Micro-segmentation and ransomware
Micro-segmentation is one of the most successful techniques in the fight against ransomware and is increasingly used by IT departments of organizations, reinforcing the Zero-Trust strategy. It is always easier to monitor a small space than a large one, and that is the premise of micro-segmentation to prevent ransomware. Ransomware is one of the main concerns of the Chief Security Officer (CSO) and IT departments of organizations. Its ability to block data that can only be recovered with the payment of a ransom makes it one of the most dangerous threats. Variants such as WannaCry or Petya have wreaked havoc on companies in different industries, including critical infrastructure, so companies are constantly asking themselves how to protect themselves from ransomware. At the same time that cybercriminals are becoming more sophisticated in their attack methods with techniques such as reverse social engineering, new techniques are also evolving and emerging to prevent ransomware or at least minimize its impact. Thus, we find the application of RPA to improve cybersecurity or the use of practices such as micro-segmentation. Micro-segmentation is a cybersecurity strategy whereby the network is divided into smaller, isolated segments, also called micro-segments. In this way, communication between them is limited so that they function as independent networks with specific security policies for each of them. Thanks to this division, the attack surface is limited, so that if a ransomware attack is suffered, the consequences will be reduced to that micro segment. Advantages of micro-segmentation to combat ransomware The concept behind micro-segmentation is very simple and seeks to answer the question of how to prevent ransomware in a practical way. Since a ransomware cyberattack spreads gradually through the network, if barriers are placed on communications, the malware will not be able to advance. The great advantage is that if one of the micro segments is compromised, the other micro segments remain isolated and protected. Another of the most important benefits of implementing a cybersecurity strategy that contemplates the micro-segmentation technique is that IT departments can establish granular and customized security policies for each micro-segment. With this, stricter measures can be implemented in those micro segments that are more critical and contain more valuable data and information for the organization. But organizations are also employing micro-segmentation for other work such as early detection and response at the time of a ransomware attack. It is always easier to monitor a small space than a large one, and that is the premise on which micro-segmentation is based. By being able to easily analyze the traffic flowing in each of the micro segments, organizations can more quickly detect any unusual behavior. It is also easier to test the strength of the systems. Zero-Trust Policy In general, what micro-segmentation fundamentally provides is greater and better visibility of everything that circulates through a business network. This improved visibility enhances the organization’s zero-trust strategy. Zero-Trust seeks to authenticate any workloads in circulation and challenge each of them to prevent malware from entering the network. With micro-segmentation, these loads can be identified more effectively, thereby enhancing the zero trust strategy. Examples of micro-segmentation There are several examples of micro-segmentation to combat ransomware: in one cloud environmentThe provider employs micro-segmentation to protect the workloads of each of its customers, so that each customer has its own virtual micro segment which operates as an independent network within the cloud infrastructure. Another example can be found in factories, where cybersecurity of operational technology is paramount; in the industrial environment, micro segments can also be created for industrial control devices, monitoring systems and security systems. In short, incorporating the micro-segmentation in the cybersecurity strategy may be determinant for the success of the fight against ransomware and for this it is essential to count on an expert partner such as aggity, which, in addition to having a range of solutions grouped in the proposal, offers a wide range of solutions. Cloud & Cybersecurity by aggityhas proven knowledge and experience in the different stages of the cybersecurity circle of excellence.
