Identificar i escalar casos d’ús d’IA
Com centren els primers adoptants els seus esforços d’IA
In just two years
39%
39% of U.S. adults have already used AI. In comparison, the internet reached just 20% adoption in its first two years.
AI leaders have seen
1.5x
1.5x faster revenue growth, 1.6x higher shareholder returns, and 1.4x better return on invested capital than their less advanced peers.
Yet only
1%
1% of a recent McKinsey survey believed their AI investments had reached full maturity.
En només dos anys, el 39% dels adults dels EUA ja han utilitzat IA.(s'obre en una finestra nova) Internet només va arribar al 20% d’adopció en el mateix període. L’auge de la IA no només està transformant indústries, sinó que també està creant oportunitats per als empleats individuals. La IA allibera les persones perquè facin feines de més valor, ampliïn les seves habilitats i avancin en la seva carrera.
En un estudi, BCG va trobar(s'obre en una finestra nova) que en els últims tres anys, els líders en IA han vist un creixement dels ingressos 1,5x més ràpid, un retorn per als accionistes 1,6x més alt i un retorn del capital invertit 1,4x millor que els seus homòlegs menys avançats.
Segons McKinsey(s'obre en una finestra nova), el 92% de les empreses preveuen augmentar la seva inversió en IA. Tot i així, moltes organitzacions encara necessiten orientació sobre com obtenir un valor tangible, i només l’1% creu que les seves inversions en IA han assolit la plena maduresa.
Hem observat de primera mà què diferencia els projectes d’IA reeixits. Les nostres conclusions provenen de 300 de les nostres implementacions més exitoses, més de 4.000 enquestes d’adopció i més de 2 milions d’usuaris empresarials.
Aquesta guia està dissenyada per ajudar la teva organització a trobar i escalar casos d’ús d’IA que aportin un valor clar. Desglossem el procés en tres passos:
Identificar oportunitats per aplicar la IA al teu negoci entenent en què destaca.
Ensenyar als teus empleats casos d’ús fonamentals que poden accelerar el descobriment a cada departament.
Recollir i prioritzar casos d’ús que tindran l’impacte més gran en el teu negoci.
Al llarg de la guia, hi trobaràs històries de clients, llistes de comprovació pràctiques i exemples de casos d’ús adaptats a diferents departaments per donar suport al progrés del teu equip.
És important reconèixer que l’adopció de la IA significa molt més que simplement trobar els casos d’ús adequats. Queden fora de l’abast d’aquesta guia temes com ara com construir una cultura AI-first, cultivar casos d’ús de més valor i inspirar l’adopció a tota la teva empresa. Compartirem més sobre aquestes qüestions en altres guies, però de moment centrem-nos en el procés de trobar els casos d’ús adequats per a la teva empresa.
«Aquest és un moment en què hauríeu d’estar obtenint beneficis [de la IA] i esperar que els vostres competidors només estiguin jugant i experimentant.»
Tingues presents aquests tres principis. Són el rerefons de tota la guia pràctica que trobaràs a continuació.
La IA hauria d’estar liderada i impulsada per la direcció.
Els casos d’ús complexos poden semblar impressionants, però sovint et frenen. En canvi, capacitar els empleats perquè trobin els casos d’ús que millor els funcionin a ells i a la teva empresa sol ser un camí més ràpid cap a l’èxit.
Fomentar l’adopció amb hackathons, tallers de casos d’ús i sessions d’aprenentatge entre iguals és un catalitzador per a molts dels nostres clients.
Repassem els millors passos per trobar casos d’ús per als teus equips.
El primer pas és trobar parts del teu negoci que es puguin millorar immediatament amb IA.
Una manera de fer-ho és pensar en la IA com una manera de crear superassistents per a la teva plantilla. Els superassistents d’IA no es cansen ni perden el focus. Sempre estan disponibles quan necessites ajuda. I es poden adaptar a gairebé qualsevol tasca, ampliant les habilitats dels teus empleats.
Per identificar possibles casos d’ús d’IA, centra’t en reptes habituals del lloc de treball en aquestes tres àrees clau:
Tasques repetitives de baix valor
Colls d’ampolla d’habilitats
Navegar per l’ambigüitat
Repassem els millors passos per trobar casos d’ús per als teus equips.
