Transcript
Speaker: Saludos Java Nation.
Speaker: Bienvenido a otro podcast en Tacita de Java.
Speaker: Hoy me acompaña Jader, alias Entrepreneur Belmude.
Speaker: ¿Qué está pasando Jader?
Speaker: Todo bien, todo bien.
Speaker: Saludos Tomás.
Speaker: Me siento bien contento que estés en el programa.
Speaker: Jader y yo nos conocemos ya casi 20 años.
Speaker: Alrededor de 20 años, sí.
Speaker: Pero llevábamos añitos sin hablar.
Speaker: Empezamos... Nuestra carrera va a ser prácticamente juntos, ¿no?
Speaker: Así es, así es.
Speaker: De hecho, hay una historia por ahí que podemos contar de México, pero... Deja la guarda, deja la guarda por ahora.
Speaker: Eso está bueno.
Speaker: Deja la guarda por ahora.
Speaker: Bueno, antes de entrar en el podcast de hoy, quiero darle gracias a la gente de H&R Works.
Speaker: Ellos son expertos en recursos humanos, cumplimiento laboral, están basados en Puerto Rico y
Speaker: pero tienen presencia en las Islas Vírgenes, República Dominicana y Estados Unidos.
Speaker: Así que si usted tiene un negocio y siente que los temas de manejo de empleado, nómina, manuales, leyes laborables, hasta el mismo proceso de recursos humanos se le está complicando un dolor de cabeza, H&R Works está ahí para ayudarte.
Speaker: Puedes encontrar más información en hrworkspr.com o a través de sus redes sociales hrworksrayitaalpiso o underscore PR.
Speaker: Son gente que cuida tu gente.
Speaker: Bueno, hoy vamos a hacer algo diferente, audiencia, y como ya y yo somos panas de hace 300 millones de años, hoy decimos que hoy no íbamos a tomarnos café.
Speaker: Hoy nos vamos a dar una cervecita, porque el podcast va a salir el viernes y el cuerpo lo sabe.
Speaker: Yo traje mi medalla.
Speaker: Bueno, voy a ser sincero, yo busqué la medalla, no la pude encontrar, pero como la gente por ahí dice que yo soy dique fancy, pues compré la estela para mantener el branding de fanziness.
Speaker: Tiene un par de calorías, no te creas.
Speaker: Tienen un poquito de calorías, después del podcast me toca hacer cardio.
Speaker: Así mismo es.
Speaker: Porque, de hecho, yo el lunes empiezo un trabajo nuevo y estoy preocupado que no voy a caber en la ropa.
Speaker: Así que, eso es lo malo de a veces cogerte un año sabático.
Speaker: Te pones súper vago y no te pones a hacer nada.
Speaker: Pero bueno, eso es parte de...
Speaker: Jader, para la audiencia que nos está escuchando, cuéntanos un poquito de ti, tu carrera y cómo llegas a fundar Stack Technologies.
Speaker: Mira, gracias Tomás por la invitación.
Speaker: Jader, eres un emprendedor tecnológico con más de 20 años trabajando en transformación digital.
Speaker: En este caso venimos a hablar de AI, ¿no?
Speaker: Mi camino hacia la inteligencia artificial fue natural, porque siempre estuve enfocado prácticamente en cómo la tecnología puede resolver problemas reales de negocio.
Speaker: O sea, ese prácticamente es el enfoque que tengo en este momento y lo que estamos adoptando en la postura de Stack.
Speaker: Stack viene y nace con una misión clara, ayudar a empresas a usar la IA con impacto real.
Speaker: Eso es prácticamente a lo que llegamos.
Speaker: ¿Cuál va a ser el impacto que trae la guía a tu negocio?
Speaker: Que eso es lo que tú quieres recibir en este momento de la inteligencia artificial.
Speaker: Como yo digo, cuando yo llego a las reuniones, yo no vendo tecnología por moda, porque esto es, tengo una moda, quiero esto, quiero lo otro.
Speaker: Si no, yo vendo soluciones que mejoran tu productividad, que buscan una fricción, apoyen en la toma de decisiones en el proceso,
Speaker: Eso es prácticamente lo que hacemos en Stack.
Speaker: Ya tú y yo venimos trabajando de la mano y hemos evolucionado desde técnico a server manager, a irnos a gerente.
Speaker: O sea que hemos tocado todas las bases en esta industria.
Speaker: Así que nada, en este momento estamos enfocados en esto de inteligencia artificial y es lo que estamos promoviendo.
Speaker: Yo a nivel personal,
Speaker: como recurso de stack y a nivel de stack también, promoviendo inteligencia artificial a todas esas empresas, pequeñas y medianas empresas.
Speaker: Eso, me gusta eso.
Speaker: De hecho, les voy a pedir a la audiencia, mientras están escuchando el podcast, vayan a la página de Jader, stacktechnologies.ea, no, AI.
Speaker: Stack de EIA.
Speaker: Eso, para que busquen un poquito más de información y así conozcan más de lleno de stack, aunque al final del podcast también vamos a entrar en eso.
Speaker: Muchas empresas piensan que ahí es el futuro, que es para después, que no sé, como que todavía no lo ven como algo tangible.
Speaker: ¿Qué dices tú desde tu óptica?
Speaker: Bueno, en ese aspecto, Tomás, recuerda que el IA ya está presente hoy.
Speaker: Ya esto no es el futuro, no es el pasado.
Speaker: Ya está presente hoy.
Speaker: Está ayudando a las personas en sus correos electrónicos.
Speaker: Por ejemplo, vamos a ir por lo más básico, ¿no?
Speaker: Correcto.
Speaker: A generar reportes, análisis de datos, intención del cliente, automatización de procesos diarios.
Speaker: O sea, muchas de las personas que ya usan, las usan sin darse cuenta.
Speaker: porque ya está incluido en sus paquetes de servicios que ya está incluido.
Speaker: Voy a hablar más adelante sobre eso, pero ya muchas empresas lo están utilizando porque ya hay bien integradas en esas herramientas que pagan mensualmente, como en el caso de Microsoft 365, que lo hablamos antes de la llamada.
Speaker: Hemi, que ya pues te lo incluye Google, por ejemplo, pues ya tú tienes esas herramientas como parte de tu modelo de negocio.
Speaker: Solamente es como tú aprendes a utilizarla.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y si yo soy pequeño negocio, ¿dónde le voy a ver el... Porque mencionaste algunos casos.
Speaker: ¿Dónde específicamente tú has visto, ya atendiendo clientes, ayudándolos, dónde tú has visto que le están sacando mayor provecho?
Speaker: Pues mira, yo creo que el impacto es inmediato.