La microsegmentación y el ransomware
La microsegmentación es una de las técnicas que más éxito están teniendo en la lucha contra el ransomware y es cada vez más empleada por los departamentos de TI de las organizaciones, reforzando además la estrategia Zero-Trust. Siempre es más sencillo monitorizar un espacio pequeño que uno grande y esa es la premisa de la que parte la microsegmentación para evitar el ransomware. El ransomware es una de las principales preocupaciones del Chief Security Officer (CSO) y los departamentos TI de las organizaciones. Su capacidad para bloquear los datos que sólo pueden ser recuperados con el pago de un rescate hace que sea una de las amenazas más peligrosas. Variantes como WannaCry o Petya han provocado estragos en compañías de diferentes sectores, incluidas infraestructuras críticas, por lo que las empresas están constantemente preguntándose cómo protegerse del ransomware. Al mismo tiempo que los ciberdelincuentes sofistican sus métodos de ataque con técnicas como la ingeniería social inversa, también evolucionan y surgen nuevas técnicas para evitar el ransomware o, al menos, para minimizar su impacto. Así, nos encontramos con la aplicación de RPA a la mejora de la ciberseguridad o con el uso de prácticas como la microsegmentación. La microsegmentación es una estrategia de ciberseguridad por la que la red queda dividida en segmentos más pequeños y aislados, también denominados micro segmentos. De esta forma, se limita la comunicación entre ellos para que funcionen como redes independientes con unas políticas de seguridad específicas para cada uno de ellos. Gracias a esta división, la superficie de ataque se ve limitada, de manera que, si se sufre un ataque de ransomware, las consecuencias se verán reducidas a ese micro segmento. Ventajas de la microsegmentación para combatir el ransomware La concepción sobre la que se basa la microsegmentación es muy sencilla y trata de responder a la pregunta de cómo evitar el ransomware de forma práctica. Puesto que un ciberataque de ransomware se expande gradualmente a través de la red, si se ponen barreras en las comunicaciones, el malware no podrá avanzar. La gran ventaja radica en que, si uno de los micro segmentos se ve comprometido, los demás micro segmentos permanecen aislados y protegidos. Otra de las bondades más importantes al implementar una estrategia de ciberseguridad que contemple la técnica de microsegmentación se encuentra en que los departamentos de TI pueden establecer políticas de seguridad granulares y personalizadas para cada micro segmento. Con ello, se pueden implementar unas medidas más estrictas en aquellos micro segmentos que sean más críticos y que contengan datos e información más valiosa para la organización. Pero las organizaciones también están empleando la microsegmentación para otras labores como la detección y la respuesta temprana en el momento en el que se produzca un ataque de ransomware. Siempre es más sencillo monitorizar un espacio pequeño que uno grande y esa es la premisa de la que parte la microsegmentación. Y es que, al poder analizar de forma sencilla el tráfico que circula en cada uno de los micro segmentos, las organizaciones pueden detectar de forma más rápida cada vez que se produzca un comportamiento extraño. Así mismo, es más sencillo poner a prueba la fortaleza de los sistemas. Política Zero-Trust En general, lo que fundamentalmente aporta la microsegmentación es una mayor y mejor visibilidad de todo lo que circula por una red empresarial. Esta mejor visibilidad mejora la estrategia zero-trust o de confianza cero de la organización. Con Zero-Trust se busca la autenticación de cualquier carga de trabajo que se encuentre en circulación y poniendo en cuestión cada una de ellas, para evitar que el malware se introduzca en la red. Con la microsegmentación se pueden identificar de forma más efectiva esas cargas, por lo que se potencia la estrategia de confianza cero. Ejemplos de microsegmentación Existen varios ejemplos de microsegmentación para combatir el ransomware: en un entorno cloud, el proveedor emplea microsegmentación para proteger las cargas de trabajo de cada uno de sus clientes, de tal forma que cada uno de ellos tiene su propio micro segmento virtual que funciona como una red independiente dentro de la infraestructura de la nube. Otro ejemplo lo encontramos en las fábricas, donde la ciberseguridad de la tecnología operacional es capital; en el entorno industrial también se pueden crear micro segmentos para los dispositivos de control industrial, los sistemas de monitorización y los sistemas de seguridad. En definitiva, incorporar la microsegmentación en la estrategia de ciberseguridad puede ser determinante para el éxito de la lucha contra el ransomware y para ello es fundamental contar con un partner experto como aggity que, además de disponer d un abanico de soluciones agrupado en la propuesta Cloud & Cibersecurity by aggity, cuenta con conocimiento y experiencia probada en las diferentes etapas del círculo de la excelencia de la ciberseguridad.
