La fábrica inteligente y sus problemas con la cadena de suministro
La evolución hacia la fábrica inteligente es una prioridad de las organizaciones industriales. Sin embargo, no gestionar la transformación de forma correcta puede provocar dificultades en la cadena de suministro. En numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente están desconectadas del resto de la cadena de suministro. La fábrica inteligente es la evolución más importante que ha experimentado el sector industrial al mejorar la eficiencia de los procesos productivos. Se trata de uno de los elementos esenciales que forman parte de la denominada Industria 4.0 y que se beneficia de tecnologías avanzadas como el empleo de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas (IoT), el uso de robots o la analítica de datos para automatizar y optimizar determinados procesos. La fábrica inteligente en la Industria 4.0 aporta innumerables beneficios a las organizaciones, pero también presenta desafíos significativos, sobre todo en lo que se refiere a la gestión de la cadena de suministro. Retos para la cadena de suministro Recorrer el camino que lleva a la fábrica del futuro para la Industria 4.0 no es una tarea sencilla ya que, de no realizarse la transformación de la forma adecuada, puede acrecentar los problemas de logística y cadena de suministro. A menudo, las organizaciones cometen una serie de errores en la transición hacia un entorno de fábrica inteligente. Uno de los principales fallos tiene que ver con la tendencia a confundir la optimización de la fábrica con la transformación del modelo de negocio. La implementación de tecnologías avanzadas como, por ejemplo, la tecnología 5G, mejora la eficiencia y la productividad de una fábrica, así como la gestión de la cadena de suministro, pero la evolución hacia la fábrica inteligente implica cambios más profundos en la forma de operar de la organización. La adopción de tecnologías inteligentes no garantiza que el modelo de negocio se vaya a transformar de forma inminente. Para que el desarrollo de la fábrica inteligente funcione es necesario planificar una estrategia que considere aspectos como las ventajas que va a suponer la implementación de un determinado proceso, la afección que va a tener sobre los empleados, si se va a producir un retorno de la inversión, etc. Además, en numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente del futuro están desconectadas del resto de la cadena de suministro, por lo que los beneficios que pueda proporcionar en una sección de la fábrica se convertirán en restricciones costosas en otras partes del negocio. Para evitar este error tan común en el desarrollo de una fábrica inteligente para la industria 4.0. es fundamental contar con un socio como aggity, que ayude con el diseño de una estrategia adecuada para la fábrica y que incorpore soluciones completas como Smart Factory by aggity, que cubran de forma satisfactoria todas las necesidades de cualquier fábrica. Gestionar el cambio Otro de los errores habituales en la evolución hacia la fábrica inteligente es subestimar los cambios que se van a producir en los procesos o la dificultad de realizar las nuevas integraciones. Esto puede derivar en un incremento de los costes, así como un aumento del tiempo de implementación. Hay que tener en cuenta que una smart factory tiene que ser una infraestructura resiliente y sostenible y, para ello, tiene que operar con múltiples protocolos de comunicación y tecnologías heterogéneas, que no debe generar incompatibilidades y retrasos en la cadena de suministro. Por ello, es conveniente llevar a cabo una alineación entre el liderazgo senior y la utilización de equipos de mejora continua para garantizar que las iniciativas se secuencian correctamente. Alinear IT/OT y gobernanza El objetivo de cualquier fábrica inteligente es conseguir que la cadena de suministro sea más ágil y eficiente, también desde el punto de vista de los costes, donde la factura energética es un aspecto capital. Sin embargo, a medida que se introducen más tecnologías y procesos automatizados en la fábrica, la cadena de suministro se vuelve más compleja. La gobernanza de las fábricas inteligentes no sólo se centra en las conexiones planta-negocio, sino también en cómo se gestionan la TI, la tecnología operativa (OT) y la tecnología de ingeniería (IT). Por ese motivo, es esencial que los responsables de gestionar la cadena de suministro incorporen modelos organizacionales alternativos para la alineación de IT/OT y evolucionen hacia estructuras organizativas y de gobierno en línea con los nuevos modelos de producción.