Speaker: Yo creo que, mira, la primera... Lo primero que te voy a decir es la productividad.
Speaker: Por ejemplo, ¿cómo yo puedo acelerar el trabajo diario?
Speaker: Eso es súper importante.
Speaker: Para muchas pequeñas y medianas empresas...
Speaker: Gran parte del tiempo, ¿en qué se va?
Speaker: Empezar como yo... Yo pienso cómo yo hago las cosas, cómo voy a hacer las cosas.
Speaker: Y yo no pienso en cómo... No cómo las voy a hacer.
Speaker: Es medio challenge.
Speaker: Cuando tú te sientas al frente de la computadora, ¿cómo yo puedo lograr esto?
Speaker: En el caso que voy a hablar más adelante, el tema de las propuestas.
Speaker: Tú que trabajaste temas de...
Speaker: de ventas, ¿cuánto tiempo tú te tomabas en hacer una propuesta?
Speaker: Uf, demasiado.
Speaker: En este caso, en Office, ya tú puedes redactar un correo y tener en el backend una herramienta como Copilot que te puede ya hacer una traducción completa del correo.
Speaker: Puede responder mensajes largos, puede tener un summary del thread completo que tú le puedes decir, mira, dime si yo tengo una acción inmediata
Speaker: en este 3 porque estuve de vacaciones y necesito ponerme al día ahora mismo Copailo te saca un summarize y si tienes un action item te lo sacas te lo pone de frente para que tú envíes el email o él le redacta un email para hacer un reply-all o sea que en este caso ya vamos a nitty gritty el tema de las propuestas como te hablé el tema de las propuestas oye con un draft solamente ya tú estás avanzando un montón
Speaker: No partes desde cero, ¿no?
Speaker: Eso es parte de las cosas que se pueden trabajar con IA.
Speaker: Como te dije en la propuesta, ese primer borrador te lo hace en segundo.
Speaker: No estoy hablando de horas, de diez minutos.
Speaker: En cuestión de segunda tú tienes un borrador listo para masajearlo, ¿no?
Speaker: Modificar los temas que tú entiendas y se envía al cliente en una hora.
Speaker: Lo que tardaba ya días de hacerlo, ¿no?
Speaker: Las personas no empiezan desde cero.
Speaker: Empiezas desde algo ya estructurado.
Speaker: Correcto.
Speaker: De hecho, te voy a sacar un poquito del track.
Speaker: Voy a coger la ye de fuera de base.
Speaker: Porque al principio me decían, estás algo bien chévere que me gustó.
Speaker: Cuando vas a entrar... ¿La cerveza es para tomársela?
Speaker: Sí, sí, hay que darle porque se calienta.
Speaker: Para adelante, para adelante, sin miedo.
Speaker: De hecho, la audiencia que nos está escuchando también nos puede acompañar en confianza.
Speaker: Está bien, es para tomármela.
Speaker: Sí, no puedes dejar que sea caliente, no puedes hacer... De hecho, es más, voy a adviarte ahora por segunda vez y voy a hacer un cuento aquí bien rápido que no tiene nada que ver con tecnología, pero tal vez si hubiera tenido AI en aquel entonces no me pasaba eso.
Speaker: La primera vez que yo probé en mi vida
Speaker: Black con coco, para los que no saben, es Black Lady Boy con coco.
Speaker: ¿Eso fue en patillas que tú me llevaste?
Speaker: No fue, es que estábamos comiendo unas empanadillas y unas cosas.
Speaker: Patillas, patillas.
Speaker: Pero fue en patillas.
Speaker: Ey, no se siente el alcohol porque uno está con el dulce del coco.
Speaker: Yo me di como seis o siete vasos y ella me mira y me dice, tipo, cógelo con cara.
Speaker: Yo no estoy bien, yo no estoy bien hasta que me fui a levantar.
Speaker: Perdí las piernas.
Speaker: Yo todavía no sé cómo llegué a mi casa, pero bueno, eso me pasó.
Speaker: Después de cinco empanadillas.
Speaker: Después de cinco empanadillas que te comiste.
Speaker: Nada fácil.
Speaker: Lo que te iba a preguntar, volviendo al tema de AI, porque lo estabas como parafraseando al principio, me gusta lo que tú dices porque creo que a veces escucho a los clientes pensar, oye, tengo que pensar de cero con AI, no sé cómo es, para qué es, cómo lo voy a usar, pero estabas mencionando que existen ya casos de uso
Speaker: que uno puede presentarle al cliente, dijiste lo de los correos electrónicos, creo que mencionaste lo del servicio del cliente.
Speaker: Claro, claro.
Speaker: ¿Qué otras ideas?
Speaker: Te puede incluir cosas como, oye, las reuniones, las reuniones y el seguimiento de las reuniones.
Speaker: Eso.
Speaker: Un impacto fuerte es la productividad de las reuniones, Tomás.
Speaker: Eso es súper importante.
Speaker: Hay muchas reuniones que no son, hay muchas reuniones que son improductivas.
Speaker: por lo que se habla, sino porque después nadie se recuerda exactamente de qué decidió y quién quedó responsable.
Speaker: Es así.
Speaker: No llega la reunión, se habla primero el desayuno, te almorzaste, qué película viste, qué serie de Netflix, y después qué vamos a la reunión, ¿no?
Speaker: Eso es el tipo, el básico proceso puertorriqueño.
Speaker: Pero prácticamente...
Speaker: en estos procesos con la IA y las reuniones se resumen automáticamente.
Speaker: O sea, ya que tú estás en una reunión y ya al final le cuentas, el de la reunión tú tienes una minuta en tu inbox de qué fue lo que se habló, cuáles fueron los action items.
Speaker: O sea, es un resumen ejecutivo, no estamos hablando de unos bullets al final de esa reunión.
Speaker: O sea, que... Claro, claro, que ya tú tienes unos roles y responsabilidades fuera...
Speaker: de esa reunión que cada cual se lleva esto reduce que reuniones repetidas es una de las cosas bien importantes la reunión de la reunión de la reunión eso es una pérdida de tiempo reconstruyendo, tratando de reconstruir fuera de la reunión lo que ya se discutió o sea, eso nos ha pasado a todos yo no estoy diciendo que yo no he pasado por ese proceso porque sí
Speaker: Pero ya es, con la inteligencia artificial, pues ya nos vamos un poquito más estructurados, ¿no?
Speaker: Ya sabemos que hay algo en el backend que nos está apoyando a definir y hacer esa reconstrucción de esas minutas para que cada cual se lleve su action item, que eso es básicamente el propósito de la reunión.
Speaker: Así que, por ese lado, tengo...