Intelligenza artificiale e Big Data
L’uso combinato di Intelligenza Artificiale e Big Data promette di trasformare radicalmente il modo in cui le organizzazioni lavorano con i loro dati. Agilità e miglioramento del processo decisionale sono solo alcuni dei vantaggi. La combinazione di intelligenza artificiale e big data sarà un’arma sempre più potente per tutti i tipi di organizzazioni. L’utilizzo dei dati per estrarne valore e consentire alle organizzazioni di evolversi è sempre stato fondamentale. La tecnologia ha contribuito a rendere questa valorizzazione dei dati sempre più efficace. Si passa così da un modello di Business Intelligence ai Big Data. I Big Data sono stati l’ultima grande rivoluzione. I miglioramenti negli strumenti e nelle attrezzature, così come l’avvento del cloud, hanno reso possibile l’analisi di enormi quantità di dati in tempi ridotti. La prossima grande svolta arriverà dall’intelligenza artificiale. Spesso si tende a confondere le due cose, mentre in realtà l’Intelligenza Artificiale e i Big Data sono due concetti complementari che, lavorando insieme, generano nuova conoscenza e producono vantaggi competitivi per qualsiasi organizzazione. Analizzare i concetti Per comprendere la relazione tra Big Data e Intelligenza Artificiale, è utile innanzitutto rivedere il loro significato. Quando parliamo di Big Data ci riferiamo alla capacità delle organizzazioni di analizzare ed elaborare grandi volumi di dati che non possono essere elaborati con le tecniche tradizionali. I Big Data raccolgono dati da innumerevoli fonti come sistemi transazionali, social network, comunicazioni, sensori IoT, relazioni con i clienti, ecc. Il suo scopo è quello di raccogliere enormi volumi di dati da analizzare e di estrarre informazioni rilevanti per il processo decisionale. L’ingresso dell’intelligenza artificiale in questo campo renderà l’analisi ancora più veloce. L’intelligenza artificiale ha bisogno di consumare dati per imparare, ragionare e prendere decisioni nello stesso modo in cui lo farebbe un essere umano. In questo modo, la combinazione di Data Science e Intelligenza Artificiale permetterà alle organizzazioni di analizzare modelli, identificare tendenze e generare nuove iniziative per migliorare i processi. In sostanza, la combinazione di IA e Big Data consentirà all’uomo di ampliare la gamma di possibilità per prendere una decisione a vantaggio dell’organizzazione. In questo modo, gran parte del lavoro svolto da un analista di dati viene automatizzato e, d’ora in poi, sarà dedicato a compiti più strategici che forniranno maggior valore all’azienda. Vantaggi dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e dei Big Data La combinazione di Intelligenza Artificiale e Big Data sarà un’armasempre più potente per tutti i tipi di organizzazioni. In primo luogo, la capacità di analizzare grandi volumi di dati in modo rapido e accurato offre alle aziende l’accesso a informazioni preziose che consentono loro di prendere decisioni basate su dati concreti e, ad esempio, di selezionare i candidati migliori in un processo di assunzione. Uno dei grandi vantaggi dell’utilizzo congiunto di AI e Big Data è il rapporto che le aziende hanno con i loro clienti. Grazie al loro utilizzo, è possibile ottenere una maggiore personalizzazione del marketing e dell’esperienza del cliente. Analizzando i loro dati comportamentali e le loro preferenze è possibile offrire ai clienti o, in ambito sanitario, fornire il trattamento più adatto alle loro condizioni. Benefici per la sicurezza Una sezione importante riguarda l’area della sicurezza. L’uso dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale permetterà di rilevare anomalie che preverranno frodi o rischi per la sicurezza. Infine, un terzo vantaggio che l’uso della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale offre alle organizzazioni è la capacità di anticipare diversi scenari. Ad esempio, prevedere quando gli ordini diminuiranno o aumenteranno, quando sarà necessario rifornire determinati prodotti a causa delle scorte o, in un ambiente industriale, sapere quando un macchinario deve essere revisionato. In quest’ultimo caso, soluzioni come Opera MES con aggity fanno già uso dell’intelligenza artificiale per realizzare una gestione intelligente degli interventi di manutenzione.
Artificial Intelligence and Big Data
The joint use of Artificial Intelligence and Big Data promises to radically transform the way organizations work with their data. Agility and improved decision making are just some of its advantages. The combination of Artificial Intelligence and big data is going to be an increasingly powerful weapon for all types of organizations. The use of data to extract value from them to enable organizations to evolve has always been fundamental. Technology has helped to make this data valorization more and more effective. Thus we move from a Business Intelligence model to Big Data. Big Data was the last great revolution. Improvements in tools and equipment, as well as the emergence of the cloud, have made it possible to analyze massive amounts of data in less time. The next big breakthrough is going to come from Artificial Intelligence. The two often tend to be confused when the truth is that Artificial Intelligence and Big Data are two complementary concepts that, by working together, generate new knowledge and produce competitive advantages for any organization. Analyzing the concepts To understand the relationship between Big Data and Artificial Intelligence, it is useful to first review its meaning. When we talk about Big Data we are dealing with the ability of organizations to analyze and process large volumes of data that cannot be treated with traditional techniques. Big Data captures data from countless sources such as transactional systems, social networks, communications, IoT sensors, customer relationships, etc. Its objective is to collect huge volumes of data for analysis and to extract relevant information for decision making. The incursion of AI in this field will make this analysis even faster. Artificial Intelligence needs to consume data to learn, reason and make decisions in the same way a human would. In this way, the combination of Data Science and Artificial Intelligence will allow organizations to analyze patterns, identify trends and generate new initiatives to improve processes. Basically, the combination of AI and Big Data will allow the human to expand the range of possibilities for them to make a decision that benefits the organization. This automates much of the work performed by a data analyst who, from now on, will be dedicated to more strategic tasks that will provide greater value to the company. Advantages of using Artificial Intelligence and Big Data The combination of Artificial Intelligence and Big Data is going to be an increasingly powerful weapon for all types of organizations. First, the ability to analyze large volumes of data quickly and accurately gives companies access to valuable information that will enable them to make evidence-based decisions and, for example, to select the best candidates in a selection process. One of the great advantages of using AI and Big Data together is in the relationship that companies have with their customers. Thanks to its use, greater personalization of marketing and customer experience is achieved. By analyzing their behavioral data and preferences it is possible to offer customers or, in a healthcare setting, provide treatment that best suits their circumstances. Security benefits An important section refers to the area of security. The use of Big Data and Artificial Intelligence will make it possible to detect anomalies that will prevent fraud or security risks. Finally, a third advantage that the use of data science and artificial intelligence has for organizations is their ability to anticipate different scenarios. For example, anticipating when orders are going to decrease or increase, when it will be necessary to stock certain products because a shortage is going to occur or, in an industrial environment, knowing when a machine needs to be serviced. In the latter case, solutions such as Opera MES with aggity already make use of artificial intelligence to carry out intelligent management of maintenance interventions.