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.
La inteligencia artificial en el branding
En poco tiempo vamos a comprobar cómo el uso de la inteligencia artificial en el branding se va a convertir en una práctica habitual. Tener un conocimiento pleno del cliente es el objetivo final de cualquier campaña de branding. La IA en el branding permite un análisis de los datos muy rápida, que consigue acelerar la toma de decisiones. La inteligencia artificial está en pleno auge. Sectores como el de la logística o el de la industria farmacéutica llevan algún tiempo incorporando esta tecnología en sus procesos para ser más ágiles y mejorar su productividad. Entre otras actividades que también están haciendo uso de la IA se encuentran todas aquellas que tengan relación con la satisfacción del cliente, por lo que el uso de la inteligencia artificial en el branding es un elemento que va a ir cobrando cada vez más protagonismo. Las marcas están viendo que emplear la inteligencia artificial en el branding puede suponer una ventaja respecto a sus competidores. El uso del branding en marketing es una de las fórmulas más habituales para conseguir nuevos adeptos a una marca, pero el empleo de la IA permite comprender mejor las necesidades de los clientes que ya se tienen y generar mensajes e interacciones mucho más personalizados. La importancia del dato Son numerosos los usos con los que la inteligencia artificial puede transformar el tradicional branding publicitario. Ello es posible gracias al empleo masivo de datos y su análisis, que permiten una mejor toma de decisiones. Cualquier compañía acumula una gran cantidad de información sobre sus clientes: desde datos básicos, como el nombre y los apellidos o el domicilio, hasta otros más complejos, como sus comportamientos a la hora de adquirir un producto o los motivos que les llevan a rechazar una compra. La gran ventaja para el branding de empresa derivada l uso de la IA radica que el análisis de los datos se realiza de una forma muy rápida. Por ejemplo, usar la IA en el branding del retail o en una empresa del sector industrial hace posible que los responsables de marketing puedan conocer cuál es la información más relevante para seguir avanzando en la evolución de una marca en un proceso que, de otra forma sería mucho más lento. Plataformas específicas para mejorar el branding de una marca como redpoint by aggity ya incorporan la inteligencia artificial para ofrecer a cada cliente experiencias relevante y exclusivas que contribuyen a su fidelización. Con su uso se facilita así mismo la comunicación omnicanal de las empresas con sus clientes. Y se logra, además, establecer comunicaciones personalizadas y desarrollar un marketing automation en tiempo real, lo que se traduce en mayores niveles de éxito de las campañas que desarrollan los departamentos de marketing. IA generativa en el branding La irrupción de ChatGPT a finales de 2022 ha puesto de manifiesto el importante potencial de desarrollo de IA generativa en todos los sectores. Como consecuencia, y a pesar de que todavía le queda bastante camino por recorrer, la IA generativa va a transformar el branding. Con el uso de este tipo de herramientas, las organizaciones pueden automatizar las tareas más rutinarias para que sus trabajadores puedan realizar trabajos mucho más creativos que proporcionarán más valor al branding de la empresa. En este sentido, un segmento que se verá muy beneficiado será el de los chatbots y los asistentes virtuales cognitivos. Con el empleo de la IA generativa se podrá interactuar con los clientes en tiempo real y responder sus preguntas. Pero, sobre todo, proporcionar a los clientes todo tipo de recomendaciones basadas en sus necesidades a través de diferentes plataformas de comunicación. Los retos de la Inteligencia Artificial en el branding Al tratarse de una tecnología en desarrollo, el uso de IA en branding también plantea una serie de desafíos. Y es que la búsqueda de una personalización extrema pueda suponer incurrir en riesgos como la invasión de la privacidad de los clientes y que éstos puedan llegar a creer que estar siendo manipulados. Por eso, es necesario aplicar un conjunto de medidas éticas para que el branding no sea tomado como un ataque a la privacidad.
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.
