aumentar la satisfacción del cliente

Uso de la inteligencia artificial para crear aplicaciones que satisfagan a los clientes 2
Índice
03 Introducción
04 Deleitar a los clientes con aplicaciones de inteligencia artificial
05 Maximizar el rendimiento del equipo
08 Mayor flexibilidad y accesibilidad
11 Posibilitar las oportunidades para innovar
14 Permitir la escalabilidad en tiempo real
17 La ventaja de Azure
18 Conclusión

Introducción
Hoy en día, los avances en IA y datos están marcando el inicio de una nueva era de innovación en aplicaciones, permitiendo
a las empresas superar sus mayores desafíos e inspirar el crecimiento con aplicaciones y servicios inteligentes. Gracias al
uso de herramientas y datos de inteligencia artificial, las empresas están desarrollando con rapidez soluciones únicas y
experiencias digitales que impulsan resultados empresariales inmediatos, posicionándose como líderes del sector a largo
plazo.
En este eBook se proporciona una visión completa de la forma en que algunas empresas de éxito utilizan la IA y los datos
para el desarrollo de aplicaciones inteligentes que deleitan a los clientes y ofrecen resultados revolucionarios.

Deleitar a los clientes con aplicaciones
de inteligencia artificial
Considere una aplicación de finanzas personales que le permita hacer un seguimiento de sus hábitos de gasto y le brinde
asesoramiento financiero personalizado basado en transacciones anteriores y objetivos de ahorro. Ahora, piense en esa
misma aplicación con la inteligencia artificial para automatizar tareas bancarias sencillas, lo que proporciona recomendaciones
inteligentes sobre presupuestos y gastos.
Las aplicaciones inteligentes como la descrita ofrecen una experiencia adaptada exclusivamente al cliente. No solo ofrecen una
experiencia maravillosa, sino que además proporcionan al cliente un valor real que no encontraría en ningún otro sitio.
Las aplicaciones de inteligencia artificial deleitan a los clientes de maneras que apenas estamos empezando a explorar. Mientras
que las aplicaciones tradicionales tienen limitaciones incorporadas, las aplicaciones de inteligencia artificial emplean el machine
learning para aprender y adaptarse de forma continua, utilizando modelos avanzados impulsados por la informática en la nube
con el fin de optimizar sus resultados a lo largo del tiempo. Los datos que proporcionan son mucho más informativos y prácticos
que los de sus homólogos que no emplean la inteligencia artificial.
He aquí un sencillo desglose de las principales diferencias que hacen que las aplicaciones inteligentes sean más flexibles,
escalables y de mayor rendimiento que las aplicaciones tradicionales.
Aplicaciones
tradicionales
Aplicaciones
inteligentes Resultado
Aprendizaje
y automatización
Dependen del código
escrito por el programador
para llevar a cabo una tarea
específica
Programadas para aprender
a realizar la tarea mediante
datos, algoritmos, cálculo
y método
Las aplicaciones inteligentes de IA pueden
adaptarse a situaciones cambiantes y a las
preferencias del usuario, mientras que las
aplicaciones tradicionales están limitadas
por reglas y lógicas predefinidas
Capacidad
de respuesta
Solo pueden responder
a las entradas o solicitudes
del usuario
Pueden prever las
necesidades de los usuarios
y ofrecer sugerencias
o soluciones
Las aplicaciones inteligentes de IA
son proactivas, lo que las hace más
personalizadas y atractivas que las
aplicaciones tradicionales reactivas.
Capacidades
de datos
Diseñadas solo para
manejar ciertos tipos de
datos o entradas
Diseñadas para manejar
varios tipos de datos
o entradas e incluso generar
nuevos datos o resultados
Las aplicaciones de IA son flexibles
y creativas, y permiten a los usuarios
interactuar más allá de las limitaciones de
las aplicaciones tradicionales de formas
que no esperaban
Implementación
Suelen basarse en una
arquitectura monolítica
e implementarse en el
entorno local
Desarrolladas en la nube
con una arquitectura de
microservicios
Las aplicaciones de IA cuentan con una
escalabilidad mejorada que les permite
administrar tráfico y datos ilimitados
Crear aplicaciones con inteligencia artificial puede parecer cosa del futuro, pero no lo es. En las siguientes páginas, descubra
cómo cuatro empresas impulsaron su estrategia de aplicaciones inteligentes utilizando las herramientas de Azure AI.