Inteligencia Artificial y Big Data
El uso conjunto de Inteligencia Artificial y Big Data promete transformar de forma radical la forma en la que las organizaciones trabajan con sus datos. Agilidad y mejora en la toma de decisiones son sólo algunas de sus ventajas. La combinación de Inteligencia Artificial y big data va a ser un arma cada vez más poderosa para todo tipo de organizaciones. La utilización de los datos para extraerles un valor que permita la evolución de las organizaciones siempre ha sido fundamental. La tecnología ha ayudado a que esa valorización de los datos sea cada vez más efectiva. Así pasamos de un modelo de Business Intelligence al Big Data. Big Data supuso la última gran revolución. Y es que la mejora de las herramientas y de los equipos, así como la aparición de la nube ha permitido analizar cantidades masivas de datos en menos tiempo. El próximo gran avance va a venir de la mano de la Inteligencia Artificial. A menudo tienden a confundirse ambas cuando lo cierto es que Inteligencia Artificial y Big Data son dos conceptos complementarios que, gracias a trabajar de forma conjunta, generan nuevos conocimientos y producen ventajas competitivas para cualquier organización. Analizando los conceptos Para entender la relación entre Big Data e Inteligencia Artificial, primero conviene repasar su significado. Cuando hablamos de Big Data estamos tratando la capacidad que tienen las organizaciones para analizar y procesar grandes volúmenes de datos que no pueden ser tratados con técnicas tradicionales. Big Data capta datos de innumerables fuentes como sistemas transaccionales, redes sociales, comunicaciones, sensores de IoT, relaciones con clientes, etc. Su objetivo es recopilar volúmenes ingentes de datos para analizarlos y extraer información relevante que sirva para tomar decisiones. La incursión de la IA en este terreno lo que provocará es que ese análisis será todavía mucho más veloz. La Inteligencia Artificial necesita consumir datos para aprender, razonar y tomar decisiones de la misma forma en que lo haría un humano. De esta forma la combinación de Data Science e Inteligencia Artificial va a permitir que las organizaciones puedan analizar patrones, identificar tendencias y generar nuevas iniciativas que mejore los procesos. Básicamente, la combinación de IA y Big Data permitirá que el humano amplíe el abanico de posibilidades para que tome una decisión que beneficie a la organización. De esta forma, se automatiza buena parte del trabajo que realiza un analista de datos que, a partir de ahora, se dedicará a tareas más estratégicas que proporcionarán mayor valor a la empresa. Ventajas de usar Inteligencia Artificial y Big Data La combinación de Inteligencia Artificial y Big Data va a ser un arma cada vez más poderosa para todo tipo de organizaciones. En primer lugar, la capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa hace posible que las empresas tengan acceso a una información muy valiosa que les permitirá tomar decisiones basadas en evidencias y por ejemplo, seleccionar los mejores candidatos en un proceso de selección. Una de las grandes ventajas de emplear de forma conjunta IA y Big Data se encuentra en la relación que las empresas tienen con sus clientes. Gracias a su uso se logra una mayor personalización del marketing y la experiencia del cliente. Al analizar sus datos de comportamiento y preferencias es posible ofrecer a los clientes o, en un entorno sanitario, proporcionar el tratamiento que mejor se adapta a sus circunstancias. La seguridad, beneficiada Un apartado importante es el que se refiere al ámbito de la seguridad. Y es que la utilización de Big Data e Inteligencia Artificial permitirá detectar anomalías que impedirá que se produzcan fraudes o impliquen riesgos para la seguridad. Finalmente, una tercera ventaja que el empleo de data science e inteligencia artificial tiene para las organizaciones es su capacidad de anticiparse a diferentes escenarios. Por ejemplo, anticipar cuándo se va a producir un descenso o un incremento en los pedidos, cuándo será necesario almacenar determinados productos porque se va a producir un desabastecimiento o, en un entorno industrial, saber cuándo debe realizarse el mantenimiento de una máquina. En este último caso, soluciones como Opera MES con aggity ya hacen uso de la inteligencia artificial para llevar a cabo una gestión inteligente de las intervenciones de mantenimiento.
