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¿Qué son los Riegos Eléctricos?

¿Qué son los Riegos Eléctricos?

Por riesgos eléctricos, nos referimos a todos aquellos riesgos que se generan por el uso de la electricidad. Si vamos a definiciones más técnicas, riesgo significa que es la posibilidad de que se cree un desastre o un revés, que alguien resulte perjudicado.

Si bien el riesgo eléctrico es la posibilidad de tal percance o calamidad debido al daño que una persona puede sufrir por el uso de la electricidad. Sabemos que la electricidad siempre está buscando un camino a la tierra y si tropezamos en este camino podemos sufrir un fuerte shock que podría costarnos la vida.

¿Por qué es tan peligrosa la electricidad?

  • Primero, porque no podemos percibirlo con nuestros sentidos humanos.
  • Este no tiene olor, solo se puede reconocer por los cortocircuitos que se descomponen en el aire, creando ozono.
  • No se puede percibir con el gusto, ni con el oído, ni con la vista.

Esto puede ser fatal si no se aísla adecuadamente. El cuerpo humano puede actuar como un circuito entre dos puntos de diferente fuerza. Entonces, no es solo el voltaje lo que causa los efectos fisiológicos, sino la corriente que fluye a través de nuestro cuerpo.

¿Cómo se pueden evitar los accidentes eléctricos?

Cuando trabaje en instalaciones eléctricas, debe memorizar al menos tres de las cinco reglas más importantes que debe seguir y en el orden que le presentamos. De esta forma, podrás evitar cualquier riesgo que pueda perjudicarte y difundir estas reglas de oro con otras personas que lo necesiten:

  • Abra todas las fuentes de voltaje: Primero debe identificar las fuentes de voltaje. Si trabaja con baterías, debe desconectarlas del sistema antes de comenzar a trabajar.
  • Tienes que bloquear los cortadores: Esto nos permite asegurarnos de que los seccionadores o interruptores no se cierren prematuramente, ya sea por error humano, mal funcionamiento técnico o problemas imprevistos.
  • Definir y marcar el lugar de trabajo: Es muy importante reportar el trabajo y marcar la sala, esto con tarjetas de seguridad, para evitar la acción de otras personas que pudieran dinamizar la sala intervenida.

Las causas más comunes de peligros eléctricos.

  • Debido al uso de equipos de protección incorrectos, contacto con cables o líneas que no están suficientemente aislados y están en contacto directo con un conductor eléctrico.
  • Tocar un dispositivo cargado eléctricamente con las manos secas, contacto con cables o alambres insuficientemente aislados.
  • Mojarse las manos, tocar dispositivos cargados eléctricamente, cables no separados, contacto con cables y conductores eléctricos.
  • Incumplimiento del procedimiento de seguridad especificado, equipo de protección personal incorrecto y contacto directo con conductores eléctricos.

Debe tener en cuenta que todos los accidentes eléctricos pueden ser causados ​​por defectos en el aislamiento, y la persona se convierte en una ruta directa a tierra. Cuando tocas un objeto con energía o un conductor con la mano, automáticamente se crea un efecto de contracción muscular, por lo que la mano se cierra y se sujeta con más firmeza y es imposible abrirla.

Considere 3 puntos importantes

  • Cuanto mayor sea la intensidad, mayor será el riesgo.
  • El riesgo puede disminuir con el aumento de Hertz.
  • Cuanto mayor sea el contacto, mayor puede ser el riesgo.

¿Qué hacer en caso de peligros eléctricos accidentales?

  • Nunca toque a la víctima que ha estado expuesta a la electricidad.
  • Llame a un médico de inmediato para obtener asistencia inmediata.
  • Si es posible, apague todas las fuentes de energía para evitar más peligros.
  • Use un palo seco o un producto no conductor para sacar a la persona del flujo, nunca la toque directamente.
  • Administre respiración artificial si se ha detenido la respiración.
  • Si tiene un paro cardíaco, realice reanimación cardiopulmonar (RCP) y cubra las quemaduras de electricidad con un paño limpio y completamente seco.

Recuerde siempre tener en cuenta todos estos datos sobre peligros eléctricos para estar preparados en caso de una situación peligrosa, recuerde llamar al 911 lo antes posible, evite tocar objetos quemados y no use agua ni en un incendio eléctrico. Fuego "Clase C". Los extintores, como el dióxido de carbono, ayudan a extinguir incendios pequeños.

Ahora bien, desde el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE) ha desarrollado el Máster en Gestión Integrada: Calidad, Medio Ambiente, PRL y RSC es el programa formativo online de postgrado referencia a nivel internacional en el ámbito de la Gestión de la Calidad, el Medio Ambiente, la Prevención de Riesgos Laborales y la Responsabilidad Social Corporativa, siendo uno de los Másteres con mayores salidas profesionales dentro del mercado laboral internacional por la profundidad con la que aborda todos los conocimientos técnicos que imparte.

El Máster, a diferencia de otros del mercado, busca interrelacionar todas las materias de forma conjunta, con el fin de lograr un plan integral de gestión de las competencias en calidad, Prevención de Riesgos Laborales, Medio Ambiente y Responsabilidad Social Corporativa, que guíe los proyectos profesionales integrados.

El Máster permite al alumno prepararse para evaluar los riesgos laborales derivados de las actividades, los puestos y las instalaciones, desde el ámbito de la seguridad, la higiene, la ergonomía y psicosociología aplicada. El programa está enfocado al aprendizaje de criterios para la elección de medidas preventivas y correctivas aplicables por la empresa para reducir, eliminar o controlar los errores de producción.

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La Analítica Aumentada

La Analítica Aumentada

La analítica aumentada es una analítica que se aumenta con tecnologías de inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). El aprendizaje automático automatiza procesos de análisis complejos, como la preparación de datos y la generación de información. Y NLP permite a cualquier usuario, incluso a los usuarios empresariales no capacitados, hacer preguntas sobre sus datos y obtener respuestas de una manera fácil y conversacional.

El término "análisis aumentado" fue acuñado por Gartner en 2017 y ahora se piensa que es el futuro de la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos, incluido el análisis predictivo. ¿Por qué son importantes las analíticas aumentadas?

Explotando la oportunidad de Big Data

Los datos representan la mayor oportunidad en la economía moderna. Con él, las empresas pueden saber qué producir, cuándo, a quién comercializar, cómo evolucionar y mucho más. Pero el volumen de datos hoy en día es demasiado masivo para que los humanos lo interpreten por sí mismos, o sin prejuicios, y el requisito de respuestas inmediatas es simplemente imposible de cumplir. Se necesitan tecnologías habilitadoras como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para descubrir información valiosa en un mar de Big Data.

Reducir la dependencia de los científicos de datos

El proceso de análisis es una serie de pasos manuales que requieren mucho tiempo y son tan complicados que, por lo general, solo los científicos de datos pueden realizarlos. Estos analistas profesionales necesitan:

  • Recopile datos de múltiples fuentes.
  • Realizar el análisis.
  • Encuentra información valiosa.
  • Visualizar hallazgos.
  • Comparta los hallazgos de una manera convincente.
  • Crea un plan de acción.

El problema es que hay una gran escasez de científicos de datos en todo el mundo, y contratarlos es costoso. Si bien la analítica aumentada no reemplaza a estos profesionales, pueden reducir su dependencia de ellos al automatizar procesos como la recopilación, preparación, limpieza y análisis de datos.

Además de liberar tiempo a los científicos de datos para tareas más importantes, como interpretar resultados, la analítica aumentada puede mejorar el valor que estos analistas aportan a su organización. La analítica impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático les ayuda a establecer conexiones que de otro modo se habrían perdido, y a encontrar información más profunda en menos tiempo.

Estas tecnologías también pueden capacitar a los empleados en otras funciones de análisis, desde analistas de negocios hasta científicos de datos ciudadanos, mejorando sus conocimientos y ayudándolos a realizar el trabajo que antes solo realizaban los científicos de datos expertos.

La evolución de la analítica

El análisis y la inteligencia empresarial han recorrido un largo camino en los últimos años, evolucionando desde herramientas sofisticadas para profesionales de datos y análisis hasta análisis de aprendizaje automático que cualquiera puede usar.

Analítica tradicional

  • Impulsado por TI.
  • Autonomía limitada del usuario.
  • Herramientas sofisticadas para profesionales de análisis y datos.
  • Céntrese en informar a gran escala.

Analítica de autoservicio

  • Impulsado por el negocio.
  • Más autonomía de usuario.
  • Interfaz amigable.
  • Céntrese en la información impulsada por el usuario.