Sigues específic sobre per què l’adopció de la IA és clau per al futur de la teva empresa, ja sigui per mantenir el ritme dels competidors, respondre a les expectatives canviants dels clients o sostenir el creixement. Quan els empleats senten un «per què» ben pensat, es crea confiança i claredat, i els ajuda a veure com aquests canvis s’alineen amb la seva pròpia feina i objectius.
«Cada vegada que faig alguna cosa que em molesta, em pregunto: com puc evitar haver de tornar a fer això?»
Sigues específic sobre per què l’adopció de la IA és clau per al futur de la teva empresa, ja sigui per mantenir el ritme dels competidors, respondre a les expectatives canviants dels clients o sostenir el creixement. Quan els empleats senten un «per què» ben pensat, es crea confiança i claredat, i els ajuda a veure com aquests canvis s’alineen amb la seva pròpia feina i objectius.
Example
El nostre responsable de producte utilitza la IA per crear prototips interactius sense haver d’alentir-se esperant que altres equips l’ajudin.
La feina del coneixement sovint implica ambigüitat i reptes oberts. Els empleats poden tenir dificultats per començar o quedar-se bloquejats, cosa que fa que els projectes s’aturin. Aquí la IA pot actuar com a catalitzador, ajudant a generar idees, analitzar dades i proposar passos següents quan el camí no és clar.
Persones de totes les empreses amb què hem parlat utilitzen la IA per posar en marxa el seu pensament i desbloquejar noves idees. L’utilitzen per fer pluja d’idees de campanya, buscar coneixements ràpids en dades en brut, analitzar tendències o simplement esbrinar els passos següents quan no tenen clar què fer.
Example
El nostre equip de màrqueting fa pluja d’idees de campanya amb el mode de veu a ChatGPT per desbloquejar la creativitat i començar a treballar cap a un brief.
Centrar-se en aquests tipus de feina et pot ajudar a identificar ràpidament oportunitats d’IA d’alt impacte, ajudant els teus equips a optimitzar fluxos de treball, reduir colls d’ampolla i accelerar la innovació a tota la teva organització.
«Vam formar un grup de treball d’automatització amb IA amb aquest principi rector. Vam demanar a tots els membres de l’equip financer que detallessin processos que creien que podrien beneficiar-se de la IA. Vam agafar aquella llista i vam crear un full de ruta dels projectes que volíem explorar.»
Demana als teus equips que enumerin escenaris i tasques en què:
Tenen dificultats per començar o es troben amb bloquejos
Passen molt de temps fent feina manual que altres no sempre aprecien o valoren, o que no és el millor ús del seu temps (és a dir, la seva «llista anti-tasques»)
Topen amb un coll d’ampolla d’habilitats fins que un altre equip els pot venir a ajudar (l’anàlisi de dades, el disseny, l’escriptura alineada amb la marca i el desenvolupament web en són bons exemples)
Utilitza aquestes llistes per començar a trobar possibles espais per a nous casos d’ús.
Això es pot fer a l’inici d’un taller o d’un hackathon per ajudar els teus empleats a veure per on començar.
O bé, utilitza aquesta indicació per demanar a ChatGPT alguns casos d’ús interessants:
Un cop hagis donat als teus equips un marc per identificar noves oportunitats d’IA, el pas següent és formar-los en les maneres fonamentals d’utilitzar la IA. Per ajudar-hi, vam analitzar més de 600 casos d’ús aportats pels nostres clients. La majoria dels casos d’ús cauen en una de sis «primitives»: tipus fonamentals de casos d’ús que s’apliquen a tots els departaments i disciplines:
Aquestes primitives són una manera ràpida d’ajudar els teus empleats a trobar els casos d’ús més prometedors per al teu negoci. Cada primitiva representa centenars de casos d’ús que hem vist en diferents indústries, rols i fluxos de treball, cosa que les converteix en una via ràpida cap a un valor escalable.
Vegem més de prop cada primitiva, començant per la creació de contingut:
La IA pot donar suport a la creació de contingut en tots els equips, ja sigui resumint trucades de vendes o generant primers esborranys de documents d’estratègia, entrades de blog, pàgines web i fins i tot imatges i visualitzacions. Veiem equips que utilitzen la IA per editar i polir la seva feina, i després incorporar-la com a corrector d’última hora.
