Adobe anuncia la disponibilidad general del asistente AEP AI para que las marcas automaticen tareas
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Las marcas pronto podrán aprovechar AEP AI Assistant para generar de todo, desde nuevas experiencias de clientes hasta audiencias, campañas de personalización, visualizaciones y análisis de datos. Esto incluirá la generación de activos de marketing completos, como correos electrónicos y páginas web con textos, diseños e imágenes a través de Adobe Firefly, lo que como resultado impulsará la experimentación.
AEP AI Assistant también entregará resúmenes creativos que aceleran la producción de contenido, generados automáticamente utilizando activos existentes como archivos PDF, presentaciones de diapositivas y documentos de Word. Para respaldar la automatización, AEP AI Assistant ayudará a los equipos a evitar tareas tediosas como la organización de segmentos de datos en carpetas para garantizar que el contenido generado por IA cumpla con los estándares aprobados por la marca.
Marcas similares Motores generales han estado trabajando con AEP AI Assistant para impulsar la productividad y acelerar el tiempo de generación de valor, al tiempo que democratizan el acceso en sus organizaciones. Con la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos e interacciones, el Asistente de IA de AEP está preparado para transformar la forma en que las marcas interactúan con los clientes y gestionan sus flujos de trabajo.
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Funciones clave del asistente AEP AI
El Asistente de IA de Adobe Experience Platform tiene varias características clave diseñadas para mejorar la productividad empresarial:
Experiencia conversacional: Ofrece una interfaz conversacional que permite a los usuarios interactuar con las aplicaciones de Adobe de una manera más intuitiva.
Modelos de experiencia generativa: Estas plantillas están diseñadas para casos de uso específicos dentro de Adobe Experience Platform, lo que permite una rápida navegación y procesamiento de datos.
Gráfico de conocimiento: Una representación de datos interna que traduce las consultas de la base de datos en respuestas legibles por humanos, proporcionando información sobre varios metaalmacenes.
Información operativa: En versión beta, esta característica genera respuestas sobre objetos de metadatos, como atributos, audiencias, flujos de datos y conjuntos de datos, sin mirar los datos dentro del sandbox.
Conocimiento del producto: Puede responder preguntas basadas en la documentación de Experience League y ayudar con la comprensión del producto y la resolución de problemas¹.
Modelos personalizados: Al aumentar los modelos base con datos de clientes, estos modelos proporcionan un contexto específico del cliente y pueden impulsar casos de uso predictivos.
Estas funciones están diseñadas para ayudar a los usuarios a comprender conceptos, recopilar conocimientos, generar segmentos, resolver problemas y, en última instancia, aumentar la calidad y la velocidad de su trabajo respetando los estándares de seguridad de los datos.