La inteligencia artificial en la logística
El uso y el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial en la logística está experimentando un importante crecimiento ya que permite mejorar en competitividad. Así mismo, está logrando una mejora tanto de los procesos productivos como de la gestión de los almacenes y las flotas de transporte. El empleo de la Inteligencia Artificial en la logística permite que las empresas del sector fortalezcan toda su infraestructura general La inteligencia artificial ha cobrado protagonismo desde que comenzó el año con la aparición de diversos aplicativos que han llegado a la población general y que han mostrado su tremendo potencial. Pero si los usuarios han descubierto ahora lo que puede dar de sí, lo cierto es que la IA lleva ya tiempo ayudando a diferentes sectores. Uno de los sectores que más pueden beneficiarse de la inteligencia artificial es el de la logística y el transporte, donde impacta de lleno en uno de sus principales retos: la cadena de suministro. Ineficiencias que resolver Como puso de manifiesto la irrupción de la pandemia, las empresas de logística comprobaron cómo las ineficiencias rodeaban a la cadena de suministro. Acabar con las ineficiencias es uno de los principales retos que tiene el uso de la inteligencia artificial en la logística. Las empresas del sector que ya están empleando algún tipo de solución dotada con inteligencia artificial están comprobando cómo pueden mejorar sus procesos y ser más eficientes. La IA en la logística proporciona ventajas como mejorar la capacidad de planificación, de tal forma que se puedan atender los descensos o los picos de demanda. Como consecuencia, los costes de inventario y la planificación de las ventas se acompasan a la realidad del momento. Así mismo el empleo de la Inteligencia Artificial en la logística permite el fortalecimiento de la infraestructura general para asegurar su resiliencia, ya que posibilita la adaptación de los diferentes procesos productivos. Por ejemplo, permite llevar a cabo una gestión más efectiva de los almacenes, evitando la saturación de productos que tardan en ser vendidos o ajustando su capacidad a las realidades de venta. De esta forma al aplicar la IA en la logística, las organizaciones conducen con las luces largas y pueden reaccionar ante situaciones imprevistas o cambios en la demanda. Principales usos de la Inteligencia Artificial en la logística Una de las claves que están haciendo que el sector de la logística esté incrementando el uso de soluciones como Smart Factory by aggity que incorporan tecnologías de IA es la creciente competencia con la que se encuentran. Con el empleo de la Inteligencia Artificial en la logística y el transporte, las empresas pueden predecir cómo, cuándo y qué productos van a querer comprar los consumidores. Ese conocimiento de la demanda permite que las empresas logren servir antes que su competencia los pedidos, lo que se traducirá en un aumento de la eficiencia y también en una mayor fidelización de los clientes. El uso de la IA en logística permite una automatización de los almacenes. Este es uno de los principales elementos que conforman la denominada Industria 4.0 y con el que se gestiona de forma eficiente la colocación de mercancías y recursos. Gracias al uso de la automatización y la hiperautomatización, no es necesario destinar trabajadores a una tarea monótona y repetitiva, por lo que esos empleados pueden dedicarse a tareas de mayor valor para la organización. La automatización como elemento clave El empleo de la automatización no sólo abarca a la gestión de los almacenes, sino que, junto con las soluciones de IA, permite también la gestión avanzada del transporte. La aplicación de la Inteligencia Artificial en la logística y en el transporte de forma automatizada permite, por ejemplo, que las empresas de e-commerce y su cadena de valor trabajen con grandes volúmenes de datos, analizarlos en tiempo real y proponer las mejores rutas para trasladar las mercancías. En definitiva, con el uso de la automatización y de la Inteligencia Artificial en la logística impacta en dos aspectos esenciales para la empresa: un menor coste en los precios del transporte ya que se buscan las vías más rápidas y que menos gasto generan; así como una reducción de las emisiones de CO2 ya que se emplean las rutas también más sostenibles.
