[Música] soy Ester Checa y hoy hablaremos con Fernanda senjo sobre el impacto que está teniendo la incorporación de la Inteligencia artificial generativa en los call [Aplausos] center estás escuchando digital talks byit One un espacio que conecta la experiencia de personas brillantes con la transformación del marketing la tecnología y la innovación la teoría la convertimos en acción cada episodio es masterc que te ayuda a tomar decisiones encontrarás conocimiento práctico que marcará la diferencia entre seguir las tendencias y crearlas digital talks by Ted One transformando conocimiento digital en resultados [Música] tangibles Fernando es líder de soluciones de Inteligencia artificial generativa en aliance Technology dentro del equipo de Inteligencia artificial conversacional actualmente desde su posición lidera proyectos globales de Inteligencia artificial conversacional y generativa para eficientar los contact Center se define como un apasionado por la tecnología y su impacto en los negocios aporta su experiencia como traductor entre negocio y las soluciones de Inteligencia artificial que están redefiniendo el mercado también es docente en escuelas de negocio y empresas donde compares de su experiencia sobre esta tecnología y la transformación digital con el objetivo de ayudar a profesionales y a organizaciones a aprovechar todo el potencial de estas tecnologías en su día a día Fernando Muchísimas gracias por estar hoy con nosotros Hola Estero un placer estar aquí hoy y abordar este tema apasionante de la ía la ía generativa en el contact Center Así que gracias por la invitación Fernando nos conocimos hace ya años en proyectos iados con el uso de la Inteligencia artificial aplicada a la voz de esa parte de Inteligencia artificial conversacional y es un lujo contar la verdad hoy contigo para Bueno pues para entender todo ese conocimiento que te has llevado durante años y que nos lo pongas en contexto dentro del cómo está siendo la evolución de esta tecnología tanto la conversacional como más la generativa específicamente en la parte de los contact Center porque básicamente estamos en un punto donde la Inteligencia artificial ha aterrizado con fuerza en todos los sitios y me encantaría que nos contases en base a esa experiencia de estos años atrás cómo ha sido esta evolución pues vamos a por ello e evidentemente la adopción de ella en el materia de los contact Center ha ido pasando por distintas etapas hasta llegar a la ía generativa decir que eh la ía dentro de los contact Center eh yo creo que es un área dentro de la empresa que ya lleva llevaba con ía bastante más tiempo que en otras aparte se ve fuertemente impactada ya que principalmente en estos contact Center lo que se manejan eh es voz y texto evidentemente la ella generativa sabemos todos que es una poderosa herramienta en lenguaje y Por tanto se ve fuertemente impactado dicho esto si te parece bien e yo lo dividiría en tres etapas hasta llegar a la ía generativa tenemos una primera etapa inicial en un inicio que realmente Hay cosas aquí que se siguen utilizando no en esa etapa inicial pues teníamos sistemas automatizados básicos respuestas grabadas los famosos ibrs e que al final lo que eran capaces de hacer era reconocían palabras o números claves a todos Nos sonará este marque un marque do y te dirigían las llamadas además en esta etapa eh s que hemos estado viendo chatbot para mi gusto sin inteligencia basados en árboles de decisión bastante sencillos algunos integrados con algo de rpa para automatización de procesos sencillos pero Honestamente a quién le gustaba interactuar con estos chatbot era un poco frustrante y de hecho si nos vamos a encuestas de consumidores de retailer solían salir como la última opción de punto de contacto o de canal de contacto entre la empresa y los usuarios en cambio ahora si nos fijamos interactuamos con chatbot prácticamente todos los días y es ahora como tendencia no Entonces está habiendo un cambio y yo creo que para bien aquí cosas que cubrí eran cases de uso bastante sencillos poco transaccionales que apenas podían incluso responder preguntas frecuentes Por tanto la experiencia de usuario era mejorable y esto fue lo que dio y la siguiente etapa no la siguiente etapa intermedia en la que hemos estado los últimos años eh que son el gran avance del Machine learning del procesamiento de natural del lenguaje aquí aparecieron chatbot y asistentes virtuales materializados en voicebot más sofisticados donde aquí al final era Oye pues puedes empezar a tablar conversaciones mucho más humanas de diálogo abierto podríamos decir cierto es que los diseños