Maximizar el rendimiento y la
colaboración del equipo
La consultora de administración estratégica Arthur D. Little mejora la inteligencia colectiva
Desde hace casi 140 años, la consultora global de administración estratégica Arthur D. Little ha ayudado a sus
clientes a impulsar la innovación tecnológica con el fin de mejorar sus capacidades como líderes del sector. Entre sus
clientes se encuentran la mayoría de las empresas de la lista Fortune 500, y cuenta con 46 oficinas en 39 países. Los
equipos de consultores trabajan con una cantidad ingente y cada vez mayor de datos y documentos, muchos de
ellos sin clasificar ni estructurar.
Con la mayor parte de su capital intelectual almacenado en complejos formatos de datos y varios idiomas, los
métodos tradicionales de búsqueda de contenidos estaban resultando insostenibles. La empresa no podía acceder
con facilidad a los conocimientos colectivos dispersos en documentos, archivos y expertos. Arthur D. Little, que
ya era cliente de Microsoft, recurrió a Azure OpenAI Service, Búsqueda de Azure AI y Servicios de Azure AI
para crear y poner en marcha una solución de inteligencia artificial interna que permitiera clasificar y dar sentido
a formatos de documentos complejos para poder ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
Nuestro uso vanguardista de Azure AI no es solo
innovador, sino revolucionario. Representa el inmenso
esfuerzo y la pericia de nuestros equipos, liberando
nuestra inteligencia colectiva para afrontar los
desafíos más complejos de nuestros clientes".
Ignacio Garcia Alves
Director ejecutivo global de Arthur D. Little

Objetivos de innovación de aplicaciones de inteligencia artificial
Administración del conocimiento sobre propiedad intelectual
La información útil solía almacenarse en formatos de datos complejos y en varios idiomas, lo que dificultaba la
búsqueda y la interacción con los datos pertinentes. La empresa quería facilitar la búsqueda y el resumen de
documentos para poder dedicar más tiempo a ofrecer un servicio personalizado.
Tratamiento de datos de confianza
La empresa quería una solución que realizara búsquedas rápidas y, al mismo tiempo, mantuviera los más altos
niveles de confidencialidad para cumplir los requisitos de privacidad normativos y contractuales y preservar la
confianza de los clientes.
Administración y supervisión simplificadas de la infraestructura
La empresa quería innovar en productos y servicios utilizando las tecnologías más avanzadas sin estancarse en
procesos manuales de administración.
Convertir nuestros 137 años de conocimientos en una capacidad
tecnológica de alto impacto parecía antes imposible. Pero estratificar
varios elementos de Azure AI y poner todo en una solución accesible
nos ha ayudado a entender y liberar el valor de nuestro capital
intelectual a través de nuestros diversos panoramas".
Jon Nicholls
Director de información en Arthur D. Little
Gracias a la potencia de los grandes modelos lingüísticos entrenados previamente, el equipo de Arthur D. Little ya no se
limitaba a buscar, sino que generaba información a medida que navegaba por su base de conocimientos. Fueron capaces
de llevar la inteligencia artificial generativa a las empresas de forma responsable, escalable, segura y conforme a las normas.

