¿Qué es la ingeniería social inversa?
Las técnicas que emplean los ciberdelincuentes para burlar la seguridad de sistemas y aplicaciones son variadas, pero unas de las que más éxito tienen son las que emplean procedimientos de ingeniería social inversa.
En los ataques de ingeniería social inversa el ciberdelincuente se presenta ante la víctima como el elemento esencial para resolver un problema crítico.
Los métodos de ingeniería social son conocidos desde hace tiempo y son de lo más variopintos. Empresas de todo tipo, incluidas las que desarrollan actividades críticas, como las energéticas, están en el punto de mira de los ciberdelincuentes y sufren constantemente estos ataques.
Algunos ejemplos de ingeniería social incluyen llamadas telefónicas a los usuarios a los que se les engaña mediante una serie de estratagemas, normalmente haciéndose pasar por una compañía, y con la intención de conseguir que los usuarios les proporcionen usuarios, contraseñas o datos con los que pueda obtener un beneficio. Incluso, en una actuación más rocambolesca, algunos revisan los contenedores de basura para acceder a recibos que proporcionen datos que les permitan acceder a datos sensibles. El phising o las famosas cartas nigerianas son otros tipos de ataques de ingeniería social.
Un ataque más sofisticado
Entonces, ¿qué es la ingeniería social inversa? En este caso hablamos de ataques de ingeniería social mucho más sofisticados y menos burdos que algunos de los ejemplos descritos anteriormente. La principal diferencia entre ambos tipos de ataque es que en la ingeniería social inversa el ciberdelincuente se presenta como la ayuda indispensable que el usuario necesita para resolver un problema. Es decir, es el propio usuario el que se acerca al ciberdelincuente.
Así, un caso muy habitual se produce cuando el ciberdelincuente ha dañado previamente el equipo del usuario. Éste comprueba que su ordenador o su móvil empieza a funcionar más lento o presenta algún tipo de fallo que tampoco parece muy grave. Sin embargo, el atacante, haciéndose pasar por una empresa oficial, convence al usuario que han detectado que el equipo presenta un problema grave y que se puede solucionar a distancia. El usuario confía en que se le está instalando una solución de ciberseguridad por lo que le proporciona todo tipo de datos o permite que el ciberdelincuente implemente un malware sin que el propietario del equipo sea consciente.
Por qué se emplea la ingeniería social inversa
Los ataques de ingeniería social inversa proporcionan al pirata informático un conjunto de ventajas sobre otras metodologías. Y es que se trata de ataques difíciles de identificar por parte de los usuarios, aunque también son más complicados de ejecutar por parte de los ciberdelincuentes que, por ejemplo, un phishing de ingeniería social.
Confiar en el conocimiento de expertos como aggity, que ayudan a las organizaciones a implementar una correcta estrategia de ciberseguridad y que cuentan así mismo con soluciones como Cloud & Cibersecurity by aggity, es capital. Es igualmente fundamental formar a los usuarios en la detección de este tipo de amenazas, ya que el desarrollo de las capacidades necesarias de detección es la mejor forma de defenderse de los ataques de ingeniería social inversa. Una de las claves para evitar este tipo de ataques pasa por enseñar a los usuarios a distinguir este tipo de ciberataques. Y en este mismo sentido, las pruebas de penetración o el establecimiento de una estrategia zero-trust también dan buenos resultados.
Formación para prevenir los ataques de ingeniería social
Al final, la prevención es la mejor arma para hacer frente a este tipo de ciberataques. Con la ayuda de expertos, los empleados de las organizaciones pueden aprender a distinguir esta tipología de ataques con una serie de pautas básicas. Así, y continuando con el ejemplo anterior, si los empleados saben a quién acudir para el soporte técnico, probablemente no responderán a las preguntas que realiza el ciberdelincuente. No sólo eso, sino que el departamento de ciberseguridad de la empresa va a ser informado por el usuario y podrá tomar las medidas oportunas para que el ciberdelincuente no tenga éxito.
Así mismo, los servicios que prestan los proveedores especializados, y que se conjugan con tecnologías como EDR y XDR, inciden en la importancia de que los trabajadores no compartan sus credenciales de inicio de sesión con terceros. La clave radica en que los ataques de ingeniería social inversa requieren que el usuario perciba que el atacante está ofreciendo un servicio crítico. La falsa oferta de ayuda se quedará en un mero contacto sin todas sus potenciales negativas consecuencias si los empleados recurren en ese momento al técnico o proveedor especialista.