Analítica aumentada

  • Impulsado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
  • Autonomía de usuario real.
  • Herramientas de IA y procesos guiados.
  • Concéntrese en conocimientos rápidos, profundos y previamente ocultos.

Beneficios de la analítica aumentada

La analítica aumentada ofrece muchos de los mismos beneficios que la inteligencia empresarial, como mejores informes y toma de decisiones, pero también ofrece un nivel de velocidad y precisión que es imposible sin inteligencia artificial y aprendizaje automático. A continuación, se muestran algunos beneficios específicos de la analítica aumentada:

  • Preparación de datos más rápida.
  • Análisis automatizado.
  • Información más profunda.
  • Análisis conversacional.
  • Contexto empresarial instantáneo.

Casos de uso de analítica aumentada

La analítica aumentada tiene el poder de revolucionar los procesos comerciales, pero ¿cómo se ve esto en el mundo real? A continuación, se muestran algunos ejemplos de casos de uso de análisis aumentado en finanzas, ventas y marketing, logística, recursos humanos, entre otros.

  • Analítica aumentada en finanzas.
  • Analítica aumentada en ventas y marketing.
  • Analítica aumentada en la fabricación.
  • La analítica aumentada en RR.HH.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto es tan importante conocer todo lo referente al desarrollo y gestión de un proyecto Big Data basado en la analítica de negocio. ¿Qué quiere decir esto? Que cualquier perfil de la compañía (técnico o no técnico) debe conocer las herramientas que actualmente hay disponibles tanto para almacenamiento de grandes volúmenes de datos, como para su procesamiento y especialmente, para el análisis y explotación de dicha información el dato es el activo más importante que tiene actualmente una empresa, por lo que debemos saber muy bien qué hacer con él y como custodiarlo.

En la Maestría en Big Data & Business Analytics del Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tu carrera profesional en ese perfil. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder diseñar, planificar y gestionar un proyecto Big Data con garantías: desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por las herramientas de procesamiento de datos (Hive, Spark), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (modelo de 3 capas, gobierno del dato,  machine learning, creación de modelos, visualización).

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Inteligencia Ambiental

Inteligencia Ambiental

Contamos con asistentes digitales que pueden hacer una reserva en un restaurante, cerrar la puerta del garaje o verificar si nuestra ropa está seca cuando se le solicite. Tenemos tabletas con cámaras que nos rastrean automáticamente a medida que nos movemos para que nuestras videollamadas se sientan más como si estuvieran allí. Incluso tenemos concentradores de automatización del hogar que utilizan ondas de sonido subsónicas para ubicarnos en una habitación y hacer que sus pantallas sean más legibles desde la distancia.

El siguiente paso será no necesitar interactuar deliberadamente con nuestros dispositivos.

A medida que los objetos que nos rodean se vuelven instrumentados, interconectados e inteligentes, nos envuelven en una red de conectividad sutil pero ubicua. Pronto, todo lo que tendremos que hacer para interactuar con ellos es hablar o hacer gestos. En algunas situaciones, es posible que ni siquiera tengamos que hacer eso, nuestro entorno responderá automáticamente a señales como la respiración, los latidos del corazón o la temperatura corporal.

A nuestro alrededor y siempre activa, esta inteligencia ambiental incorporará la informática en todos los aspectos de nuestra vida diaria. Además de manejar tareas mundanas por nosotros, aumentará la accesibilidad y la comodidad para las personas con discapacidades físicas por ejemplo, al ubicar un objeto que está fuera de lugar o programar una cita médica cuando detecte síntomas preocupantes. En el proceso, la inteligencia ambiental mejorará la calidad de vida de todos.

El internet de las no-cosas

La tecnología que impulsa esta capa perfecta de interactividad se está volviendo cada vez más sofisticada e inmersiva. La informática portátil, familiar para la mayoría de nosotros ahora como relojes inteligentes y rastreadores de actividad, será un habilitador esencial. Aunque háptica experimental de Tesla traje no es algo que la mayoría de la gente tiende a resbalar en virtud de sus ropas diarias, su tecnología podría llegar a hacer su camino en la ropa capaz de cualquier cosa, desde el ajuste del termostato para alertar a su médico de que está teniendo una emergencia de salud en función de los datos que recopila continuamente.

De una manera menos molesta, los "anillos inteligentes" como los que están desarrollando ahora mismo Apple y Amazon serán formas funcionales pero decorativas de controlar otros dispositivos con un gesto. Imagínese traer una caja pesada sin buscar a tientas al abrir el maletero de su automóvil con un movimiento de la mano y abrir la puerta de su casa con un movimiento de un dedo.

Mientras tanto, aunque no podemos enviar un correo electrónico enojado, la tecnología de movimiento que no requiere una interfaz portátil está disponible. El teléfono inteligente Pixel 4 de Google puede detectar gestos con las manos a una distancia de hasta 18 pulgadas y traducirlos en comandos simples como responder llamadas, reproducir música o apagar la pantalla.

Eventualmente, la inteligencia ambiental nos permitirá unir comandos y gestos complejos en conjuntos de acciones intrincados e interconectados. Ya podemos hacer esto de pequeñas formas con el habla.

En un contexto empresarial, la inteligencia ambiental podría administrar su lista de tareas a lo largo del día, informarle con quién se reunirá a continuación y qué, entregarle los datos correctos en el momento que los necesite, indicarle dónde encontrar equipo necesario o cómo recibirlo, e incluso alertar al personal de seguridad de que está autorizado a estar en el edificio fuera del horario de atención.

Entornos que son más inteligentes

La inteligencia ambiental puede crear un ecosistema completo compuesto por sensores y dispositivos que se comunican entre sí. Cuando los electrodomésticos, conmutadores, dispositivos y otra infraestructura puedan compartir datos e inteligencia, nuestros hogares, oficinas, fábricas y cualquier otro lugar que las personas ocupen serán más seguros y más cómodos al mismo tiempo que controlan los costos. Estas son solo algunas de las cosas que podría hacer esta inteligencia colectiva:

  • Ajuste la calidad del aire (filtración, humedad, temperatura y más) de manera predictiva para adaptarse a las condiciones exteriores y preferencias personales
  • Cambie la iluminación ambiental según la hora del día y quién está en la habitación.
  • Apague los enchufes eléctricos, los electrodomésticos y otros peligros potenciales dependiendo de quién esté cerca
  • Monitorear la ubicación, los signos vitales y más de los niños, los enfermos, los ancianos y otros residentes o visitantes vulnerables

Eventualmente, la inteligencia ambiental puede permitir que los edificios se adapten a las necesidades de las personas dentro de ellos. Investigadores del Instituto ATLAS de la Universidad de Colorado en Boulder, la Universidad de Keio y la Universidad de Tokio crearon recientemente un conjunto de bloques de construcción modulares que pueden ser controlados por una computadora para cambiar la forma de una habitación.

La combinación de estas tecnologías con la inteligencia artificial (IA) podría algún día permitir que los edificios se remodelen a sí mismos en un horario, bajo comando o en tiempo real en respuesta a eventos, por ejemplo, generando espontáneamente un asiento si la postura y la respiración de alguien indican que está tiene problemas para pararse, luego usa sensores dentro de ese asiento para determinar si la persona necesita atención médica o simplemente usa zapatos incómodos.

Por qué la inteligencia ambiental aún no está en todas partes

Gartner ha predicho el auge inminente de lo que llama multiexperiencia o la evolución de la informática más allá de un único punto de interacción para incluir interfaces multisensoriales y multitáctiles en wearables, sensores avanzados, dispositivos de consumo y vehículos. Gran parte de esta tecnología ya existe, conectarlo a experiencias verdaderamente ambientales depende de tener más ancho de banda para recopilar y transmitir datos, así como de estándares establecidos sobre cómo interactuarán los dispositivos inteligentes. Además, los consumidores necesitarán garantías de que estos dispositivos no se utilizarán en su contra.

Primero, hacer realidad la promesa de la inteligencia ambiental requerirá enormes cantidades de ancho de banda. La mayoría de los dispositivos y sensores son demasiado pequeños para ser lo suficientemente potentes como para realizar su propio procesamiento de datos. Necesitarán conectividad ultrarrápida para poder transmitir datos a un servidor remoto, recibir los resultados y actuar sobre ellos casi en tiempo real.

A continuación, necesitamos una resolución para los objetivos en conflicto que persiguen Apple, Google, Microsoft y Amazon, que proporcionan la mayoría de los asistentes digitales en teléfonos inteligentes y altavoces inteligentes. Por un lado, quieren crear un estándar común para dispositivos domésticos inteligentes que permita una interactividad e interoperabilidad más fluidas. Pero, por otro lado, quieren captar clientes y capturar la mayor cantidad posible de este mercado emergente.