Soluciones utilizadas
Para aprovechar al máximo los conocimientos colectivos de sus consultores, Arthur D. Little creó una solución
interna que aprovecha el análisis de texto y otras capacidades de enriquecimiento de la inteligencia artificial
en los servicios Azure AI para mejorar la indexación y brindar perspectivas consolidadas de los datos. Mediante
esta solución, los consultores tienen acceso a resúmenes de documentos con la función de resumen abstracto
de Azure AI Language. A diferencia del resumen extractivo, que solo extrae frases con información importante,
el resumen abstractivo genera resúmenes concisos y coherentes, lo que ahorra a los consultores el trabajo de
escanear largos documentos en busca de información.
Azure OpenAI Service
Búsqueda de Azure AI
Servicio de Azure AI
Resultados
1. Las funciones de resumen mejoradas agilizan los flujos de trabajo de los consultores
El resumen abstracto en Azure AI Language fue transformador para ayudar a los consultores a acceder a la
información. Por ejemplo, puede tomar una presentación de PowerPoint de 100 diapositivas con texto e imágenes
fragmentados y hacerla de inmediato legible y buscable, permitiendo a los consultores determinar si el contenido
de un documento es importante en cuestión de segundos. Además, la introducción de la traducción de textos
y la vinculación de entidades en Azure AI Language y un data mart operativos de Azure SQL Server ayuda a los
consultores a entender mejor el contexto y la relación de sus datos, con lo que derriba las barreras del conocimiento
previas.
2. Seguridad y confidencialidad mejoradas
Arthur D. Little se convirtió en uno de los primeros en adoptar modelos lingüísticos grandes a través de Azure
OpenAI, lo que les ayudó a almacenar entradas y respuestas en un entorno seguro y a garantizar que la información
confidencial no se utilizara con fines de entrenamiento. Para aumentar la seguridad, la empresa también
implementó Microsoft 365 Defender y Microsoft Intune en toda la empresa, lo que le da acceso a capacidades de
administración de incidentes para abordar con rapidez cualquier actividad que aparezca más allá de la línea de base.
3. Innovación rápida de productos y servicios
La infraestructura de Arthur D. Little se ha basado en máquinas virtuales Windows Server en Azure, lo que le ha
permitido desactivar cualquier software VMware restante de su entorno local. En todos los casos de uso, la empresa
pone cada uno de sus servicios Azure a disposición de su equipo de desarrollo sin necesidad de ponerse en
contacto con Microsoft, de modo que sus equipos pueden pasar de forma directa a su fase de innovación
y desarrollo sin tener que ocuparse de la administración y supervisión manuales de la infraestructura.
Lea el caso completo

Mayor flexibilidad
y accesibilidad
TIM es pionera en el servicio de voz sintetizada para aumentar la satisfacción del cliente
La empresa italo-brasileña TIM se fundó en 1995. Hoy atiende a diario a decenas de millones de clientes
en todo Brasil, lo que la convierte en una de las mayores organizaciones del país en servicios de telefonía fija,
móvil e internet.
El asistente virtual de la empresa, denominado TAIS, se utiliza para prestar servicios de atención al cliente.
El servicio telefónico se creó en un comienzo con una voz robótica y algunas opciones. Con el tiempo,
se reemplazó por el habla humana grabada en un estudio. Aunque la voz que sonaba humana era
una mejora con respecto a la robótica, la empresa seguía reconociendo que le faltaba una cualidad de
amabilidad. Al fin y al cabo, nadie se comunica con un amigo a través de una lista de opciones. Con el apoyo
de Microsoft, TIM implementó una solución de voz sintetizada y realista para la respuesta telefónica generada
por inteligencia artificial, con el fin de ofrecer a los clientes un método más cercano para resolver sus
problemas por teléfono.
Con el cambio a la voz neuronal,
pudimos medir, a través de encuestas, un
aumento de la satisfacción del cliente de
aproximadamente un 30 %".
Olimpio Fernandes
Director del Centro de Experiencia Cognitiva, TIM

Accesibilidad e inclusión
Dado que los clientes hablan una gran variedad de idiomas y requieren distintas adaptaciones, TIM se propuso
ofrecer un servicio en más de 100 idiomas y proporcionar a los clientes más formas de controlar la conversación.
Por ejemplo, algunos clientes pueden pedir a la voz que vaya más despacio para entender mejor, algo que la voz
grabada no puede hacer.
Aumento del alcance de las opciones de comunicación
La voz grabada en el estudio imposibilitaba cualquier tipo de improvisación, lo que limitaba el alcance de la
conversación.. La empresa quería una solución de respuesta telefónica que se alejara de un bot guionizado, que está
limitado en su capacidad para abordar ciertos temas y no permite la improvisación.
Mejora de la competitividad en el escenario global
La evolución de la empresa la llevó a atender al público extranjero y a patrocinar grandes acontecimientos. TIM
quería mejorar su posición competitiva en el sector al ampliar su capacidad de servicio a clientes internacionales sin
necesidad de costosos aportes humanos.
Tomamos la valiente decisión de invertir en el uso de
una voz neuronal sintetizada cuando nadie más lo
hacía. Hablamos con millones de clientes cada año,
así que cambiar nuestra voz es un acto de valentía".
Olimpio Fernandes
Director del Centro de Experiencia Cognitiva, TIM