Che cos’è la rabbia e come affrontarla?
L’applicazione della rabbia è una tendenza in crescita tra i lavoratori che diventano frustrati e arrabbiati con il loro attuale impiego. Quali sono le chiavi per evitarlo? Il fenomeno della rabbia colpisce sia i lavoratori che le organizzazioni. Ognuno di loro deve adottare misure per evitarne la comparsa. Fino a non molto tempo fa, la ricerca di un nuovo lavoro avveniva quando un dipendente veniva licenziato, quando vedeva che la situazione in un’azienda non era positiva o quando vedeva che la promozione all’interno di un’azienda sarebbe stata difficile. Cos’è la rabbia che si applica Negli ultimi tempi, tuttavia, un nuovo termine ha iniziato a prendere piede , denotando un cambiamento nelle ragioni che spingono i lavoratori a cercare un nuovo lavoro. Si tratta di «applicare la rabbia». Il termine ha avuto senso quando un utente di TikTok ha postato sul social network un video in cui aveva fatto domanda per 15 lavori diversi, stufo com’era di quello che aveva. Alla fine ne ha trovato un altro con condizioni migliori e uno stipendio molto più alto. Da allora è stato analizzato il fenomeno, che è per lo più associato alla sindrome del burnout e allo stress legato al lavoro. La cosiddetta «domanda rabbiosa» si manifesta quando i candidati, in uno stato di frustrazione e rabbia per il loro attuale lavoro, iniziano a inviare domande di lavoro in modo quasi disperato. Infatti, in molti casi, non si preoccupano di essere qualificati per una determinata offerta, ma inviano CV a tutti i tipi di aziende e si candidano per ogni tipo di posizione pur di cambiare lavoro. La rabbia che si applica, dannosa per tutti Il problema di questo comportamento impulsivo è che danneggia sia i dipendenti che le aziende. Per le persone che si trovano in questa situazione, il problema principale è che, quando si candidano per posizioni che non soddisfano tutti i requisiti, vengono rifiutate; questo fa crescere i loro sentimenti di rabbia e frustrazione. Dal canto loro, i dipartimenti delle risorse umane, con questa tendenza, ricevono un numero maggiore di candidature, che possono richiedere più tempo per selezionare quelle giuste e rallentare il processo di selezione. A questo proposito, le aziende che impiegano piattaforme come BesTalent di aggity sarà più facile evitare il sovraccarico dovuto all’applicazione della rabbiaUtilizzando l’automazione dei processi, sarai in grado di rifiutare le candidature che non soddisfano i requisiti in modo rapido e senza dover sovraccaricare il reparto risorse umane. Risolvere la rabbia applicando La comparsa di fenomeni come il rabbia che si applicaIl problema dei dipendenti che vogliono lasciare un lavoro per un altro perché sono insoddisfatti di ciò che la loro azienda offre loro, dovrebbe essere motivo di preoccupazione per le aziendesoprattutto in un momento in cui il la gestione e la conservazione dei talenti è vitale. Secondo diversi rapporti, il 64% dei dipendenti ammette di aver inviato il proprio CV in blocco dopo una brutta esperienza lavorativa. Tra i motivi principali ci sono i carichi di lavoro eccessivi, la mancanza di pari opportunità, l’incapacità di ottenere miglioramenti retributivi o l’assenza di benefici associati come la retribuzione flessibile. Per evitare questa situazione, i candidati devono essere prudenti e analizzare le opportunità di lavoro prima di candidarsi. Hanno bisogno di vedere che le loro competenze corrispondono a quelle richieste per un lavoro. Le aziende di fronte alla domanda di rabbia Le organizzazioni, dal canto loro, possono combattere la rabbia applicando un modello di struttura organizzativa chiaro, occupandosi delle questioni che interessano i dipendenti, come la salute mentale o l’equilibrio tra lavoro e vita privata. Allo stesso modo, in qualsiasi processo di selezione, le aziende devono fornire il maggior numero di informazioni possibili sulla posizione offerta, compresi i requisiti, le mansioni da svolgere, le possibilità di promozione e lo stipendio. In questo modo, i candidati saranno in grado di selezionare meglio le offerte e il carico di lavoro del reparto Risorse Umane si ridurrà, in quanto verranno presentate meno candidature e saranno anche più in linea con le richieste dell’azienda.