Speaker: Se puede manejar bastante bien con esas reuniones con AI.
Speaker: El seguimiento, otro lado, el seguimiento a los clientes.
Speaker: Tú que has trabajado en venta.
Speaker: Oye, tú tienes que decir, oye, pues entonces todos los martes o todos los miércoles, yo voy a dedicarle tiempo a ayudarles follow-up a mis clientes.
Speaker: Eso sucede porque tú sacas el tiempo tuyo en el calendario para tú hacer ese follow-up.
Speaker: Eso siempre lo vas a tener como vendedor.
Speaker: ¿Y qué pasa si tú le dices a Copilot, en este caso, voy a usarlo como ejemplo, porque es el más que lo utilizo, que te dé un seguimiento de clientes?
Speaker: En muchas pequeñas y medianas empresas, alguien tiene que acordarse de enviar los correos de una reunión.
Speaker: Después de la reunión, alguien se tiene que acordar.
Speaker: Mira, tú vas a enviar la reunión de la meluta, tú vas a hacer esto, tú vas a hacer lo otro.
Speaker: o acordarle cuándo se le va, como te dije anteriormente, en qué momento o cuándo se le va a escribir a algún prospecto.
Speaker: De eso tienes que definirlo el vendedor.
Speaker: Si tú automatizas esos procesos, cuando el cliente viene un formulario o agenda una reunión, el sistema mismo envía automáticamente un correo de bienvenida, por ejemplo,
Speaker: una documentación que ya tú tengas predefinida, recordatorios de seguimiento, porque ya tú lo tienes estructurado.
Speaker: Mira, estas personas necesito que les envíes un recordatorio automatizado y envíale las documentaciones, envíale esto, envíale lo otro.
Speaker: O sea que ya son cosas que ya tú las tienes a la mano para poder comenzar y son cosas que ya las están utilizando.
Speaker: Este impacto es directo.
Speaker: El impacto es directo para la empresa.
Speaker: No se pierden oportunidades en el caso del vendedor
Speaker: El equipo deja de hacer un trabajo administrativo manual y repetitivo.
Speaker: Porque te puedes enfocar en otras cosas, te puedes enfocar en leads y no en dar seguimiento.
Speaker: Ese tiempo lo utilizas para otras cosas más productivas.
Speaker: Por eso te menciono productividad por encima de todo, porque vas a ser más productivo.
Speaker: Generación de reportes, Tomás.
Speaker: ¿Cuántas veces tú no tienes que generar un reporte para enviarlo mensual?
Speaker: En muchas empresas alguien pasa horas
Speaker: horas cada semana copiando datos en Excel, preparando reportes de venta.
Speaker: Eso es muy común en todas las empresas.
Speaker: Si automaticamos esos procesos, los reportes se generan solos.
Speaker: Con datos actualizados, eso es lo importante.
Speaker: Cómo tú manejas tus datos para que esos datos presenten la mayor fidelidad.
Speaker: automáticamente le llegan a la gerencia.
Speaker: Tú puedes definir cuál es la automización que tú quieres lograr, cuáles son los reportes que quieres enviar y automáticamente puedes enviarlo directamente a esa gerencia para que lo analice, ¿no?
Speaker: Por eso esos datos llegan.
Speaker: Porque es tiempo que puedes utilizar, como te dije anteriormente, para atender otras cosas más productivas.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: El ahora en tiempo... Ajá.
Speaker: Mídele nada más el ahorro y el tiempo que vas a tener haciendo estos procesos y ya tú vas a ver que vas a estar ganando desde el principio, ¿no?
Speaker: Sí, es así.
Speaker: De hecho, yo, si no te molesto, voy a dar un ejemplo que yo he vivido.
Speaker: Yo trabajé en una empresa global.
Speaker: que nos tocaba constantemente estar contestando licitaciones.
Speaker: Cada vez que tú preparas una licitación, y tú lo sabes porque tú has participado de alguna de esas, oye, eso no estamos hablando de horas, a veces puede ser días.
Speaker: Yo recuerdo a veces salir de la oficina a la una, a la dos de la mañana, porque estamos trabajando para conseguir todos los documentos que están solicitando,
Speaker: Oye, eso desapareció.
Speaker: No, no, no, de acuerdo.
Speaker: Ahora puede durar una hora máximo en lo que uno organiza.
Speaker: De acuerdo, de acuerdo.
Speaker: Oye, y hablemos un poco de las decisiones basadas en datos, la toma de decisiones.
Speaker: Correcto.
Speaker: Eso es algo que anteriormente, eso sí que era la reunión de la reunión de la reunión.
Speaker: Ahí no hay break, porque eran muchas reuniones.
Speaker: Y entonces ahora tú puedes tomar decisiones con datos en tiempo real, no por intuición.
Speaker: O sea, que tú estás manejando en tiempo real los datos para tú poder tomar unas decisiones importantes.
Speaker: En muchas pequeñas y medias empresas las decisiones importantes se toman por intuición o con información incompleta.
Speaker: Y esto es lo que hay en el reporte y hay que presignarse y seguir para adelante.
Speaker: porque hay cinco personas aquí sentadas y los cinco decimos que ese documento está up to date y tenemos que confiar y seguir ya no ya esto manipula los datos verifica los datos analiza los datos y te da un output un poquito más certero con la información completa la toma de decisiones es mucho más certera eso es un plus eso es un plus oye en ventas un inventario
Speaker: inventario automatizado, finanzas que se revisan una vez al mes.
Speaker: Cuando ya es tarde para corregir, esto lo puede anticipar.
Speaker: Mira, esto estamos así a fin de mes, pues no.
Speaker: Ya a tiempo real tú tienes esos datos, pues tú puedes obviamente ser un poquito más proactivo, reaccionar sin tener que corregir.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Eso que...
Speaker: que esto es grande, ¿no?
Speaker: Esto es grande a nivel de productividad.
Speaker: Con la idea, los datos se consolidan automáticamente, se le presentan a los gerenciales, los dashboards, claro, actualizados, como te dije, en tiempo real.
Speaker: O sea, estamos hablando de un engine bastante grande que nos permita a nosotros
Speaker: como te dije, enfocarnos en lo que tenemos que enfocar.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y a veces la preocupación es, ok, todo eso suena bonito porque nos está mejorando la productividad y nos está ayudando a sacar trabajo más rápido, pero implica eso que vamos a perder empleados.
Speaker: Bueno, eso es algo que se habla mucho del tema de los empleados.
Speaker: Déjame darme un...
Speaker: buchito de esto primero.
Speaker: Porque ese es un tema que hay que darse un buchito.
Speaker: Mira, yo como lo veo, Tomás, la IA no reemplaza personas.