La IA pot escriure automàticament amb l’estil de la teva empresa i aplicar la teva guia de to de veu; seguir les teves estructures de document preferides; o fins i tot oferir comentaris sobre l’escriptura. Després pot traduir la teva feina a diferents idiomes o readaptar-la per a diferents audiències, canals o programes.
Quan escrius, la IA pot tenir en compte el context complet d’una conversa o considerar un conjunt de documents pujats per donar forma al resultat. Per exemple, prova de pujar la teva guia d’estil o les teves cinc millors entrades de blog, i després demana a ChatGPT que creï una guia d’escriptura detallada basada en aquests exemples.
Màrqueting | Crea estratègies de campanya, titulars o campanyes de correu electrònic. Genera esquemes de contingut i primers esborranys. Readapta contingut per a diferents audiències o canals. |
Equips de finances | Crea esborranys de documents de política i memòries comptables tècniques per a revisió experta. |
Equips de producte | Crea documents de requisits de producte, genera descripcions de producte, notes de versió, comunicacions de llançament i guies d’usuari. |
Equips de vendes | Genera plans de compte, guions per a trucades i correus de seguiment. |
Promega va ampliar la missatgeria entre mercats i audiències
Promega, l’empresa de ciències de la vida, va estalviar 135 hores en els seus primers sis mesos utilitzant ChatGPT Enterprise per a primers esborranys de campanyes de correu electrònic. També l’utilitzen per generar briefs de campanya a partir d’un document de missatges i per traduir qualsevol text en anuncis de pagament per a canals de màrqueting específics.
«El temps que recuperem en alinear-nos sobre l’estratègia dels correus electrònics es pot invertir en la generació de contingut que millora l’experiència del correu. No recordo l’última vegada que vaig escriure un correu de màrqueting sense utilitzar aquest GPT»
La IA s’utilitza àmpliament per a la recerca en diferents indústries. Des de l’aprenentatge ràpid sobre conceptes nous (com l’adopció de la IA o el design thinking), fins a la cerca al web d’articles rellevants o dades competitives, passant per projectes de recerca més complets i multietapa que exploren el web per trobar articles, dades i coneixements. També veiem equips que pugen documents interns llargs per obtenir coneixements ràpids.
Un dels avantatges més grans d’utilitzar la IA per a la recerca és que pots especificar el format i l’estructura amb què vols que se’t presenti l’anàlisi: en format taula, amb punts, organitzada en seccions específiques o amb referències creuades.
L’atenció al detall de la IA i la seva capacitat per seguir instruccions la converteixen en un gran assistent de recerca.
Vendes i màrqueting | Investiga nous sectors, entén millor els competidors i estudia nous públics. |
Finances | Cerca referències d’empreses cotitzades, objectius de M&A o articles i orientació sobre estàndards comptables. |
Producte | Dimensiona nous mercats, investiga competidors, identifica tendències i analitza comentaris d’usuaris. |
Equips de vendes | Cerca al web nous proveïdors i avalua els punts forts i febles dels seus productes. |
Enginyeria de programari | Revisa punts finals d’API i documentació externa. |
Introducing Deep Research
Deep research és una nova capacitat agentiva de ChatGPT que fa recerca multietapa a internet de manera independent. Dona-li una indicació i ChatGPT trobarà, analitzarà i sintetitzarà centenars de fonts en línia per crear un informe complet al nivell d’un analista de recerca. Més informació.
Molts enginyers de programari són usuaris avançats de la IA. L’utilitzen per depurar, generar primers esborranys de codi en llenguatges desconeguts, adaptar codi d’un llenguatge a un altre i fer rubber-ducking del seu codi. En els últims dos anys, les capacitats de la IA en matemàtiques, ciència i programació en molts llenguatges han millorat significativament, i moltes eines ara fins i tot ofereixen previsualitzacions de codi en temps real.
També estem veient moltes persones no programadores iniciar-se en la programació amb l’ajuda d’eines d’IA. Només utilitzant llenguatge natural, equips de màrqueting i finances poden crear scripts de Python per automatitzar processos, consultes SQL per recuperar dades o fins i tot visualitzacions amb codi front-end per a llocs web o presentacions internes.
