Business Process Outsourcing - Profitline

Soluciones de Outsourcing ó Tercerización de Procesos de Negocio

Beneficios del Business Intelligence en los Negocios.

Algunas de las ventajas que puedes tener en tu empresa al utilizar Business Intelligence son las siguientes:

  1. Incremento de la eficiencia: Al contar con los datos de manera accesible y ágil puedes generar información de valor centralizada la cual podrás visualizar en una única plataforma para aprovecharla de manera óptima para realizar análisis y tomar decisiones informadas y en tiempo.
  2. Respuestas rápidas a situaciones de negocio por medio de Business Intelligence: Para poder tomar decisiones en el momento indicado es importante contar con la información a la mano de manera sencilla y no perder tiempo en buscar y consolidar datos. Gracias al Business Intelligence se puede tener las respuestas en minutos de manera clara y concisa por medio de reportes de indicadores y tableros de datos.
  3. Control de las áreas funcionales de la empresa: En todas las áreas de tu empresa se genera información de valor día a día, puedes aprovecharla de la mejor manera para conocer tendencias, proyectar datos, analizar escenarios, etc.
  4. Mejora tu servicio al cliente: Al contar con la información más importante y en tiempo real puedes ofrecer a tus clientes un servicio de mayor calidad desde el pedido hasta el servicio post-venta al conocer más acerca de ellos y sus necesidades. Analiza hábitos de compra, reconoce los productos más vendidos, etc.
  5. Presenta información por medio de tableros de indicadores para una comunicación más simple y directa de la situación de la empresa. Al tener la posibilidad de crear distintos tableros para control puedes enfocarte en los datos más relevantes que mostrar sin necesidad de revisar grandes cantidades de información.

business-intelligence-profitlineEl uso adecuado de las herramientas que Business Intelligence puede marcar una gran diferencia entre una empresa que logra el crecimiento y una que no lo hace, entre un servicio al cliente de excelencia o uno deficiente, entre un manejo de inventarios eficiente y la pérdida de dinero y recursos, entre el éxito o fracaso de una organización.

La tecnología es un aliado para ayudar a las empresas a lograr el crecimiento y rentabilidad esperadas, la combinación del ERP adecuado para tu organización y los beneficios del Business Intelligence es el complemento perfecto para que lleves a su empresa a niveles más altos de productividad y rentabilidad a través de la toma de decisiones informada y la ejecución de acciones oportunas y bien dirigidas.

 

 

Para qué Sirve Business Intelligence en el E-Commerce

Las empresas conviven en un entorno empresarial altamente competitivo, donde la generación de datos es cada vez mayor. Ello provoca que su asimilación y tratamiento sea cada vez más difícil, no teniendo las personas la capacidad suficiente para hacerles frente.

Por eso, son más que conocidos términos como el Business Intelligence o inteligencia de negocios, o lo que es lo mismo, la habilidad para transformar los datos en información de valor y útil para la toma de decisiones. Te contamos las claves para el éxito de tu e-commerce, ¡descubre qué es el business intelligence!

BUSINESS INTELLIGENCE ECOMMERCE PROFITLINE

El Business Intelligence o inteligencia de negocios es, como comentábamos, la habilidad para transformar los datos masivos o Big Data que una empresa genera, en información veraz y útil, es decir, en conocimiento. Así, ¿para qué sirve el Business Intelligence? Pues el business intelligence en un e-commerce permite a dicha tienda online tomar decisiones de manera óptima y ágil, además de asegurar que éstas sean acertadas y el porcentaje de caer en error al aplicar una estrategia, sea mucho menor.

A través del Business Intelligence un e-commerce puede reunir, depurar y transformar todos los datos que se pueden llegar a generar diariamente (sobre clientes, productos, ventas, etc) en información con una estructura clara, para poder explotarlos directamente y usarlos para su día a día. Es decir, transformar los datos en información de valor, en conocimiento, para definir mejores estrategias y asegurar el éxito de la tienda online.