Finalmente, la privacidad es un tema obvio. Debemos estar seguros de que nuestras acciones deliberadas e incluso incidentales no se están utilizando para manipularnos en contra de nuestros mejores intereses o actuar fuera de nuestros parámetros deseados. Cuando todo lo que nos rodea está monitoreando y midiendo constantemente casi todo sobre nosotros para que pueda responder de manera autónoma, habrá datos sobre nosotros en todo, y esos datos podrán ir a cualquier parte.

En este momento, los proveedores no parecen estar haciendo lo suficiente para mitigar estas preocupaciones, pero a medida que el público se vuelve cada vez más informado e insistente sobre la privacidad y la transparencia de los datos, las empresas y los gobiernos estarán bajo una presión cada vez mayor para considerar las ramificaciones de los sistemas que pueden sentir, razonar, actuar e interactuar por nosotros.

Podemos pensar que ya estamos rodeados de información y conectividad, pero todavía estamos en las etapas más rudimentarias de un mundo en el que casi todo lo que nos rodea, desde paredes y muebles hasta el mismo aire, será capaz de reaccionar ante todo. En este mundo futuro, no necesitaremos iniciar el contacto con la tecnología, iniciará y mantendrá contacto con nosotros. Y esta red de conciencia que lo abarca todo podrá identificar y satisfacer nuestros deseos y necesidades antes de que los expresemos, posiblemente incluso antes de que sepamos que los tenemos.

Ahota bien, el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE) pone a disposición el Máster de Inteligencia Artificial y lo orienta desde una visión práctica para dotar a todos ellos de la capacidad de desarrollar conocimientos varios relacionados con este campo, desde conceptos básicos fundamentales, técnicas actuales para su implementación y detección de necesidades de aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas. La tecnología se ha convertido en el gran aliado estratégico y común del tejido industrial para conseguir un diferencial competitivo, y los estudiantes de este máster podrán destacar laboralmente en este entorno.

A través de la formación práctica impartida, el alumno contará con los conocimientos y habilidades necesarios para afrontar el reto que supone la implantación de la IA en la actualidad así como de la toma de decisiones en torno a la transformación de la información mediante esta categoría IT.

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Tendencias de Tecnología para CRM

Tendencias de Tecnología para CRM

Se acabaron los días de competir únicamente por el producto y el precio. Ahora más que nunca, los negocios giran en torno al cliente, y las experiencias que les brindes harán o desaceran tu marca.

¿Cómo se crea el tipo de experiencias que cautivan a los prospectos, inspiran a los clientes y hacen que todos regresen por más? Utilizando la experiencia del cliente (CX) y tecnologías CRM como inteligencia artificial (AI), realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) e Internet de las cosas (IoT) para su ventaja.

IA en CRM: convertir datos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Los volúmenes de datos de los clientes y del mercado se están disparando, transmitiendo a los sistemas CRM desde más canales y fuentes que nunca. Pero los humanos no pueden mantenerse al día, al menos no sin IA y aprendizaje automático. Estas tecnologías pueden dar sentido a Big Data, aprovecharlo y aprender de él de formas que simplemente no podemos. Y cuando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se aplican a CRM, las posibilidades son infinitas.

Automatización CRM inteligente

La automatización inteligente, la combinación de IA y automatización de procesos robóticos (RPA), está teniendo un impacto profundo en CRM. Con la automatización inteligente, los bots no solo pueden automatizar tareas manuales que requieren mucho tiempo, como la entrada de datos, sino que también pueden automatizar procesos más complejos como la segmentación de clientes, la puntuación predictiva de clientes potenciales y la previsión de ventas.

La puntuación de clientes potenciales, por ejemplo, solía basarse en la intuición del vendedor y en conjeturas fundamentadas. Con la inteligencia artificial, los algoritmos de aprendizaje automático pueden estudiar conjuntos de datos masivos, comprender cómo se ganan y se pierden los tratos, reconocer patrones e identificar factores desencadenantes en el viaje del cliente. A continuación, el algoritmo puede aplicar automáticamente su aprendizaje a todo el proceso de ventas y puntuar cada cliente potencial basándose en hechos, no en instintos. 

Al automatizar los procesos clave de CRM, los equipos de ventas, servicio y marketing pueden liberar su tiempo para concentrarse en actividades más valiosas, como satisfacer las necesidades de los clientes y mejorar sus experiencias.

Hiperpersonalización

La personalización tradicional incluye estrategias como usar el nombre de un cliente en una línea de asunto o enviar una oferta especial a todas las personas etiquetadas con la misma persona de comprador. Pero la hiperpersonalización va mucho más allá de estas capacidades ahora de la vieja escuela. 

La hiperpersonalización tiene todo en cuenta, no solo los perfiles de los clientes y el historial de transacciones, sino también el comportamiento en línea, las publicaciones en las redes sociales, los estilos de conversación, el momento y el contexto de las compras pasadas, el tipo de dispositivo, los datos de GPS y mucho más. Al utilizar este Big Data junto con la inteligencia artificial, la hiperpersonalización puede interpretar con mayor precisión las intenciones del cliente, captar sutilezas y ofrecer experiencias de cliente altamente personalizadas. Puede mostrar productos, servicios, promociones, contenido y recomendaciones especialmente seleccionados para todos y cada uno de los clientes, de forma automática y a escala.

Chatbots de CRM

Los chatbots son un cambio de juego para CRM. Estos programas impulsados ​​por IA simulan conversaciones con clientes a través de sitios web, mensajes de texto, aplicaciones de mensajería y por teléfono de una manera natural y cada vez más humana.

Los chatbots se utilizan para servicio al cliente, marketing, comercio electrónico y ventas. Pueden responder preguntas básicas mucho más rápido que un representante, no se requiere música de espera cursi, y funcionan las 24 horas, los 7 días de la semana. Los chatbots pueden realizar un seguimiento posterior a la compra, ofrecer soporte, recopilar comentarios y realizar encuestas, y recomendar productos y contenido personalizados basados ​​en interacciones pasadas. 

También pueden actuar como asistentes virtuales para los vendedores, comercializadores y agentes de servicio al cliente que utilizan CRM, facilitando su trabajo y mejorando su productividad y eficacia. Los chatbots de CRM pueden capacitar a los usuarios con información, avisos y alertas, recomendaciones y las siguientes mejores acciones en el momento.

Análisis de clientes con inteligencia artificial

Con demasiada frecuencia, existe un desajuste entre lo que quieren los clientes y lo que las empresas creen que quieren. Los análisis de CRM impulsados ​​por inteligencia artificial pueden solucionar este problema, analizar un océano de datos de todo tipo de fuentes para descubrir información sobre los clientes que, de otro modo, permanecería oculta. La tecnología tiene el poder de investigar y analizar miles, incluso millones, de clientes para identificar sus necesidades, preferencias e intereses y ayudar a los equipos de atención al cliente a entregar los productos, servicios, contenido y experiencias que realmente desean, en tiempo real. 

Los análisis de clientes de IA también pueden mejorar drásticamente la previsión de ventas, mejorar el análisis de comportamiento y sentimiento, predecir posibles problemas de abandono y retención y potenciar iniciativas de marketing uno a uno.

IoT en marketing y ventas

En marketing y ventas, los datos de los sensores que fluyen hacia su sistema CRM pueden permitirle saber cómo, cuándo y dónde los clientes individuales utilizan sus productos. Con esta información, los especialistas en marketing pueden ofrecer contenido y ofertas hiperpersonalizados en el momento adecuado. Y los equipos de ventas pueden identificar oportunidades de ventas cruzadas y ascendentes de gran relevancia y fomentar la repetición de ventas.

Con los datos de IoT, el personal de ventas y marketing puede conocer las necesidades, los deseos y los comportamientos de los clientes en un nivel mucho más profundo, y ofrecer los tipos de experiencias que los hacen sentir valorados y comprendidos. 

CRM Móvil

CRM móvil, aplicaciones que permiten a los equipos de ventas, servicio y marketing acceder a sus herramientas más importantes sobre la marcha, ha estado en todas las listas importantes de tecnología de CRM durante una década. Pero no es una tendencia pasada. El uso de dispositivos móviles solo ha seguido creciendo, junto con las expectativas de los empleados de aplicaciones de CRM intuitivas, trabajo remoto y horarios flexibles. 

Los empleados esperan poder acceder a la información de los clientes, realizar un seguimiento y completar las tareas diarias, recibir notificaciones y recordatorios, responder fácilmente a los clientes, fomentar las relaciones y colaborar con sus equipos, desde cualquier lugar.