Enginyers de programari | Depura o comenta el codi, adapta’l a altres llenguatges i investiga punts finals d’API. |
Màrqueting | Crea gràfics interactius i visualitzacions de dades per compartir amb equips web i de disseny, o escriu SQL per a l’anàlisi de dades. |
Finances | Crea scripts de Python per automatitzar parts del tancament mensual. |
Producte | Crea prototips interactius per desenvolupar ràpidament noves idees de producte. |
Tinder accelera la programació
L’equip d’enginyeria de Tinder utilitza ChatGPT per generar sintaxi de primer esborrany quan treballa amb llenguatges poc intuïtius —com els scripts de Bash— que requereixen coneixements especialitzats. ChatGPT millora la seva eficiència de programació, facilitant la consulta i interrogació de documentació d’API externa i la resolució de decisions d’arquitectura i disseny.
«Hi havia tasques a Jira que abans es desprioritzaven perquè semblaven feixugues. Ara acabo assumint-les perquè sé que serà més fàcil abordar-les amb ChatGPT al meu costat.»
La IA ajuda qualsevol persona a harmonitzar dades de diferents fonts, identificar coneixements i tendències i treballar amb dades complexes de fulls de càlcul sense necessitat d’habilitats avançades d’Excel, SQL o Python.
Pots proporcionar a la IA diversos fulls de càlcul o captures de pantalla de taulers per donar suport a una anàlisi ràpida. Pot interpretar dades de fulls de càlcul, entendre gràfics visuals i fins i tot ajudar a formatar el resultat per a informes. També pots guiar com s’estructuren els resultats, per exemple especificant tipus de gràfics preferits, formats de resum o lògica de comparació.
Màrqueting | Puja dades d’assistència a webinars i visualitza-les ràpidament. Resumeix les tendències clau a partir d’una captura de pantalla d’un tauler. |
Producte | Analitza tendències, comentaris a xarxes socials o puja dades de CRM sobre sol·licituds de funcionalitats per detectar noves oportunitats. |
Vendes | Revisa les teves llistes de comptes per trobar els comptes més sòlids. Assigna els leads als comptes i puntua’ls segons senyals d’intenció. |
Finances | Analitza ràpidament dades de despeses i busca-hi tendències, o harmonitza dades de diferents fulls de càlcul i bases de dades. |
Poshmark troba més temps per als coneixements i l’estratègia
Poshmark, el mercat de moda, va utilitzar ChatGPT per generar el codi Python que reconcilia milions de files de fulls de càlcul per a la seva anàlisi del rendiment empresarial. Després fan servir la IA per generar informes setmanals de rendiment i memòries comptables per a executius, estalviant hores de feina manual cada setmana.
«Hem reduït dràsticament la feina manual i hem millorat la velocitat, la precisió, la comunicació i els coneixements. Estic veient una millora en la feina de tothom.»
Els casos d’ús d’ideació i estratègia són populars en tots els equips, des de fer pluja d’idees per a una nova entrada de blog fins a ajudar a estructurar un document, resoldre una estratègia o donar comentaris sobre la feina segons objectius clau o preferències de parts interessades.
A mesura que els models d’IA es tornen més multimodals, veiem equips que utilitzen veu i visió per interactuar amb la IA igual que ho farien amb un company.
I a mesura que els models són més capaços de pensar problemes complexos, veiem molts equips crear plans estratègics amb ells, tenint en compte les seves dades, objectius, context, restriccions i dependències.
Màrqueting | Fes pluja d’idees de campanya a partir de noves oportunitats. Puja el teu brief de màrqueting i pregunta què hi falta. Demana un pla de llançament per al llançament d’un producte. |
Producte | Crea un pla d’expansió de mercat per a una nova geografia, tenint en compte els competidors locals, els riscos, la mida de l’oportunitat i les necessitats de recursos. |
Vendes | Crea plans de llançament que reflecteixin totes les dependències i riscos. Puja el teu PRD i identifica àrees febles abans d’una revisió executiva. |
Finances | Practica el teu pitch o les teves habilitats de descoberta amb el mode de veu. |
Match Group simula grups focals
Match Group, líder global en cites en línia, està experimentant amb les capacitats multimodals de GPT‑4 per fer simulacions de grups focals per a la usabilitat del producte. En pujar wireframes i demanar a ChatGPT que imiti una persona específica, els dissenyadors poden fer preguntes mentre demanen a l’«usuari» que navegui per la interfície i proporcioni comentaris. El resultat: noves idees per a innovacions de producte sense el cost i el retard addicionals.