y los flujos de conversación siguen siendo bastante acotados pero yo creo que fue un gran avance y gracias a esto empezamos a ver casos en empresas Oye que tengan mayor valor tengan mayor volumen de llamadas desde registro incidencias poder autenticar un usuario responder las fidad questions montar Bot para gestionar el horario fuera de oficina y demás Entonces yo aquí que sí que veo la ganancia no en cuanto a productividad en cuanto a bueno hacer que la ia haga cosas por nosotros de forma más transaccional más ordenada eh además de esto sí que he visto una gran mejora gracias al procesamiento natural de lenguaje de tener eh digamos estos datos poder eh analizarlos Y poder mejorar los modelos y esto ad opia que cada vez los voicebot sean mejores y creo que es un punto muy importante es este no debemos olvidar que la ía y la ía conversacional es una tecnología de mantenimiento eso no va de web no va de una app que eh la lanzas y se acabó aquí tienes que revisar periódicamente las conversaciones có el usuario interactúa eh con nuestros asistentes para mejorarlos esto es un eje que a mí me parece que es super importante a la hora de abordar estos proyectos dicho esto anterior estas dos etapas vamos con la actual y lo que es presente y futuro y es que ha llegado la ía generativa Y aunque hay mucho recorrido a ella conversacional y daría pie a y luego si quieres podemos tocarlo que muchas veces no necesit illa generativa para hacer proyectos de contact Center te vale la ella conversación y es mucho más barato eh Pero es verdad que claro la ella generativa es un Salto ativo e muy muy importante Por qué Porque si decíamos antes que las soluciones y estos asistentes conversacionales eran flujos de conversación más estáticos más definidos claro aquí la ella generativa lo rompe todo aprende de grandes volúmenes los datos como sabemos y genera respuestas en tiempo real de forma dinámica y puedes mantener conversaciones realmente humanas Y ese es el gran salto aprende mucho mejor el contexto aprende mucho mejor la intención del cliente y puede adaptar el tono de sus respuestas Y a que tiene memoria se puede acordar de las conversaciones anteriores Y esto es una hiperpersonalización espectacular eh es por ello que al final Bueno pues estamos viendo esa ese cambio no de unos contact Center que eran principalmente humanos que empezaron apoyándose por reglas más estáticas podríamos decirlo y ahora están siendo potenciados por una ella avanzada por la ella generativa decir un dato eh que que está buscando para para para para comentarlo por aquí es de garner Yo soy más cauto de acuerdo pero dicen que para el 2025 pues eh quiero recordar que el 75 por de las interacciones del servicio de conta acente serán gestionadas por ía y por sistemas automatizados veremos si llegamos ahí tan pronto pero el tema es que el camino eh a recorrer es es este totalmente de hecho bueno Esto último que estabas contando aquí ya metiéndonos en concreto en en esta tecnología como laa generativa ya has comentado algún punto y has reseñado la parte de la el potencial de la hiperpersonalización a la que puede llegar y aquí me gustaría que nos matizar y entrás un poquito más en detalle Cómo una generativa puede mejorar esta personalización en las interacciones con los clientes me gustaría que hablas de las limitaciones sobre todo las actuales al final Como decíamos la ella generativa ese nivel de personalización lo lleva porque es capaz de adaptar cada interacción al contexto y al perfil del cliente es decir es capaz de dirigirse al Cliente por su nombre recordar interacciones previas y ajustar el tono Pues en función de las preferencias del usuario en el momento de la conversación aparte que esto y esta tecnología puede consultar en tiempo real datos de crm u otras bases y en base a esto te puede recomendar Eh pues productos y y servicios Eh Yo estoy empezando a ver curiosamente que he hecho varias visitas a contact Cent recientemente proyectos bastante gordos dentro de de los contact Center donde se está cambiando la interfaz y el frontend de las aplicaciones que usa a los agentes humanos los famosos ent sto para adaptarlos a la ía generativa pensemos que antes un agente no os imagináis la cantidad de pantallas que tenía que utilizar para manejar una conversación esto es mucho tiempo es verdad que no hacía falta tener la generativa para hacer este cambio pero yo quio que ahora eh más que nunca pues eh este tipo de proyectos se están llevando a cabo como decía diferencia de los pop tradicionales el modelo generativo como sabemos puede responder de forma creativa y y y flexible y al