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El machine learning en los recursos humanos
La utilización del machine learning en los recursos humanos promete transformar de forma definitiva la forma de operar de estos departamentos. Con su uso, las organizaciones pueden mejorar la relación que tienen con sus trabajadores.
La administración de recursos humanos significa recopilar datos de una gran cantidad de áreas y el machine learning permite su análisis de forma rápida.
El análisis de los datos es un elemento fundamental en cualquier estrategia de recursos humanos. De hecho, se lleva utilizando desde hace muchos años, sólo que el análisis de la información que tenían esos departamentos se hacía de forma manual con la ayuda de herramientas como los ERPs. Sin embargo, el empleo del machine learning en los recursos humanos está cambiando la forma en la que operan estos departamentos.
Hasta hace no mucho tiempo, la recopilación y el procesamiento de los datos limitaba el tiempo que los trabajadores del departamento de RRHH dedicaba a la interpretación de los datos. Pero con el empleo del machine learning se está produciendo una transformación radical en las áreas de RRHH y gestión del talento, ya que su empleo permite responder de forma más eficiente a los diferentes escenarios que pueden plantearse dentro de una organización, contando con datos precisos y valiosos para acelerar la toma de decisiones.
Recursos humanos y machine learning son dos conceptos que cada vez están más unidos. Las organizaciones están experimentando una auténtica transformación. Los departamentos de RRHH ya no sólo se encargan de las nóminas o de ejecutar las altas o bajas de los trabajadores. Gestionar el trabajo remoto, aplicar una retribución flexible o ejecutar políticas de conciliación son sólo algunas de las tareas que tiene encomendadas. Y para llevarlas a cabo, la inteligencia artificial y el machine learning, que si bien son dos conceptos diferentes son análogos, permiten acelerar los procesos. Con estas tecnologías, la labor del departamento de recursos humanos se ha expandido, de tal forma que se ha convertido en un impulsor de valor que ayuda a la organización a cumplir sus objetivos clave.
Machine learning para administrar los RRHH
La administración de recursos humanos significa recopilar datos de una gran cantidad de áreas. Una solución como BesTalent IA by aggity hace uso de la inteligencia artificial y el machine learning, para obtener información sobre actitudes y sentimientos de los empleados, verificar los procesos de formación, gestionar las compensaciones o abordar desarrollos externos relevantes, además de retener y atraer el talento que necesita la organización; y todo ello garantizando también la ciberseguridad.
Uso del machine learning
Son cada vez más las empresas que aprovechan los beneficios que la inteligencia artificial y el marchine learning proporcionan a los departamentos de recursos humanos. Diferentes informes señalan que alrededor de un 60% de empresas ya está aplicando aprendizaje automático en sus departamentos de RRHH. No obstante, su desarrollo se encuentra todavía en una fase temprana, por cuanto siete de cada 10 empresas que lo empleando consideran que aún no están obteniendo todo el rendimiento que puede llegar a ofrecer.
Ventajas del uso del machine learning en RRHH
Parece claro, por tanto, que el futuro de la gestión de los recursos humanos y el talento pasa por la aplicación del machine learning. Fundamentalmente porque su uso permite que los profesionales de RRHH pasen a ejercer labores de mayor labor para el negocio.
La aplicación del machine learning tiene numerosos beneficios y en el ámbito de los RRHH permite, por ejemplo, que en un proceso de contratación pueda preseleccionar automáticamente un conjunto de currículos en base a determinados criterios clave facilitando así la identificación del candidato más idóneo.
El machine learning permite así mismo predecir movimientos como puede ser la intención de un empleado de abandonar la empresa. Gracias al uso del machine learning el departamento de RRHH puede establecer parámetros para detectar los posibles escenarios de abandono y tomar decisiones para que el trabajador permanezca en la empresa ya que puede averiguar qué es lo que le está impulsando a irse. Todo ello, permitirá elaborar estrategias a futuro ya que, a medida que el algoritmo aprende a predecir el riesgo de fuga de los empleados más rápidamente, puede tomar medidas preventivas mucho antes de que un empleado se dé cuenta de que está en camino a su próximo trabajo.