El Business Intelligence o inteligencia de negocios supone transformar los datos en información de valor, es decir, en conocimiento, para mejorar la toma de decisiones del día a día y llegar al éxito rápidamente.

El florecimiento de los e-commerce con el desarrollo de Internet y la evolución de los hábitos de consumo por parte de los usuarios, obliga a las tiendas online a ir un poco más allá en lo que a su estrategia se refiere. Por ello, el Business Intelligence en las tiendas online ha pasado a ser un factor estratégico clave en la analítica del e-commerce, aportando una gran ventaja competitiva, gracias al tratamiento de la información más relevante de una manera mucho más eficaz y, sobretodo, fiable.

Y si aún te preguntas para qué sirve el Business Intelligence en tu e-commerce, te damos algunas razones para apostar por él:

  • A través del Business intelligence en el e-commercetendrás una amplia capacidad de análisis. Ello se traduce en conocer cada detalle del comportamiento de tus clientes, los patrones de compra o el rendimiento financiero de tu tienda online.
  • El Business Intelligencesirve para realizar mediciones, realizar seguimiento de tu negocio y, además, te permite realizar buenas predicciones, tanto de ventas, compras, tendencias…
  • Asimismo, el business intelligence en las tiendas onlinepermite realizar un análisis profundo del rendimiento de las campañas de marketing del e-commerce que tienes activas, tomando decisiones acertadas y dándote pistas sobre qué tipo de anuncios tienen mayor alcance o engagement, el tipo de productos o fotos que más llaman la atención de tu target, etc.
  • La inteligencia de negocios, igualmente, te va a permitir automatizar procesos y mejorar el rendimiento operativo de tu e-commerce.La analítica de datos si algo te va a aportar es seguridad para trabajar y decidir. Tareas que antes te llevaban 3 horas, ahora serás capaz de realizarlas en cuestión de minutos.

En definitiva, el Business Intelligence en el e-commerce es fundamental, siendo el “detalle” que marque la diferencia entre gestionar tu tienda de manera objetiva y eficaz o llevar tu e-commerce sin control ni organización alguna. En los datos están las respuestas, así que aprovéchalos.

 

6 Tendencias en Business Intelligence para el 2020

Nos movemos hacia un escenario en el que el BI será accesible para todos. Poco a poco el Business Intelligence no le corresponderá solamente a los expertos en datos y en analítica, sino que será accesible a todo tipo de negocios, desde el más pequeño hasta el más grande. Así, sin lugar a dudas, se convertirá en el aliado n°1 de las decisiones de negocio oportunas y certeras.

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1. El Business Intelligence estará en todo lugar y será enteramente accionable

En 2020 veremos la analítica y el Business Intelligence incorporados a casi todo el software que usamos. Seremos capaces de analizar grandes cantidades de datos generadas por el mundo digital y la traduciremos en conclusiones útiles y accionables. Esto quiere decir que el Business Intelligence pasará de tener un rol de consultoría a uno puramente accionable, no lo veremos solamente en gráficos o en tableros sino en todos los espacios de trabajo: productos, procesos, lugares, etc.

Por ejemplo, los tableros de control evolucionarán hacia la posibilidad de tener un botón que permita la acción inmediata acerca de los datos.

2. El Business Intelligence podrá simular el análisis del cerebro humano 

Poco a poco la inteligencia artificial (AI) y los algoritmos de aprendizaje automático se acercarán a simular el comportamiento del cerebro humano cuando analiza, agrupa y ordena la data o la información.

Las plataformas de Inteligencia artificial podrían evaluar las entradas de la información (data inputs) más rápido que los humanos y además descubrir asuntos que las personas podrían pasar desapercibidos sin el uso de esta tecnología. Incluso, algunos tipos de AI pueden proporcionar información directamente de los clientes de forma simplificada para hacer el trabajo más fácil y efectivo. Así, los sistemas de Business Intelligence soportados por AI podrán transformar los datos de un negocio en reportes simples, precisos y en tiempo real.