El CRM y la analítica de datos en 2023
La unión del CRM y la analítica de datos es una realidad cada vez más presente entre los departamentos de marketing de las empresas ya que les permite realizar un mejor perfilado de cada cliente. El CRM es una de las herramientas más utilizadas en las empresas y es fundamental en aquellas que tienen una relación directa con el cliente. Hablamos de una solución que nació hace tres décadas con el objetivo de tener un mayor control de las ventas y conocimiento de los clientes. En este tiempo, el CRM ha evolucionado de forma constante llegando incluso a aparecer algún programa de CRM gratis que permiten a las micro pymes iniciarse en la comprensión de este tipo de soluciones. La realidad es que el software de gestión de relación con el cliente -que es lo que significan sus siglas- de la actualidad dista mucho de aquellas primeras soluciones de finales del siglo XX. Hoy, un software CRM, fundamental para ganar la carrera por la experiencia del cliente, incorpora importantes mejoras en la usabilidad, es mucho más intuitivo, ofrece un mayor número y variedad de funcionalidades y, por supuesto, incluye analítica de datos para poder perfilar mejor a cada cliente. Ventajas de la analítica de datos en el CRM Uno de los problemas habituales de las organizaciones es que no sacan todo el partido posible a un programa CRM. Es, por tanto, clave contar con un socio como aggity que oriente a la empresa para exprimir todo el jugo a la herramienta. Una vez definida la estrategia, la operación conjunta de una solución CRM con las tecnologías de analítica avanzada que incorporan los sistemas más modernos permite conocer mejor al cliente, responder de forma rápida y efectiva a sus necesidades y, lo que es más importante, capacita a la empresa para anticiparse a los requerimientos de los clientes y ofrecerles un servicio verdaderamente personalizado. Gracias a todo ello, la empresa puede hacer realidad su plan estratégico para fidelizar clientes de forma efectiva. Esencial para el departamento de marketing Hay conceptos que siempre han ido de la mano: CRM y marketing. Y esa unión es ahora más fuerte al incorporar la analítica de datos. Las nuevas herramientas CRM, gracias a las técnicas de analítica avanzada de datos, permiten al departamento de marketing recopilar, gestionar y analizar los datos de los clientes para extraer de ellos todo su valor. De esta manera, las relaciones con los clientes se tornan más rápidas y eficientes lo que, además de impedir que se marchen a una empresa competidora, permite generar nuevas oportunidades de negocio. El objetivo a lograr con todo ello es la adaptación a las necesidades de los clientes. La analítica de datos en una herramienta CRM es uno de los mayores avances en este tipo de soluciones. Y es que, la implementación de la analítica avanzada de datos no sólo posibilita el registro de las diferentes interacciones que se realizan con los clientes como se hacía en los tradicionales CRM, también permite trazar patrones para conocer, por ejemplo, en qué momento realizan las compras, por qué no termina un proceso de compra, cuáles son los productos que más demanda, cuándo se va a producir un pico de venta, etc. Gracias a la inclusión de la analítica de datos en el CRM, el departamento de marketing podrá segmentar mejor su base de datos de clientes, determinar el valor de cada cliente, controlar su comportamiento o analizar la eficacia que tienen las campañas de marketing y remarketing que se lleven a cabo. Marketing en una plataforma La evolución del CRM sigue produciéndose, de tal forma que muchas empresas ya no optan por trabajar únicamente con un software CRM, sino que se decantan por plataformas de comunicación omnicanal y marketing automation como RedPoint by aggity, que no sólo aprovechan la analítica de datos, sino que también facilitan la comunicación omnicanal de las empresas con sus clientes. Todo ello permite el establecimiento de comunicaciones personalizadas y la automatización de las campañas de marketing en tiempo real, maximizando los resultados de las acciones que lleva a cabo el departamento de marketing.
