La IA (inteligencia artificial) describe las diversas tecnologías que hacen posible que las máquinas y los sistemas informáticos realicen tareas con inteligencia similar a la humana. Esto incluye la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje y más, lo que les permite a los usuarios aumentar su eficiencia y productividad.
La IA (inteligencia artificial) describe las diversas tecnologías que hacen posible que las máquinas y los sistemas informáticos realicen tareas con inteligencia similar a la humana. Esto incluye la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje y más, lo que les permite a los usuarios aumentar su eficiencia y productividad.
La idea de la IA ha existido durante mucho tiempo. Desde las primeras posibilidades imaginadas con El Turco a finales de los años 1700 hasta los primeros algoritmos relevantes para la IA introducidos en la década de 1950, e incluso las soluciones de software inteligentes de la década del 2000 (como las relacionadas con automatización inteligente, AIOps e hiperautomatización), la aplicación de los sistemas de aprendizaje ha evolucionado constantemente desde el concepto hasta la creación.
Dicho esto, el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 marcó el comienzo de una nueva era en la IA. De pronto, las tecnologías inteligentes y avanzadas estaban ampliamente disponibles para usuarios individuales, además de organizaciones y empresas grandes. La interacción con bots de chat inteligentes y sistemas de IA generativa se convirtió rápidamente en una segunda naturaleza, como el uso de motores de búsqueda. Lo que es más importante, la IA moderna se ha expandido más allá de imitar las interacciones humanas: se pueden aprender y simular imágenes, videos, música, codificación y más, todo con cada vez más precisión.
Los nuevos avances están transformando el panorama de la inteligencia artificial. Actualmente, la IA representa una potencia computacional incomparable, grandes cantidades de datos y algoritmos sofisticados. Estos elementos se combinan para crear sistemas capaces de aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas con una intervención humana mínima. A diferencia de las formas anteriores de IA que se limitaban a implementar reglas predefinidas, los sistemas modernos de IA son dinámicos, aprenden continuamente y mejoran su rendimiento con el tiempo. Este cambio ha allanado el camino para las aplicaciones de IA que antes se consideraban de ciencia ficción: automóviles autónomos, traducción precisa en tiempo real a todos los idiomas y monitoreo médico las 24 horas.
La accesibilidad generalizada de la IA se debe en parte a la computación en la nube y al software de código abierto, que han eliminado las barreras de acceso para el uso de muchas de estas tecnologías. La IA de hoy no se trata solo de automatizar tareas rutinarias; se trata de aumentar las competencias humanas y crear nuevas oportunidades de innovación y creatividad.
El objetivo de la investigación con IA es crear sistemas artificiales capaces de una verdadera inteligencia a nivel humano, un hito que la IA aún no ha alcanzado. Aun así, cada innovación es un paso en esa dirección. Considera la relación entre dos tipos de inteligencia artificial: IA débil e IA fuerte.
La IA débil (también conocida como IA estrecha o ANI) está diseñada para realizar una tarea específica o un conjunto de tareas de forma inteligente. La mayoría de los sistemas de IA en uso hoy en día entran en esta categoría, incluidos los bots de chat, los sistemas de recomendación y las tecnologías de reconocimiento de voz. Estos sistemas son “inteligentes” en su dominio específico, pero carecen de la comprensión general o la conciencia que un ser humano desarrolla naturalmente.
Incluso las soluciones inteligentes más avanzadas disponibles actualmente podrían clasificarse como IA “débil”. Si bien pueden superar a los humanos en ciertas tareas, carecen de la complejidad para ir más allá de sus funciones asignadas y aplicar inteligencia en otras áreas.
La IA fuerte (a veces llamada inteligencia artificial general o AGI) representa la frontera de la investigación con IA. Su objetivo es crear sistemas que posean habilidades cognitivas generales comparables con las de un ser humano, plenamente capaces de aprender, comprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas. Una IA fuerte podría realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar.
