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Gestionar y alternar entre varias cuentas y aplicaciones fácilmente sin cambiar de navegador.

Kili Technology es una plataforma innovadora diseñada para mejorar las experiencias de comercio electrónico a través de la personalización impulsada por la IA. Permite a las empresas crear asistentes de compras personalizados que ayudan a los clientes a navegar y encontrar productos de manera más eficiente. Esta herramienta de personalización de IA aprovecha el aprendizaje automático para analizar las preferencias y comportamientos de los clientes, brindando recomendaciones personalizadas y mejorando la experiencia de compra general.

Al integrar Kili Technology en sus plataformas de comercio electrónico, las empresas pueden mejorar la participación del cliente y las tasas de conversión. Las capacidades de la plataforma incluyen la creación de interacciones personalizadas que hagan que cada cliente se sienta valorado y comprendido. Este enfoque no sólo aumenta las ventas, sino que también fomenta un recorrido del cliente más satisfactorio, lo que lleva a una mayor lealtad y retención.

El enfoque de Kili Technology en la personalización se alinea con la tendencia más amplia de utilizar IA generativa en el comercio electrónico para ofrecer experiencias de cliente únicas y atractivas. Al aprovechar las capacidades de la IA, las empresas pueden diferenciarse en un mercado competitivo e impulsar el crecimiento a través de interacciones más efectivas con los clientes. Las características de la plataforma están diseñadas para ayudar a las empresas a crear un entorno de compras fluido y personalizado, lo que la convierte en una herramienta valiosa para quienes buscan mejorar sus estrategias de comercio electrónico.

Cree conjuntos de datos de alta calidad rápidamente. Las empresas confían en nosotros para optimizar sus operaciones de etiquetado de datos y crear los mejores conjuntos de datos para sus modelos personalizados, IA generativa y LLM. ___ ¿Por qué Kili Tecnología? Quizás no lo sepas, pero: El conjunto de datos del MNIST tiene una tasa de error del 3,4% y todavía es citado en más de 38.000 artículos. El conjunto de datos ImageNet, con sus etiquetas de colaboración colectiva, tiene una tasa de error del 6%. Podría decirse que este conjunto de datos sustenta los sistemas de reconocimiento de imágenes más populares desarrollados por Google y Facebook. El error sistémico en estos conjuntos de datos tiene consecuencias en el mundo real. Los modelos entrenados con datos que contienen errores se ven obligados a aprender esos errores, lo que genera predicciones falsas o la necesidad de volver a entrenar con cantidades cada vez mayores de datos para "eliminar" los errores. Todas las industrias han comenzado a comprender el potencial transformador de la IA y a invertir. Pero la revolución de los transformadores de ML y el enfoque incesante en la optimización del modelo de ML están llegando al punto de generar rendimientos decrecientes. ¿Qué más hay?

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