final Esto es lo que brinda esta experiencia más cercana de acuerdo em al final estamos yendo a unos contact Center más más proactivos es decir si un cliente tiene un vuelo por ejemplo no el mundo de de la Aviación Eh pues as sido uno de Los Pioneros y de los que más volumen tienen de manejo en los asistentes conversacionales tradicionales y ahora con la ella generativa pues ese cliente que tiene un vuelo pues la guía puede adelantarse puede contactar este cliente con opciones de reprogramación antes ni siquiera que el usuario lo pregunte Esto sí que es un nivel muy importante de personalización y anticipación evidentemente como dices limitaciones segundo punto de de tu pregunta ster no es solo todo lo que reluce de hecho en mis ponencias en en clases y demás yo siempre digo que aquí hay un tema de mito que parece que ella lo puede hacer todo pero bueno la teoría es muy bonita la práctica es otra y yo veo cinco limitaciones la primera es el tema a la hora cinco limitaciones a la hora de una organización decidir por implementar es est y la tecnología como tal que te lo permita la primera es una que es el retorno de la inversión y el precio muchas veces a la hora de hacer proyectos ya generativa ya no solamente contact Center una organización Uf Cómo tangibilizar la ganancia de productividad y otros factores claves algo un poco más complejo y por tanto muchas veces Pues tienes ahí el miedo de tener que invertir dinero en esto y no ver el retorno de acuerdo evidentemente aquí hay un tema de precio eh est tecnología puedo decir que era cara eh evidentemente han caído los precios dos tercios ya en parte porque hay más modelos somos más eficientes entrenándoles es una tecnología Oye pues que tenemos que tener en cuenta que es tiene un coste asociado el segundo punto es tema de riesgos técnicos todos sabemos de las famosas alucinaciones chat gpt abajo el todo pone chat gpt can mistakes revisemos las llamadas Esto es algo importante a la hora de decidir por hacer estas soluciones tienen sesgos y también un factor importante que es que hay mucho producto en beta esto avanza tan rápido No que al final montar o apalancarte en estas tecnologías que están en beta algunas cosas pues puede implicar riesgos el tercer punto es el tema de la estrategia del stack tecnológico y de compliance eh una empresa cuando decide o se plantea eh hacer estas soluciones dicir con quién me caso de acuerdo Yo lo que estoy viendo Es que normalmente las grandes organizaciones acceden a estos modelos a través de su proveedor de Cloud no obstante también eh están los e modelos no comerciales los Open sour que Oye dependiendo para qué tipo de caso de uso son más auditables más customizables incluso más baratos y al final es un tema aquí de compliance clave yo lo he vivido que dice Oye con quién me caso porque mis datos están en juego eh y etc etc que todos sabemos los riesgos que eso acontece el cuarto punto es un tema de regulación vale Yo no sé hasta qué punto La regulación especialmente en Europa afecta a la hora de que se hagan más proyectos de este tipo pero soy conocedor de las multas que pueden llevar a conllevar si no lo hacemos debidamente Entonces a lo mejor es un factor que puede limitar eh esta esta implementación y el quinto es tema de conocimiento y no por ser el último es el menos importante al final aquí necesitamos gente que programe estas cosas y gente que lleven esto deara generativa y demás eh No hay tanto vale es es la realidad estamos en un mercado global eh Son perfiles muy demandados por tanto también el acceso al conocimiento eh creo que sin duda la parte de de de implementar estos estos casos de uso Totalmente de acuerdo Yo creo que es eso una radiografía yo creo bastante práctica y yo creo que bastante realista y me gustaría conectando también bastante con esto y que mencionabas esos datos de garner que es verdad que lanzan datos Y luego hay que ver realidades es qué aspectos ves de del servicio al cliente que puedan ser completamente automatizados mediante esta tecnología y cuáles crees que siguen siendo fundamentales a nivel de intervención humana para entender ese equilibrio lógicamente ideal aquí has tocado con el Yo creo que el núcleo de la estrategia de cualquier contact Center moderno que se quiera modernizar no responder a esta pregunta de Oye En qué punto estamos y qué capacidad tenemos para tener asistentes que gestionen una llamada en tuen pues depende del caso de uso en la práctica yo creo que las organizaciones pues siguen un proceso de automati que va muy de la mano de la madurez de esta organización y de la madurez que tengan los clientes