Si esto suena como algo fuera del ámbito de las posibilidades, es porque lo es… por ahora. Hoy en día, la AGI sigue siendo un concepto teórico más que una realidad práctica, pero esa línea está empezando a desdibujarse. En cualquier caso, el desarrollo de una IA fuerte revolucionaría la forma en que abordamos la tecnología y la sociedad. También podría plantear profundas preguntas éticas y filosóficas sobre la naturaleza de la inteligencia, la conciencia y el rol de los seres humanos en un mundo en el que las máquinas puedan pensar por sí mismas.
Otra distinción importante es la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia aumentada. Si bien ambas utilizan algoritmos de IA para procesar grandes cantidades de datos, sus aplicaciones e implicaciones para la interacción humana difieren significativamente:
La inteligencia artificial funciona de forma autónoma y analiza datos para tomar decisiones con mínimo aporte humano. Abarca una amplia variedad de tecnologías y técnicas que ayudan a las máquinas a imitar el comportamiento humano inteligente. Los sistemas de IA pueden realizar tareas de forma independiente, como analizar conjuntos de datos complejos, reconocer el habla, crear piezas de comunicación, etc. Estas competencias hacen que la IA sea invaluable en campos en los que los sistemas automatizados pueden aumentar significativamente la productividad y la eficiencia.
En comparación, la inteligencia aumentada está diseñada para mejorar los procesos de toma de decisiones humanas en lugar de reemplazarlos. Proporcionan conocimientos y sugerencias que permite a los seres humanos actuar de manera más eficaz. Por ejemplo, en el sector de venta minorista, la inteligencia aumentada puede analizar los datos de los compradores para recomendar estrategias de colocación de productos a los comerciantes. Este enfoque colaborativo garantiza que la experiencia humana y la creatividad se complementen con la inteligencia de la máquina para mantener un equilibrio entre la tecnología y el aporte humano.
Si bien la inteligencia aumentada puede parecer menos avanzada que la IA, es una tecnología valiosa. Infundida con la inteligencia social, la inteligencia aumentada puede comprender y anticipar las intenciones y necesidades humanas. Esta distinción es crucial en aplicaciones que requieren una comprensión matizada y colaboración entre humanos y máquinas.
La inteligencia aumentada y la inteligencia artificial se combinan para ofrecer un marco de trabajo más completo con el uso de la tecnología: La IA proporciona una perspectiva detallada impulsada por datos, mientras que la inteligencia aumentada aporta el contexto invaluable de la comprensión y la intuición humanas.
Existen otras distinciones dentro de la IA que también deben abordarse. La inteligencia artificial se desarrolla sobre muchas tecnologías de soporte; dos de las más esenciales son el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL). A continuación, compararemos estas tecnologías y veremos cómo se relacionan con la IA:
- IA
Inteligencia artificial es un término general, un concepto amplio que abarca cualquier técnica que permita a las máquinas imitar la inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y la comprensión del lenguaje. Los sistemas de IA pueden variar desde algoritmos simples basados en reglas hasta redes neuronales complejas capaces de aprender y adaptarse de forma autónoma. - ML
El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA centrado en crear sistemas que aprendan de los datos. En lugar de programarse explícitamente para realizar una tarea, estos sistemas aprenden patrones y toman decisiones. El ML representa un cambio de la codificación directa de reglas específicas de tareas de la creación de algoritmos que pueden mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos. - DL
El aprendizaje profundo (DL) es un subconjunto más específico del aprendizaje automático, que emplea redes neuronales estratificadas (o “profundas”) para analizar datos. Estas redes neuronales están inspiradas en la estructura y la función del cerebro humano, lo que les permite a las máquinas procesar datos de maneras más complejas y jerárquicas. El aprendizaje profundo ha sido la fuerza impulsora detrás de muchos avances recientes en IA, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los vehículos autónomos. Su capacidad para aprender a partir de grandes cantidades de datos no estructurados hace que el DL sea especialmente poderoso para extraer conocimientos y patrones que serían imposibles para los seres humanos o las técnicas tradicionales de ML.