Además de capacitar a los empleados en movimiento, el CRM móvil puede ayudar a su equipo a garantizar que los clientes obtengan la mejor experiencia posible en todo momento. Con notificaciones y alertas en tiempo real, su gente puede responder rápidamente a los clientes en cualquier canal, incluidas las redes sociales. Y con acceso a información actualizada, lo hacen con los antecedentes y el contexto adecuados.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

El mercado laboral de los últimos años permite cerciorarse de la necesidad de especialistas en la organización y el diseño de sistemas de información. Como consecuencia, las empresas se interesan por perfiles cualificados para la gestión, interpretación y publicación de servicios digitales, mejorando de este modo su eficiencia y competitividad en el sector.

Debido a esta realidad, el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE) ofrece el Diplomado de Servicios y Sistemas de Información Digital, mediante el que se conocerán las herramientas más innovadoras gestión y se obtendrá una perspectiva de nuevas tendencias tecnológicas. Este diplomado le permitirá alcanzar un transcendente manejo y administración de los sistemas de información, beneficiándose de las posibilidades generadoras de negocio y aplicándolas en la globalización de la empresa.

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El factor humano en el futuro de la IA

El factor humano en el futuro de la IA

La inteligencia artificial está mejorando para realizar tareas complejas. ¿Cómo podemos competir? Reconociendo y fomentando habilidades que son exclusivamente humanas.

La inteligencia artificial (IA) se vuelve más sofisticada y más capaz de realizar tareas humanas con cada año que pasa. Eso requiere que luchemos con las implicaciones actuales, no solo para las empresas, sino para la humanidad en su conjunto.

Desde la primera piedra de martillo hasta la automatización industrial, la tecnología que reduce o incluso elimina el esfuerzo físico y mental es tan antigua como la propia raza humana. Sin embargo, eso no hace que cada paso hacia adelante sea menos incómodo para las personas cuyo trabajo se ve directamente afectado, y el auge de la IA es cualitativamente diferente de los desarrollos anteriores.

Hasta ahora, desarrollamos tecnología para manejar tareas rutinarias específicas. Un ser humano necesitaba dividir procesos complejos en sus tareas componentes, determinar cómo automatizar cada una de esas tareas y, finalmente, crear y perfeccionar el proceso de automatización. La IA es diferente, debido a que la IA puede evaluar, seleccionar, actuar y aprender de sus acciones, puede ser independiente y autosuficiente. Su capacidad para decidir qué hacer sin nuestra participación o control directo nos hace no solo incómodos, sino también vulnerables.

¿Dónde deja la IA a la humanidad?

Cualquier trabajo que implique la resolución de problemas de rutina dentro de las estructuras, procesos y conocimientos existentes está listo para entregarse a una IA. De hecho, trabajos como el servicio al cliente, la planificación de viajes, el comercio de acciones, los bienes raíces e incluso el diseño de ropa ya están cada vez más automatizados. Los analistas y académicos se están enfocando intensamente en cómo la IA afectará el mercado laboral del mañana, y muchos investigadores proyectan que, a diferencia de las oleadas anteriores de automatización que afectaron predominantemente a los trabajadores con menor educación y salarios más bajos, la IA también afectará a los bien educados y bien pagados.

Aunque todavía estamos muy lejos de las computadoras que pueden pasar sin problemas como personas, fue un error suponer que las computadoras tardarían décadas o incluso siglos en ponerse al día con la ágil mente humana. La explosión exponencial de aprendizaje profundo es dejar que la IA de chat con nosotros en un casi-humano.

El concepto de singularidad tecnológica, el punto en el que las máquinas alcanzan inteligencia sobrehumana y superan permanentemente a la mente humana, se basa en la idea de que el pensamiento humano no puede evolucionar lo suficientemente rápido para mantenerse al día con la tecnología. Sin embargo, aún no se han encontrado los límites del desempeño humano. Es posible que las personas solo corran el riesgo de quedarse atrás de las máquinas porque nada nos ha obligado a probarnos a escala.

Perfeccionando la ventaja humana

Como especie, los humanos se sienten impulsados a traspasar los límites, a probar cosas nuevas, a construir algo que valga la pena y a marcar la diferencia. Tenemos fuertes instintos para explorar y disfrutar de la novedad y el riesgo, pero según el psicólogo Csikszentmihalyi, estos instintos se desmoronan si no los cultivamos.

La IA es brillante para automatizar el trabajo de conocimiento de rutina y generar nuevos conocimientos a partir de los datos existentes. Lo que no puede hacer es deducir la existencia, o incluso la posibilidad, de información de la que aún no es consciente. No puede imaginar modelos de negocios nuevos y radicales. O haga preguntas previamente no conceptualizadas. O imagina oportunidades y logros inimaginables.

Sin embargo, por el momento, solo hemos comenzado a priorizar estas llamadas "habilidades blandas" en nuestros sistemas educativos. Todavía esperamos en gran medida que las personas perfeccionen su inteligencia emocional, conciencia intercultural, curiosidad, pensamiento crítico y perseverancia de forma orgánica, como si estas habilidades simplemente emergieran por sí solas con el tiempo suficiente. Pero no hay nada suave en estas habilidades. Son necesarios, se pueden enseñar y son la diferencia fundamental entre la inteligencia humana y la artificial.

Lecciones de ser humano

Para que los humanos tengan valor en un futuro cada vez más operado por la inteligencia artificial, debemos cultivar nuestras habilidades más humanas dentro de la sociedad, y hacerlo no solo lo antes posible, sino también a partir de la edad más temprana posible.

Peter Diamandis, fundador de la competencia global XPRIZE para la innovación, aboga por renovar el plan de estudios de la escuela primaria para fomentar habilidades que no hemos considerado críticas como: pasión, curiosidad, imaginación y persistencia que otros pensadores han identificado, así como la ética. No es necesariamente una idea nueva enseñar a los niños que deben correr riesgos y cometer errores porque el fracaso es la forma en que aprendemos y que comprender otro punto de vista es más importante que tener razón. Las escuelas Waldorf y Montessori han fomentado enfoques similares durante décadas.

Pero en un mundo lleno de problemas demasiado grandes y complejos para que los individuos los resuelvan por sí mismos (cambio climático, hambre mundial, pandemias, aumento del autoritarismo), todos debemos ser capaces de responder de manera creativa, colaborar más de lo que competimos, desaprender nuestras suposiciones, y permanecer abiertos a lo que no sabemos. Y el imperativo de ayudar a las personas a adquirir estas habilidades es más relevante y urgente que nunca.

En la era de la IA, todos necesitarán creatividad y habilidades de pensamiento crítico porque esas son las cosas que solo un humano puede aportar. Si decidimos que no nos importa si la mayoría de la gente puede prosperar o incluso sobrevivir sin esas habilidades, descartaremos un porcentaje significativo de la población como desechable y, por lo tanto, nos condenaremos a la inestabilidad política y social a medida que la gente se desespera por escapar del desastre económico y humanitario.

Por otro lado, si repensamos nuestras suposiciones sobre la educación y la economía basándonos en la idea de que todos tienen habilidades humanas únicas que vale la pena cultivar, podemos retener opciones para que todos se ganen la vida y tal vez incluso encontrar innovaciones en lugares y personas donde nunca los busqué antes.

Si bien dejamos que la inteligencia artificial mejore para ser lo que es, nosotros podemos mejorar para ser humanos. Así es como seguiremos creando nuevas ideas innovadoras como música jazz, novelas gráficas, autos sin conductor, blockchain, impresión 4D y todo lo que venga después de la IA.

La tecnología se ha convertido en el gran aliado estratégico y común del tejido industrial para conseguir un diferencial competitivo, desde el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE) pone a disposición el Máster de Inteligencia Artificial, el cual desde una visión práctica desarrollar conocimientos relacionados con este campo, desde conceptos básicos fundamentales, técnicas actuales para su implementación y detección de necesidades de aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas.

Este máster diseñado por profesorado especializado de empresa expertos en IA, combina conocimiento teórico/práctico y técnico de Inteligencia Artificial junto a los recursos necesarios para definir los requisitos y planificación previos a su ejecución, la detección de oportunidades, y todas sus implicaciones a nivel de negocio. A través de la formación práctica impartida, el alumno contará con los conocimientos y habilidades necesarios para afrontar el reto que supone la implantación de la IA en la actualidad así como de la toma de decisiones en torno a la transformación de la información mediante esta categoría IT.

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¿Qué es el Aprendizaje Automático?