Speaker: Correcto.
Speaker: Yo no estoy viendo eso en un futuro muy cercano.
Speaker: Lo que sí está haciendo es reemplazar las tareas.
Speaker: Yo voy a reemplazar tareas, no roles completos, ¿no?
Speaker: Es como un desarrollador.
Speaker: Yo puedo tener
Speaker: Un código, ahora que yo manejo, todavía sigo usando PowerShell para muchas cosas.
Speaker: Pues obviamente ahora yo le puedo decir a Copilot, creamos un PowerShell que haga XYZ y él automáticamente me sale, me da el output.
Speaker: Yo le digo, añádenme estos valores atados a este tenant, con la información del tenant.
Speaker: y me vuelve a generar un output completo para yo ejecutar.
Speaker: Porque esas tareas en específica hay alguien que tiene que estar pendiente y liderando el proceso.
Speaker: Esto es un punto clave porque muchas veces se malinterpreta.
Speaker: Hay diversos estudios que yo he leído que muestran que la mayoría de los trabajos no desaparecen, pero sí cambian.
Speaker: Sí cambian porque esto está llegando y esto está llegando como parte de un esfuerzo
Speaker: para que tú puedas manejar bien las tareas que estás haciendo, ¿no?
Speaker: Es que ese es el punto.
Speaker: Yo creo que diste justo en el clavo, Jader, porque es que ese es el tema.
Speaker: Cuando hablan de que
Speaker: Porque uno lee, ¿verdad?
Speaker: El periódico y las noticias y ve que dicen, ah, no, que van a reemplazar X cantidad de gente.
Speaker: Usualmente la razón del reemplazo no es porque están reemplazando la plaza, es que no se han ajustado al cambio.
Speaker: Si tú sabes usar la guía, como tú bien dices, y eres más productivo, porque al final el AI no es otra cosa que una herramienta, si tú demuestras que tú sabes utilizarlo, usted tiene trabajo.
Speaker: No, claro, claro.
Speaker: Es como, o sea, la IA es muy buena en, podemos listar tareas repetitivas.
Speaker: Por ejemplo, procesamiento de información, reacción inicial de algo.
Speaker: Correcto.
Speaker: Análisis de datos, generación de reportes que lo hablamos anteriormente.
Speaker: O sea, estas tareas.
Speaker: Claro, mercadeo.
Speaker: Esas son tareas necesarias, pero que consumen mucho tiempo humano.
Speaker: Ese es el detalle, que consumen demasiado de tiempo.
Speaker: Y no aprovechan el criterio ni la experiencia de las personas.
Speaker: Porque hay que ver cómo evoluciona esto.
Speaker: Y como tú mencionaste bien claro, diste en el clavo, esto es cultural.
Speaker: Cómo tú te montas en esta bola de nieve sin caerte.
Speaker: Porque tienes que manejar...
Speaker: Múltiples culturas.
Speaker: Y ahí es que esté el reto.
Speaker: Ahí es que esté el reto.
Speaker: Por ejemplo, ¿qué tarea no reemplaza?
Speaker: No sustituye el juicio en el criterio.
Speaker: Correcto.
Speaker: Eso no lo sustituye.
Speaker: Ahora mismo la guía.
Speaker: O sea, que tú tienes que estar, tienes que tener un grupo de trabajo multidisciplinario que pueda manejar ese juicio y ese criterio a la hora de tomar decisiones.
Speaker: Correcto.
Speaker: Porque sí se toman decisiones complejas a nivel corporativo y eso no lo sustituye la IA, ¿no?
Speaker: El liderazgo no lo sustituye.
Speaker: Empatía, la comunicación no lo sustituye.
Speaker: La relación personal.
Speaker: Las relaciones personales, la creatividad.
Speaker: Puedes tener las mejores herramientas, pero si no eres creativo... Correcto.
Speaker: Sí, de hecho, antes de tú y yo empezar el podcast, ¿qué estábamos hablando?
Speaker: Que ahora, en mi caso, en mi nuevo trabajo, voy a estar visitando algunas de las islas en el Caribe.
Speaker: Ellas no te van a comprar...
Speaker: por un correo de AI ellos necesitan el relacionamiento ellos quieren verte claro esto es lo que yo quiero esto es lo que yo necesito o sea esas cosas siento que por lo menos por el tiempo venidero no son reemplazables que podemos maximizar nuestro esfuerzo utilizando la herramienta sí y hay una entiendo que hay una reducción también en costos ¿no?
Speaker: Jader las empresas van a ver eventualmente una mejoría operacional
Speaker: Sí, sí, claro, claro que eso viene atado, eso viene atado, claro, porque recuerda, y el revenue, porque recuerda que te puedes enfocar en otras cosas que no tienen que ser tareas repetitivas como lo hablamos anteriormente.
Speaker: Y es como te hablé, la IA complementa estas capacidades humanas, no las reemplaza.
Speaker: Correcto.
Speaker: No las reemplaza, porque por ese lado yo creo que hay que ajustarse, hay que estudiar, hay que mantenerse enfocado en lo que viene,
Speaker: en moverte culturalmente porque esto es el futuro, ¿no?
Speaker: Esto es el futuro de la tecnología y esto va a seguir evolucionando.
Speaker: Como te dije al principio de la entrevista, esto ya está aquí.
Speaker: Esto no es el futuro ni es el pasado, ¿no?
Speaker: Eso ya estamos dándole a eso fuerte.
Speaker: Sí, sí, no hay duda.
Speaker: De hecho, voy a aprovechar esta pequeña pausa porque ya que estamos hablando de empleados,
Speaker: y tal vez busca de herramientas nuevas.
Speaker: Señores, H&R Works, si eres una empresa que está buscando empleados con destrezas, H&R Works te puede ayudar.
Speaker: Si eres un profesional que está buscando trabajo, H&R Works también te puede ayudar.
Speaker: ¿Cómo?
Speaker: Vayan a la página hrworkspr.com
Speaker: Y van a encontrar algunas de las plazas que tienen actualmente corriendo ahí para...
Speaker: para ayudarlos a conseguir un empleo o desarrollar las destrezas para un empleo nuevo.
Speaker: Así que búsquelo, hnrworkspr.com.
Speaker: Entonces, en la línea que íbamos, hablamos de las posibilidades de implementar estos casos de uso, de las ventajas de productividad, pero ya cuando hablamos de los que sí ya están utilizando algo de IA o están en ese proceso,
Speaker: Tú como experto y consultor en esa área, ¿cuál es el error más común que estás viendo cuando van a implementar AI?
Speaker: Mira, antes de eso, yo creo que hablamos también del tema de los costos, ¿no?