Las ventajas abarcan muchos más ámbitos. Son numerosas las aplicaciones del machine learning en los entornos empresariales que se benefician de su aplicación: fidelizar clientes, incrementar la productividad o mejorar la cadena de suministro son sólo algunas de ellas. Y, sin lugar a duda, recursos humanos y gestión del talento es uno de los departamentos que más valor obtiene de su uso.
- Publicado en Talent & HR
El smarketing. ¿Qué es el marketing colaborativo?El smarketing. ¿Qué es el marketing colaborativo?El smarketing. ¿Qué es el marketing colaborativo?
El concepto de smarketing o marketing colaborativo nace para evitar los conflictos recurrentes que se producen entre los departamentos de ventas y de marketing. Gracias al empleo de una estrategia de smarketing las organizaciones pueden incrementar el número de ventas y de clientes.
El uso de la analítica es fundamental en el smarketing. Gracias a ella se pueden proporcionar contenidos específicos para cada uno de los posibles clientes.
El objetivo final de cualquier organización es incrementar las ventas para aumentar y fidelizar a los clientes y así, generar un aumento de los ingresos. En la consecución de esa meta el departamento de ventas juega uno de los papeles más importantes, pero necesita ayuda de otras divisiones de la organización para mejorar su eficiencia.
Uno de los departamentos que juega un papel más importante en asegurar el éxito de la sección comercial es el de marketing. Sin embargo, la actividad de marketing no siempre está alineada y no es extraño observar cómo el departamento de ventas se queje de la baja calidad de los contactos o leads proporcionados por marketing o, viceversa, ni tampoco ver cómo éste se queja de las pocas ventas realizadas a pesar de los esfuerzos realizados para conseguir atraer a nuevos clientes.
Smarketing: la unión hace la fuerza
Pero ¿qué es el marketing colaborativo o también llamado smarketing? Se trata de un concepto que surge para solucionar ese enfrentamiento. Su objetivo no es otro que el de que ambas divisiones trabajen al unísono para conseguir mejorar e incrementar los resultados de ventas. Con el smarketing no sólo se logra incrementar el número de leads, también se optimizan los recursos de los que dispone una organización ya que se minimizan los conflictos que se producen de forma habitual entre ambos departamentos.
Dicho de otra forma, el smarketing pretende afianzar todo ese proceso que se inicia en el momento en el que el departamento de marketing atrae a un posible cliente hasta que el departamento comercial termina de cerrar una venta con él. Para ello, se establece una estrategia conjunta, llamada también de sales enablement en su terminología anglosajona, de tal forma que el personal de ambos departamentos trabajan de manera alineada para evitar errores en los procesos, mejorar la calidad de los contactos establecidos, aumentar el número de ventas o decidir, por ejemplo, si es necesario potenciar un canal de comunicación u otro o establecer nuevas estrategias como el remarketing.
Establecer una estrategia de smarketing
El establecimiento de una estrategia de marketing colaborativo se debe realizar, a su vez de forma conjunta, aunque hay una serie de elementos que caracterizan a la sales enablement. Entre otros apartados, es necesario que el departamento comercial tenga acceso al mejor contenido de cada lead para de esta forma poder avanzar en el proceso de venta. Así mismo, es indispensable la formación del departamento comercial de forma que conozca a fondo cualquier novedad que se pueda producir en el porfolio de productos de la organización.
El valor de la analítica
Aplicar analítica es igualmente un elemento fundamental a la hora de establecer el smarketing. Hoy en día, con tecnologías como 5G, que potencian el análisis de los datos, no tiene sentido no aprovechar los datos de los que se dispone para incrementar tanto el número de clientes como las ventas.
Con el uso de la analítica y del big data se pueden proporcionar contenidos específicos para cada uno de los posibles clientes, de forma que el departamento de marketing trasladará al de ventas unos leads de una mayor calidad para que éste tenga más facilidad a la hora de cerrar las ventas. Soluciones como Digital Customer Engagement by aggity son capaces de gestionar todos los datos y ofrecer una visión única de todas y cada una de las interacciones que se han producido con el cliente. De esta manera, el departamento de ventas no sólo puede responder a las necesidades del cliente, sino anticiparse a ellas.