3. El BI tendrá aplicaciones móviles, pero no tan rápido como se pensaba

Los expertos en la industria han previsto desde hace años que el BI se trasladará al ámbito móvil, sin embargo, la transformación ha sido mucho más lenta y cautelosa de lo que se esperaba.  Desde 2013 esta tendencia ha crecido constantemente a un 16 %. Seguramente, a medida que los proveedores de BI mejoren sus productos móviles en 2020, los empleados que utilicen estos sistemas podrán tener acceso a su tablero de control en sus dispositivos móviles y así tomar decisiones desde el lugar en que se encuentren para así lograr resultados.

Sin embargo, las compañías que utilizan BI se han dado cuenta de que no es tan simple como trasladar su software a una aplicación móvil, sino que necesitan diseñar una estrategia especial para los móviles, con mejoras en la seguridad, responsividad, etc.

4. “Data para el bien común”

El uso del Business Intelligence no se traduce solamente en mejorar las operaciones y los procesos de una compañía. Poco a poco, esta tecnología tendrá un uso positivo para el cambio social y para motivos más altruistas.

Los “data commonwealths” o “datos de riquezas comunes” son grandes cantidades de datos que se hacen accesibles a las personas. Las organizaciones comparten datos de manera segura, transparente y ética. A partir de ellos, es posible generar planes de responsabilidad social e incluso aportes importantes para la investigación médica y científica.

5. Los negocios podrán hablar con sus datos

El procesamiento de lenguajes naturales (NLP) ayudará a los sistemas de Business Intelligence a entender la información que obtienen y así facilitar la interacción con los usuarios. En otras palabras, el Lenguaje natural humanizará los datos y permitirá conversaciones e interacciones más naturales. Por ejemplo, la interfaz de los softwares BI será tan simple e intuitiva que los usuarios podrán interactuar tan naturalmente como estuviesen haciendo preguntas y conversando con un compañero

6.Almacenamiento de la data en la nube

Los datos se están trasladando a la nube más rápido que nunca, lo cual ha obligado a las organizaciones a repensar su estrategia de datos y Business Intelligence. La nube facilita a las empresas la captura e integración de diferentes tipos de datos. Sin embargo, esto significa dejar de lado un sistema donde todos los datos residen en un sistema cerrado y darle entrada a una infraestructura más escalable y flexible.

Si bien el 2019 fue un año de crecimiento exponencial para el Business Intelligence, el 2020 presenta un panorama muy prometedor. La accesibilidad y el lenguaje natural harán que este tipo de sistemas dialoguen con sus usuarios y resuelvan problemas en tiempo real. En Profitline somos expertos en la asesoría de empresas de consumo masivo en cuestión de inteligencia de negocios y analítica de negocios. Se sorprendería al saber todo lo que el Business Intelligence puede hacer por su marca, Solicite información ahora.

La Importancia de Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial)

La inteligencia artificial o Artificial Intelligence (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a las nuevas entradas y realicen tareas similares a las de los humanos. La mayoría de los ejemplos de IA que visualizan hoy, desde computadoras que juegan al ajedrez hasta autos sin conductor, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Usando estas tecnologías, las computadoras pueden ser capacitadas para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.

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¿Por qué es importante implementar Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de los datos: Pero la IA es diferente de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA realiza tareas frecuentes, de gran volumen y computarizadas de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

AI agrega artificial intelligence a los productos existentes: En la mayoría de los casos, AI no se venderá como una aplicación individual. Por el contrario, los productos que ya usa mejorarán con las capacidades de inteligencia artificial, al igual que Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas de conversación, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de inversiones.

AI se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos hagan la programación: AI encuentra estructura y regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, así como el algoritmo puede enseñarse cómo jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La propagación hacia atrás es una técnica de IA que permite que el modelo se ajuste, a través del entrenamiento y los datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más y más datos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas: La construcción de un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con una increíble potencia de computadora y big data. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda alimentarlos, más precisos se volverán.