Speaker: Y me quedé con algo, y es que en este caso, yo como yo lo veo, es que esto sí reduce costo, como te mencioné, pero su mayor valor
Speaker: yo creo que su mayor valor es escalar me gusta eso sabes que esta herida llegó o permite crecer tu corporación en este caso sin aumentar el equipo al mismo ritmo sabes que tú puedes seguir escalando y no necesariamente hay que modificar mi equipo de trabajo la cual esa es clave para las pequeñas y mayas empresas
Speaker: Porque las personas dicen, oye, es que necesito aumentar mi plantilla para poder pues trabajar X o Y cosas con inteligencia artificial.
Speaker: Eso es muy importante, lo quería traer porque no...
Speaker: No, me encanta eso porque es cierto.
Speaker: O sea, y me gustó que dijiste escalar porque definitivamente esa idea es hacer más por menos.
Speaker: Tal vez no vas a ver una reducción de costo dólar por dólar, pero ese dólar ahora te va a rendir más porque ahora el empleado tiene la capacidad de hacer N cantidad de herramientas, tareas adicionales.
Speaker: Y hay un efecto real en todas las empresas, hay más pequeñas y medianas empresas, porque vemos...
Speaker: vemos que implementan IA correctamente.
Speaker: Pero, o sea, lo que vemos en empresas, en empresas que implementan IA correctamente, no es menos personas, sino personas trabajando distinto.
Speaker: Eso.
Speaker: Es como esas personas trabajan de tal manera que puedan ya integrar esas capacidades a su día a día.
Speaker: Eso es súper importante.
Speaker: Sí.
Speaker: Claro, claro, claro.
Speaker: Menos tiempo preparando reportes, menos tiempo en tareas administrativas, menos tiempo copiando información, haciendo análisis y más tiempo en lo que añade valor, que es pensar, analizar, decidir, atender clientes, mejorar el proceso del día a día.
Speaker: O sea...
Speaker: hay muchas cosas por hacer que no todo lo va a hacer el Inteligente Artificial.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y en esa línea, Jadel, comentaba, te preguntaba ahorita de los posibles errores comunes que pueden tener las empresas cuando lo van a implementar, porque queremos aprovechar esas ventajas, pero no vamos a ver esas ventajas si ocurre qué.
Speaker: ¿Qué estás viendo?
Speaker: Yo como lo veo, gracias por traer eso, porque yo como lo estoy viendo, Tomás, en el día a día es que
Speaker: Querer implementar IA sin un objetivo claro de negocio es un problema.
Speaker: Me encanta.
Speaker: Ese es el mayor problema.
Speaker: Esto no es magia.
Speaker: Necesito un propósito.
Speaker: Tú tienes que, antes de traer el inteligencia artificial, tienes que ver tu modelo de negocio, tener un objetivo claro, porque volvemos, no es magia.
Speaker: esto necesita ser evaluado.
Speaker: Y eso es parte del mayor error, error más común que existe en el día a día.
Speaker: Tú puedes obviamente decir, ah, mira, es que con IA yo puedo lograr esto.
Speaker: Yo puedo enviar 100 correos automatizados, pero ninguno genera impacto, ninguno cerró leads.
Speaker: Correcto.
Speaker: O sea, y eso es lo que tenemos que ver.
Speaker: Cómo tú tienes ese objetivo bien claro
Speaker: traducido en una visión específica para poder luego implementar ya en base a eso.
Speaker: Vamos primero a los objetivos y después vamos a traducirlo con AI.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Bueno, yo te voy a interrumpir porque ya estás siendo muy humilde.
Speaker: Y yo te voy a hacer la pauta porque de verdad se la merece.
Speaker: lo que Jader está diciendo, o sea, es de gran importancia.
Speaker: No podemos querer en una empresa implementar AI porque es lo que está de moda, porque es lo que está sexy, porque es lo que todo el mundo está hablando.
Speaker: Eso usted no le va a ver beneficio, usted no va a ver eso.
Speaker: Pero si usted tiene un consultor como Jader, Jader se sienta con usted para entender qué te duele.
Speaker: ¿Dónde quieres mejorar?
Speaker: ¿Dónde estás viendo falencias en la organización?
Speaker: ¿Qué cosas le quitan tiempo al empleado?
Speaker: Y Jader te ayuda a trazar un plan para atacar cada una de esas cosas utilizando AI.
Speaker: Eso es lo que hace un buen consultor para evitar errores comunes, porque el error común es, ah, sí, ya yo estoy usando AI, pero ¿quién lo está midiendo?
Speaker: ¿Contra qué métricas de la organización?
Speaker: Claro, eso es una palabra clave, gracias por traerla, porque eso de las métricas es algo que hay que atender, ¿no?
Speaker: Porque hay que añadir valor, como quiera que sea, tú traer IA,
Speaker: la organización cuesta, porque en este caso no te voy a decir que no cuesta porque la licencia de Copailos te cuesta.
Speaker: O sea, que yo tengo que acercar un aroba ahí de eso.
Speaker: Y estuvimos hablando incluso de la resistencia, yo creo que lo hablamos al principio, la resistencia dentro de la IA, ¿no?
Speaker: ¿Dónde se encuentra ese tipo de resistencia?
Speaker: Y por lo que yo veo el miedo al cambio, el miedo al cambio desconocido, ¿el qué será?
Speaker: Así es.
Speaker: Eso es algo también que hay que enfocarse, ¿no?
Speaker: Esto se reduce.
Speaker: Cuando las empresas empiezan a ver resultados rápidos, pues ya ese miedo se reduce.
Speaker: Correcto.
Speaker: Por eso hay que ser bien enfático en qué yo voy a estar haciendo
Speaker: ¿Y cómo?
Speaker: Sí, sí.
Speaker: Por eso también yo mencioné lo de la parte del empleado que aprenda las destrezas a cómo utilizar la herramienta porque la primera resistencia viene del empleado mismo porque dice, ah, no, pero es que si yo ayudo a implementar el AI, eventualmente voy a entrenar para que me sustituya.
Speaker: Para que me sustituyan, en realidad no es así.
Speaker: Y no es en realidad así.
Speaker: Bueno, yo casi que vivo sin ti.
Speaker: Claro, pero como tú afinas tus herramientas.
Speaker: Oye, yo tengo mis herramientas aquí.
Speaker: ¿Cómo yo puedo generar una mejor propuesta de la que yo estaba generando anteriormente?
Speaker: ¿Cómo yo puedo hacerme un proceso más simple para dedicarle tiempo a otras cosas, no?
Speaker: Pues eso te hace un empleado por encima de los demás.
