Zentricx , fue convocado por el Banco HSBC, en base a sus necesidades de optimización. Solicitó la instalación e implementación de Viya®, a efectos de obtener las capacidades que se brindan en los modelos de Machine Learning.
Zentricx , fue convocado por el Banco HSBC, en base a sus necesidades de optimización. Solicitó la instalación e implementación de Viya®, a efectos de obtener las capacidades que se brindan en los modelos de Machine Learning.
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.
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.
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.
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.
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.
El uso del Big Data en el retail desbloquea información valiosa sobre los clientes y mejora la toma de decisiones. Permite comprender patrones de compra, optimizar el inventario y personalizar las interacciones con los clientes. Además, el análisis de datos ayuda a predecir tendencias, adaptarse a cambios del mercado y mejorar la satisfacción del cliente, generando ingresos y ventajas competitivas.
En una estrategia de ciencia de datos, la definición precisa del problema es crucial. Hacer las preguntas correctas nos permite obtener perspectivas, predicciones y conocimientos útiles para los negocios en un entorno de big data. Es importante involucrar a todos los actores de la organización y utilizar métodos directos para plantear el problema, integrando la visión de diferentes áreas. La colaboración entre científicos de datos y usuarios del negocio es fundamental para el éxito del proyecto.
Zentricx, fue convocado por Bancor para llevar adelante un proyecto denominado “Proceso de Arquitectura Empresarial (EAP)”, que consistió en un análisis de los desafíos de negocio críticos, con el propósito de identificar posibles soluciones que ayuden a la organización a alcanzar sus objetivos estratégicos en forma eficiente.
Desarrollamos una plataforma integral (ArcorNet 2.0) pensada para optimizar los circuitos de comunicación entre ARCOR y su fuerza de venta.
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