Artificial Intelligence logra una precisión increíble a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible: Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo, y se vuelven más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de IA del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden usar para detectar el cáncer en IRM con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.

Artificial Intelligence aprovecha al máximo los datos: Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; solo tienes que aplicar IA para sacarlos. Dado que el papel de los datos ahora es más importante que nunca, puede crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos están aplicando técnicas similares, los mejores datos ganarán.

 

Aportes de la Implementación de Business Intelligence en las Empresas

El Business Intelligence es la habilidad que existe para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de manera que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

Desde un punto de vista mucho más pragmático, que se encuentra asociado de forma directa con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodología, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar los datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructura, para la explotación directa o para analizar el conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una organización, generando una ventaja competitiva, que no es otra que mejorar la información privilegiada para responder a los problemas de negocio. Entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, analizar los perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc.

BUSINESS INTELLIGENCE PROFITLINE 3Los sistemas y componentes del Business Intelligence se diferencia de los sistemas operacionales en que se encuentran optimizados para preguntar y divulgar los datos. Es necesario que los datos sean desnormalizados para apoyar consulta de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. Los procesos de extracción, transformación y carga, que nutren los sistemas Business Intelligence, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independiente a un único sistema desnormalizado, por lo datos que se encuentren integrados.

Una solución Business Intelligence completo permite:

  • Observar
  • Comprender
  • Predecir
  • Colaborar
  • Decidir

Cualquier persona con cierto grado de responsabilidad en su organización siendo conocedora de la cantidad de datos con los que cuenta su compañía. Los datos, relevantes para el buen funcionamiento de la misma, son manejados, manipulados y traspasados de un compañero a otro, de unos departamentos a otros, mediante de cientos de excels, PDF o Words que cada área apila de manera local y que se comparte mediante email y por lo general son olvidados y poco aprovechados.

Gran parte de nuestro tiempo se pierde enfrentándonos a un desorden de datos que tenemos que localizar, unir y verificar.

Las multinacionales como las PYMES, cuentan en el mercado con diferentes soluciones Business Intelligence que ayudan a resolver este problema, y facilitan el acceso a la información y por lo tanto a la toma de decisiones. Es necesario que se vean los beneficios que aportan las soluciones de Business Intelligence:

  • Facilita la recogida y validación diaria de la información. Todos los días el sistema es cargado los datos que cada departamento que ha generado.
  • Posibilita el control y comunicación interdepartamental. La información agregada diariamente siendo traducida a lenguaje de negocio y se hace visible y accesible a todos los miembros de la empresa. Cada usuario tendrá acceso y visibilidad únicamente a la información que necesita.
  • Ofrece información en tiempo real sobre el estado de la empresa. Lo que nos permite tomar decisiones acertadas y en base a la realidad presente de la compañía.
  • Es necesario realizar simulaciones, pudiendo dar respuestas a preguntas como, ¿qué necesitaré si consigo más clientes? ¿qué pasará si pierdo a mi mejor cliente? Eso nos permite adelantarnos a las posibles necesidades o problemáticas que el mercado nos ofrezca y nos facilita la adopción de respuestas mucho más ágiles, rápidas y acertadas. Nos ahorramos sorpresas de última hora.
  • Facilita la toma de decisiones. Dispone en todo momento de información actualizada.
  • Mejora de la calidad del dato al eliminar o reducir el tratamiento de la información. No dependemos del factor humano para la recogida de la información, que se lleva a cabo de forma automática.
  • Es necesario valorar si la estrategia empresarial siendo adecuada para introducir los cambios necesarios en función de los resultados. Al disponer de información fiable, los cambios o necesidades del mercado siendo afrontados y gestionados diariamente, lo que permite dar una respuesta rápida y altamente competitiva. Ahorro de costes.
  • Unión interdepartamental. Toda la organización irá en la misma dirección, se habla el mismo lenguaje y dispone de la misma información.