Para aumentar su capacidad de ofrecer un servicio telefónico amable, TIM creó una solución de voz sintetizada
y realista para la respuesta telefónica generada por inteligencia artificial mediante herramientas de IA de Azure.
La empresa implementó Servicios de Azure AI, Voz de Azure AI y Voz neuronal de texto a voz para crear el canal de
voz neuronal.
En respuesta, los clientes de TIM aceptaron el nuevo discurso con entusiasmo. Al instante notaron una mayor calidad
en la comprensión y la entonación. Con la nueva herramienta de respuesta telefónica, los clientes de TIM se dieron
cuenta de que podían ofrecer mejores servicios a sus propios clientes por teléfono sin exigir un esfuerzo humano
adicional.
Voz de Azure AI
Servicios de Azure AI
Voz neuronal de texto a voz
Resultados
1. Reducción de los costos operativos y del esfuerzo humano
Con el cambio a la voz neuronal, TIM ha ayudado a sus clientes a reducir el nivel aporte humano necesario para
atenderlos, lo que ha influido de forma directa tanto en la satisfacción del cliente como en el ahorro de costos.
De acuerdo con el estudio Forrester TEI of Azure AI, la adopción de Azure AI tiene el potencial de dar lugar a
una reducción del 40 % en las solicitudes de atención al cliente.
2. Mejora de la comunicación y la comprensión
Con la nueva herramienta, los clientes telefónicos tienen acceso a más opciones que les ayudan a comprender
y orientar mejor la conversación. Pueden solicitar una voz más lenta o más rápida, lo que facilita a las empresas
la resolución de los problemas de sus clientes. Esto ha permitido un servicio telefónico más amable y cercano
que nunca fue posible con un bot con guion.
3. Mejora de la escalabilidad global y las opciones de servicio
La herramienta ha ampliado la capacidad de servicio de la empresa a las organizaciones internacionales
al ofrecer una gama de más de 400 voces diferentes en 140 idiomas.

Posibilitar las oportunidades
para innovar
DeepBrain AI incorpora más capacidades avanzadas de inteligencia artificial a su tecnología
Fundada en 2016 como un servicio de bot de chat, DeepBrain AI ha estado en una misión para diseñar
soluciones de inteligencia artificial para clientes en finanzas, comercio, venta minorista, educación y medios
de comunicación. En 2018, DeepBrain AI desarrolló un primer prototipo de sus avatares de inteligencia
artificial. En 2019, habilitó capacidades de síntesis de voz para sus soluciones, y luego continuó superando
los límites mediante la innovación de capacidades de avatar de inteligencia artificial.
En su interminable búsqueda por innovar con inteligencia artificial, la empresa recurrió a la plataforma
Azure para sacar partido a sus grandes capacidades de modelos lingüísticos, entre otras. Ahora, la empresa
ha integrado Azure OpenAI Service, Azure Cognitive Services y AKS para impulsar avatares inteligentes
cargados de inteligencia artificial que los clientes utilizan para videos de capacitación, emisiones de noticias,
videos de marketing, entrevistas individuales, etc.
La elección de Azure no se limitó a la utilización
de los mejores servicios de IA actuales. Los
equipos de Azure nos hicieron sentir que
éramos un socio valioso".
Michael Jung
Director financiero, DeepBrain AI

