¿Qué es la IA Coactiva? Una visión general en profundidad

Seamos sinceros, la mayoría de las empresas nadan en datos. Pero el verdadero dolor de cabeza no son los datos ordenados en hojas de cálculo. Es el contenido desordenado y no estructurado, el torrente de imágenes y vídeos de redes sociales, páginas de productos y viejos discos duros internos. La mayor parte de ese oro visual está ahí, sin aprovechar, porque darle sentido es un proceso lento, caro y, a menudo, impreciso.

Ese es exactamente el problema que Coactive AI busca resolver. Es una plataforma diseñada para que todo ese material visual se pueda buscar y sea realmente útil.

En este artículo, te contaremos todo sobre Coactive AI. Analizaremos en qué destaca, para quién es y, lo que es más importante, en qué casos podría no ser la opción adecuada. Al final, tendrás una idea mucho más clara de si es la herramienta que necesitas.

¿Qué es Coactive AI?

En esencia, Coactive AI es una plataforma que utiliza inteligencia artificial para comprender datos visuales como imágenes, vídeos e incluso audio. Puedes pensar en ella como un sistema inteligente que puede "ver" un vídeo o "mirar" una foto y decirte qué está pasando, sin que una persona tenga que etiquetar nada manualmente.

El gran problema que aborda es el cuello de botella de la introducción manual de datos. Durante años, si querías encontrar una imagen específica en una biblioteca multimedia enorme, tenías que cruzar los dedos y esperar que alguien la hubiera etiquetado con las palabras clave correctas, como "persona" o "coche". Coactive AI hace ese trabajo por ti, creando descripciones detalladas y contextuales por sí misma.

La empresa fue fundada por los exalumnos del MIT Cody Coleman y William Gaviria Rojas, y cuenta con un sólido respaldo de inversores como Andreessen Horowitz y Bessemer Venture Partners. Está diseñada para equipos que se toman en serio los datos y quieren, por fin, poner a trabajar el 80-90 % de su contenido visual no utilizado.

Cody Coleman, cofundador y CEO de Coactive AI, ofrece una visión general de cómo se utiliza la plataforma para analizar contenido visual.

Características clave y casos de uso de Coactive AI

La verdadera magia de Coactive AI reside en cómo interpreta el contenido visual con un nivel de comprensión casi humano. Esto abre la puerta a usos muy potentes, especialmente para empresas cuyo negocio gira en torno a los medios visuales.

Coactive AI etiqueta tu contenido visual por ti (pero de forma mucho más inteligente)

En lugar de simplemente añadir etiquetas básicas, Coactive AI genera metadatos ricos y contextuales para tu contenido visual de forma automática. Puede desglosar los vídeos fotograma a fotograma, entendiendo los detalles de cada toma y escena.

Por ejemplo, una etiqueta manual podría decir simplemente "coche". La versión de Coactive AI sería algo como "un descapotable rojo conduciendo por una carretera costera en un día soleado". Ese nivel de detalle hace que tu biblioteca de contenido sea infinitamente más fácil de buscar.

Encuentra cualquier cosa con la búsqueda en lenguaje natural en Coactive AI

Este etiquetado detallado significa que tu equipo puede buscar en enormes bibliotecas visuales simplemente escribiendo lo que buscan, como si se lo estuvieran preguntando a una persona. Puedes buscar ideas abstractas como "una familia celebrando una festividad" en lugar de limitarte a palabras clave simples como "gente" y "tarta".

Un ejemplo perfecto del mundo real es cómo Reuters utiliza Coactive AI. Sus periodistas pueden encontrar fotos y vídeos relevantes en una base de datos de millones de archivos en cuestión de segundos. Esto les ayuda a contar mejores historias sin perder horas rebuscando en archivos.

Automatiza la moderación de tu contenido con Coactive AI

Para cualquier plataforma que dependa del contenido generado por los usuarios, mantener la seguridad de la comunidad es una batalla constante. Coactive AI puede ayudar encontrando, marcando y eliminando automáticamente contenido dañino o inapropiado antes de que se convierta en un problema.

Tomemos el caso de Fandom, una de las mayores plataformas de comunidades de fans que existen. Utilizan Coactive para automatizar el 90 % de las subidas de contenido. Este simple cambio redujo su tiempo de revisión manual en un 74 % y disminuyó sus costes de moderación a la mitad, permitiendo que su equipo se centrara en tareas más importantes.

Las limitaciones de Coactive AI

Coactive AI es fantástica en lo que hace, pero ese enfoque tan específico en lo visual es también su mayor inconveniente para muchos equipos. Si gestionas un servicio de atención al cliente o un help desk interno, su especialidad puede parecer más una limitación.

Se centra en datos visuales, no en texto

Coactive AI está diseñada desde cero para medios visuales. Eso es una gran ventaja si eres una empresa de medios, pero no ayuda mucho a las empresas cuyo conocimiento se basa principalmente en texto.