La IA como concepto es fascinante, pero su verdadera importancia radica en los beneficios que ofrece en varios sectores. La IA revoluciona y optimiza la forma en que interactuamos con la tecnología. Esto da lugar a varias ventajas claras posibles gracias a las innovaciones en inteligencia artificial:
La IA sobresale en la automatización de tareas repetitivas de alto volumen con confiabilidad y eficiencia. Esta competencia libera a los seres humanos del trabajo monótono, lo que les permite centrarse en actividades creativas y en aquellas con más importancia estratégica. Los sistemas de IA pueden funcionar todo el día sin fatigarse, realizar análisis de datos, gestionar flujos de trabajo y realizar cálculos complejos a velocidades y escalas inalcanzables para una fuerza laboral humana.
La IA mejora significativamente la funcionalidad de los productos existentes. Desde teléfonos inteligentes que comprenden los comandos de voz hasta hogares inteligentes que aprenden preferencias y hábitos, la IA está cada vez más integrada en la tecnología de consumo. Esto tiene la capacidad de mejorar las experiencias de usuario, a la vez que introduce nuevos niveles de comodidad y accesibilidad en los dispositivos cotidianos.
A través de algoritmos de aprendizaje progresivo, los sistemas de IA pueden mejorar con el tiempo. Esta adaptabilidad permite personalizar las experiencias, desde recomendaciones de productos personalizadas en las compras en línea hasta fuentes de contenido personalizadas en plataformas de redes sociales. El análisis del comportamiento y las preferencias de los usuarios le permite a la IA ofrecer interacciones altamente relevantes.
La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos con técnicas de aprendizaje profundo ha abierto nuevas posibilidades en campos como la detección de fraude, el modelado financiero y el diagnóstico de los servicios de salud. Mediante el uso de redes neuronales con varias capas, la IA puede descubrir conocimientos ocultos en lo profundo de los datos, lo que la convierte en una herramienta poderosa para investigadores, empresas y profesionales de los servicios de salud.
La precisión de las aplicaciones con IA mejora continuamente. Esta precisión es crucial en áreas críticas como el diagnóstico médico, donde la IA ahora ayuda a detectar enfermedades como el cáncer con más precisión que nunca. Estos avances mejoran los resultados de los pacientes y ayudan a optimizar los procesos de atención de los servicios de salud potencialmente complejos.
La IA transforma los datos en un activo estratégico quizás más que cualquier otra tecnología. La capacidad de la IA para aprender de los datos significa que la calidad de los datos que posee una empresa puede ser una ventaja competitiva significativa. Recopilar, analizar y aplicar datos de manera inteligente se ha convertido en un importante diferenciador competitivo.
La IA tiene una capacidad única para resolver problemas complejos que de otro modo serían extremadamente difíciles y llevarían mucho tiempo. Esto incluye todo, desde optimizar la logística en tiempo real hasta predecir patrones climáticos y resolver problemas científicos complejos.
Mediante la automatización de los procesos de toma de decisiones y la realización de tareas con precisión, la IA reduce significativamente el impacto del error humano. Esto no solo mejora la eficiencia y los resultados, sino que también mejora la seguridad en aplicaciones críticas, como el diagnóstico médico y los vehículos autónomos.
El desarrollo de la IA se puede clasificar mediante varias etapas de sofisticación, cada una con sus competencias e implicaciones únicas. Estos tipos de funcionalidad se clasifican ampliamente en cuatro categorías, cada una de las cuales representa un nivel diferente de capacidad cognitiva e interacción con el entorno:
Las máquinas reactivas representan la forma más básica de IA. Estos sistemas funcionan con un simple principio de estímulo-respuesta y reaccionan a entradas específicas con salidas predeterminadas. No pueden aprender de experiencias pasadas, lo que significa que no pueden mejorar sus respuestas con el tiempo. La IA de las máquinas reactivas se utiliza normalmente para tareas que requieren una ejecución directa de funciones, como filtrar correos electrónicos o hacer recomendaciones basadas en datos actuales, sin la influencia del contexto histórico.