en adoptar estas soluciones e yo lo desmigar en Digamos como si hubiéramos un edificio en distintos pisos vale eh lo primero que veo las organizaciones que deciden implementar estas soluciones es implementar e lo que llaman los siru knowledge Bots vale o sea Bots que tengan poco Conocimiento es decir casos de uso con tareas repetitivas de bajo valor y bien delimitadas ser siempre las principales candidatas para automatizarlo al final aquí hablamos de Oye cualificar la llamada enrutamiento inteligente eh Y frequ questions una vez que este piso lo tenemos controlado vamos al segundo que es Oye el tema de authentication Bots no también son casos de bajo valor de limitados pero que supone un buen porcentaje de tiempo de la llamada si lo tuviera que hacer un agente no os imaginéis la cantidad de tiempo que tarda un agente en autenticar a un usuario pedirle distintos datos y demás Oye pues esto deleg lo en un Bot y la gente ya recibe digamos esta llamada cualificada y procede a hacer otro tipo de tareas de mayor valor una vez que tenemos este segundo piso accedemos al tercero es el augmented Ned Bot vale son bots destinados a servicio más transaccionales y un poco más complejos y aquí se disparan Ester la casuística eh En cuanto a casos de uso según la industria y demás tenemos desde como comentaba al principio a mí Parece un caso muy muy potente no montar un Bot a of Office para que realmente sea un Bot eh que maneje 247 digamos pues distintas eh acciones con la que lo configuremos eh tenemos la parte también de Bots que permitan el pago o el alta en un producto los famosos album Bots es decir que al final de un proceso de venta o en el proceso del Journey del leit o hay un Bot que pueda ejecutar ciertas llamadas o realizar ciertas acciones en vez de hacerlo un humano porque a lo mejor el valor es es menor no el que tenga que aportar aquí un agente eh o incluso hacer el el Hanover no es decir la la la de pasar del Bot al humano vale eso son yo creo que eh algunos características de este tercer piso y también evidentemente algunos eh casos de uso de Gran volumetría Como por ejemplo el mundo de las aseguradoras y estoy viendo Oye pues Bot que puedan gestionar incidencias o partes del seguro no una vez que estos tres pisos lo tenemos bien Vamos a azotea que es lo bonito no eh donde Aquí sí que vamos a casos más complejos que ya all venía generativ pero lo anterior tiene que estar bien claro tenemos que llegar a ese grado de madurez y automatización e estos casos de generativa pues poner ejemplo si es Oye al final de La llamada se pueda recoger el transp de esta llamada se pueda hacer un resumen y se puede enviar al cliente para ahorrar todo el proceso de documentación que hace un agente que es una barbaridad después de la llamada del tiempo que dedican a documentar o a mandar el ticket a otro departamento y demás Bots por ejemplo que se que se conecten Time AC crm es decir que durante la llamada eh Oye pues detecte que el usuario se le va a caducar la suscripción por ejemplo de un producto y pueda lanzar una oferta acuerdo o sea y aquí est la imaginación al poder evidentemente eh lo que nosotros queremos o sea quieren un contact Center es resolver el problema de la forma más rápida y Clara posible de acuerdo evidentemente aquí hablamos de que para que todo este proceso de automatización sea posible eh existe el problema que este todo bien integrado de acuerdo y esto muchas veces pues Oye no no es tan es tan sencillo en cualquier caso y aquí tengo que lanzar a una alabanza a los agentes si tienes la oportunidad alguna vez de asistir a un contact Center es espectacular eh Cómo manejan los agentes en las peticiones de los digamos los distintos usuarios y yo creo que por mucha guía que haya eh Para mí la gente es a día de hoy el mejor eje sobre que te puedas apalancar para dar una buena experiencia de usuario por tante el equilibrio libro es la clave al final es liberar estos agentes de partes de la llamada eh Que bueno que no sean tan relevantes y permitirles centrarse en la parte de la Llamar que requiera su habilidad al final autenticar el usuario no lo tiene pero resolver el problema sí por tanto a mí me gusta y fue mi cambio de mentalidad eh que siempre los contact Center están siendo vistos como centros de costes y por tanto un departamento Que si hay que recortar Eh Pues tiende a ser de los primeros en sufrir esto eh yo al visitarlos que eso lo puesto y que deberíamos verlo como generadores de negocio y más con la ia la ia aquí tiene que hacer mucho puede ayudar a esta transposición de Misión visión y estrategia de contact Center Por qué Porque