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia, en lugar de estar programado explícitamente para hacerlo. En el aprendizaje automático, los algoritmos están entrenados para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis. Las aplicaciones de aprendizaje automático mejoran con el uso y se vuelven más precisas cuanto más datos tienen acceso. Las aplicaciones del aprendizaje automático están a nuestro alrededor, en nuestros hogares, nuestros carritos de compras, nuestros medios de entretenimiento y nuestra atención médica.

¿Cómo se relaciona el aprendizaje automático con la IA?

El aprendizaje automático, y sus componentes de aprendizaje profundo y redes neuronales, todos encajan como subconjuntos concéntricos de IA. La IA procesa datos para tomar decisiones y realizar predicciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que la IA no solo procese esos datos, sino que los use para aprender y volverse más inteligente, sin necesidad de programación adicional. La inteligencia artificial es el padre de todos los subconjuntos de aprendizaje automático que se encuentran debajo. Dentro del primer subconjunto está el aprendizaje automático, dentro de eso está el aprendizaje profundo, y luego las redes neuronales dentro de eso.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal artificial (ANN) se basa en las neuronas de un cerebro biológico. Las neuronas artificiales se denominan nodos y están agrupadas en múltiples capas, operando en paralelo. Cuando una neurona artificial recibe una señal numérica, la procesa y envía señales a las otras neuronas conectadas a ella. Al igual que en un cerebro humano, el refuerzo neuronal da como resultado un mejor reconocimiento de patrones, experiencia y aprendizaje general.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Este tipo de aprendizaje automático se denomina profundo porque incluye muchas capas de la red neuronal y volúmenes masivos de datos complejos y dispares. Para lograr el aprendizaje profundo, el sistema se relaciona con múltiples capas en la red, extrayendo salidas de nivel cada vez más alto. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje profundo que procesa imágenes de la naturaleza y busca margaritas Gloriosa reconocerá, en la primera capa, una planta. A medida que se mueve a través de las capas neurales, identificará una flor, luego una margarita y finalmente una margarita Gloriosa. Entre los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo se incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y el análisis farmacéutico.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se compone de diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático, utilizando diversas técnicas algorítmicas. Dependiendo de la naturaleza de los datos y el resultado deseado, se puede usar uno de los cuatro modelos de aprendizaje: Supervisado, No Supervisado, Semi-supervisado o de Refuerzo. Dentro de cada uno de esos modelos, se pueden aplicar una o más técnicas algorítmicas, en relación con los conjuntos de datos en uso y los resultados previstos. Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados básicamente para clasificar cosas, encontrar patrones, predecir resultados y tomar decisiones informadas. Los algoritmos pueden usarse uno a la vez o combinarse para lograr la mejor precisión posible cuando se trata de datos complejos e impredecibles.

Aprendizaje automático empresarial en acción

Los algoritmos de aprendizaje automático reconocen patrones y correlaciones, lo que significa que son muy buenos para analizar su propio ROI. Para las empresas que invierten en tecnologías de aprendizaje automático, esta función permite una evaluación casi inmediata del impacto operativo.

Desafíos del aprendizaje automático

En el libro Spurious Correlations, el científico de datos y graduado de Harvard Tyler Vigan señala que No todas las correlaciones son indicativas de una conexión causal subyacente. Para ilustrar esto, incluye un gráfico que muestra una correlación aparentemente fuerte entre el consumo de margarina y la tasa de divorcios en el estado de Maine. Por supuesto, esta tabla tiene la intención de hacer un comentario gracioso. Sin embargo, en una nota más seria, las aplicaciones de aprendizaje automático son vulnerables a sesgos y errores tanto humanos como algorítmicos. Y debido a su propensión a aprender y adaptarse, los errores y las correlaciones falsas pueden propagarse y contaminar rápidamente los resultados a través de la red neuronal.

Un desafío adicional proviene de los modelos de aprendizaje automático, donde el algoritmo y su resultado son tan complejos que los humanos no pueden explicarlos ni entenderlos. Esto se denomina modelo de “caja negra” y pone a las empresas en riesgo cuando no pueden determinar cómo y por qué un algoritmo llegó a una conclusión o decisión en particular.

Afortunadamente, a medida que aumenta la complejidad de los conjuntos de datos y los algoritmos de aprendizaje automático, también aumentan las herramientas y los recursos disponibles para gestionar el riesgo. Las mejores empresas están trabajando para eliminar errores y sesgos mediante el establecimiento de pautas de gobernanza de IA sólidas y actualizadas y protocolos de mejores prácticas

Ahora bien, las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto, uno de los perfiles más demandados en la actualidad es el de científico de datos o “Data Scientist”, el cual se encarga de trabajar con todo ese volumen de datos para obtener la información de valor que les acerque al éxito. El Data Scientist se encuentra en el TOP 5 de los perfiles más demandados a nivel internacional por empresas multinacionales y organizaciones gubernamentales.

En el Máster en Data Science del Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder abordar un proyecto Big Data con garantías, desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por el procesamiento de datos (Hive y Spark), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (Machine learning, creación de modelos y visualización).

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¿Qué es la Transformación Digital?

¿Qué es la Transformación Digital?

La transformación digital es un componente clave de una estrategia general de transformación empresarial y, aunque no es el único factor, es fundamental para el éxito o el fracaso de cualquier esfuerzo de transformación. Las tecnologías adecuadas, junto con las personas, los procesos y las operaciones, brindan a las organizaciones la capacidad de adaptarse rápidamente a las interrupciones y / o las oportunidades, satisfacer las necesidades nuevas y cambiantes de los clientes e impulsar el crecimiento y la innovación futuros, a menudo de formas inesperadas.

En la primera de las cuatro Revoluciones Industriales, la energía de vapor fue la tecnología disruptiva que cambió el mundo. En el segundo fue la línea de montaje, en el tercero fue la computadora. Hoy estamos en la cuarta revolución industrial y es digital. Las tecnologías digitales inteligentes, como  la inteligencia artificial (IA),  el aprendizaje automático, las redes de Internet de las cosas  (IoT),  la analítica avanzada y la robótica, tienen el poder de reinventar la forma en que trabajamos y hacemos negocios, y cómo las empresas interactúan con sus clientes y el mundo.

Definición de transformación digital

La transformación digital implica la integración de tecnologías y soluciones digitales en todas las áreas de una empresa. Este es un cambio tanto cultural como tecnológico, ya que requiere que las organizaciones realicen cambios fundamentales en la forma en que operan y en la forma en que brindan experiencias y beneficios a los clientes. Las soluciones digitales también ayudan a aumentar la fuerza laboral y pueden conducir a la transformación de procesos y modelos comerciales.

La importancia de la transformación digital en el clima empresarial actual

A medida que avanzamos hacia la década del 2020, se ha vuelto cada vez más evidente que para que las empresas crezcan y compitan, deben tomar medidas para ser más resilientes, competitivas y receptivas. Las empresas deben desarrollar y transformar su panorama digital, comenzando desde las materias primas y los primeros niveles de la cadena de suministro, hasta satisfacer las cambiantes demandas de los clientes de un servicio y cumplimiento más personalizados, y modernizar e innovar los modelos comerciales tradicionales.

En la última encuesta a altos ejecutivos de empresas, McKinsey descubrió que, desde la pandemia, existe un sentido palpable de urgencia entre los líderes empresariales para digitalizar y modernizar sus procesos y sistemas heredados. Según la encuesta, muchos encuestados reconocen que los modelos comerciales de sus empresas se han vuelto obsoletos. Solo el 11% cree que sus modelos comerciales actuales serán económicamente viables hasta 2023, mientras que otro 64% dice que sus empresas necesitan crear nuevos negocios digitales para ayudarlos a llegar allí.

Para las empresas de hoy, ya no se trata de si necesitan la digitalización para competir en el clima empresarial actual, sino de qué tan pronto pueden comenzar su viaje de transformación digital.

Innovación empresarial y tres facetas de la transformación digital

Las empresas de hoy se encuentran en una época en la que la competencia y las demandas de los clientes aumentan rápidamente. Uno de los principales objetivos de las iniciativas de transformación digital es ayudar a los líderes y equipos empresariales a hacer sus operaciones más optimizadas y competitivas. Las nuevas tecnologías (que se analizan a continuación) desempeñan un papel central en el impulso de la transformación, pero también lo hacen los procesos comerciales, los modelos comerciales, la cultura organizacional y la receptividad a la transformación.