Molts casos d’ús impliquen automatitzar parts d’una tasca. Hem vist clients identificar tasques repetibles i rutinàries i dissenyar maneres de delegar-les a la IA. Les automatitzacions poden ser senzilles, com generar actualitzacions setmanals de la competència, o més complexes, com crear un informe financer per a briefings executius setmanals, llest per a revisió humana.
Memòria i les instruccions personalitzades són la clau per automatitzar aquest tipus de processos. Els GPT personalitzats són el mètode per compartir-los. En crear un conjunt estàndard d’instruccions, pujar el mateix document i especificar el mateix resultat cada vegada, els equips poden descarregar tasques de menys valor.
Avui aquestes automatitzacions sovint són tasques individuals, però amb productes com recerca profunda i Operator, ens movem cap a un món on la IA pot assumir tasques de diversos passos de manera independent i programada.
Màrqueting | Crea un informe estàndard i visualitzacions per a resums ràpids de webinars. O crea resums d’actualitzacions de Slack a partir de notes o transcripcions de reunions. |
Producte | Crea un resumidor d’actualitzacions de llançament. O resumeix i comparteix coneixements setmanals de clients. Converteix notes de reunions en publicacions de Slack per a executius que resumeixin dependències i passos següents. |
Finances | Converteix dades financeres setmanals en una visió general executiva, amb alertes per a canvis que requereixin atenció. |
IT | Puja l’arquitectura del teu programari com a captura de pantalla i demana les dependències, riscos i oportunitats d’optimització clau. |
BBVA automatitza parts de la seva feina d’anàlisi de crèdit
El Credit Analysis Pro GPT de BBVA ajuda els analistes de risc creditici a accelerar les seves avaluacions extraient dades no estructurades de diverses fonts, com ara informes anuals, avaluacions ESG i la premsa.
Ensenya als teus equips els fonaments de cada primitiva i proporciona exemples per a cada departament.
Després, comença a fer pluja d’idees per a nous casos d’ús, organitza hackathons o competicions a tota l’empresa per veure qui pot trobar els casos d’ús més impactants.
Coneix els Jocs Olímpics de casos d’ús de Bain per a un marc específic.
Configura un full de càlcul o un canal de Slack on puguis recollir tots els casos d’ús que proposin els teus equips.
El GPT Lab d’Estée Lauder comença amb equips transversals —incloent-hi un usuari de negoci, un expert en la matèria i un responsable tècnic— per identificar i desenvolupar casos d’ús d’alt impacte. El seu procés és senzill i repetible:
Disseny: L’usuari de negoci defineix l’objectiu, l’abast i el públic en un document breu de dues pàgines.
Preparació: L’SME reuneix les dades rellevants per donar forma al cas d’ús segons les bones pràctiques.
Construcció i proves: El responsable tècnic construeix el GPT, integra els conjunts de dades i prova el GPT per garantir-ne la precisió i la coherència.
Llançament: Tot l’equip desplega el GPT i crea una guia d’usuari.
Reorientació i escala: Tot l’equip fa servir bucles de retroalimentació per iterar i optimitzar segons el rendiment del GPT.
«Estem analitzant cada procés empresarial —des de l’àmbit legal fins a la recerca, la fabricació i l’activitat comercial— i pensant com redissenyar-los amb IA.»
Per a més detall, llegeix sobre el GPT Lab d’Estée Lauder.
Un cop els equips entenen els casos d’ús clau i comencen a identificar problemes per resoldre, els casos d’ús tendeixen a multiplicar-se ràpidament.
El repte passa llavors del descobriment a la priorització. Quins casos d’ús pots escalar perquè impactin tots els empleats? Quins són més propensos a aportar eficiències de cost ara? Quins podrien conduir a un nou producte o flux d’ingressos?
Els nostres equips d’èxit del client utilitzen aquest marc Impacte/Esforç per ajudar els clients empresarials a prioritzar casos d’ús. És un quadrant senzill que puntua cada cas d’ús segons el valor per a l’empresa i el grau d’esforç que requereix.