tienes a clientes llamándote todos los días cierto que en algunas ocasiones no para cosas muy agradables pero tienes un potencial cliente a fidelidad hacerle un Cross selling un upselling o incluso hacer un cliente nuevo cuánto dinero te puedes gastar en marketing digital no para hacer campañas y hacer este tipo de acciones y van gratis por tanto eh los agentes fundamental Pero es verdad que ha una parte de automatización que en función del caso de uso eh Ya se puede llevar a cabo comentabas la complejidad o la dificultad de de medir a veces este tipo de tecnología Dentro de este tipo de proyectos pero a mí sí me gustaría que nos hicieses una una aproximación a las métricas claves que ves que se pueden manejar para mejorar el entendimiento del uso de esta tecnología dentro de los callcenters y bueno Cómo medir ese impacto real dentro también de la experiencia de cliente perfecto Pues aquí por darte métricas sabemos que puede haber muchísimas métricas relevantes donde se ven impactadas no y donde la ía puede llegar a a a mejorarlo pues por ejemplo la primera es la la tasa de resolución en el primer contacto de acuerdo al final si el Bot hace una buena aproximación De quién es el cliente lo enruta correctamente al final le llegará a la gente bien cualificado Y es más probable Pues que pueda resolverlo Incluso el Bot pude resolver esta parte luego tenemos el tiempo medio promedio de gestión al final aquí el Bot lo que acorta es el tiempo de llamada o incluso de conversación vía chat esto tiene un gran ahorro de costes y enas es un kpi que afecta directamente al Roy y la ia pues ayuda luego tenemos la parte de satisfacción del cliente el nps al final si el cliente resuelve de una manera más rápida y Clara gracias a la aa y a la gente pues evidentemente estará más satisfecho no tendrá este el el fenómeno no de de estar en Cola en la llamada aguantando mucho aquí al final pues eh Hay una una mejora eh sustancial luego tenemos un cuarto que es la tasa de abandono de llamadas evidentemente los clientes que cuelgan antes de ser atendidos Oye pues con la ía repito puede disminuir estas esperas y le puede atender más rápido por tanto mejoramos y luego hay un último punto que es la productividad de la gente al final el agente cuenta con ese asistente un agente está super medido en un contact Center y al final Oye pues eh puede manejar mejor los casos que que tenga maneras de medir el impacto de ia Pues yo un poco es muy tradicional Ester al final es Oye antes cómo estaba y a la que he metido la ía como estoy puedes hacer pruebas de AB testing yo he visto contact Center donde dejan el ibr activado al principio y van haciendo el diploid del voicebot y van viendo los resultados las métricas también coleccionar temas de feedback y en función también pues Oye preguntar a la gente si está conforme no con el tema de la guía es un poco así la la organización de en cuanto a métricas y el impacto que pueda tener la í en contact Center has estado comentando varios aspectos donde esta tecnología puede ayudar a ser un equilibrio perfecto en la parte de la gestión humana y precisamente por esa parte de la gestión humana que nos caracteriza cuando hablamos con las personas podemos entender Bueno pues Cuál es el tono Cuál es la intención que tienen muchas veces los usuarios cuando llaman a callcenter y a mí me gustaría entender cómo se está utilizando esta tecnología precisamente para hacer algo que es muy humano que es entender ese tono Y esa intención de los usuarios cuando llamamos y si esta tecnología está teniendo ahora mismo capacidad de esta información en tiempo real y sobre todo anticiparse no anticiparse a esas necesidades en función de cómo se está percibiendo aquí Ester es uno de los grandes yo creo milestones que que queremos hacer que yo bajo mi punto de vista no somos aún capaces de hacerlo y obtenerlo correctamente que es eso de extraer el tono emocional de una conversación en formato audio en tiempo real y que en base a esto Oye pues redirijan un poco la la conversación estos asistentes virtuales no es decir que si te llamo enfadado lo detecte y tenga un tono distinto y un discurso que me calme Pues yo creo que a día de hoy es un poco todavía ciencia ficción pero llegará llegará o sea en texto sí que es algo distinto ya que por ejemplo dentro del speech analytics tú puedes la llamada la puedes transcribir y de aquí puedes extraer el tono de la conversación y el sentimiento positivo neutro negativo o lo que sea eh pero el tema de ese etiquetado real Time eh de cada interacción que mide si el cliente está disgustado y y activar x cosas es complicado a