Tendencias Big Data en 2023: DataOps, Blockchain y más
El empleo de grandes cantidades de datos para analizarlos y después sacarles el máximo partido posible es una realidad. La importancia del Big Data en 2023 será todavía mayor. Estas serán las principales tendencias Big Data este año. Dado el incremento de datos en las organizaciones el uso de Big Data va a tener una importancia cada vez mayor. Conocer las tendencias del Big Data ayudará a extraer el valor al dato. El uso de Big Data proporciona a las organizaciones un amplio conjunto de beneficios. Fundamentalmente, las empresas pueden aprovecharse de sus bondades para ejecutar una toma de decisiones más adecuada, aplicar mejores prácticas para administrar el conjunto de los datos y, por supuesto, recabar más y mejor información sobre ellos. De forma mayoritaria, las empresas están empleando los datos para mejorar en dos frentes: por un lado, tomar mejores decisiones para incrementar la productividad, reducir costes o ser más eficientes y, por otro, para mejorar la experiencia de cliente con el fin de conseguir su fidelización. Las empresas están viendo en el uso Big Data una gran oportunidad para desarrollar su negocio, encontrar nuevas oportunidades o mejorar sus modelos comerciales para poder manejarse en un entorno cada vez más competitivo. Por eso, conocer las tendencias del Big Data es cada vez más importante. Tendencias Big Data Muchas de las tendencias Big Data ya llevan tiempo asentadas, aunque se espera que tengan un mayor desarrollo a lo largo de este 2023. Otras, por contra, están en sus inicios, si bien es de prever que van a alcanzar gran relevancia a medida que vayan desarrollándose. Desarrollo del Machine Learning Aunque ya hace tiempo que se habla de machine learning, es en los últimos años cuando ha empezado a alcanzar su verdadero potencial. Empleado habitualmente para el desarrollo de diferentes motores de inteligencia artificial, como los algoritmos inteligentes desarrollados por aggity, la piedra de toque actualmente es que la tecnología de machine learning ha alcanzado tal nivel de desarrollo que las máquinas ya no necesitan esperar a los datos servidos por los humanos para aprender, sino que ya pueden hacerlo a través de su propia experiencia y tomar decisiones de forma efectiva por sí mismas. Importancia de DataOps Al ir acumulando cada vez mayor cantidad de datos, las empresas se encuentran con el problema de gestionarlos. Son muchas las organizaciones que ven cómo les resulta complicado su gestión para extraer y aplicar todo el valor de los datos al desarrollo y la mejora del negocio. Y es aquí donde DataOps va a jugar un papel cada vez más relevante puesto que es una práctica que se centra en la integración y automatización de flujos de datos entre todo el volumen de los datos de una organización. Gracias a DataOps, las empresas pueden recopilar, preparar y analizar todos y cada uno de esos datos. Y todo ello automatizando tanto las pruebas como las entregas con el objetivo de tener datos de mayor calidad. Blockchain, no sólo criptomonedas Aunque la sociedad en general asocie blockchain a las criptomonedas ya que la totalidad de ellas emplean esta tecnología, lo cierto es que las aplicaciones de blockchain son mucho más amplias. Por ese motivo, blockchain va a seguir consolidándose como tendencia durante el próximo año, a medida que esos casos de uso vayan creciendo. Actualmente se emplea ya como método de seguimiento y trazabilidad de medicamentos y ensayos clínicos, para controlar la procedencia de determinados productos alimentarios o para intercambiar información entre diferentes administraciones públicas. En los próximos meses iremos viendo cómo se empleará para mejorar la gestión de la identidad digital de los usuarios, para realizar un mejor control en el blanqueo de capitales en el sector de la banca o para impulsar el desarrollo de la Industria 4.0, entre otros. Seguridad del dato El incremento en el número de datos es cada vez mayor, por lo que la necesidad de protegerlos cobra cada vez más importancia. Por ese motivo, contar con un partner adecuado que cuente con herramientas específicas de protección como Cloud & Cibersecurity by aggity es más necesario que nunca. Analítica predictiva La analítica predictiva es una de las prioridades de los departamentos de TI de las organizaciones. Puesto que los datos son el activo más valioso, las organizaciones van a aumentar el uso de plataformas de analítica predictiva como Digital Customer Engagement by aggity, que permiten una gestión avanzada de los datos de los clientes y anticiparse a sus necesidades. Gracias a la inteligencia artificial y la tecnología de machine learning, la analítica predictiva tiene un potencial enorme en un amplio abanico de sectores, incluyendo la industria, donde la analítica avanzada es una de las bases del avance de la Industria 4.0 Sostenible, que tiene el doble objetivo de mejorar la eficiencia productiva y energética de las plantas de fabricación