Focus d’alt ROI | Victòries ràpides amb gran impacte i poc esforç; sovint el millor lloc per començar a generar impuls. |
Autoservei | Els projectes de menys esforç que un sol usuari pot muntar per si mateix com a assistent personal per a una tasca concreta. Molts comencen com a solucions individuals, però sovint esdevenen valuosos per a equips sencers. |
Alt valor/alt esforç | Sovint són transformadors (com Dose GPT de Moderna o l’assistent de clients de Klarna), però aquests casos d’ús solen requerir més temps, planificació i recursos per construir-se. Molts equips comencen amb victòries ràpides per generar impuls i les fan servir com a inspiració per invertir en projectes de més valor. |
Alt esforç/baix impacte | Aquests es poden deixar de banda amb seguretat ara per ara. Però nous productes i capacitats poden fer-los més fàcils de construir i desplegar, així que mantén-te obert a promocionar-los. |
Gràcies a Jeret Shuck de Softbank per mostrar-nos com utilitza aquesta eina senzilla però potent.
62%
del valor de la IA es troba en les funcions empresarials principals
Avaluar i prioritzar així les oportunitats de casos d’ús d’IA ajuda a accelerar les grans victòries que generen més interès i inversió.
Promou el marc de priorització a tota l’empresa, animant els empleats a utilitzar-lo en reunions d’equip per identificar les millors idees.
Per a casos d’ús d’alt valor i alt esforç, considera desplegar un GPT personalitzat mentre defineixes l’abast de la feina necessària.
Fes que els teus líders impulsin casos d’ús que tinguin impacte en departaments sencers. El suport de dalt a baix és un senyal clau dels desplegaments d’IA reeixits.
Reavalua aquesta puntuació cada trimestre, ja que els casos d’ús d’alt esforç que tens avui poden esdevenir de baix esforç a mesura que avancin les capacitats de la IA.
La majoria dels equips comencen utilitzant la IA per a tasques individuals: editar entrades de blog, generar briefs de campanya o redactar polítiques. És més fàcil pensar en la IA en el context de tasques específiques i discretes.
Però a mesura que veiem usuaris avançats integrar la IA en tot el que fan, sovint els veiem trobar casos d’ús que comencen a abastar fluxos de treball de diversos passos.
Fes servir recerca profunda per explorar tendències de mercat
Analitza dades de clients per estimar la mida de l’oportunitat
Fes una pluja d’idees sobre una estratègia de llançament amb el mode de veu
Genera missatges, recursos de campanya i traduccions
Ajudar els teus equips a veure la IA com una cosa que poden integrar de principi a fi els prepararà per a un futur en què els agents d’IA puguin completar projectes sencers en nom seu.
An example:
Using AI across a Marketing workflow
Recerca profunda per entendre tendències i oportunitats de mercat
Anàlisi de dades per dimensionar l’audiència i l’oportunitat
Pluja d’idees sobre l’estratègia de campanya i el desenvolupament del brief
Creació de contingut per ajudar a elaborar missatges i textos clau
Automatitzar la localització de contingut i l’optimització de canals
Anima els usuaris avançats a: dividir els fluxos de treball en tasques individuals, identificar casos d’ús bàsics (primitives) i traçar clarament cada pas.
La IA no és com el programari tradicional o les aplicacions al núvol. Aprendre a aprofitar els seus punts forts requereix una nova mentalitat. Però la nostra feina amb els clients ens ha demostrat com de ràpidament les persones de totes les disciplines poden aprendre aquesta mentalitat i començar a detectar casos d’ús d’alt impacte en la seva feina.
Posar en marxa aquest procés es redueix a ajudar la teva organització a fer tres passos:
Entendre on la IA aporta valor
Identifica parts del teu negoci que es poden beneficiar immediatament de la IA.Ensenyar als teus empleats casos d’ús fonamentals
Ajuda els equips a explorar casos d’ús bàsics i a començar a crear els seus propis.Prioritzar què escalar
Centra’t en oportunitats d’alt impacte i baix esforç amb el marc Impacte/Esforç.
Com més treballa la gent amb la IA per reenginyeritzar tasques i fluxos de treball, més oportunitats descobreix.
Esperem que aquesta guia doni al teu equip una manera clara de començar. Som aquí per donar suport al camí mentre passeu d’idees a resultats.
«Estem analitzant cada procés empresarial —des de l’àmbit legal fins a la recerca, la fabricació i l’activitat comercial— i pensant com redissenyar-los amb IA.»
T'interessa incorporar la IA al teu negoci?
Continuar llegint