 

Ventajas y Tipos de Herramientas de Business Intelligence

Las cuatro grandes ventajas que ofrece el uso de herramientas de inteligencia de mercado son:

  1. La capacidad de analizar de forma combinada información interna y externa procedente de distintas fuentes y sistemas.
  2. Una mayor profundidad de análisis y una capacidad ampliada de reporting.
  3. La posibilidad de remontar ese análisis atrás en el tiempo en base a series históricas.
  4. La capacidad de realizar proyecciones y pronósticos de futuro en base a toda esa información.

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Tipos de herramientas de Business Intelligence

A pesar de que se trata de una categoría muy amplia – podría discutirse por ejemplo si los servicios de monitorización de medios se consideran una herramienta de BI – podemos distribuir las soluciones de inteligencia de negocio en tres categorías:

  • Herramientas para la gestión de datos (del inglés, data management tools).

Permiten desde la depuración y estandarización de datos de procedencia diversa hasta su extracción, transformación y traslado a un determinado sistema.

  • Las aplicaciones para descubrir nuevos datos (del inglés, data discovery applications).

Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos), y aplicar sobre esa información nueva o sobre la ya disponible técnicas de análisis predictivo para realizar proyecciones de futuro.

  • Herramientas de reporting

Una vez recopilada y tratada toda esa información preexistente o nueva, ayudan a las empresas a visualizarla de manera gráfica e intuitiva. También sirven para integrarla en cuadros de mando que midan si se cumplen o no determinados KPIs, o pueden incluso generar todo tipo de informes de reporting.

Se solía decir que la información es poder. Pero ahora el poder es entenderla. Por eso cualquier empresa hoy en día debería plantearse seriamente el uso de herramientas de análisis de datos para extraer todo el conocimiento posible de su organización. Solo así podrá mantenerse competitiva en el mercado.

 

 

 

Business Intelligence, Inteligencia de Negocios o Inteligencia Empresarial

Los tres conceptos se refieren a lo mismo: el uso que las empresas hacen de los datos

y de la información que tienen sobre el mercado, de sus competidores, clientes, proveedores, stakeholders o incluso de sus empleados, y de cómo la procesan para poder tomar decisiones bien informadas.

El concepto de Business Intelligence combina por tanto información interna y externa de muy diversa procedencia: los datos que recopila una empresa sobre su producción, por ejemplo, son inteligencia de negocio.

Pero también lo es un recorte de prensa sobre los resultados de un competidor, un informe sobre un nuevo mercado o sector en el que la empresa quiere introducirse, o datos que una empresa puede obtener de sus dispositivos de IoT o de redes sociales.

La relevancia de la inteligencia empresarial para cualquier negocio, y la complejidad en recopilar los datos, procesarlos, analizarlos y presentarlos de forma que cualquiera los pueda entender, es lo que ha hecho florecer el mercado de herramientas de Business Intelligence.

Analytics search information

El Origen de las Herramientas de Business Intelligence

Según el artículo en inglés History of Business Intelligence, la primera mención al término Business Intelligence se encuentra en una enciclopedia publicada en EEUU en 1865. titulada Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes.

Pero no será hasta el siglo XX, con el avance de la tecnología y, en concreto, con el desarrollo de los almacenes informáticos de datos, cuando podemos empezar a hablar del concepto de inteligencia de negocio tal y como lo entendemos ahora.

Es en la década de 1990 cuando se empiezan a desarrollar y comercializar más herramientas de inteligencia de negocios, debido a que algunas empresas pioneras empezaron a darse cuenta del potencial de este tipo de soluciones y empiezan a utilizarlas.

El problema de las primeras herramientas de BI era que eran poco intuitivas y difíciles de usar. Además, para generar informes y acceder a la información, un usuario sin conocimiento específico debía recurrir a los servicios del departamento de IT.

A finales de los 90 y principios del año 2000 fue cuando realmente se empezó a entender el potencial del uso de los softwares de Business Intelligence. El mercado empezó a florecer y proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.

Y además, estas soluciones empezaron a mejorar, haciéndose cada vez más usables para cualquier profesional, de forma que sin tener conocimientos informáticos se podía acceder, recopilar y analizar la información sin tener que recurrir al departamento de IT.

