El Mundo de la Electrónica Digital

El Mundo de la Electrónica Digital

La electrónica digital, es un campo de la electrónica que involucra el estudio de señales digitales con el fin de procesar y controlar diversos sistemas y subsistemas, en contraposición a la electrónica analógica y las señales analógicas.

¿Qué es la electrónica digital?

Podemos decir que existen dos tipos diferentes de señales, una es analógica o continua y otra es digital o también discreta. Por lo tanto, el área de ciencia o investigación en ingeniería se conoce como electrónica analógica o digital. Por eso, ahora en el campo de la electrónica digital, es importante comprender su amplia gama de usos.

Este es el caso de la electrónica industrial a determinadas áreas de la comunicación, de los microsistemas integrados a los equipos militares. Entonces, quizás el beneficio más revolucionario de la electrónica es su reducción de tamaño y la mejora de la tecnología.

La electrónica digital, se trata de sistemas electrónicos que utilizan una señal digital en lugar de la analógica. Esta es la representación más común del álgebra booleana y es la base de todos los circuitos digitales para computadoras y todos los productos de consumo como teléfonos celulares.

La unidad más importante y común de la electrónica digital, es la puerta lógica. Se unen varias puertas lógicas, hasta decenas de miles, para que se puedan crear sistemas más complejos de los que se conocen. El complejo sistema digital de este tipo de electrónica se denomina comúnmente circuito digital.

Edificio u Obra

Por supuesto, se puede construir un circuito digital a partir de pequeños circuitos eléctricos llamados puertas lógicas que se pueden usar para crear lógica combinada. Todas las puertas lógicas están diseñadas para que puedan realizar una función lógica booleana cuando actúa sobre algunas señales.

Una puerta lógica generalmente se crea mediante uno o más interruptores controlados eléctricamente que son transistores, pero las válvulas termoiónicas se han utilizado en el pasado. La salida de una puerta lógica puede, a su vez, controlar o alimentar varias puertas lógicas.

Otra forma de ver un circuito digital es diseñarlo a partir de tablas de consulta, algunas de las cuales se venden como dispositivos lógicos programables, aunque existen otros tipos de PLD. Las tablas de búsqueda pueden usar las mismas funciones que las máquinas basadas en puertas lógicas, pero pueden programarse fácilmente sin cambiar el cableado.

Esto significa que un diseñador normalmente puede corregir errores de diseño sin tener que cambiar la distribución del cable. Para productos con pequeñas cantidades, los módulos lógicos programables pueden ser la solución más extendida. Por lo tanto, a menudo son diseñados por ingenieros que utilizan software de automatización de diseño electrónico.

Diseño o Boceto

Por otro lado, tenemos ingenieros que emplean muchos métodos para reducir la redundancia lógica con el fin de minimizar la complejidad de los circuitos. Por lo tanto, la reducción de la complejidad de este componente y los posibles errores conduce a menudo a una reducción de los costes. La redundancia lógica se puede eliminar utilizando varias técnicas bien conocidas, como diagramas de decisión binarios, mapas de Karnaugh, álgebra booleana y el método heurístico computacional.

Los sistemas integrados con microcontroladores y controladores lógicos programables se utilizan normalmente para implementar lógica digital en sistemas complejos que requieren un rendimiento óptimo. Por lo tanto, estos sistemas suelen ser programados por ingenieros de software o electricistas que utilizan lenguaje de escalera.

Representación o Imagen

Estas representaciones son fundamentales para el diseño de circuitos digitales de un ingeniero. Al elegir representaciones, los ingenieros consideran los tipos de sistemas digitales. La forma más común de representar circuitos es usar un conjunto equivalente de puertas lógicas.

Cada símbolo lógico está representado por una forma diferente. El conjunto actual de formas se introdujo en 1984 de acuerdo con el estándar IEEE / ANSI 91-1984 y actualmente es uno de los más utilizados por los fabricantes de circuitos integrados. Otra posibilidad para construir un sistema de interruptor electrónico equivalente. Qué se puede presentar como una tabla de verdad.

Una gran parte de los sistemas digitales se pueden dividir en sistemas combinatorios y secuenciales. Dentro de un sistema combinatorio, siempre se presenta la misma salida cuando se dan las mismas entradas. Un sistema secuencial es un sistema combinatorio con múltiples salidas que se devuelven como entradas. Esto hace que las máquinas digitales realicen una serie de operaciones.

Ventajas de la electrónica digital

  • Primero, tenemos que los circuitos electrónicos digitales son relativamente fáciles de diseñar.
  • Tienen la máxima precisión y capacidad de programación.
  • Las señales transmitidas no se degradan en distancias largas.
  • Además, estas señales digitales se pueden almacenar fácilmente.

La electrónica digital es comparativamente inmune a los errores y al ruido. Sin embargo, en ciertos casos de diseños de alta velocidad, cualquier ruido mínimo puede resultar en un error en la señal. Se pueden fabricar más circuitos digitales en chips integrados; Esto nos ayudará a reducir el tamaño de los sistemas complejos.

El voltaje en cualquier punto del circuito digital puede ser menor o mayor; por lo que hay menos probabilidad de confusión. Los circuitos digitales son más fiables porque su salida no varía en el tiempo, mientras que los circuitos analógicos pueden cambiar la salida con el entorno. Es más seguro y la tasa de transferencia es mucho mayor con un ancho de banda mayor.

Importancia de la electrónica digital

En el campo de la informática y la ingeniería existen varios campos de la ingeniería eléctrica. Esto requiere la necesidad de poder crear un marco digital. Los ingenieros informáticos tienen un amplio conocimiento de la electricidad, el diseño de software y la integración de hardware y software en lugar de un solo campo de la electricidad.

El alcance de esto es bastante amplio, ya que incluye microcontroladores, computadoras personales, microprocesadores y supercomputadoras. En el campo de la electrónica digital, utiliza VLSI (Very Large Scale Integration), que ha reducido el tamaño y el área total de las placas de circuito impreso. Esto mejora la precisión y el rendimiento del sistema.

Y para fines de comunicación, los sistemas digitales tienen la ventaja decisiva en términos de cifrado de datos. La transmisión de datos permanece segura y protegida. Estos son los factores dominantes que reflejan la importancia del flujo de la electrónica digital incluso en grandes proyectos futuros.

Ahora bien, 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.

Con este Diplomado te 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. Debido a ello, el diplomado es impartido mediante una metodología innovadora, con herramientas de aprendizaje actuales y flexibilidad de estudio. La finalidad de este método es ofrecer una enseñanza de calidad, completa y permanente con la que los alumnos puedan aunar vida personal, profesional y formativa.

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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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