La IA de memoria limitada abarca sistemas que pueden almacenar datos anteriores y usarlos para hacer mejores predicciones o tomar mejores decisiones en el futuro. Este tipo de IA tiene una memoria temporal y dinámica que puede incorporar información reciente para mejorar sus operaciones. La base de la IA de memoria limitada es el aprendizaje profundo, que permite a la máquina mejorar gradualmente. La mayoría de las aplicaciones de IA actuales, desde los bots de chat hasta los vehículos autónomos, operan según este modelo y utilizan información anterior para refinar sus funciones continuamente.
La teoría de la mente en IA es un concepto avanzado que aún no se ha logrado por completo en el campo de la IA. Se refiere a la capacidad de las máquinas para comprender e interpretar las emociones, creencias e intenciones humanas a fin de generar un nivel más profundo de interacción. La teoría de la mente, que toma elementos de la psicología, es esencial para crear una IA que pueda predecir acciones humanas basadas en la comprensión emocional. Aunque resulta prometedor, este tipo de funcionalidad de IA plantea desafíos y consideraciones éticas importantes, ya que interpretar y responder con precisión a señales emocionales matizadas es complejo y conlleva un mayor potencial de malentendidos.
La IA autoconsciente (una forma de IA fuerte) representa la cúspide del desarrollo de IA, una etapa en la que las máquinas poseen un sentido de identidad. Este tipo de IA, generalmente discutida en términos teóricos, tendría conciencia de su existencia y podría percibir sus propios sentimientos. Lograr una IA autoconsciente marcaría un hito importante y daría lugar de una nueva era de máquinas inteligentes, pero también a consecuencias difíciles de prever.
Aunque la realidad de una IA fuerte y autoconsciente todavía puede estar muy lejos, la inteligencia artificial ya está reformando las industrias. La versatilidad que ofrece permite aplicarla en diversos sectores, incluidos los siguientes:
- Atención de la salud
La IA ayuda con la detección temprana de enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas con alta precisión y velocidad. También personaliza los planes de atención del paciente e incluso se puede diseñar para ayudar en cirugías gracias a los sistemas mejorados por IA y los robots médicos. - Empresas minoristas
La IA personaliza las experiencias de compra para compradores individuales mediante el análisis de patrones y preferencias, y optimiza la gestión de inventario a fin de reducir el desperdicio y garantizar la disponibilidad de los productos. - Fabricación
Los algoritmos de mantenimiento predictivo de la IA pronostican fallas en los equipos y reducen el tiempo de inactividad. Asimismo, la IA mejora la eficiencia de la producción y la seguridad en el lugar de trabajo a través del monitoreo en tiempo real. - Finanzas
En finanzas, la IA impulsa el comercio algorítmico para obtener rendimientos óptimos y emplea sistemas de detección de fraude que protegen contra los delitos financieros. En el lado de finanzas del cliente, la IA mejora el servicio al cliente y el soporte a través de agentes virtuales y bots de chat disponibles las 24 horas. - Juegos
La IA crea entornos realistas y desafiantes en los juegos, controla a los personajes que no maneja el jugador y genera contenido dinámico e inmersivo para crear una experiencia de jugador única. - Fuerzas armadas
Las fuerzas armadas utilizan la IA para operaciones tácticas y de reconocimiento a través de drones y robótica, además de la planificación estratégica mediante el análisis de imágenes y comunicaciones satelitales. La IA también es parte integral de la formación basada en la simulación del personal militar.
Existen muchas maneras en que la IA se puede usar de manera productiva en varias industrias y mercados. También pueden existir motivos de preocupación. A medida que la IA sigue proliferando, podría plantear ciertos riesgos y desafíos que deben considerarse cuidadosamente. Comprender estos riesgos es esencial para desarrollar estrategias que los mitiguen y garantizar que la IA sea una fuerza positiva en todo el mundo:
La IA y la automatización pueden hacer que varios puestos ocupados por personas se vuelvan obsoletos, especialmente en sectores en los que predominan las tareas rutinarias. Para mitigar esto, los programas de reentrenamiento y educación pueden ayudar a la fuerza laboral a transicionar a nuevos roles que la IA puede respaldar (en lugar de reemplazar), centrándose en trabajos que requieren empatía humana, creatividad y pensamiento estratégico.