What is rage applying and how to deal with it?
«Rage applying» is a growing trend that is manifesting itself among workers who enter into a state of frustration and anger with their current employment. What are the keys to avoid it? The phenomenon of rage applying affects both workers and organizations. Each of them must take measures to prevent it from appearing. Until not so long ago, the search for a new job occurred when an employee was laid off, when he saw that the situation of a company was not positive or when he saw that promotion within a company was going to be difficult. What is rage applying Recently, however, a new term has begun to gain prominence , denoting a change in the reasons why workers seek new employment. This is «rage applying». The term made sense when a TikTok user uploaded a video to the social network in which he had applied for 15 different jobs, fed up as he was with the one he had. In the end he got another one that had better conditions and a much higher salary. Since then, the phenomenon, which is mostly associated with burnout syndrome and work-related stress, has been analyzed. The also called «rage application» manifests itself when candidates, in a state of frustration and anger with their current job, start sending job applications in an almost desperate manner. In fact, in many cases, they do not care if they are qualified for a particular offer, but send resumes to all kinds of companies and apply for all kinds of positions in order to change jobs. Rage applying, detrimental to all The problem with this impulsive behavior is that it hurts both employees and companies. For people in this situation, the main problem will come because, when they apply for positions where they do not meet all the requirements, they will be rejected; which will cause their feelings of anger and frustration to grow. For their part, human resources departments, with this trend, receive a greater number of applications, so they may require more time to select those that are suitable and there is a slowdown in the selection processes. In this regard, those companies that employ platforms such as BesTalent by aggity will have an easier time avoid overload due to «rage applying».By making use of process automation, you will be able to reject those applications that do not meet the requirements quickly and without the need to saturate the HR department. Solving the rage applying The emergence of phenomena such as the rage applyingThe problem of employees wanting to leave one job for another because they are dissatisfied with what their company is offering them, should be of concern for companiesespecially at a time when the talent management and talent retention is vital. According to different reports, 64% of employees admit to having sent their resumes in bulk after having suffered a bad experience at work. Among the main reasons for doing so are excessive workloads, lack of equal opportunities, non-compliance with salary improvements or the absence of associated benefits such as flexible remuneration. To avoid this situation, it is necessary for candidates to be thoughtful and analyze job opportunities before applying for a job. They need to see that your skills match those requested in a job. Companies facing the rage application For their part, organizations can combat rage applying with a clear model of organizational structure, taking care of aspects that matter to the employee, such as mental health or work-life balance. Likewise, in any selection process, companies should provide as much information as possible about the position being offered, including requirements, tasks to be performed, promotion possibilities or salary. In this way, candidates will be able to better select the offers and the workload of the HR department will be reduced since fewer applications will be submitted and they will also be more in line with the company’s demands.
¿Qué es el rage applying y cómo afrontarlo?