Mejora de la escalabilidad y eficiencia
DeepBrain AI quería crear y entrenar sofisticados modelos de aprendizaje profundo en amplios conjuntos de datos.
Esto requería una tecnología que pudiera escalar con facilidad las cargas de trabajo de inteligencia artificial y asignar
de manera dinámica los recursos informáticos, garantizando al mismo tiempo una alta disponibilidad en todas sus
aplicaciones.
Aumento del alcance de las opciones de comunicación
Con grandes cantidades de datos que analizar para impulsar su creciente portfolio de soluciones de inteligencia
empresarial, la empresa quería más herramientas para eliminar los procesos manuales y reducir el tiempo
de desarrollo. Esto les ayudaría a iterar con rapidez y ahorrar tiempo y esfuerzo en la administración de la
infraestructura.
Mejora de la competitividad en el escenario global
Además de incorporar capacidades de inteligencia artificial más avanzadas a sus soluciones, DeepBrain AI quería
apoyo en la comercialización para ayudar a vender sus soluciones a una amplia gama de sectores, como el comercio
minorista, la atención al cliente, las finanzas y la educación.
Antes de desarrollar grandes modelos lingüísticos, teníamos que
actualizar de forma manual nuestros bots de chat y servicios
lingüísticos. Ahora, con la potencia de Azure OpenAI Service, podemos
reducir el tiempo de desarrollo y eliminar muchos procesos manuales".
Michael Jung
Director financiero, DeepBrain AI

La asociación con Azure ha ayudado a DeepBrain AI a ampliar su portfolio de soluciones de inteligencia artificial, entre
ellas DeepBrain AI Avatar, DeepBrain AI Human y DeepBrain AI Interview. Estas soluciones utilizan las capacidades de
Azure OpenAI Service, Servicios de Azure AI y Azure Kubernetes Service (AKS). Además, a través de Azure Marketplace,
DeepBrain AI puede vender soluciones a nivel mundial, obteniendo un mayor nivel de exposición que nunca. La
generación de clientes potenciales a través de Azure Marketplace ha brindado a la empresa una valiosa fuente de
ingresos y ha contribuido a que su producto llegue a los clientes que más lo necesitan.
Azure Kubernetes Service
Resultados
1. Mayor capacidad para procesar y analizar grandes cantidades de datos
AzureOpen AI Service y los servicios Azure AI han ayudado a DeepBrain AI a desarrollar sofisticados modelos de
aprendizaje profundo y a entrenarlos en amplios conjuntos de datos, lo que ha dado lugar a grandes avances
en el procesamiento del lenguaje natural, la visión informática y otros dominios de la inteligencia artificial. Estas
soluciones se han integrado en el portfolio de herramientas de DeepBrain AI, que incluye un avatar de inteligencia
artificial fotorrealista que hace las veces de minorista, banquero, tutor de IA, entre otros.
2. Los avatares de nueva generación cuentan con una capacidad revolucionaria de comprensión y traducción
de idiomas
El uso de las capacidades de Voz de Azure AI, DeepBrain AI desarrolla modelos NLP de última generación integrados
de forma directa en su infraestructura de inteligencia artificial. Esto ha ayudado a la empresa a mantener soluciones
NLP precisas y eficaces que pueden integrarse a la perfección en una amplia gama de sectores.
3. Mejora de la escalabilidad y la eficacia para ahorrar tiempo y dinero
AKS ofrece un servicio administrado de orquestación de contenedores que automatiza la implementación, el
escalado y la administración de aplicaciones en contenedores. Esto ayuda a la empresa a escalar con facilidad las
cargas de trabajo de inteligencia artificial y desplazar los recursos informáticos a donde más se necesitan, al tiempo
que proporciona una alta disponibilidad en todas las aplicaciones. La funcionalidad AKS ahorra a los desarrolladores
tiempo y esfuerzo en la administración de la infraestructura para que puedan sacar al mercado soluciones
innovadoras con mayor rapidez.

