Manuel Allegue – Page 9 – Zentricx – Going Beyond Data-Driven

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

3D render of a technology background with code over male head

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.

Big Data y Seguros: hacia una industria de predicción y prevención de riesgos

La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo.

La transformación digital como motor del viñedo del futuro

Mid section of bartender holding glass of red wine at bar counter

La industria vitivinícola se encuentra en una etapa temprana de transformación digital, pero con un alto potencial de adopción de tecnologías. La digitalización a lo largo de la cadena de valor del vino puede mejorar la eficiencia, la trazabilidad y la comercialización. La inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y la tecnología blockchain son herramientas clave en este proceso.

Big Data, Small Data: todo depende de cómo se mire

El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos complejos que no pueden ser procesados por herramientas de software tradicionales. Se caracteriza por las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad. El Small Data es una parte del Big Data, que se refiere a datos más pequeños y fácilmente accesibles.

El término Big Data surgió en la década de 1980 con el crecimiento masivo de internet y el aumento de datos generados. Sin embargo, la percepción de si es manejable o no depende del contexto y la capacidad humana para procesarlo.

Comenzar con Small Data puede ser un paso inicial para adentrarse en el mundo del Big Data, especialmente en áreas comerciales o de producción, ya que proporciona aprendizaje y entrenamiento gradual.