El reto que surgió en ese momento fue el de combinar soluciones de Business Intelligence rápidas y fáciles de utilizar por usuarios no técnicos, y que al mismo tiempo fuesen capaces de proporcionar información segura y confiable.

Ha sido en los últimos años cuando tanto el desarrollo como el uso de este tipo de herramientas a crecido de forma exponencial en las empresas.

Teniendo en cuenta que las fuentes de datos se han multiplicado ( Internet y redes sociales, dispositivos IoT, información de dispositivos móviles, y un largo etc) también ha aumentado la complejidad para extraer conocimiento relevante de toda esa información.

Por eso las herramientas de Business Intelligence también se han ido haciendo más sofisticadas y son hoy en día muy potentes, capaces de analizar y procesar infinidad de datos, de infinidad de fuentes y de ayudar a las empresas a extraer conclusiones para mejorar sus cifras de negocio.

En cifras de 2017, Gartner pronostica que el mercado global de Business Intelligence crecerá este año más de un 7%, generando unos ingresos de 18K millones de dólares. Y para 2020 la consultora prevé que este número se eleve hasta los 23K millones de dólares.

La Importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el Campo Empresarial

En términos generales, y como lo indica IBM, la IA es capaz de aprender de sus experiencias, encontrar correlaciones, crear hipótesis, recordar los resultados y aprender de ellos, lo que sería algo realmente útil para los negocios en la era digital.

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Para entender más a fondo este tema, es importante hablar con ejemplos: estas tecnologías pueden ser especialmente útiles para temas tan complejos como la predicción de flujos macroeconómicos o para la búsqueda y mapeo del código genético humano; o incluso, para temas más sencillos como la atención al cliente, pues al implementar el uso de chatbots, programas capaces de comunicarse con una persona en “lenguaje natural”, es mucho más sencillo ofrecer atención personalizada a nuestros clientes 24/7.

Además de lo anterior, es importante tener en cuenta que, las empresas que empiezan a utilizar la Inteligencia Artificial en sus negocios, podrían estar realmente adquiriendo un súper-asistente capaz de procesar datos y generar conclusiones de forma neutral, de modo que las personas encargadas de tomar decisiones en las empresas estarían ahorrando un paso importante (procesamiento de datos), para centrarse en la planificación y acertar en las decisiones que se han tomado, con ayuda de la IA.

De igual manera, Inteligencias Artificiales como Watson ya son capaces de comprender emociones, sentir empatía y otras tantas acciones hasta ahora muy propias de los humanos. El secreto de este tipo de tecnologías está en ser capaces de entender el lenguaje humano de forma más natural y respondiendo de la misma manera.

Ejemplos prácticos del uso de la Inteligencia Artificial

Además de ejemplos claros como Watson, actualmente podemos ver la Inteligencia Artificial en diferentes campos. Tenemos el caso del reconocimiento de voz, en donde asistentes como Siri, Alexa o Google Assistant han ganado gran protagonismo pues entre otras cosas, actualmente podemos dictarles textos cortos para que ellos sean quienes los escriban en diferentes apps. La exactitud y eficiencia de estas herramientas es tal que, de acuerdo a un estudio de la Universidad de Stanford, el reconocimiento de voz es tres veces más rápido que escribir, en promedio.

Por otra parte, hoy en día podemos ver la presencia de la Inteligencia Artificial en campos como el reconocimiento de imágenes. En este caso hablamos puntualmente de Facebook, pues la red social ya cuenta con herramientas que son capaces de detectar  los rostros de las personas en fotos publicadas, invitando a los usuarios a “Tagearlos” con sus nombres reales.

De igual manera, en Amazon utilizan la Inteligencia Artificial para optimizar los inventarios y mejorar las recomendaciones de productos a sus clientes.