El «rage applying» es una tendencia creciente que se está manifestando entre los trabajadores que entran en un estado de frustración y de ira con su actual empleo. ¿Cuáles son las claves para evitarlo? El fenómeno del rage applying afecta tanto a trabajadores como a organizaciones. Cada uno de ellos, debe tomar medidas para evitar que aparezca. Hasta hace no mucho tiempo, la búsqueda de un nuevo trabajo se producía cuando un empleado era despedido, cuando veía que la situación de una empresa no era positiva o bien, cuando observaba que la promoción dentro de una compañía iba a ser difícil. Qué es el rage applying Sin embargo, en los últimos tiempos, ha empezado a cobrar importancia un nuevo término que denota un cambio en las razones por las que los trabajadores buscan un nuevo empleo. Se trata del “rage applying”, algo así como “aplicar la furia”. El término cobró sentido cuando un usuario de TikTok subió a la red social un vídeo en el que se había postulado para 15 empleos distintos, harto como estaba del que tenía. Al final consiguió otro que tenía mejores condiciones y un salario mucho más alto. Desde entonces se está analizando el fenómeno, que se asocia mayoritariamente con el síndrome del burnout y el estrés laboral. El también llamado “rage application” se manifiesta cuando los candidatos, en un estado de frustración y de ira con su actual trabajo, comienzan a enviar solicitudes de empleo de forma casi desesperada. De hecho, en muchos casos, no les importa si están capacitados para una determinada oferta, sino que envían currículums a todo tipo de empresas y se postulan para todo tipo de puestos con tal de cambiar de trabajo. Rage applying, perjudicial para todos El problema de este comportamiento impulsivo es que perjudica tanto a los empleados como a las empresas. Para las personas en esta situación, el principal de los problemas vendrá porque, al postularse para puestos en los que no cumplen todos los requisitos, van a ser rechazados; lo que hará que sus sentimientos de ira y de frustración crezcan. Por su parte, los departamentos de recursos humanos, con esta tendencia, reciben un mayor número de solicitudes, por lo que pueden requerir de más tiempo para seleccionar los que son adecuados y se produce una ralentización de los procesos de selección. En este sentido, aquellas empresas que empleen plataformas como BesTalent by aggity tendrán más fácil evitar la sobrecarga motivada por el “rage applying”, ya que al hacer uso de la automatización de procesos podrá desdeñar aquellas candidaturas que no cumplan con los requisitos de forma rápida y sin necesidad de saturar al departamento de RRHH. Solucionar el rage applying Que surjan fenómenos como el rage applying, que consiste en que los empleados quieran dejar un trabajo por otro debido a que no están satisfechos con lo que les está ofreciendo su empresa, debe ser motivo de preocupación para las empresas, sobre todo, en un momento en el que la gestión del talento y su fidelización es vital. Según diferentes informes, un 64% de empleados reconoce haber enviado su currículum de manera masiva tras haber sufrido una mala experiencia en el trabajo. Entre los principales motivos para hacerlo se encuentra el exceso de carga de trabajo, inexistencia de igualdad de oportunidades, incumplimientos en las mejoras salariales o la ausencia de ventajas asociadas como la retribución flexible. Para evitar esta situación es necesario que los candidatos sean reflexivos y analicen las oportunidades laborales antes de lanzarse a postularse para un puesto de trabajo. Es necesario que vean que sus habilidades concuerdan con las que se solicitan en un empleo. Las empresas ante el rage application Por su parte las organizaciones pueden combatir el rage applying con un modelo claro de estructura organizativa, preocupándose por aspectos que importan al trabajador, tales como la salud mental o la conciliación de la vida laboral con la personal. Así mismo, en cualquier proceso de selección, las empresas deben dar la mayor cantidad de información posible sobre el puesto que se oferta, incluyendo requisitos, labores a realizar, posibilidades de promoción o salario. De esta forma los candidatos podrán seleccionar mejor las ofertas y la carga de trabajo del departamento de RRHH se verá reducida ya que se presentarán menos candidaturas y también estarán más ajustadas a lo que demanda la empresa.
L’intelligenza artificiale nel branding
In breve tempo vedremo come l’uso dell’intelligenza artificiale nel branding diventerà una pratica comune. Conoscere a fondo il cliente è l’obiettivo finale di ogni campagna di branding. L’intelligenza artificiale nel branding consente un’analisi dei dati molto rapida, che velocizza il processo decisionale. L’intelligenza artificiale è in piena espansione. Settori come la logistica e l’industria farmaceutica hanno da tempo incorporato questa tecnologia nei loro processi per diventare più agili e migliorare la loro produttività. Tra le altre attività che si avvalgono dell’IA ci sono anche tutte quelle legate alla soddisfazione dei clienti, quindi l’uso dell’intelligenza artificiale nel branding è un elemento che diventerà sempre più importante. I brand si stanno rendendo conto che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel branding può dare loro un vantaggio rispetto alla concorrenza. L’uso del branding nel marketing è uno dei modi più comuni per ottenere nuovi seguaci del marchio, ma l’uso dell’IA ti permette di comprendere meglio le esigenze dei tuoi clienti esistenti e di generare messaggi e interazioni molto più personalizzati. L’importanza dei dati Ci sono molti modi in cui l’intelligenza artificiale può trasformare il branding pubblicitario tradizionale. Questo è possibile grazie all’uso massiccio dei dati e alla loro analisi, che consente di prendere decisioni migliori. Qualsiasi azienda accumula una grande quantità di informazioni sui propri clienti: dai dati di base, come il nome e il cognome o l’indirizzo, a quelli più complessi, come il loro comportamento d’acquisto o i motivi per cui rifiutano un acquisto. Il grande vantaggio per