Cualquier plan de transformación debe considerar estas tres áreas

  • Transformación de Procesos Comerciales: esto implica cambiar y adaptar los procesos y flujos de trabajo centrales, a menudo de larga data, para cumplir con los objetivos comerciales cambiantes, la competencia y las demandas de los clientes. A pesar de que los términos a menudo se usan indistintamente, la transformación digital es un subconjunto de la transformación empresarial.
  • Transformación del Modelo de Negocio: la transformación de los procesos de negocio se centra en los flujos de trabajo y las áreas del negocio relacionadas con las tareas, mientras que la transformación del modelo de negocio tiene como objetivo los bloques de construcción fundamentales de cómo se entrega el valor en una industria específica.
  • Transformación Organizacional y Cultural: una transformación digital exitosa debe alinearse con la cultura y los valores de la organización. Una pérdida interna de fe en la cultura corporativa puede afectar la productividad, la iniciativa y el bienestar de la fuerza laboral.

Beneficios de la transformación digital

La transformación digital integra todos los niveles y funciones en una empresa moderna. Las tecnologías inteligentes brindan a las organizaciones las herramientas esenciales que necesitan para sobrevivir y prosperar. A continuación, se muestran algunos impactos potenciales de la transformación: 

  • Ofrece conocimientos profundos para informar la toma de decisiones en tiempo real.
  • Mejora la eficiencia y la productividad.
  • Mejora las experiencias de los clientes.
  • Ayuda a impulsar la innovación del modelo de negocio.
  • Apoya una estrategia de crecimiento corporativo sólida y competitiva.
  • Fomenta la agilidad y la resistencia a las interrupciones.

En este sentido, la seguridad en las empresas va mucho más allá de la información sobre las personas, bienes o dinero, y de los que fueron los elementos de información mínimos y claves de controlar en una empresa. La empresa del siglo XXI busca el control y la gestión informática de toda la información que se suceda en la empresa, en base al desarrollo de un servicio tecnológico y profesionales capaces de cumplir con tan importante misión. El dominio, control y organización de la información donde ser capaz posteriormente de analizarla y sacar el máximo provecho a esa información bruta que día a día van acumulando en datos, las empresas, es uno de los targets más importantes para la dirección general de las compañías.

Los sistemas de gestión de la información han pasado de ser un motor de servicios, a ser una herramienta impulsora de desarrollo en el avance de líneas de negocio tradicionales. De igual modo, la creación, desarrollo e implementación de nuevas modelos de negocio gracias a la transformación e innovación que ésta supone.

La Maestría en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información desarrollada por el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), es la maestría de postgrado más completo en dirección de sistemas de información empresarial y tecnología. Un master pensado, diseñado y panificado al detalle por profesionales de la tecnología de la información (TIC), donde el alumno estudiará de manera cómoda, sencilla y amena, bajo un campus virtual de última generación, con las herramientas didácticas más avanzadas del mercado.

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Cómo mejorar las Habilidades del Personal

Cómo mejorar las Habilidades del Personal

Una fuerza laboral versátil es clave para superar los desafíos, incluida la interrupción de la pandemia de COVID-19. Las empresas se han puesto de acuerdo en el  caso de negocio para volver a capacitar y mejorar, pero no siempre saben cómo lograrlo a escala o aprovechar tecnologías como los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) de manera efectiva. Los empleados pueden acceder a una gran cantidad de cursos, certificaciones e insignias, pero, a pesar de esta abundancia de certificaciones, muchos líderes aún luchan por discernir cuál tendrá el mayor impacto en su negocio y su gente. 

Muchas organizaciones ya han demostrado que pueden cambiar rápidamente a sus empleados para que trabajen de forma remota casi de la noche a la mañana por necesidad. A medida que las empresas comienzan a adaptarse a la nueva realidad, es natural preguntarse cuál es la mejor manera de llevar adelante otras preocupaciones, como el aprendizaje en el lugar de trabajo. Con soluciones y tecnologías creativas, los líderes están investigando cuál es la mejor manera de lograrlo en sus empresas mediante la evaluación de cómo comunicarse de manera auténtica, recopilar conocimientos e implementar la capacitación de los empleados con mejores resultados. 

Junto con una estrategia de fuerza laboral estratégica, las organizaciones pueden tomar estos pasos prácticos para respaldar la capacitación efectiva de los empleados y el desarrollo profesional.

Determinar la brecha de habilidades

Una vez que las empresas han determinado sus objetivos y evaluado múltiples escenarios para el negocio a corto y largo plazo, desarrollan una  estrategia de fuerza laboral para igualar. Un paso esencial para hacer realidad esa estrategia es cerrar la brecha entre las habilidades que su fuerza laboral debe tener y las competencias que posee actualmente.

Muchas empresas, a medida que se adaptan a la incertidumbre económica, están evaluando estas brechas de habilidades mientras determinan si reducir su fuerza laboral. Por muy importante que sea pensar en las necesidades actuales de personal, es igualmente importante, si no más importante, considerar las necesidades de mano de obra y habilidades, incluso hasta dentro de cinco o diez años en el futuro. Si bien ciertas habilidades técnicas pueden tener una vida útil más corta, otras, como el desarrollo de liderazgo, son una inversión en el futuro a largo plazo de una empresa. Y también se ha demostrado que un sólido programa de capacitación para empleados ayuda a atraer y retener al mejor talento, el recurso definitivo a largo plazo.

El primer gran esfuerzo en la formulación de cualquier estrategia de talento es la identificación de los trabajos o carreras que requerirán la mejora de las habilidades de los empleados. Por ejemplo, muchos trabajos se reconfigurarán como resultado de tecnologías, como la inteligencia artificial (IA), que pueden asumir el trabajo de rutina.

Las organizaciones deben comenzar por identificar las tareas que son críticas para el crecimiento y la mejora de las experiencias de los clientes. A continuación, las empresas deben igualar los recursos para lograr mejor esas tareas, incluidas las máquinas inteligentes y los empleados capacitados. Las descripciones de puestos reescritas deberían reflejar la necesidad de esta fuerza laboral más estratégica y creativa. A medida que las empresas contratan, las tecnologías de recursos humanos de hoy pueden ayudarlas a predecir el éxito en el trabajo mediante la evaluación de la personalidad y la capacidad cognitiva de los candidatos.

Además, para evaluar continuamente las habilidades de la fuerza laboral, considere desarrollar una biblioteca de habilidades, una base de datos de lo que los empleados necesitan saber y las habilidades que deberían tener para poder desempeñarse con éxito en su función. En cierto sentido, funcionan como descripciones de puestos basadas en habilidades.

Encuesta a los empleados

Las  plataformas de tecnología de RR.HH. pueden recopilar datos en tiempo real sobre la experiencia de los empleados y los objetivos comerciales para ayudar a las empresas a tomar las decisiones correctas sobre sus prioridades de mejora de competencias. Al  encuestar a los empleados  sobre sus habilidades y objetivos, pueden diagnosticar las habilidades actuales de una persona y recopilar información sobre las adyacencias de habilidades, el principio de que ciertas habilidades son más fáciles de aprender para los empleados porque son adyacentes en concepto o práctica a habilidades que un empleado ya podría tener.

Comprender las necesidades de un empleado es fundamental no solo para la estrategia de mejora de las competencias de una empresa, sino también para mejorar la experiencia y la retención de los empleados. Para obtener los resultados más efectivos a largo plazo, las empresas deben alinear los esfuerzos para mejorar las habilidades de su fuerza laboral y la planificación y el desarrollo de la carrera de sus propios empleados.

Una fuerza laboral feliz es a menudo una fuerza laboral productiva. Investigaciones anteriores han demostrado que los empleados a menudo se encuentran en su "mejor carrera profesional" cuando sus talentos (en lo que soy bueno), pasiones (lo que me interesa) y las necesidades de la organización (lo que mi empresa necesita de mí) se cruzan.

Considere las habilidades, el conocimiento y la experiencia

En algunos campos, obtener y transferir conocimientos es tan importante como las habilidades. Si bien los científicos de datos pueden tener una gran demanda para integrar tecnologías de inteligencia artificial en una empresa, es posible que un empleado existente busque una certificación en ciencia de datos no siempre sea suficiente.

Necesitarán una formación profunda en matemáticas o ciencias de la computación para comprender cómo funcionan los algoritmos. Cuando las empresas carecen de la escala, la credibilidad o la experiencia para mejorar las habilidades de los empleados en áreas particulares, pueden asociarse con instituciones, incluidas organizaciones académicas y profesionales, para una formación personalizada.