No obstante, aunque se incorpore la mejor de las tecnologías, el smarketing no funcionará si no se promueve una comunicación abierta y permanente entre el departamento de ventas y el de marketing para conseguir que la generación de leads esté alineada con todos y cada uno de sus objetivos.
- Publicado en Customer Engagement
El trabajo del futuro en la fábrica inteligente
El trabajo del futuro en la fábrica inteligente va a pasar necesariamente por la colaboración entre máquinas y trabajadores humanos. Ya existen numerosos proyectos para facilitar esa cooperación.
Buena parte de los proyectos para avanzar hacia la fábrica inteligente pasan por la incorporación de la realidad virtual.
No se sabe a ciencia cierta cuáles serán todos los trabajos que van a aparecer en el futuro. Lo que sí se sabe es que, sobre todo en los entornos de fábrica inteligente e Industria 4.0, la relación entre humanos y máquinas va a ser mayor. Por esto, se están realizando diferentes proyectos con el fin de desarrollar tecnologías que faciliten la creación de entornos colaborativos entre máquinas y humanos.
En general, en los entornos industriales actuales, las máquinas y robots operan de forma separada de los empleados y eso es lo que se quiere cambiar en la fábrica inteligente. De la misma forma que, tras la irrupción de la pandemia, se impulsó el trabajo colaborativo entre los empleados, con la incorporación de distintas herramientas, el trabajo del futuro en la fábrica inteligente pasa por crear entornos colaborativos para que los trabajadores y las máquinas puedan trabajar de forma conjunta para así maximizar el trabajo que realizan ambos.
El trabajo del futuro será colaborativo
Se trata, en definitiva, de que la fábrica inteligente sea colaborativa en todos los aspectos y que la tecnología ayude en múltiples frentes y no sólo en lo que se refiere a una fabricación inteligente de productos. En este sentido, tecnologías como la automatización, la realidad virtual y realidad aumentada, los interfaces adaptativos, la inteligencia artificial o los chatbots conversacionales ya se están incorporando a las fábricas inteligentes y están posibilitando que el trabajo del futuro sea más productivo y colaborativo.
Buena parte de los proyectos para avanzar en las fábricas inteligentes 4.0 pasan por la incorporación de la realidad virtual. En este caso, esta tecnología ayuda en acciones formativas de manera inmersiva que hacen creer que el trabajador se encuentra en un entorno real. Algo parecido a los simuladores de vuelo de los pilotos, sólo que en este caso la realidad virtual imita el control manual del mecanizado de una fábrica con los movimientos de la herramienta. El empleado interactúa gracias a la realidad mixta de tal forma que tenga la sensación de está tocando un elemento real.
Ejemplos de fábrica inteligente
Las innovaciones que se están produciendo son múltiples. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural está permitiendo que los trabajadores de una fábrica inteligente puedan directamente entablar conversación con el robot para plantearle dudas acerca de una determinada operación de mantenimiento que se desarrolle en la fábrica y le enseñe a resolver esa situación.
Y es con la realidad mixta con la que se están produciendo buena parte de los desarrollos de la fábrica inteligente, sobre todo en lo que se refiere a los apartados de montaje. En este caso, un trabajador programa las acciones que va a ejecutar un robot antes de que se ponga a trabajar en la tarea. Gracias a esa realidad mixta, podrá saber si la ejecución que realice el robot va a ser correcta y en el caso de que sea así, el empleado dará la orden a través de la voz para que el robot ejecute el trabajo.
Herramientas como las que propone el catálogo de aggity para Industria 4.0 ya permiten avanzar en el trabajo del futuro en la fábrica inteligente. Empleando nuevas tecnologías como la analítica de datos o la Inteligencia Artificial, este tipo de soluciones mejoran la colaboración entre las máquinas y los trabajadores, incrementan la eficiencia de la fábrica, la capacidad de planificación y la calidad de los productos y dotan, además, a la organización de mejores técnicas para protegerse frente a ciberataques.
Ventajas para máquinas y humanos
La incorporación de todo este tipo de soluciones para avanzar hacia la fábrica inteligente va a tener un extenso recorrido en los próximos años. Sus bondades no sólo significarán un incremento de la productividad para las empresas del sector industrial, sino que los empleados podrán realizar su labor de una forma más eficiente, lo que se traducirá en una mejora del bienestar y la calidad de vida de los trabajadores, puesto que se verán obligados a adaptarse a la tecnología, sino que será el propio trabajador el que avance en su aprendizaje con la ayuda de la máquina.