il branding aziendale derivante dall’uso dell’IA è che l’analisi dei dati viene effettuata molto rapidamente. Ad esempio, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel branding al dettaglio o in un azienda del settore industriale permette ai marketer di sapere quali sono le informazioni più rilevanti per far progredire ulteriormente l’evoluzione di un marchio in un processo che altrimenti sarebbe molto più lento. Piattaforme specifiche per migliorare il branding, come redpoint by aggity, incorporano già l’intelligenza artificiale per offrire a ogni cliente esperienze rilevanti ed esclusive che contribuiscono alla sua fidelizzazione. Il loro utilizzo facilita anche la comunicazione omnicanale tra le aziende e i loro clienti. È inoltre possibile stabilire comunicazioni personalizzate e sviluppare l’automazione del marketing in tempo reale, il che si traduce in maggiori livelli di successo per le campagne sviluppate dai dipartimenti di marketing. L’intelligenza artificiale generativa nel branding La comparsa di ChatGPT alla fine del 2022 ha evidenziato il notevole potenziale di sviluppo dell’IA generativa in tutti i settori. Di conseguenza, anche se la strada è ancora lunga, l’IA generativa trasformerà il branding. Con l’utilizzo di questi strumenti, le organizzazioni possono automatizzare le attività di routine in modo che i loro dipendenti possano svolgere un lavoro molto più creativo e in grado di dare maggior valore al branding dell’azienda. In questo senso, un segmento che ne trarrà grande beneficio sarà quello dei chatbot e degli assistenti virtuali cognitivi. assistenti virtuali cognitivi . Utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, sarà possibile interagire con i clienti in tempo reale e rispondere alle loro domande. Ma, soprattutto, fornire ai clienti ogni tipo di raccomandazione in base alle loro esigenze attraverso diverse piattaforme di comunicazione. Le sfide dell’intelligenza artificiale nel branding Essendo una tecnologia in via di sviluppo, l ‘uso dell’IA nel branding pone anche una serie di sfide. La ricerca di una personalizzazione estrema può comportare rischi come l’invasione della privacy dei clienti e la possibilità che questi ultimi credano di essere manipolati. È quindi necessario applicare una serie di misure etiche per garantire che il branding non venga visto come un attacco alla privacy.
Artificial intelligence in branding
In a short time we will see how the use of artificial intelligence in branding will become a common practice. Having a full understanding of the customer is the ultimate goal of any branding campaign. AI in branding enables very fast data analysis, which speeds up decision making. Artificial intelligence is booming. Sectors such as logistics or the pharmaceutical industry have been incorporating this technology into their processes for some time to become more agile and improve their productivity. Among other activities that are also making use of AI are all those related to customer satisfaction, so the use of artificial intelligence in branding is an element that will become increasingly important. Brands are seeing that using artificial intelligence in branding can give them an advantage over their competitors. The use of branding in marketing is one of the most common ways to gain new brand followers, but the use of AI allows you to better understand the needs of your existing customers and generate much more personalized messages and interactions. The importance of data There are numerous uses for artificial intelligence to transform traditional advertising branding. This is possible thanks to the massive use of data and its analysis, which allows for better decision making. Any company accumulates a large amount of information about its customers: from basic data, such as first and last name or address, to more complex data, such as their behavior when purchasing a product or the reasons why they refuse a purchase. The great advantage for company branding derived from the use of AI lies in the fact that data analysis is carried out very quickly. For example, using AI in the retail branding or in a company in the industrial sector makes it possible for marketers to know what is the most relevant information to further advance the evolution of a brand in a process that would otherwise be much slower. Specific platforms to improve brand branding, such as redpoint by aggity, already incorporate artificial intelligence to offer each customer relevant and exclusive experiences that contribute to their loyalty. Its use also facilitates omnichannel communication between companies and their customers. It is also possible to establish personalized communications and develop real-time marketing automation, which translates into higher levels of success of the campaigns developed by marketing departments. Generative AI in branding The irruption of ChatGPT at the end of 2022 has highlighted the significant potential for the development of generative AI in all sectors. As a result, and although it still has some way to go, generative AI will transform branding. With the use of these types of tools, organizations can automate the most routine tasks so that their workers can perform much more creative work that will provide more value to the company’s branding. In this regard, one segment that will benefit greatly will be chatbots and cognitive virtual assistants. cognitive virtual assistants . Using generative AI, it will be possible to interact with customers in real time and answer their questions. But, above all, to provide customers with all kinds of recommendations based on their needs through different communication platforms. The challenges of Artificial Intelligence in branding As a developing technology, the use of AI in branding also poses a number of challenges. The search for extreme personalization may entail risks such as invasion of customer privacy and the possibility that customers may believe they are being manipulated. Therefore, it is necessary to apply a set of ethical measures so that branding is not taken as an attack on privacy.