Un marco de aprendizaje ampliamente referenciado, el modelo "70-20-10", alienta a las empresas a facilitar el 70% de aprendizaje a partir de la experiencia en el trabajo, el 20% de aprendizaje a través de otros (como tutoría y coaching) y el 10% a través de capacitación formal. . Pero el modelo puede estar ponderado con diferencias significativas entre campos y conjuntos de habilidades. Repensar, remodelar y reestructurar los recursos humanos para respaldar un proceso de aprendizaje continuo.

Una de las claves para una estrategia de fuerza laboral exitosa es inculcar una cultura de aprendizaje en una organización. Es posible que los empleados no tengan tiempo para escuchar o ver una clase de capacitación de dos horas. Afortunadamente, la tecnología, desde las aplicaciones hasta  los sistemas de gestión del aprendizaje, permite a los empleados adquirir habilidades y compartir conocimientos entre sí a través de la mejora iterativa.

Atrás quedaron los días en que las empresas priorizaban las competencias básicas y asignaban sesiones de aprendizaje y formación a los empleados. Hoy en día, los líderes pueden aprovechar las tecnologías y los ecosistemas para permitir que los empleados impulsen su propio aprendizaje. Las herramientas personalizables que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático, por ejemplo, pueden proporcionar capacitación, orientación y comentarios personalizados.

Motivar a los empleados facilitándolos y ayudándolos a su progreso

No existe un modelo único para la mejora de las competencias. En lugar de ofrecer planes de capacitación prescriptivos, los líderes deben seguir las señales de los empleados para lograr una capacitación y un desarrollo profesional exitosos

Con planes de desarrollo de empleados personalizados  y aprendizaje social, las personas pueden mantenerse comprometidas y concentradas en su trabajo a través de redes virtuales y tutoría entre pares, mientras que los gerentes se motivan para lograr los objetivos del equipo. Para apoyar a una fuerza laboral remota, los chats y los foros sociales pueden ser fundamentales para recuperar la dinámica comunitaria que existía en los lugares de trabajo físicos.

Con una estrategia integral de la fuerza laboral que se alinea con los objetivos comerciales, las empresas pueden aplicar estos pasos prácticos para identificar oportunidades y brechas de reciclaje. Y con una experiencia y unos resultados de recapacitación más eficaces, las organizaciones pueden respaldar una fuerza laboral preparada para el futuro. 

Las realidades cambiantes en todo el mundo, desde las cadenas de suministro cambiantes hasta los modelos comerciales, están afectando a todas las empresas. Aquellas organizaciones que puedan reorientar a su gente enfrentarán los desafíos cambiantes del futuro.

De manera que y apostando por una educación a lo largo de la vida,  el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), ofrece a todas aquellas personas interesadas en ampliar sus conocimientos una formación permanente mediante diplomados intensivos relacionados con los recursos humanos con los que puede mejorar y actualizar sus prácticas laborales. Al mismo tiempo, podrán profundizar en los saberes más actuales, actualizando sus competencias y adaptándolas al mundo contemporáneo. La composición de estos programas trata de estar adecuada al más alto nivel de formación, contando con un rigor académico e innovación curricular.

Las tecnologías en el mundo actual poseen una gran importancia, por ello el programa del Diplomado en Innovación de Recursos Humanos proporcionará al estudiante los conocimientos sobre las TIC en el uso de la gestión de los recursos humanos en las diversas organizaciones. La formación permanente de los profesionales debe ser una cuestión que preocupe tanto al personal de las empresas como a estas misma, por ello se ayudará a conocer la educación online, siendo tan ventajosa para las situaciones que se dan en las empresas.

Conscientes de la importancia que la interculturalidad tiene en la educación, el Centro Europeo de Postgrado facilita la posibilidad de realización de los diplomados disponibles desde diferentes países. Esto hace que la formación impartida tenga una metodología innovadora, contando con herramientas de aprendizajes actuales y ofreciendo flexibilidad de estudio. Todo ello con el fin de ofrecer una enseñanza de calidad, completa y permanente con la que los alumnos puedan aunar vida personal, profesional y formativa.

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¿Qué es un almacén de datos?

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos (DW) es un sistema de almacenamiento digital que conecta y armoniza grandes cantidades de datos de muchas fuentes diferentes. Su propósito es alimentar inteligencia empresarial (BI), informes y análisis, y respaldar los requisitos reglamentarios, para que las empresas puedan convertir sus datos en conocimientos y tomar decisiones inteligentes basadas en datos. Los almacenes de datos almacenan datos actuales e históricos en un solo lugar y actúan como la única fuente de verdad para una organización.

Los datos fluyen hacia un almacén de datos desde sistemas operativos (como ERP  y CRM), bases de datos y fuentes externas como sistemas asociados, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), aplicaciones meteorológicas y redes sociales, generalmente con una cadencia regular. La aparición de la computación en la nube ha provocado un cambio en el panorama. En los últimos años, las ubicaciones de almacenamiento de datos se han alejado de la infraestructura local tradicional a múltiples ubicaciones, incluso en las instalaciones, la nube privada y la nube pública.

Los almacenes de datos modernos están diseñados para manejar datos estructurados y no estructurados, como videos, archivos de imágenes y datos de sensores. Algunos aprovechan el análisis integrado y la tecnología de base de datos en memoria (que mantiene el conjunto de datos en la memoria de la computadora en lugar de en el almacenamiento en disco) para brindar acceso en tiempo real a datos confiables y generar una toma de decisiones confiable. Sin almacenamiento de datos, es muy difícil combinar datos de fuentes heterogéneas, asegurarse de que estén en el formato correcto para el análisis y obtener una vista actual y de largo alcance de los datos a lo largo del tiempo.

Beneficios del almacenamiento de datos

Un almacén de datos bien diseñado es la base de cualquier programa de análisis o BI exitoso. Su trabajo principal es potenciar los informes, paneles y herramientas analíticas que se han vuelto indispensables para las empresas de hoy. Un almacén de datos proporciona la información para sus decisiones basadas en datos y lo ayuda a tomar la decisión correcta en todo, desde el desarrollo de nuevos productos hasta los niveles de inventario. Son muchos los beneficios de un almacén de datos. Éstos son solo algunos:

  • Mejor Análisis Empresarial.
  • Consultas más Rápidas.
  • Calidad de Datos Mejorada.
  • Información Histórica.

¿Qué puede almacenar un almacén de datos?

Cuando los almacenes de datos se hicieron populares por primera vez a fines de la década de 1980, fueron diseñados para almacenar información sobre personas, productos y transacciones. Estos datos, llamados  datos estructurados, se organizaron y formatearon de manera ordenada para facilitar el acceso. Sin embargo, las empresas pronto quisieron almacenar, recuperar y analizar  datos no estructurados, como documentos, imágenes, videos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y datos sin procesar de sensores de máquinas.

Un almacén de datos moderno puede alojar datos estructurados y no estructurados. Al fusionar estos tipos de datos y romper los silos entre los dos, las empresas pueden obtener una imagen completa y completa de los conocimientos más valiosos.

Algunos términos clave

Hay muchos términos para entender en el mundo de DW. Éstos son algunos de los más importantes:

Almacén de datos frente a base de datos

Las bases de datos y los almacenes de datos son sistemas de almacenamiento de datos, sin embargo, sirven para diferentes propósitos. Una base de datos almacena datos generalmente para un área comercial en particular. Un almacén de datos almacena datos actuales e históricos de todo el negocio y alimenta BI y análisis.

Almacén de datos frente a lago de datos

Tanto los almacenes de datos como los lagos de datos se utilizan para almacenar  Big Data, pero son sistemas de almacenamiento muy diferentes. Un almacén de datos almacena datos que han sido formateados para un propósito específico, mientras que un lago de datos almacena datos en su estado sin procesar, cuyo propósito aún no se ha definido. Los depósitos de datos y los lagos a menudo se complementan entre sí.

Almacén de datos frente a mercado de datos

Un data mart es una subsección de un data warehouse, particionado específicamente para un departamento o línea de negocio, como ventas, marketing o finanzas. Algunos mercados de datos también se crean para fines operativos independientes. Mientras que un almacén de datos sirve como almacén de datos central para toda una empresa, un almacén de datos proporciona datos relevantes a un grupo selecto de usuarios.

¿Cuáles son los componentes clave de un almacén de datos?

Un almacén de datos típico tiene cuatro componentes principales, una base de datos central, herramientas ETL (extraer, transformar, cargar), metadatos y herramientas de acceso. Todos estos componentes están diseñados para la velocidad, de modo que pueda obtener resultados rápidamente y analizar datos sobre la marcha.