Speaker: Y te enfocas en esa dirección, no?
Speaker: Correcto.
Speaker: Eso es súper importante, no?
Speaker: Sí, sí, y voy a dar un ejemplo por si acaso alguien no está entendiendo, lo voy a súper simplificar.
Speaker: Si usted es carpintero y sale de un martillo nuevo, no quiere decir que el martillo lo va a reemplazar, señores.
Speaker: Es saber utilizar el martillo para que usted sea más productivo, para que sea más costo eficiente, para que logre el resultado más rápido.
Speaker: Es literalmente lo mismo.
Speaker: Claro, claro.
Speaker: Se llama línea, tú vas a Home Depot y tú dices, mira, es que yo no quiero martillar.
Speaker: y te dicen, no, pero aquí hay una pistolita que te tira el clavo solo, solamente tú o sea, y vas y no tienes que hacer ejercicio, ¿no?
Speaker: Termina menos calzado y termina más rápido.
Speaker: Más rápido, correcto.
Speaker: Ah, y con más precisión.
Speaker: Y con más precisión.
Speaker: Bueno, literalmente eso es el AI.
Speaker: Pues claro, claro, claro.
Speaker: Me gusta esa, te la voy a robar.
Speaker: Para las charlas, me gusta esa.
Speaker: Las pistolitas de los clavos, me gusta.
Speaker: Claro, claro, claro.
Speaker: Jadel,
Speaker: En los errores comunes, una de las cosas que yo veo también, y tal vez tú nos puedes hablar, es el tema de los datos.
Speaker: Creo que especialmente los pequeños medianos negocios, yo me he dado cuenta que ellos saben que en el servidor o en algún sitio hay los datos, pero para que realmente funcione el AI y sacarle ese provecho, porque tú dijiste algo importante ahorita, que era la precisión del contenido, etc.
Speaker: y la certeza de la información, la calidad de los datos es algo importante, ¿no?
Speaker: Claro, claro.
Speaker: Esa base debe estar creada.
Speaker: Por eso te menciono que primero debes analizar bien qué es lo que quieres lograr.
Speaker: Porque si yo tengo un Excel de calidad baja, que yo no pueda leer ese Excel bien, cuando yo vaya a sacar esos datos, pues no van a ser correctos.
Speaker: Yo tengo que tener una base, por lo menos ya más
Speaker: bien certera o saludable en este caso, que sea saludable para que tú tengas esa base y continuar en base a eso.
Speaker: Por eso es importante ver cómo crece el negocio
Speaker: Y es lo que estamos hablando ahorita.
Speaker: De cómo tú puedes analizar bien el modelo de negocio primero y después reemplazarlo con el IA.
Speaker: O traducirlo con el IA, no ser emplazarlo, traduces.
Speaker: Yo tengo estos datos, estos datos son los que son, ¿no?
Speaker: Los datos son de finanzas, ya fueron validados por finanzas, los validamos todos los departamentos.
Speaker: Pues en base a eso vamos a desarrollar entonces una estrategia para que este modelo o este Excel, por ejemplo,
Speaker: pues mensualmente se envíe automatizado a los gerentes pero de una manera segura de que los datos estén bien precisos y eso es importante porque tengo que tener una base creada, pues te menciono esos son los temas que tiene que ver con quién reemplaza a quién
Speaker: Correcto, correcto.
Speaker: De hecho, yo hago un ejemplo.
Speaker: No voy a decir nombre de nuevo porque no tengo permiso, pero yo estuve trabajando con un banco en Honduras, muy grande, regional, en Centroamérica.
Speaker: Eso es lo único que voy a decir.
Speaker: Y estuve trabajando con el departamento de tarjetas de crédito y ellos quieren implementar AI.
Speaker: pues para servicio al cliente, para poder darle servicios nuevos a la clientela, pero un problema que ellos tenían es que no tienen los datos, a lo que tú estabas haciendo de referencia, él dice, todo el mundo en el banco, en diferentes departamentos, tienen diferentes excels, o aquel tiene access por allá en una esquina, el otro tiene qué sé yo qué por allá, y es posible
Speaker: que... voy a usar la Jader de ejemplo, que Jader se llama Jader Bermúdez aquí...
Speaker: Jaden Maldonado allá, Jaden Ricardo acá, que puede ser el mismo, pero esos detalles hacen que parezcan tres personas diferentes.
Speaker: Entonces la importancia de sentarse, como tú comentabas, como un buen consultor, ayudarlos a limpiar la calidad de esos datos para poder aprovecharlo de manera certera, creo que es muy importante.
Speaker: Claro, porque en este caso, sin datos organizados y confiables, Tomás,
Speaker: la IA no genera valor.
Speaker: Así es.
Speaker: Period.
Speaker: Si eso no está, no son datos confiables, y escúchalo, la IA no genera ningún valor, en lo absoluto.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y no genera valor porque, y yo lo estaba hablando en el podcast anterior con Omar Mora, el IA tiene una confianza increíble de darte los datos incorrectos.
Speaker: Claro, claro, claro.
Speaker: Hay un disclaimer bien grande abajo.
Speaker: que te lo menciona.
Speaker: Correcto.
Speaker: Cuidado con información sensitiva.
Speaker: Claro, pero si ustedes en su organización los tienen limpios, los tienen organizados, no enfrenta esos posibles retos que tiene mucha gente.
Speaker: ¿Por dónde deben comenzar, Jadel?
Speaker: Porque no sé si te lo comenté.
Speaker: Nosotros entramos rápido a la cerveza y se me pasó decirte.
Speaker: Mira, a mí se me envió la cerveza.
Speaker: Tacita de llave.
Speaker: Usualmente tenemos audiencia en Colombia, Centroamérica, Panamá.
Speaker: De hecho, tengo alguna audiencia en España.
Speaker: No sé quiénes son, pero si ustedes quieren escribir en los comentarios y déjame saber quiénes son.
Speaker: Tenemos gente que nos escucha desde España y muchos son pequeños, medianos negocios.
Speaker: que nos están escuchando y probablemente quiere comenzar, ¿dónde deben comenzar?
Speaker: ¿Cuál es ese primer paso que tú recomiendas?
Speaker: Mira, primer paso que daría, comenzar con un piloto pequeño, enfocado a un proceso en específico.
Speaker: Yo tengo esta situación, quiero resolver esta situación, vamos a empezar un piloto pequeño para ver cómo podemos resolverlo.
Speaker: Yo creo que...
Speaker: ahí está el modelo de cómo yo puedo diseñarlo, de cómo yo puedo estructurarlo.
Speaker: Pero tienes que ver la necesidad.