Marketing digital y big data
Marketing digital y big data son dos términos que cada vez van más unidos a las estrategias comerciales de las compañías. La extracción del valor de los datos es fundamental para el crecimiento de las ventas de una empresa. El binomio marketing digital y big data permite que las organizaciones puedan establecer una estrategia de marketing más efectiva. El uso de las tecnologías y herramientas de Big Data se ha extendido a compañías de diversos perfiles y sectores, pero uno de los departamentos que más partido pueden sacar del Big Data son las divisiones de marketing. Y es que, marketing digital y big data son dos elementos que ofrecen una simbiosis perfecta. Hasta hace no mucho tiempo, las estrategias de los departamentos de marketing se basaban en tomar decisiones basadas en la experiencia y con el apoyo de datos muy simples. Con el almacenamiento masivo de datos que se produce en la actualidad y el uso del big data en el marketing digital, las empresas pueden estudiar esta gran amalgama de datos para procesarlos, estudiarlos y generar información relevante para tomar mejores decisiones. Qué ofrece el binomio marketing digital y big data En la actualidad, los departamentos de marketing se encuentran ante un tsunami de información que no se puede analizar con las técnicas y las bases de datos de tradicionales. El binomio marketing digital y big data permite que las organizaciones puedan establecer una estrategia de marketing más efectiva. Gracias al uso de aplicaciones big data en marketing digital se puede tener información sobre los datos financieros de un cliente, se conocen mejor cuáles son las necesidades de cada uno y se mejoran los procesos comerciales. De esta forma, se mide el rendimiento de cada acción que se lleva a cabo, se ofrece al cliente un tratamiento personalizado y se garantizan operaciones eficientes. Personalización con el uso de big data en marketing digital Las empresas se han dado cuenta de las bondades que ofrece el binomio marketing digital y big data. Y es que, al extraer el valor de los datos, se mejora el compromiso del cliente con una determinada marca, de tal forma que una compañía puede superar a sus competidores al tener mayor capacidad para atraer a nuevos clientes y fidelizarlos. El cliente valora esa atención personalizada y va creando poco a poco una conciencia a favor de una determinada marca en detrimento de otras. Toma de decisiones instantánea No sólo la personalización es un elemento importante a la hora de utilizar soluciones de big data en el marketing digital, sino que también permite que las empresas puedan anticiparse a sucesos que puedan ocurrir en el corto plazo. Por ejemplo, pueden establecer una política de precios inmediata y subirlos o bajarlos ante una alta o baja demanda de un producto o servicio determinado. Optimización del rendimiento empresarial El empleo de soluciones de big data en marketing digital permite optimizar el rendimiento empresarial gracias a la automatización de procesos comerciales y las acciones de marketing. Con la automatización se pueden crear, por ejemplo, campañas basadas en el comportamiento de los clientes o por su actividad de las redes sociales, las visitas al sitio web, los archivos de registro, etc. Hablamos de soluciones como Digital Customer Engagement by aggity, que permite la comunicación omnicanal de las empresas con sus clientes y posibilita las comunicaciones personalizadas y el marketing automation en tiempo real, lo que maximiza la conversión de las acciones. Gracias a este tipo de soluciones se pueden ofrecer experiencias personalizadas a los clientes y realizar acciones en tiempo real en respuesta a las interacciones con los usuarios. Un impulso a las ventas con big data Al final, el marketing tiene el objetivo de impulsar las ventas. Los datos son el elemento más valioso para que esas ventas se vean incrementadas y, por ello, el uso del big data en el marketing digital es cada vez más relevante. Nuevas plataformas como aggity Analytics emplean técnicas y soluciones de analítica avanzada de modelización que permiten la toma de decisiones relevantes para los negocios. Además, gracias a que incorporan herramientas de inteligencia artificial y de business analytics eliminan los silos de información y permiten la generación rápida de insights. En definitiva, el uso de big data en marketing digital aumenta las oportunidades para que las empresas elaboren estrategias y comercialicen sus productos de una forma más eficiente. Todo ello, ofreciendo al cliente la mejor experiencia gracias al análisis efectivo de los datos.
