July 2023 – Page 7 – Zentricx – Going Beyond Data-Driven

¿Hay diferencias entre un CRM y un CDP?

Ambas tecnologías, CRM y CDP, son herramientas valiosas, pero con propósitos diferentes. Mientras que los CRM se centran en la gestión de las interacciones con los clientes, los CDP se enfocan en recopilar y comprender los datos de comportamiento del cliente. La elección depende de las necesidades específicas de cada empresa y los roles orientados a las ventas y servicios pueden beneficiarse más de un CRM, mientras que los roles orientados a la estrategia de gestión del cliente pueden aprovechar mejor un CDP. En última instancia, es importante evaluar qué tipo de información se necesita y cómo se utilizará para tomar decisiones comerciales más informadas y brindar experiencias personalizadas a los clientes.

Big data aplicada a salud: una revolución para todo el sistema sanitario

La aplicación de estrategias de Big Data en el sector de la salud tiene múltiples beneficios, incluyendo la toma de decisiones precisas, la mejora de la experiencia del paciente y la reducción de costos. La recopilación y análisis de datos pueden ayudar a los profesionales médicos y a los administradores sanitarios a tomar decisiones informadas sobre tratamientos y servicios. La integración de datos de pacientes en un historial único permite una atención médica integrada, y soluciones como el intercambio electrónico de datos facilitan la interoperabilidad y la transferencia segura de información clínica. Además, el uso de tecnologías como chatbots, realidad aumentada y robótica en el cuidado de la salud brinda beneficios adicionales, mejorando la admisión de pacientes, la práctica quirúrgica y la atención domiciliaria. En resumen, el Big Data tiene el potencial de transformar la atención médica, mejorando la calidad y reduciendo los costos.

Deporte e IA: De la “jugada del pizarrón” a la “jugada de los datos”

La transformación digital está impactando en el mundo del deporte, incluyendo el fútbol, con el uso de inteligencia artificial (IA) y análisis de datos. En el Mundial de Catar 2022, los equipos tuvieron acceso a estadísticas avanzadas generadas por la FIFA para evaluar su desempeño. Se utilizaron analistas de datos y de video para recopilar información durante los partidos. El desafío actual no es solo acumular datos, sino desarrollar la capacidad de interpretarlos y obtener información relevante para la toma de decisiones estratégicas. La IA y las herramientas analíticas permiten utilizar datos para elaborar estrategias basadas en fortalezas y debilidades. Se plantea si los datos reemplazarán la intuición en el fútbol..

Programas de lealtad: ¿por qué son importantes?

Business hands joined together teamwork

Los programas de lealtad son estrategias utilizadas por las empresas para mantener y aumentar su base de clientes, ofreciendo promociones y recompensas. Personalizar estos programas es clave para aumentar el compromiso de los clientes y generar mayores ingresos. Los programas de lealtad tienen como objetivo conservar clientes, conocerlos mejor y obtener mayores beneficios, ofreciendo ventajas competitivas, reduciendo costos de fidelización, generando recomendaciones y permitiendo campañas más efectivas. Hay diferentes tipos de programas de lealtad, como los de puntos, los multimarca y los de recompensas por niveles.

De competitivo a colaborativo: cómo impacta la IA en la potenciación del talento humano

La automatización y la inteligencia artificial (IA) están creando más empleos de los que reemplazan. Se espera que para 2025 se creen 97 millones de nuevas vacantes, superando los 85 millones de trabajadores que se estima serán sustituidos. La demanda de roles como analistas de datos, expertos en IA y machine learning, científicos de datos y constructores de datos sintéticos está en constante crecimiento. Además, la IA impulsa el trabajo híbrido, donde las máquinas realizan tareas repetitivas y peligrosas, mientras que los humanos se centran en actividades de mayor valor agregado.

Entrenar algoritmos: por qué no hay que dejar sola a la inteligencia artificial

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El 65% de las empresas en España corren riesgo de volverse irrelevantes si no adoptan estrategias de big data, un sector en crecimiento del 30% anual. El Machine Learning permite que los modelos aprendan automáticamente, pero requieren supervisión humana para evitar resultados negativos, como el caso del bot de Microsoft. La calidad y cantidad de datos, así como el etiquetado preciso y eficiente, son clave para un entrenamiento exitoso del modelo de Machine Learning.

IA y CDP: La combinación ideal para llevar la experiencia de los clientes a un nuevo nivel

La combinación de la inteligencia aplicada y las plataformas de datos de clientes (CDP) representa una sinergia poderosa en el ámbito del marketing. Las CDP unifican datos de diversas fuentes para ofrecer una visión completa de cada cliente, resolviendo el problema de los silos de información. Al combinar la CDP con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), se pueden obtener beneficios aún mayores, como la capacidad de predecir comportamientos y ofrecer experiencias personalizadas. Sin embargo, es importante considerar la seguridad y la privacidad de los datos, y esta estrategia requiere una evolución continua para mantener su efectividad.

IA y colaboración: socias para el futuro para la Industria 4.0

La Industria 4.0 se basa en la gestión de grandes volúmenes de información para optimizar la producción en tiempo real. El desafío radica en la captura, ordenamiento y gestión eficiente de los datos, así como en la colaboración con todos los actores de la cadena de suministro. La colaboración y el uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial son fundamentales para impulsar la digitalización y optimizar la toma de decisiones en la Industria 4.0.

La industria vitivinícola brinda por los avances de la transformación digital

hands holding and cutting grape from the plant. Woman with glove, straw hat harvesting black grapes at vineyard. Farmer holding pruning shears and picking grape.

La industria vitivinícola tiene un potencial de crecimiento en la adopción de tecnologías digitales. Sensores de IoT, inteligencia artificial y blockchain se utilizan para mejorar la producción, la trazabilidad y la eficiencia. La digitalización ayuda a predecir el clima, optimizar la cosecha, monitorear la calidad del suelo y agilizar los procesos. El desafío es incluir a las pymes en este proceso para mantener la competitividad y la calidad del vino.

La inteligencia artificial ¿es realmente tan inteligente? Los peligros que esconde la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) presenta sesgos que pueden ser peligrosos para la sociedad debido a que las máquinas aprenden a partir de datos sesgados. Estos sesgos pueden tener consecuencias sociales significativas, como discriminación en la contratación y etiquetado erróneo de imágenes. Sin embargo, la IA no es inherentemente mala, sino que se requiere una selección de datos adecuada y medidas correctivas para abordar estos sesgos. Es fundamental contar con equipos diversos en el desarrollo de IA y trabajar hacia una IA responsable, aplicando técnicas de explicabilidad y meta aprendizaje.