Permitir la escalabilidad en
tiempo real
Nederlandse Spoorwegen ayuda a los viajeros a tomar una ruta menos masificada
Nederlandse Spoorwegen (NS), el principal operador ferroviario de pasajeros de los Países Bajos, presta
servicio a cerca de un millón de pasajeros diarios, y casi el 60 % de los residentes holandeses utilizan el
tren al menos ocasionalmente. NS determinó que la mejor manera de influir en el comportamiento de
los pasajeros era darles información sobre la saturación de los trenes.
El sistema ferroviario holandés produce enormes cantidades de datos que el equipo podría utilizar
como parte de una solución de cara al cliente. NS vio la cantidad de datos que entraban y se
dio cuenta de que tenían que estar en la nube pública. La empresa optó por desarrollar su nueva
solución de indicador de aglomeraciones en Azure por sus capacidades de escalado, de modo que
su sistema pudiera escalar de manera dinámica para adaptarse a las horas de mayor y menor demanda
de los viajes.
A la hora de elegir una base de datos, el equipo dio prioridad a las actualizaciones en tiempo
real, el alto rendimiento y la baja latencia. Tampoco tenían ni idea de qué campos querían incluir, pero
ya habían empezado a crear la API de REST para su nuevo proyecto, lo que hizo que Azure Cosmos DB
para NoSQL fuera la elección más clara.
Con Azure, podemos tener un sistema que se infle
dinámicamente en las horas de mayor demanda
y se desinfle en las horas de menor demanda".
Yorick Fredrix
Ingeniero de datos, Nederlandse Spoorwegen

Descongestionar los vagones en horas de mayor demanda
La investigación de NS sobre los clientes demostró que la aglomeración es fundamental para su satisfacción.
Aunque un tren suele tener asientos disponibles en la parte posterior, con frecuencia no se utilizan porque los
pasajeros no quieren recorrer el trayecto a pie si no saben con certeza que podrán sentarse una vez lleguen allí. La
empresa quería ayudar a distribuir a las multitudes de forma más eficiente por los trenes para descongestionar los
vagones y ofrecer a los pasajeros una experiencia de viaje más satisfactoria.
Escalar con demandas de viaje fluctuantes
Las multitudes que viajan cambian considerablemente de tamaño según la hora del día, la semana y el año.
La nueva solución tenía que ampliarse de forma dinámica en las horas de mayor demanda y reducirse en las horas
de menor demanda.
Predecir patrones de viaje
La empresa quería un método más basado en datos para predecir cómo y cuándo viaja la gente con el fin de
cambiar su servicio. Las tarjetas con chip con datos de entrada y salida podrían ayudar a saber dónde y cuándo
entran y salen los pasajeros de un tren, y esos datos pueden consultarse históricamente para predecir futuras
pautas de viaje.
De los dos millones de personas que viajan en tren cada día, el 95 % consulta
el estado de su tren. Nuestra investigación muestra que la gente valora sobre
todo el indicador de aglomeración. Pueden elegir entre varios indicadores,
y la mayoría opta por la aglomeración: es una función muy popular".
Bram van Eck
Propietario en jefe de Productos/Gerente sénior de Productos en NS

Tras un proceso de tres meses que llevó al equipo de la prueba de concepto a la producción, NS estaba lista
para lanzar su aplicación de aglomeración. La solución se basa por completo en Azure (con Azure Cosmos DB en
su centro) y procesa cientos de miles de eventos al día. Además, el equipo de NS confía en Azure DevOps para
apoyar el proceso CI/CD de extremo a extremo, Azure Monitor ofrece información y alertas sobre las aplicaciones
integradas con el canal Slack del equipo, y Azure Advisor ayuda a diagnosticar y resolver problemas del sistema.
Azure Cosmos DB for NoSQL Azure Advisor Azure DevOps
Azure Monitor Azure Databricks
Resultados
1. Las capacidades de autoescalado ajustan de forma dinámica la solución a la capacidad
Dado que el número de solicitudes fluctúa considerablemente entre las horas de mayor y menor demanda, el equipo
utiliza la función de autoescalado de Azure Cosmos DB para ajustar la capacidad en respuesta a las demandas de
carga de trabajo.
2. Las predicciones denominadas "pronóstico de aglomeración" informan cálculos de aglomeración
El equipo utiliza Azure Databricks para crear y entrenar modelos de machine learning que predicen el grado de
ocupación de los trenes en los próximos tres días a partir de los datos recopilados. Estas predicciones, que el equipo
denomina "pronóstico de aglomeración", se envían cada noche a Azure Cosmos DB (el "almacén de pronósticos") y
se utilizan para realizar el cálculo general de aglomeración.
3. Mayor satisfacción del cliente
NS publica millones de avisos de viaje al día para ayudar a los pasajeros a planificar una ruta de viaje más cómoda.
De los casi dos millones de personas que viajan en tren cada día, el 95 % utiliza la aplicación para comprobar el
estado de sus trenes. De los diversos indicadores disponibles en la aplicación, la mayoría de los viajeros se fijan
en la aglomeración para planificar su viaje. La aplicación también admite notificaciones de inserción que avisan a
los pasajeros cuando cambia la afluencia prevista de un tren o cuando una interrupción significa que un tren llegará
tarde.

