{"id":116197,"date":"2021-07-27T09:30:14","date_gmt":"2021-07-27T08:30:14","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=116197"},"modified":"2021-07-27T10:43:29","modified_gmt":"2021-07-27T09:43:29","slug":"hay-que-identificar-aquellos-retos-de-negocio-que-se-pueden-resolver-con-la-analitica-de-datos-y-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/hay-que-identificar-aquellos-retos-de-negocio-que-se-pueden-resolver-con-la-analitica-de-datos-y-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"\u00abHay que identificar aquellos retos de negocio que se pueden resolver con la anal\u00edtica de datos y la Inteligencia Artificial\u00bb"},"content":{"rendered":"

Los avances en rendimiento computacional y el fen\u00f3meno de datificaci\u00f3n sit\u00faan la anal\u00edtica masiva de datos y la Inteligencia Artificial en una de las etapas de mayores expectativas y perspectivas de \u00e9xito dentro del \u00e1mbito empresarial. As\u00ed lo explica la directora de la Unidad de Big Data & Data Science de Eurecat<\/a>, Lali Soler, en esta entrevista, donde habla de c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas permiten mejorar los productos, los servicios y los procesos de las empresas y organizaciones, as\u00ed como de los desaf\u00edos que hay para avanzar en su adopci\u00f3n.<\/h3>\n

\u00bfC\u00f3mo facilit\u00e1is que las empresas incorporen las soluciones de Big Data y Data Science para aumentar su competitividad?<\/h4>\n

La Unidad de Big Data & Data Science de Eurecat dise\u00f1a, construye y valida soluciones innovadoras de anal\u00edtica de datos para optimizar procesos de negocio y mejorar la toma de decisiones creando y adaptando nuevas tecnolog\u00edas y algoritmos. Desde Eurecat, aportamos experiencia y servicios en \u00e1reas que van desde la miner\u00eda de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico hasta plataformas de valorizaci\u00f3n de datos a gran escala, dentro de la nueva econom\u00eda de datos. La privacidad y la equidad algor\u00edtmica es otro \u00e1mbito clave de nuestra actividad, as\u00ed como la implementaci\u00f3n de infraestructuras de datos masivos y el conocimiento avanzado en ciencias sociales computacionales, entre otros.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo ayudan estas tecnolog\u00edas a mejorar los productos o servicios o los procesos de una empresa?<\/h4>\n

Un punto de partida b\u00e1sico es el propio proceso de aprendizaje a trav\u00e9s de los datos, tal vez la faceta m\u00e1s importante para la comprensi\u00f3n de c\u00f3mo el Big Data y Data Science y la Inteligencia Artificial pueden beneficiar un negocio concreto. Por este motivo, es fundamental la comprensi\u00f3n de la disciplina a alto nivel que aportamos desde Eurecat, ya que permite plantear los casos de aplicaci\u00f3n en la direcci\u00f3n correcta, identificando aquellos retos de negocio que siempre han afrontado de manera tradicional y que, actualmente, se pueden resolver con la aplicaci\u00f3n de la anal\u00edtica de datos y la Inteligencia Artificial, mejorando su rentabilidad. Es solo cuando entendemos y dominamos el Big Data y la Inteligencia Artificial como una herramienta de apoyo al negocio que podemos integrar, de manera l\u00f3gica, el resto de capacidades y talentos, t\u00e9cnicos y de infraestructura necesarios para que las iniciativas cuajen con \u00e9xito en el \u00e1mbito empresarial. Una de las principales ventajas de esta disciplina es que brinda a las empresas la oportunidad de anticipar hechos y problem\u00e1ticas gracias a la anal\u00edtica predictiva, pudiendo resolverlos en momentos donde su rentabilidad es m\u00e1s alta o pudiendo aplicar pol\u00edticas de prevenci\u00f3n y\/o adaptaci\u00f3n. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo cambia el paradigma hacia un modelo preventivo y el marketing predictivo permite acelerar e incrementar la adquisici\u00f3n de clientes sabiendo cu\u00e1l es m\u00e1s propenso a serlo, qu\u00e9 le podemos ofrecer que le interesar\u00e1 en mayor probabilidad o adelantarnos a una posible p\u00e9rdida de clientes, identific\u00e1ndolos y aplicando pol\u00edticas de retenci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfSon innovaciones interesantes tanto para grandes compa\u00f1\u00edas como para peque\u00f1as y medianas empresas?<\/h4>\n