Inteligencia artificial en la industria farmacéutica
El uso de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica es creciente. Las ventajas que proporciona, junto con el uso de herramientas de analítica avanzada, marcarán el devenir de las empresas de este sector estratégico. El uso de la inteligencia artificial en el sector farmacéutico empieza a ser habitual gracias al incremento de los volúmenes de datos y su conjugación con soluciones de analítica. Inteligencia Artificial e Industria 4.0 son dos conceptos que van de la mano. Buena parte del impulso a los procesos de digitalización de las organizaciones industriales se están produciendo gracias al empleo de la IA y de la analítica avanzada. Uno de los sectores que más se está beneficiando de las ventajas que ofrecen ambas tecnologías es, sin duda, la industria farmacéutica. La incorporación de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ha supuesto una auténtica revolución. La IA, el machine learning y el uso de herramientas de analítica han permitido que las empresas del sector farmacéutico hayan agilizado los procesos, tanto en lo que respecta al desarrollo de nuevos fármacos como a la mejora de los procesos industriales de fabricación. La inteligencia artificial es uno de los principales aliados que tiene el sector farma ya que supone una mejora de la productividad empresarial y, cuando se combina con tecnologías como la automatización, permite detectar los patrones que siguen ciertas enfermedades de forma rápida detectar y prevenir brotes de enfermedades. Sin embargo, la inteligencia artificial en procesos industriales del sector farmacéutico no tendría sentido si las empresas del sector no tuvieran implementada una estrategia en torno al dato. El uso de la inteligencia artificial en la industria 4.0 empieza a ser habitual gracias al incremento de los volúmenes de datos. En la industria farmacéutica, ese crecimiento es quizás mayor que en otros sectores, por lo que la IA es una aliada que, combinada con la analítica, es clave para desarrollar nuevos fármacos y tratamientos, además de permitir la creación de terapias personalizadas para los pacientes. Analítica en la industria farmacéutica La analítica, junto con la IA, se está convirtiendo en un elemento de aplicación creciente por parte de la industria farmacéutica. Por ello, la plataforma Analytics de aggity y la propuesta conjunta de aggity y Sener, Pharma 4.0 Sostenible, están diseñadas para impulsar y acompañar el desarrollo del sector farmacéutico. La principal ventaja de la plataforma Analytics de aggity radica en que se trata de un conjunto de soluciones de analítica avanzada transversal, que alcanza a todas las áreas de la empresa y permite crear nuevos modelos de negocio. Gracias al uso que hace de la inteligencia artificial, la industria farmacéuticapuede tomar decisiones de forma ágil y crecer de forma escalada y sostenible. El avance de la industria farmacéutica pasa por el empleo de técnicas y herramientas de analítica avanzadas de modelización. Gracias a la utilización de este tipo de soluciones de analítica e Inteligencia Artificial, se pueden realizar predicciones con el uso de algoritmos sobre los datos masivos que explota la industria farmacéutica, lo que permite acelerar la toma de decisiones en diferentes ámbitos críticos para las empresas del sector farmacéutico, desde el área de I+D hasta las plantas de producción y la cadena de suministro. Ventajas del uso de la IA en las empresas Data Driven Así mismo, la conjunción entre inteligencia artificial y analítica permite desarrollar sistemas que simulan las capacidades humanas. En este ámbito, cobra especial importancia el uso de algoritmos de Deep Learning que trabajan de manera automatizada y contextualizada, y que poseen la funcionalidad de autoaprendizaje. Este tipo de soluciones, que integran inteligencia artificial y emplean nuevas formas de trabajo orientadas a resultados tangibles, permiten a las farmacéuticas actuar comoempresas Data Driven, es decir, tomar decisiones y disparar acciones de forma automática e inteligente en base al conocimiento extraído de los datos. La revolución ya está en marcha y la inteligencia artificial no es una tecnología que la industria farmacéutica vaya a utilizar en el futuro; es una realidad que permite a las empresas del sector farma acelerar sus investigaciones y ensayos, automatizar sus procesos industriales, mejorar su productividad y estar más cerca de los pacientes.