 

 

Características Principales de Business Intelligence

El Business Intelligence es una herramienta fundamental para la planificación empresarial, entre otras cosas, porque cuenta con unas características específicas que hacen que los negocios puedan obtener una información muy valiosa para mejorar su rendimiento. Es precisamente el acceso a estos datos uno de los aspectos más importantes del Business Intelligence, ya que podremos obtener información de una forma rápida y sencilla que ayudará mucho de cara al futuro de las empresa.

De igual modo, otra de las características que se debe destacar de Business Intelligence es que es una base de apoyo para que las empresas puedan tomar las decisiones adecuadas teniendo en cuenta información veraz y fiable. Así, se podrá tener acceso a herramientas analíticas con las que se podrá elegir aquella información que más le interese a la empresa en cada momento.

business-intelligence-profitlinePor último, también es importante comentar que Business Intelligence está orientado al usuario, por lo que se hace una distinción entre los conocimientos técnicos que pueda tener el mismo y las herramientas que se utiliza para obtener la información deseada. Ambos aspectos se complementan para lograr alcanzar los objetivos fijados a través de los datos que se han recopilado previamente.

En definitiva, con el Business Intelligence se tendrá la oportunidad de poder identificar todos los productos y clientes del mercado de su interés, así como las ventas que se están produciendo o aquellos sectores en los que no se está teniendo buenos resultados.

Igualmente, la información recopilada podrá ayudar a realizar un seguimiento de los objetivos que se han propuesto, analizar informes de gestión y además permitirá la posibilidad de elaborar nuevas y mejores estrategias empresariales para el futuro.

6 Tecnologías de Inteligencia Artificial

La IA es un mercado imparable, y actualmente resultaría imposible concebir el mundo actual sin su desarrollo.

Muchas veces, cuando hablamos de inteligencia artificial, lo primero que se nos viene a la mente es la imagen de un robot o de tecnologías muy sofisticadas. Sin embargo, está presente en nuestro día a día, aunque en muchas ocasiones ni nos demos cuenta de ello. La IA es un mercado imparable, y actualmente resultaría imposible concebir el mundo actual sin su desarrollo.

Inteligencia Artificial Profitline1. Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo cual permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante.

Actualmente, se utiliza en el servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado, y lo ofrecen compañías como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, Yseop y SAS.

2. Reconocimiento de voz

Siri es tan sólo uno de los sistemas que, hoy en día, pueden entender lo que les dices.

Cada día, son creados más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.

Las compañías que ofrecen servicios de reconocimiento de voz incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.

3. Agentes virtuales

Un agente virtual no es más que un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos.

Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Los agentes virtuales se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes.

Algunas de las compañías que proporcionan agentes virtuales incluyen Amazon, Apple, Soluciones Artificiales, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.

4. Plataformas machine learning 

Hoy en día, las computadoras pueden aprender fácilmente ¡y algunas son increíblemente inteligentes!

El Machine learning (ML) es una subdisciplina de las ciencias de la computación y una rama de inteligencia artificial (IA). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfaz de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas de ML están ganando cada día más fuerza.

Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.

Algunas de las compañías que venden plataformas ML incluyen Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree y Adext.

Esta última es particularmente interesante por una simple razón: Adext es el primer y único Audience Management as a Service (AMaaS) en el mundo que aplica IA real y machine learning a la publicidad digital para encontrar la audiencia o grupo demográfico más redituable para cualquier anuncio.

5. Hardware optimizado con IA

La tecnología de IA hace que el hardware sea mucho más amigable.

¿Cómo?

A través de nuevas unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos de procesamiento específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA.

Y si aún no los has visto, debes esperar una inminente aceptación de circuitos integrados de silicón optimizados por IA que se podrán insertar directamente en tus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.

Puedes obtener acceso a estas tecnologías a través de Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.

6. Toma de Decisiones

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial para que puedas usarlos para la configuración o training inicial, el mantenimiento continuo y la optimización.

La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones de forma automática, haciendo que tu negocio sea lo más rentable posible.

Echa un vistazo a Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath para conocer las opciones disponibles dentro de esta categoría.