Las empresas y las organizaciones de todos los tama\u00f1os y sectores pueden beneficiarse del uso del Big Data y de la Inteligencia Artificial con varias aplicaciones que ya se han demostrado como motor de ventaja. Por ejemplo, la relaci\u00f3n con el cliente se ve potenciada y mejorada gracias a los algoritmos de recomendaci\u00f3n, que brindan un ranking de aquellos productos o servicios que en mayor probabilidad querr\u00e1 consumir un usuario. Tambi\u00e9n los centros de atenci\u00f3n al cliente pueden hacer una gesti\u00f3n de la cola de peticiones mucho m\u00e1s eficiente con asistentes virtuales especialmente entrenados para la interpretaci\u00f3n de las preguntas m\u00e1s frecuentes. La gesti\u00f3n de la cadena de suministro tambi\u00e9n se ve beneficiada por las aplicaciones de Inteligencia Artificial, las cuales se han demostrado extremadamente \u00fatiles en esta \u00e1rea. Destacan especialmente los modelos de predicci\u00f3n de demanda que permiten evitar las temidas situaciones de rotura de stock o de exceso de existencias. Por otra parte, esta aplicaci\u00f3n convive con el mantenimiento predictivo, una de las implementaciones estrella del \u00e1mbito de las operaciones. Tanto la peque\u00f1a como la mediana empresa se beneficia, aunque la envergadura del caso y el alcance de los proyectos cambian sustancialmente.<\/p>\n

\u00bfPodr\u00edas citar alg\u00fan caso de \u00e9xito que haya marcado la diferencia?<\/h4>\n

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning permiten la obtenci\u00f3n de m\u00e9tricas de manera anticipada que abren la puerta a entender la evoluci\u00f3n del consumo de su producto o servicio y que, en consecuencia, facilitan a la empresa tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre el proceso de venta y el ciclo de vida del producto. Este es el caso de la empresa Caf\u00e9s Cornell\u00e0, que ha innovado con Eurecat para llevar adelante su proceso de digitalizaci\u00f3n, que incorpora tecnolog\u00edas como la Internet de las Cosas, la anal\u00edtica avanzada de datos y el Machine Learning para monitorizar el proceso industrial y las etapas en el sector de la hosteler\u00eda, hasta llegar a la taza de caf\u00e9 final.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 perspectivas marcar\u00e1n la pauta en los pr\u00f3ximos a\u00f1os? Veremos muchos cambios?<\/h4>\n

Contar con una cultura sensible al valor de los datos en los roles decisorios es un factor clave y que marca la diferencia en la visi\u00f3n empresarial respecto a los beneficios que conlleva su adopci\u00f3n y la implementaci\u00f3n de soluciones de Inteligencia Artificial. Actualmente, este factor es el responsable del fracaso del 80 por ciento de intentos de adopci\u00f3n por parte de las empresas y las organizaciones, por lo que veremos una gran evoluci\u00f3n a medida que este fen\u00f3meno se vaya corrigiendo. Sobre las perspectivas del futuro, los avances en rendimiento computacional y el fen\u00f3meno de datificaci\u00f3n actualmente sit\u00faan estas disciplinas y la Inteligencia Artificial en una de las etapas de mayores expectativas y perspectivas de \u00e9xito dentro del \u00e1mbito empresarial. En este sentido, se observan dos tendencias que est\u00e1n marcando muy claramente la agenda del desarrollo en estos \u00e1mbitos liderado tanto por empresas como por l\u00edneas maestras de la Comisi\u00f3n Europea. Esta tendencia es la de situar al ser humano como principal beneficiario de la Inteligencia Artificial, garantizando que los algoritmos son interpretables, justos y auditables. Por lo tanto, la discriminaci\u00f3n algor\u00edtmica y la Inteligencia Artificial explicable o XAI son las disciplinas que marcar\u00e1n la pauta en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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