Speaker: Tienes que ver cuál es mi necesidad, definir quién va a estar en el piloto.
Speaker: Por lo general nosotros usábamos IT, pero no es IT porque si la añade valor a finanzas,
Speaker: Pues voy contra finanzas.
Speaker: Oye, vamos a empezar con ustedes.
Speaker: ¿Cuáles son sus dolores de cabeza diarios?
Speaker: ¿Cómo podemos apoyarlo?
Speaker: ¿Cómo podemos hacer que esa información esté más fiable?
Speaker: ¿Cómo podemos agilizar los procesos?
Speaker: Y ese piloto pequeño enfocado a un proceso en específico es lo que te va a hacer triunfar cuando lo tires un Big Bang.
Speaker: Correcto.
Speaker: Pero eso es súper importante.
Speaker: Eso del piloto me encanta porque en la industria, para la audiencia que nos escucha, para Java Nation, es lo que nosotros llamamos un quick win.
Speaker: La intención es minimizar el menor riesgo posible, no va a gastar tanto presupuesto, v a a haber el beneficio y entonces lo puede multiplicar o replicar en otras áreas.
Speaker: Por ejemplo, en este caso, yo tengo un tenant de Microsoft y tengo licenciamiento de Microsoft para 100 personas, por ejemplo.
Speaker: Y yo digo, y viene un vendedor y te dice licencia, te dice, mira, yo para esas 100 licencias, yo quiero venderte 100 licencias de Copilot.
Speaker: Y ahí es que tú dices, oye, pero ¿para qué necesito 100?
Speaker: Si yo lo que necesito es comenzar con un modelo pequeño, a pequeña escala, por ejemplo, dame mejor 5 licencias para yo mover mi equipo de recursos humanos, los key players, ¿no?
Speaker: Y ese equipo es el que promueva la inteligencia artificial, ¿no?
Speaker: Ya que añade valor, ya los demás podemos repetirlo, ¿no?
Speaker: podemos ir departamento tras departamento hay que diseñar ese modelo de negocio primero
Speaker: De acuerdo, espectacular, me encanta esa respuesta porque es que así debe ser, o sea, no salgan a comprar, de hecho yo tenía una pregunta aquí para ti que la voy a modificar porque te iba a preguntar cuánto deben invertir, pero realmente eso es poco medible, más bien qué deben considerar cuando van a comenzar, porque dijiste deben hacer un pequeño piloto, pero qué más tengo que pensar yo como si fuera esa intención.
Speaker: la inversión inicial es súper baja Tomás porque por ejemplo una licencia de copa es lo que te puede costar 20 25 dólares mensuales entonces si dame 5 licencias ahí ya yo tengo un piloto para el departamento de finanzas de finanzas por ejemplo recursos humanos busco algo de impacto que se vea generar genercial que añade valor y de ahí cuando añade valor es que tú dices oye
Speaker: Vamos entonces a movernos, como te dije anteriormente, vamos entonces a mover estos modelos a gran escala.
Speaker: Pero ya muchas empresas tienen AI, incluidas en sus plataformas actuales, como lo hablamos anteriormente.
Speaker: Porque tienen un básico de Copilot, porque tienen ChatGPT, porque tienen Gemini.
Speaker: O sea, ya tienen acceso a hacer modelos de negocio a mediana y gran escala.
Speaker: Lo que pasa es que cuando tú habilitas, en este caso Copilot, habilitas una licencia de Copilot, ya tú tienes una integración completa de tu información conectada a Copilot.
Speaker: O sea que tú le puedes decir a Copilot, por ejemplo, búscame un documento específico y él puede decirte, mira, lo encontré, pero lo encontré en SharePoint.
Speaker: O sea, que él puede ir tan granular como buscarte tu documento en OneDrive, en tu PC, en SharePoint.
Speaker: O sea, que como ya es parte de tu entorno, pues es mucho más fácil de manejar, ¿no?
Speaker: No como está GPT, que ya no tienes una conexión directa con tus datos.
Speaker: Tú tienes que proveer la información.
Speaker: Pero ya esa inversión inicial es relativamente baja.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y es que, como te mencioné, hay que buscar algo que genere impacto, que genere mucho impacto para que tú puedas seguir moviéndote.
Speaker: Claro, claro.
Speaker: Sí, sí, estoy totalmente de acuerdo porque si no le ves el beneficio, ¿para qué vas a enfocarte en eso?
Speaker: Así que me parece bien.
Speaker: Me acabas de matar la pregunta de qué herramientas puedo utilizar.
Speaker: Tal vez la pregunta que te la hago diferente es
Speaker: ¿Quiere decir que la curva de aprendizaje para mi organización o para esos cinco empleados es menor?
Speaker: Porque ya lo tengo incluido en el licensing, ¿no?
Speaker: Claro, claro.
Speaker: Completamente.
Speaker: Completamente.
Speaker: Eso es un proceso que se va a ir dando granular, ¿no?
Speaker: Voy a entrar a este grupo de trabajo...
Speaker: luego me muevo a legal o me muevo un poquito más a nivel de cumplimiento que la idea de mucho valor y ahí es que el tema es cómo yo genero valor no comprar como hablamos ahorita porque esté sexy porque esté de moda cómo yo he añado valor este proceso y si en ese piloto tú no añades valor créeme que se te va a caer todo como un efecto dominó porque tienes que generar valor desde el principio
Speaker: De acuerdo, de acuerdo.
Speaker: Y tal vez, y ya esto no es pregunta, es comentario, y tú haz tu aporte según tu criterio, porque tú estás más en el field que yo con este tema.
Speaker: Pero siempre me gusta cuando converso con la gente, con las empresas, o sea, esto no es, el AI no es un tema que está limitado a oficinas,
Speaker: con empleados usted puede ser un estilista usted puede ser un restaurante usted puede ser un mecánico y le va a poder sacar provecho porque hay casos de uso para cada industria yo vi un anuncio de Microsoft que me encantó
Speaker: que es de una pizzería en Nueva York, que el señor estaba teniendo algunos problemas de venta y decidió, mira, tú sabes qué, yo quiero hacer una campaña de mercadeo, caso uno, y caso dos, yo quiero abaratar el costo para poder vender una pizza por un dólar.
Speaker: ¿Cómo me puedes ayudar?
Speaker: Y el AI le hizo ahí como sus recomendaciones y de repente tenía una fila más larga que un concierto de Bad Bunny.
Speaker: No, oye, recuerda que lo puedes usar como asistente, crearle un bot para un asistente, como tú mismo dijiste, tienes un beauty parlor y quieres, como tú, antes tienes que llamar para se agendar la cita, me escriben por texto, se me pierde el ídolo, mira, hace todo el booking, no, ya tú puedes crear ya un proceso de que te agende, que te envíe información, que le dé recordatorio a esa persona, que le toca la cita, o sea que hay muchas cosas que puedes lograr en cuanto a eso.