El uso del big data en la salud
El uso del big data en la salud está aumentando de forma exponencial. Gracias al análisis de los datos se pueden atacar de manera más efectiva las enfermedades y dar al paciente un tratamiento personalizado. Con el uso del big data en la salud se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por algoritmos de aprendizaje automático, permiten extraer el valor del dato. El sector sanitario es uno de los que más se está beneficiando de las TIC. No hace falta irse muy lejos en el tiempo para comprobarlo: el empleo de la tecnología ha permitido superar la pandemia gracias al desarrollo de vacunas en tiempo récord. Y de entre las diferentes tecnologías se impone una: el uso del big data en la salud. La analítica de datos con el uso de herramientas y plataforma de aggity como IA Analytics permite a las empresas del sector salud realizar modelos predictivos y tomar decisiones de forma más rápida y efectiva tanto en el diagnóstico de enfermedades como en el tratamiento médico que se ha de dar al paciente. Gracias al empleo de modelos de probabilidad y de la analítica, estas plataformas facilitan la obtención y el análisis de información para determinar las personas que tienen más probabilidades de sufrir un determinado tipo de enfermedad y definir cuáles son los tratamientos más adecuados para ellas. Así mismo, con la aplicación de Business Intelligence (BI) y el uso de cuadros de mando, estas soluciones permiten recoger una historia clínica detallada de cada paciente. Usos de big data en la salud El uso de big data en sanidad tiene un alto potencial. El sector sanitario recopila datos procedentes de diferentes fuentes, por lo que extraerlos, gestionarlos y analizarlos para obtener valor es una prioridad para distintos actores, desde los departamentos de investigación hasta los hospitales pasando por la sanidad primaria. Por eso, el big data en el sector salud avanza muy rápido. Por ejemplo, el uso de big data en hospitales ha permitido implementar tratamientos personalizados para los pacientes y hacerlo de forma automatizada. El empleo del big data en medicina ha supuesto una auténtica revolución. Gracias a su utilización se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por machine learning, permiten extraer el valor del dato y ayudan a tomar decisiones a los profesionales médicos relativas al tratamiento de los pacientes. De la misma forma, los departamentos de investigación pueden desarrollar nuevos fármacos o terapias, y también, como ha mostrado aggity en farmaforum 2022, las farmacéuticas no solo ahorran costes, también mejoran la eficiencia y la sostenibilidad de sus plantas de fabricación. Cómo se aplica el big data sanitario El proceso no es muy diferente del que se realiza en otros sectores. Los datos se recogen desde diferentes dispositivos. Puede ser el ordenador de un médico o una máquina de resonancia magnética, por ejemplo. Una vez recopilados, una inteligencia artificial los analiza, clasifica y archiva y desde allí se extraen patrones que plataformas de datos como la de aggity emplean para sugerir actuaciones concretas por parte del especialista médico. Las ventajas del big data sanitario son múltiples. Gracias a él, se lograr mejorar los servicios de asistencia que se prestan a pacientes dependientes, además de que permite anticiparse a los posibles problemas que pueda tener una persona como consecuencia de la enfermedad que padece. Tener un conocimiento exacto de los perfiles de cada paciente y un tratamiento personalizado contribuye a evitar que se saturen los centros de salud de atención primaria. En definitiva, el uso del big data en la salud incrementa la calidad de vida de los pacientes y evita sobrecostes. La definición de un tratamiento personalizado hace innecesario probar diferentes medicamentos hasta acertar con el más adecuado y también es posible anticiparse a la evolución de la enfermedad y atacarla en una fase más temprana. Como consecuencia, el paciente tendrá mejor calidad de vida y se reduce, además, el gasto de los tratamientos.