La IA es el producto de lo que se alimenta; los sistemas de IA pueden heredar los sesgos presentes en sus datos de formación, lo que puede conducir a resultados discriminatorios. Garantizar la diversidad en los equipos que desarrollan los sistemas de IA y la aplicación de pruebas rigurosas en diversos conjuntos de datos puede ayudar a identificar y corregir sesgos, lo que hará que las decisiones de IA sean más equitativas.
La capacidad de análisis de grandes cantidades de datos personales de la IA plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad. Implementar regulaciones estrictas de protección de datos y políticas transparentes de uso de datos puede ayudar a proteger la información personal.
La IA presenta dilemas éticos, como el proceso de toma de decisiones en vehículos autónomos en caso de un accidente inevitable. Establecer pautas éticas claras en el desarrollo y el uso de la IA e incorporar consideraciones éticas en el proceso de diseño de la IA son pasos esenciales para abordar estas preocupaciones.
La potencia computacional necesaria para formar modelos sofisticados de IA tiene un impacto ambiental significativo. Optimizar los algoritmos para lograr eficiencia, invertir en tecnologías informáticas ecológicas y utilizar fuentes de energía renovables para los centros de datos puede reducir la huella de carbono de las operaciones de IA, algo que se volverá aún más importante a medida que la IA se expanda.
Imitar la inteligencia humana no es una tarea simple; la IA hace esto posible mediante el empleo de varias técnicas distintas, cada una diseñada para abordar funciones específicas o resolver problemas. Comprender las siguientes tecnologías fundamentales detrás de la IA proporciona conocimientos sobre la manera en que estos sistemas pueden completar acciones que hasta hace poco solo eran posibles con la inteligencia humana:
- Aprendizaje automático
Como se mencionó anteriormente, el ML es un subconjunto central de la IA que permite a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones mediante el empleo de algoritmos que pueden mejorar su rendimiento en una tarea determinada con más datos a medida que pasa el tiempo. El ML es la columna vertebral de muchas aplicaciones de IA. - Aprendizaje profundo
El DL se basa en redes neuronales dispuestas en capas para analizar datos. Estas redes pueden aprender de grandes cantidades de datos no estructurados, lo que hace que el DL sea particularmente eficaz para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y voz. El aprendizaje profundo impulsa muchas tecnologías de IA de vanguardia. - Redes neuronales
Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos, modelados libremente según el cerebro humano y diseñados para reconocer patrones. Interpretan los datos sensoriales a través de una especie de percepción de la máquina que etiqueta o agrupa información sin procesar. Los patrones que reconocen son numéricos, incluidos en vectores, a los que deben traducirse todos los datos del mundo real, ya sean imágenes, sonido, texto o series temporales. - Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El NLP permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano. Combina lingüística computacional (un modelado basado en reglas del lenguaje humano) con modelos estadísticos, de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo. El NLP se utiliza en aplicaciones como la traducción de idiomas, el análisis de opiniones y los bots de chat. - Visión por computadora
Visión por computadora es un campo de la IA que capacita a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Mediante imágenes digitales de cámaras y videos y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión y reaccionar a lo que “ven”. Las aplicaciones de visión por computadora incluyen reconocimiento de imágenes, detección de objetos y vigilancia.
Más allá de las técnicas básicas que le permiten a la IA imitar la inteligencia humana, existen varias tecnologías subyacentes esenciales para impulsar e implementar sistemas de IA. Estas tecnologías proporcionan la infraestructura, la velocidad y la conectividad necesarias para poder hacer realidad las aplicaciones de IA eficientes:
- Unidades de procesamiento gráfico (GPU)
Las GPU pueden procesar múltiples cálculos simultáneamente, lo que las hace perfectas para las exigentes demandas computacionales de los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Su procesamiento paralelo reduce significativamente el tiempo necesario para formar modelos complejos de IA. - Dispositivos de Internet de las cosas (IoT)
La IoT desempeña un rol fundamental en la IA mediante la recopilación de grandes cantidades de datos del mundo físico que los sistemas de IA pueden analizar y ante los cuales pueden responder. Estos dispositivos amplían el alcance de la IA a los objetos cotidianos, lo que mejora aplicaciones como los hogares inteligentes, la tecnología que se puede llevar puesta y la automatización industrial. - Algoritmos avanzados
Los algoritmos proporcionan instrucciones claras que la IA debe seguir a medida que realiza las operaciones. Ayudan a mejorar la eficiencia de la IA en el aprendizaje a partir de datos, la resolución de problemas complejos y la optimización de procesos en cada aplicación. - Interfaces de programación de aplicaciones (API)
Las API permiten que diferentes sistemas se comuniquen entre sí y compartan datos, lo que permite la implementación de características de la IA, como el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas en todas las plataformas y aplicaciones.