Speaker: Correcto.
Speaker: Así que ya escucharon, no importa si usted es una empresa o una organización de uno o cinco empleados o cien, doscientos empleados, hay un beneficio.
Speaker: O solo, prácticamente solo.
Speaker: Una persona solamente, claro que sí.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: De hecho, tacita de llave es uno solo, este que está aquí.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y yo sí utilizo AI para hacer mis scripts, para hacer búsqueda de información, ese tipo de cosas.
Speaker: Yo sí le estoy sacando provecho.
Speaker: Y no es un gasto, como dijo Jader, muy alto.
Speaker: O sea, yo creo que en herramientas de AI yo me gasto, maybe, en el año, 300, 400 dólares porque tengo varias.
Speaker: Tengo como 3 o 4 herramientas.
Speaker: Pero ChatGPT y Gemini me cuestan 20 dólares cada uno.
Speaker: Que fueron dos de las herramientas que tú estabas mencionando.
Speaker: Y vas a tener mucho más productividad.
Speaker: Si eso lo pagamos por Netflix o lo pagamos por Spotify, pues ya tú sabes qué le añade más valor a qué.
Speaker: Yo prefiero bajar el Spotify a free e irme con el CapDivity para no tener limitaciones ninguna.
Speaker: De acuerdo, de acuerdo.
Speaker: Oye, esas gafas son con AI fácil.
Speaker: Ah, estas gafas son casi AI.
Speaker: Bueno, el AI ayuda a que no se vean las arrugas ni nada de esas cosas.
Speaker: Me veo un chismas más bonito.
Speaker: Jail, ya estamos casi hacia el final.
Speaker: Te voy a hacer prácticamente las últimas dos preguntas.
Speaker: Si tuvieras que darle un consejo hoy a un pyme que nos está escuchando que quieren competir,
Speaker: en un mundo que ya está transicionando a alta velocidad al uso de esta herramienta de AI, ¿cuál sería ese consejo?
Speaker: Mira, bueno por traer eso, mi consejo es que empiecen hoy mismo.
Speaker: Empezar hoy te da ventaja, o sea, la ventaja está en aprender antes que los demás.
Speaker: Ya tú puedes competir con empresas grandes.
Speaker: Con una empresa de uno a cinco personas, tú puedes competir con empresas grandes.
Speaker: 100%.
Speaker: Trayendo un buen modelo de negocio.
Speaker: O sea que esto, la ventaja, volvemos, está en aprender antes que los demás autónomos.
Speaker: Yo lo voy a dejar así porque no tengo más que abundar.
Speaker: Empieza hoy y trata de aprender más rápido con los demás.
Speaker: Así es, así es.
Speaker: Mi papá decía, el que da primero da dos veces.
Speaker: Da dos veces.
Speaker: Así mismo, así mismo.
Speaker: Esa es la que hay.
Speaker: Ok, y queremos ahora, saliendo de este podcast, que Stack Technology nos ayude.
Speaker: ¿Dónde puedo encontrar la información de Stack Technology?
Speaker: Mira, en nuestra página de internet que es stacktechnologies.ia.
Speaker: ahí, perdóname.
Speaker: Ahí.
Speaker: Y el LinkedIn, que es Stack Technologies, también estamos en Instagram, en las redes sociales, como Stack Technologies ahí, en todas las redes sociales.
Speaker: O sea, que nos pueden contactar por las redes, hay un formulario en la página web también que pueden entrar, nos llega directamente para comunicarnos con las personas.
Speaker: Así que, nada, estamos, vamos a estar, eh,
Speaker: Estamos en todas, estamos en todas las plataformas.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Y creo que es importante mencionar que aunque estás basado en Puerto Rico, no estás limitado a Puerto Rico.
Speaker: Tú atiendes toda la región.
Speaker: El que necesite tu ayuda, tú te puedes movilizar.
Speaker: Correcto, correcto.
Speaker: El Caribe, Estados Unidos, Puerto Rico, estamos donde nos necesiten, donde añadamos valor.
Speaker: De acuerdo.
Speaker: Bueno,
Speaker: Pues Jader, gracias por estar con nosotros un ratito hoy en Tacita de Java, que hoy no fue Java, hoy fue más cerveza, tacita de cerveza, que otra cosa.
Speaker: Así que ya saben, busquen stacktechnologies.ai y también en LinkedIn, stacktechnologies, para que les puedan ayudar.
Speaker: Señores, una consultoría para por lo menos darle ese primer paso es bienvenida para que usted pueda entender qué herramientas tal vez ya usted tiene, cómo puede sacarle provecho y como muy bien dijo Jader, empezar primero y ver cuál es el posible impacto que pueda tener en una división dentro de su organización y de ahí pueden ver cómo maximizar ese esfuerzo.
Speaker: Sí, a través de la página quería incluir que nos pueden contactar.
Speaker: Ese análisis inicial es libre de costo.
Speaker: Nosotros no nos cobramos por ese primer assessment.
Speaker: Así que nos pueden, sin compromiso, nos pueden contactar y vemos cómo podemos generar el valor.
Speaker: Espectacular.
Speaker: Bueno, muchas gracias, Jadel.
Speaker: Muchas gracias, Java Nation, por escucharnos hoy en esta cita de Java.
Speaker: Si no, antes irnos con darle gracias a HR Works.
Speaker: Como mencioné al principio, son expertos en recursos humanos, cumplimiento laboral.
Speaker: Están basados en Puerto Rico, Islas Vírgenes, República Dominicana y en Estados Unidos tienen presencia.
Speaker: Así que si tienes una organización, una empresa, un negocio y estás buscando apoyo con temas para empleados, reclutamiento, nómina, manuales, leyes laborables, hasta con los mismos procesos que usted tiene hoy día de recursos humanos, ellos son el socio que estás buscando.
Speaker: HRWorks está para ayudarte.
Speaker: Busca más información en HRWorksPR.com o en sus redes sociales bajo HRWorks, rayita al piso o underscore PR.
Speaker: En el LinkedIn hoy María del Mar, que es la CEO, subió un contenido que yo de hecho lo compartí.
Speaker: Así que les recomiendo que lo vayan a buscar para aquellos que están buscando empleo y están buscando desarrollar destreza.
Speaker: Ella tiene hoy un video muy interesante que les puede ayudar.
Speaker: Así que muchas gracias por escucharnos en el episodio de hoy de Tacita de Java.
Speaker: Bye, bye.