Los siete beneficios principales de un almacén de datos en la nube

Los almacenes de datos basados ​​en la nube están ganando popularidad, por una buena razón. Estos modernos almacenes ofrecen varias ventajas sobre las versiones tradicionales en las instalaciones. Estos son los siete beneficios principales de un almacén de datos en la nube: 

  • Rápido de implementar.
  • Bajo costo total de propiedad (TCO).
  • Elasticidad.
  • Seguridad y recuperación ante desastres.
  • Tecnologías en tiempo real.
  • Nuevas tecnologías.
  • Capacite a los usuarios comerciales.

Los almacenes de datos modernos y, cada vez más, los almacenes de datos en la nube serán una parte clave de cualquier iniciativa de transformación digital para las empresas matrices y sus unidades de negocio. Aprovechan los sistemas comerciales actuales, especialmente cuando combina datos de múltiples sistemas internos con información nueva e importante de organizaciones externas.

Los cuadros de mando, los KPI, las alertas y los informes respaldan los requisitos ejecutivos, de gestión y de personal, así como las necesidades importantes de los clientes y proveedores. Dada la flexibilidad para comenzar con poco y expandirse según sea necesario, tanto las oficinas corporativas como las unidades de negocios pueden mejorar la toma de decisiones y el rendimiento final con la tecnología moderna de almacenamiento de datos.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capáz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto es tan importante conocer todo lo referente al desarrollo y gestión de un proyecto Big Data basado en la analítica de negocio. ¿Qué quiere decir esto? Que cualquier perfil de la compañía (técnico o no técnico) debe conocer las herramientas que actualmente hay disponibles tanto para almacenamiento de grandes volúmenes de datos, como para su procesamiento y especialmente, para el análisis y explotación de dicha información, el dato es el activo más importante que tiene actualmente una empresa, por lo que debemos saber muy bien qué hacer con él y como “custodiarlo”.

En la Maestría en Big Data & Business Analytics desarrollado por el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tu carrera profesional en ese perfil. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder diseñar, planificar y gestionar un proyecto Big Data con garantías.

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¿Qué es el CRM hoy?

¿Qué es el CRM hoy?

CRM significa gestión de relaciones con el cliente. Por definición, cubre todas las formas en que gestiona las relaciones con los clientes en ventas, marketing, servicio al cliente y comercio electrónico. Con el software CRM, puede automatizar e integrar estas actividades de cara al cliente. Los mejores sistemas de su clase también ofrecen herramientas para análisis de clientes, personalización, redes sociales, colaboración y más.

¿Cuáles son los mayores beneficios del CRM?

Hay innumerables formas en que un sistema CRM puede ayudarlo a aprovechar al máximo las interacciones con los clientes. El refinamiento más pequeño puede aumentar la retención de clientes y enviar ganancias por las nubes. Imagínese lo que los cinco mayores beneficios de CRM pueden hacer por usted y los cuales son: 

  • Experiencia del cliente mejorada: brinde a los representantes del centro de contacto y a los técnicos de servicio de campo una vista de 360 ​​° de los clientes, para que puedan brindar experiencias personalizadas al cliente y resolver problemas rápidamente. 
  • Mayor retención de clientes: Sorprenda a sus clientes con un servicio personalizado que gana la lealtad. Ejecute análisis en tiempo real para identificar las mejores ofertas, el momento adecuado y el canal óptimo.
  • Mayores ingresos por ventas:  aumente la visibilidad de la canalización y venda más, con herramientas integradas para la automatización de la fuerza de ventas, la gestión de clientes potenciales, la previsión, la venta cruzada, el comercio electrónico y más. 
  • Mayor eficiencia de procesos: ayude a sus equipos de ventas, marketing y servicio a lograr más con menos esfuerzo, aprovechando los procesos automatizados y las indicaciones de seguimiento programadas.
  • Trabaje de manera más inteligente, mejor colaboración: comparta información entre equipos, departamentos y partes interesadas internas y externas con CRM colaborativo, para brindar un mejor servicio a los clientes en cada punto de contacto.

¿Cuáles son las características clave de CRM?

Los sistemas de gestión de relaciones con los clientes actuales incluyen funciones CRM básicas, así como capacidades CRM avanzadas que van mucho más allá de las funciones de clasificación y archivo de contactos del pasado. Ahora puede optimizar todos sus procesos de cara al cliente y fortalecer las relaciones colocando al cliente en el centro de sus actividades de ventas, marketing, comercio y servicios.

  • Gestión de contactos: Almacene de forma segura la información de sus clientes, incluidos nombres, datos de contacto, cuentas de redes sociales y preferencias de comunicación, en una base de datos central a la que todo su equipo puede acceder en tiempo real, 24 × 7. 
  • Gestión de  clientes potenciales: Identifique, puntúe y realice un seguimiento de los clientes potenciales a través de su canalización para convertir a más clientes potenciales en compradores. Con CRM, puede integrar sus actividades de generación de prospectos, gestión de canalizaciones y desarrollo de prospectos.
  • Automatización del flujo de trabajo: Automatice las tareas manuales repetitivas, como la entrada de datos de registros de contactos, y aproveche el poder de la inteligencia artificial integrada y el aprendizaje automático para proporcionar interacciones basadas en chatbots en las redes sociales y en las aplicaciones de mensajería. 
  • Análisis de clientes: muestre la información adecuada en el momento adecuado con informes de CRM bajo demanda y paneles interactivos. Predecir lo que quieren los clientes, personalizar sus experiencias y tomar la acción correcta en el momento.
  • Integraciones de CRM: integre su sistema de CRM con su sitio web, plataformas de correo electrónico y calendario, software de contabilidad y facturación, encuestas de clientes, gestión de documentos y firmas electrónicas, para que pueda hacer todo en un solo lugar.

Quién debe usar un CRM

Si alguna vez te has perdido en la organización de tu empresa, seguramente necesitas un CRM. Más allá de dirigirse hacia grandes corporativos, un CRM debería ser utilizado incluso por startups ya que los primeros contactos comerciales que han logrado obtener gracias a amigos, clientes u otras startups deben tener el adecuado seguimiento para continuar su desarrollo.

Además, si sientes que estás perdiendo ventas debido a que no has podido aprovechar ciertas oportunidades, si cuentas con un equipo de trabajo, de ventas y marketing o si quieres mejorar la interacción con tus clientes, teniendo toda su información en un solo lugar, y si básicamente quieres mejorar tus ventas, sin duda necesitas contar con un CRM.

En qué te va a ayudar un CRM

Más que una forma avanzada de libreta de gestión de contactos, el CRM implica que las empresas puedan conocerlos a fondo, diferenciarlos y segmentarlos de acuerdo con sus preferencias y así poder ofrecer la experiencia que ellos esperan, con lo que se logra la fidelidad.

Cuáles son los CRM más destacados del mundo

Entre las herramientas de CRM más reconocidas y que podrán ofrecer la mayoría de las ventajas que hemos mencionado, tenemos un listado bastante amplio que puedes consultar, y aquí te compartimos las más destacadas:

  • Pipedrive: La herramienta de CRM Pipedrive es intuitiva y de fácil uso, ofreciendo gran cantidad de datos de interés y pronóstico de futuro para tus clientes e interacciones con ellos.
  • Salesforce: Otra herramienta a destacar es Salesforce, bastante similar en la mecánica de empleo a Pipedrive, es uno de los programas de CRM más conocidos, a pesar de contar con una suscripción de pago, recomendable para grandes empresas pero no tanto para emprendedores o PYMES.
  • SugarCRM: También como destacada encontramos SugarCRM, con clientes como IBM, Audi o Zurich, dispone de una interfaz de usuario simple y una plataforma de personalización intuitiva, y dispone de dos tipologías de CRM adaptadas a cada usuario, un CRM para pymes y un CRM empresarial para grandes empresas o multinacionales.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto es tan importante conocer todo lo referente al desarrollo y gestión de un proyecto Big Data basado en la analítica de negocio. ¿Qué quiere decir esto? Que cualquier perfil de la compañía (técnico o no técnico) debe conocer las herramientas que actualmente hay disponibles tanto para almacenamiento de grandes volúmenes de datos, como para su procesamiento y especialmente, para el análisis y explotación de dicha información (el dato es el activo más importante que tiene actualmente una empresa, por lo que debemos saber muy bien qué hacer con él y como “custodiarlo”).

En la Maestría en Big Data & Business Analytics desarrollado por el Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tu carrera profesional en ese perfil. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder diseñar, planificar y gestionar un proyecto Big Data con garantías: desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por las herramientas de procesamiento de datos (Hive, Spark, etc..), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica, modelo de 3 capas, gobierno del dato,  machine learning, creación de modelos, visualización, entre otros.

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