Para muchas organizaciones, la rápida llegada y evolución de la IA son motivo de atención. Desafortunadamente, la vacilación en adoptar soluciones con IA solo hará que sea más difícil seguir el ritmo de los usuarios pioneros. Para garantizar la competitividad continua en un mundo cada vez más centrado en la IA, las organizaciones deben ampliar sus iniciativas de IA. A continuación, te mostramos cómo comenzar:
El potencial de la IA se maximiza cuando los conocimientos y las habilidades se agrupan en todas las disciplinas. Eliminar los aislamientos y fomentar la colaboración interdisciplinaria reúne diversas perspectivas necesarias para crear soluciones innovadoras de IA. Este enfoque garantiza que los proyectos de IA se beneficien de una amplia variedad de experiencias, incluidos ciencia de datos, TI, operaciones y conocimiento específico de un dominio. Las empresas deben fomentar la colaboración mediante la creación de equipos multifuncionales dedicados a desplegar soluciones de IA.
Las empresas deben democratizar el acceso a los datos y facultar a los empleados para que tomen decisiones basadas en las conclusiones derivadas de la IA. Esto requiere inversión en las herramientas y tecnologías adecuadas, junto con la formación y la mejora de las habilidades de la fuerza laboral para utilizar esos datos de manera eficaz. Gracias a la incorporación del análisis impulsado por la IA en los flujos de trabajo diarios, las empresas pueden garantizar que la toma de decisiones sea más rápida y precisa, y que esté alineada con los objetivos estratégicos más amplios. Los empleados pueden actuar sin dudar de los conocimientos de IA.
Escalar la IA de forma satisfactoria requiere un enfoque ágil para el desarrollo y la implementación. Esto significa abrirse a la experimentación, aprender de los fracasos e iterar rápidamente. Una mentalidad ágil fomenta la flexibilidad, la capacidad de respuesta y una cultura de mejora continua, que son fundamentales para adaptar las soluciones de IA a las necesidades empresariales cambiantes y los avances tecnológicos.
La inteligencia artificial tiene mucho para ofrecer. A su vez, se necesita mucho esfuerzo para crear una estrategia de IA viable, eficaz y rentable para tu empresa. ServiceNow, el líder en gestión de TI, ofrece un conjunto de competencias de IA diseñadas para facultar a las organizaciones a fin de automatizar y optimizar sus flujos de trabajo como nunca antes.
Con herramientas de aprendizaje no supervisado para descubrir patrones en los datos, aprendizaje reforzado que mejora a través de recompensas e IA generativa a fin de impulsar la productividad en general, ServiceNow reduce las barreras y hace que la tecnología inteligente sea tan potente como fácil de usar. Quizás, lo más importante es que el compromiso de ServiceNow con la protección de datos garantiza que cada solución de IA se adapte específicamente a las necesidades de tu organización, con datos alojados de forma segura en la nube de ServiceNow. Además, el énfasis de la plataforma en la prestación rápida y el refinamiento de la IA significa que tu empresa podrá adaptarse rápidamente y beneficiarse con los avances de la IA sin requerir una experiencia técnica profunda.
Ya sea que busques mejorar la eficiencia operativa, mejorar la toma de decisiones o impulsar la transformación digital, ServiceNow ofrece las herramientas y el soporte de manera que la IA trabaje para ti. ¿Te interesa ver la forma en que ServiceNow puede transformar tu empresa con IA? Programa una demostración hoy mismo y desbloquea todo el potencial de la IA para tu organización.