La mayoría de los equipos de soporte y TI funcionan con texto. Dependen de artículos de ayuda, tickets de soporte antiguos y wikis internas almacenadas en herramientas como Confluence o Google Docs. Para cualquier equipo que busque automatizar respuestas basándose en ese tipo de información, una plataforma como eesel AI es una opción mucho más natural. Está diseñada específicamente para conectar esas fuentes basadas en texto y ofrecer respuestas precisas.

Analiza cosas, pero no toma medidas

Hay un mundo de diferencia entre analizar datos y realmente hacer algo con ellos. Coactive AI es excelente en la primera parte: puede encontrar el videoclip adecuado o marcar una imagen sospechosa. Pero no puede resolver un ticket de cliente por sí sola, priorizar una solicitud de TI o actualizar el pedido de un cliente.

Para automatizar realmente tus flujos de trabajo, necesitas una herramienta que pueda desencadenar acciones. Por ejemplo, eesel AI se puede configurar con acciones personalizadas para hacer más que solo encontrar información. Puede escalar tickets en Zendesk, etiquetar conversaciones en Intercom o consultar detalles de pedidos directamente desde Shopify.

Tiene esa sensación de software para grandes empresas

Dado el público objetivo de Coactive AI (grandes empresas de medios) y sus inversores de alto perfil, es seguro asumir que utilizan un proceso de ventas empresarial tradicional. Esto generalmente implica un largo ciclo de llamadas de descubrimiento, demostraciones personalizadas y una implementación prolongada. Eso no es ideal para equipos que necesitan moverse rápido.

La nueva ola de herramientas de IA se basa en el autoservicio. Con eesel AI, puedes conectar tus aplicaciones, configurar un agente de IA e incluso probarlo con tus tickets anteriores en cuestión de minutos, sin necesidad de una llamada de ventas. La diferencia de enfoque es enorme: uno te deja atascado en reuniones, el otro te da resultados.

Precios de Coactive AI

¿Intentando encontrar el precio de Coactive AI? Buena suerte. La empresa no publica sus precios y, por ahora, el enlace de precios en su sitio web está roto.

Esto no es inusual para el software de grandes empresas y generalmente apunta a varias cosas. Primero, el precio es personalizado, lo que significa que tienes que hablar con el equipo de ventas. Segundo, probablemente sea negociable en función de la cantidad de datos que tengas y lo que quieras hacer. Y tercero, no puedes presupuestarlo realmente hasta que hayas pasado por todo ese proceso de ventas.

Para los equipos que solo quieren ponerse en marcha, esa falta de transparencia en los precios es un verdadero obstáculo. Es lo opuesto a plataformas como eesel AI, que muestra sus planes de precios para que todos los vean. Sabes exactamente en qué te estás metiendo, por lo que puedes empezar con poco, demostrar que funciona y crecer desde ahí sin sorpresas financieras.

El veredicto: ¿Es Coactive AI la herramienta adecuada para tu equipo?

Coactive AI es una herramienta realmente potente, pero definitivamente no es una solución universal.

Si tu organización tiene archivos masivos de contenido visual (hablamos de gigantes de los medios, estudios de cine o grandes minoristas en línea), podría ser una inversión fantástica. Te ayuda a obtener valor de datos que antes solo ocupaban espacio y automatiza algunas tareas manuales increíblemente tediosas.

Pero para la mayoría de las demás empresas, sus fortalezas son también sus debilidades. No está diseñada para el soporte basado en texto, no puede tomar medidas directas para resolver problemas y su proceso de ventas parece de otra época.

Así que, en resumen: si tu mayor problema es dar sentido a petabytes de imágenes y vídeos, vale la pena echar un vistazo a Coactive AI. Pero si estás tratando de automatizar el soporte al cliente, mejorar tu help desk interno o simplemente hacer que el conocimiento de tu empresa sea más accesible, deberías buscar otro tipo de herramienta de IA.

Una mejor alternativa para la automatización del soporte y el conocimiento: eesel AI

Para todo lo que Coactive AI no hace, existe eesel AI. Fue creada con un propósito claro: ayudar a los equipos a automatizar el soporte y desbloquear el conocimiento que ya tienen en sus aplicaciones diarias.

Así es como eesel AI continúa donde Coactive AI se detiene:

• Hecha para las aplicaciones de texto que realmente usas: Se conecta al instante con help desks como Zendesk, wikis como Confluence y Notion, y herramientas de chat como Slack y Microsoft Teams.

• Realmente automatiza tu trabajo: No solo encuentra respuestas. eesel AI puede encargarse de tareas como etiquetar, priorizar y cerrar tickets, para reducir el trabajo manual y repetitivo de tu equipo.

• Sencilla y de autoservicio: Puedes pasar de registrarte a tener un agente de IA funcionando en minutos, no en meses. Pruébala con tus tickets antiguos e impleméntala cuando estés listo, todo por tu cuenta.

• Precios claros y predecibles: Con planes públicos y sin extrañas tarifas por resolución, puedes gestionar fácilmente tu presupuesto y demostrar su valor.

¿Listo para automatizar tu soporte con una IA que se integra con las herramientas que ya tienes? Empieza a usar eesel AI gratis o reserva una demostración para ver cómo funciona.