La ventaja Microsoft de Azure para la
creación de aplicaciones inteligentes
Azure ofrece una amplia gama de herramientas y servicios que respaldan el desarrollo de la inteligencia artificial:
Azure OpenAI Service brinda acceso a eficaces modelos lingüísticos de OpenAI, como GPT-4, GPT-3.5 Turbo,
Codex, DALL-E y Whisper, que llevan a cabo tareas como generación de contenidos, resumen, búsqueda
semántica y traducción de lenguaje natural a código. Las empresas utilizan este servicio para mejorar la
experiencia digital del cliente al sumar capacidades de bot de chat/inteligencia artificial generativa a las
soluciones de cara al cliente con los servicios Azure AI y Azure OpenAI.
Búsqueda de Azure AI
Búsqueda de Azure AI permite a las empresas desarrollar experiencias de búsqueda enriquecidas sobre
sus orígenes de datos privados y heterogéneos en aplicaciones web, móviles y empresariales. Búsqueda
de Azure AI utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo para ofrecer resultados contextuales
y relevantes. También admite funciones como la búsqueda semántica, la extracción de conocimientos,
los resultados resumidos, las facetas, las sugerencias, los sinónimos, la geobúsqueda, etc.
Servicios de Azure AI es un conjunto de herramientas, API y modelos de inteligencia artificial listos para usar
y personalizables que ayudan a modernizar los procesos empresariales con mayor rapidez. Los servicios
Azure AI incluyen servicios de visión, voz, lenguaje, decisión, asesor de métricas, lector inmersivo, entre
otros. Las empresas utilizan estos servicios para el desarrollo de aplicaciones inteligentes que automaticen
el procesamiento de documentos, mejoren la atención al cliente, comprendan la causa de las anomalías y
extraigan información de los contenidos.
Azure Kubernetes Service
Azure Kubernetes Service simplifica la implementación de clústeres Kubernetes administrados en Azure
mediante la descarga de la sobrecarga operativa a Azure. Kubernetes es una popular plataforma open
source para orquestar contenedores que ejecutan aplicaciones. Las empresas utilizan AKS para ejecutar sus
aplicaciones en contenedores a escala con alta disponibilidad y rendimiento.
Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB es un servicio de base de datos multimodelo distribuido de forma global que ofrece
tiempos de respuesta de milisegundos de un solo dígito, escalabilidad automática e instantánea y velocidad
garantizada a cualquier escala. Azure Cosmos DB admite múltiples modelos de datos, como datos de
documentos, clave-valor, gráficos y familias de columnas. También es compatible con varias API, como
NoSQL nativa, MongoDB API, PostgreSQL API, Apache Cassandra API, entre otras. Las empresas utilizan
Azure Cosmos DB para almacenar y consultar sus datos en el modelo y la API más adecuados para las
necesidades de su aplicación.

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de aplicaciones
inteligentes con
Microsoft Azure
Las aplicaciones digitales con tecnología de IA tienen el potencial de impulsar el
crecimiento empresarial deleitando a los clientes con capacidades nunca vistas.
La creación de aplicaciones inteligentes con las herramientas y servicios de Azure
AI permite que las interacciones con sus clientes sean más cómodas, personales
y significativas, inspirando fidelidad e impulsando su negocio a la vanguardia de
su sector.
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en el desarrollo y la implementación de aplicaciones inteligentes con rapidez,
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