- Publicado en Industria
¿Qué es la experiencia phygital en retail?
Phygital es un concepto moderno, muy reciente y que aúna los términos Physical y Digital. Aplicado al sector retail se trataría conseguir unificar las bondades del entorno físico y las del entorno digital.
El objetivo del phygital es que las ventas provengan desde ambos canales ofreciendo experiencias personalizadas a los clientes.
En el retail del futuro el término phygital cobra especial relevancia. Se trata de un concepto que empezó a acuñarse en los inicios del comercio electrónico, pero ha sido en los últimos años cuando ha adquirido más importancia. El impacto del coronavirus provocó que las compras físicas se situasen por debajo del 50% debido a los sucesivos confinamientos.
Poco a poco, el retail más tradicional ha vuelto a incrementar su cuota de mercado, aunque la compra online sigue teniendo una posición más que relevante. Superada la crisis, las compras a través de los diferentes canales digitales no han disminuido, pero los consumidores han vuelto a adquirir productos en los retailers físicos. Especialmente en aquellos segmentos donde hay opción de adquirir los productos tanto en tienda física como vía online.
Qué es el retail phygical
En numerosas ocasiones se tiende a confundir el retail phygical con el marketing omnicanal, que habitualmente es empleado por los retailers para atraer e interaccionar con los clientes a través de diferentes canales y así proporcionarles una experiencia de compra flexible y satisfactoria.
Sin embargo, con el retail phygical se pretende ir un paso más allá. No todas las bondades se encuentran en los canales digitales, como tampoco en el entorno físico. Sin embargo, lo cierto es que hay una barrera entre ambos mundos que es difícil de romper. Y eso es lo que es phygital: la ruptura de la barrera entre los mundos físico y digital para que los clientes puedan tener una experiencia más cercana sin necesidad de renunciar a las bondades que ofrecen ambas alternativas.
Poco a poco, la tendencia phygital se va incorporando a las estrategias de los retailers en la relación con sus clientes en el actual escenario inflacionario y no sólo porque éstos hayan cambiado sus hábitos de consumo o tengan acceso a una oferta de e-commerce que se está incrementando, sino porque los retailers están observando que unificar en una estrategia de marketing ambos entornos puede incrementar las posibilidades de venta.
La apuesta por la tienda física
Hasta ahora, se podía observar cómo los retailers tradicionales fueron incorporándose al mundo digital. Muchos de ellos abrieron ecommerce o empezaron a vender sus productos a través de redes sociales. En la actualidad, lo que se aprecia es la tendencia inversa: aquellas marcas que empezaron su negocio en el mundo digital están empezando a abrir tiendas físicas.
Se calcula que con una estrategia phygital, mejorada con el uso de tecnologías como la IA, el Big Data o la automatización, el número de tiendas físicas se va a ir incrementado de forma paulatina. Por ese motivo, podemos ver cómo las marcas están potenciando mucho el diseño de interiores, también conocido como retail design, para que los clientes accedan a todo un mundo de sensaciones y experiencias que no es posible conseguir en un mundo digital.
En realidad, los consumidores ya llevan tiempo inmersos en un mundo phygital. Por ejemplo, cuando en un restaurante de comida rápida seleccionan el menú en un kiosko digital o cuando se emplea el móvil para pagar en una tienda. Todo ello son experiencias y ejemplos phygical que combinan las ventajas de ambos mundos
Ventajas del modelo phygical
Lo que desean las empresas del sector retail es poner al cliente en el centro de la estrategia y ofrecerle una buena experiencia de compra. En este sentido, el retail phygical permite cumplir con ese objetivo y para llevarlo a la práctica resulta fundamental una plataforma como RedPoint Global by aggity, que permite desarrollar una interacción personalizada con los clientes con independencia de si el canal de relación es físico, digital o, como es lo más habitual, una combinación de ambos.
Una plataforma de gestión de datos de clientes o Customer Data Platform (CDP) permite crear una imagen completa y detallada de los clientes, lo que permite ofrecerle lo que necesita en cada momento e independientemente del entorno, físico o digital, en el que se encuentre operando. Y es que, el retail phygical ha venido para quedarse.