día de hoy pero no obstante si si nos fijamos los modelos de lenguaje cada vez son más potentes si hemos interactuado por ejemplo con modelos de voz de opin de whisper o el de jemini nos damos cuenta que más pronto que tarde llegaremos a ese nivel Cuando yo vi una demo en el cual en función del de la entonación que vi con los de opinii te dice oye estás Qué te pasa Estás nervioso y demás pues Aquí vemos que que que más prondo que tarde va va a llegar repito eh lo que sí que he podido ver así algo llamativo eh quizás un poco simple es que sí que he visto Bots diseñados en un idioma donde eh se le ha metido digamos servicios de autotraducción y son capaces de mantener una conversación fluida en distintos idiomas Vale entonces bueno eh simplemente digo para en qué momento cosas así digamos algo más más rebuscadas estamos y la parte que tú comentabas esta de la tonalidad Oye eh vamos hacia ella pero aún no está mm muy interesante Fer para cerrar me gustaría que nos nos dieses tu visión sobre cómo ves o cuáles son esas tendencias en el uso de esta tecnología dentro de los call centers en los próximos años próximos meses porque años es demasiado ambicioso pero me gustaría conocer tu opinión en base a todo esto que nos has estado contando pues e aquí podríamos ver muchas pero eh principalmente yo veo siendo honestos como veo el mercado yo creo que todavía veo las organizaciones que tienen que ponerse a hacer cosas de ya conversacional muchas veces repito que no hace falta ya generativa creo que que toca redefinir sobre todo toda la parte de de chatbot de acuerdo esos chatbot no inteligentes creo que í hay tecnología disponible eh Para empezar a hacer un nuevo deploy de estos eh de estos asistentes una vez es Esto sí que creo que las organizaciones eh como todo deben iniciar el proceso eh de tener un sistema pues esto bien integrado que posibilite nuevos casos de uso y la aparición de la de la de la ía generativa pero también la parte de de rpa eh esté bien integrado es decir que la ia conversa con un cliente obtiene la información y automáticamente luego puedo disparar vía Bots Oye pues distintas tareas abrir ticket ajustar facturas sin que un humano tenga que hacerlo entonces yo creo que eso puede ser cosas post llamada eh que veamos y ya lo siguiente donde ya lo estamos viendo Es el famoso agente aumentado ese agente e copilot de acuerdo que yo ya empiezo a verlo en en distintas plataformas especializadas en contact Center donde al final Esto está integrado dentro del del del escritorio no que maneja la gente está conectado al crm a bases de datos y durante la llamada Es capaz no solamente de recomendar a la gente que haga ciertas acciones es capaz de resumir es capaz de de detectar Bueno pues la conversación por dónde puede ir y decirle a la gente que hable de una manera concreta eh sino también ser capaz eh con los agentes de tomar ellos las notas por ellos mismos Entonces yo creo que por aquí es donde donde d donde vamos a ir este 2025 luego ya llegará esto de los contact ent autónomos donde solamente se manejen con Bots para distintas tareas pero yo por destacar hablaría de estas de estas cuatro cosas es muy interesante Fernando una maravilla este ratito que nos has dedicado todo el despliegue que haces de conocimiento siempre lo haces me ha encantado Bueno pues esa introducción que nos has hecho a cómo ha sido Toda esta experiencia o la evolución que hemos tenido a nivel tecnológico dentro de los call centers el mensaje de cómo una Inteligencia artificial generativa tiene el potencial y la capacidad de eficientar la operativa dentro de Estos espacios el valor fundamental del trabajo de las personas personas a día de hoy y el potencial que tiene esta tecnología para ayudar a ser una persona aumentada en el día a día y en la relación con los clientes eh saber cómo la estáis utilizando de forma práctica dentro de una compañía como alance Technology bueno Y sobre todo entender las oportunidades que tenemos a medio largo plazo en el uso de estas tecnologías dentro de lo que serían los call centers se que nada una maravilla Fernando tu tiempo y tu conocimiento ha sido un placer y nada animar a las organizaciones a que se decidan hacer la estrategia implementar estas soluciones porque es es ahora sí o [Música] [Aplausos] sí has escuchado digital talks by tedos show One Gracias por acompañarnos puedes seguirnos en nuestras redes sociales nos escuchamos en el próximo episodio para seguir conectando personas brillantes con el futuro del marketing Y recuerda el conocimiento sin acción es solo información toma los aprendizajes de hoy y Ponlos en práctica