- Publicado en Retail
El Customer Analytics: ¿cómo analizar al cliente?
El Customer Analytics: ¿cómo analizar al cliente?
El Customer Analytics o el análisis de clientes se está convirtiendo en un elemento fundamental que emplean las empresas para tener un conocimiento más exhaustivo de los clientes y fidelizarlos.
Para establecer una correcta estrategia de Customer Analytics es necesario contar con herramientas adecuadas que potencien las bondades del análisis de clientes.
Para cualquier organización, conocer a sus clientes es fundamental y es uno de los elementos clave en las estrategias de digitalización. Por ello, almacenan cada vez un mayor número de datos sobre ellos. Datos personales, información sobre las últimas compras realizadas, de los momentos en los que suelen comprar… Sin embargo, no basta con almacenar toda esa cantidad de información para establecer una relación correcta con cada uno de los clientes.
La aplicación de tecnologías como el Big Data, la analítica de datos y la Inteligencia Artificial está permitiendo que se pueda perfilar de una manera muy precisa a la casi totalidad de los clientes. El Customer Anaytics o análisis de clientes es el pilar sobre el que se debe construir la relación que tiene una firma con cada uno de ellos y cualquier estrategia de marketing digital.
Para ello, es necesario realizar un exhaustivo proceso de análisis de la cartera de clientes y de su nivel de satisfacción, que proporcione información acerca de los comportamientos, gustos y necesidades de cada uno de los consumidores. Customer Analytics trata de analizar a fondo sus hábitos de consumo y la forma en la que llevan a cabo cada compra.
Cómo funciona el Customer Analytics
El análisis de clientes se basa en diferentes indicadores que han sido recogidos por los sistemas de la organización de diferentes formas. Unos datos llegan a través de la información que se encuentra en el CRM, otros a través de las bases de datos, pero también se obtienen datos de los clientes a través de las compras que han realizado, los pasos que han seguido hasta que las han completado, las encuestas que se efectúan para medir la experiencia de compra o incluso se puede medir el comportamiento del cliente cuando se conecta a la red wifi de una tienda. Es decir, en general, las organizaciones ya poseen mucha información valiosa que les permite conocer al cliente. Y todos esos datos son los que emplea el Customer Analytics para crear un perfil muy completo y detallado de cada cliente.
Para que el Customer Analytics funcione y permita a las organizaciones la toma de decisiones basada en datos que les ayuden a acercarse y satisfacer al cliente, es necesario integrar y analizar los datos provenientes desde las diferentes fuentes para, a continuación, definir los comportamientos de cada uno de los clientes.
Así mismo, incorporar el análisis de clientes a la estrategia de la empresa permitirá de desarrollar el Customer Journey y detectar los problemas que surjan en la experiencia del cliente bien sea con el producto o con el servicio que se le haya prestado.
Herramientas para avanzar en el Customer Analytics
Por supuesto, para establecer una correcta estrategia de Customer Analytics es necesario contar con herramientas adecuadas que potencien las bondades del análisis del cliente. En este sentido, la plataforma RedPoint Global by aggity facilita la comunicación omnicanal de las empresas con sus clientes ya que permite el establecimiento de comunicaciones personalizadas y la automatización del marketing en tiempo real.
Una de sus grandes ventajas es que para establecer esa comunicación omnicanal, la solución unifica todas las fuentes de datos de la organización y todas las interacciones que realiza el cliente, independientemente de si se producen en un entorno digital o en un entorno físico. Gracias a ello, las organizaciones pueden tomar decisiones en tiempo real y basándose en las interacciones del cliente.
Las ventajas para la organización
En definitiva, incorporar herramientas y estrategias que permitan el análisis de clientes potenciales y de aquellos que ya se tienen es fundamental para situar al cliente en el centro de la estrategia. Gracias a ello, las organizaciones pueden conocer la forma en que los clientes emplean un determinado producto o servicio o cuál es la relación que tienen con el departamento de atención al cliente
Con el Customer Analytics, las firmas pueden determinar cuáles son los puntos fuertes del negocio, qué es lo que más valoran los clientes o en qué apartados es necesario mejorar. Con todo ello, se logrará fidelizar al cliente y tener una ventaja frentes a los competidores.
- Publicado en Analytics & AI, Blog